你可以再 CGI 实例中使用相应的 HTML 标签名来创建 HTML 标签，实例如下：
在第四章中，用户模型设置了一个password_hash字段，到目前为止还没有被使用到。这个字段的目的是保存用户密码的哈希值，并用于验证用户在登录过程中输入的密码。密码哈希的实现是一个复杂的话题，应该由安全专家来搞定，不过，已经有数个现成的简单易用且功能完备加密库存在了。
final是在PHP5版本引入的，它修饰的类不允许被继承，它修饰的方法不允许被重写。
转自：heaad http://www.cnblogs.com/heaad/archive/2011/01/02/1924195.html Bloom Filter是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的快速查找算法。通常应用在一些需要快速判断某个元素是否属于集合，但是并不严格要求100%正确的场合。 实例 为了说明Bloom Filter存在的重要意义，举一个实例： 假设要你写一个网络蜘蛛（web crawler）。由于网络间的链接错综复杂，蜘蛛在网络间爬行很可能会形成“环”。 为了避免形成“
这篇文章憋的太久了，断断续续战线拉了好长。这个也是属于喜马拉雅那个项目的一部分，还要再忙一阵子。请大家见谅。
Bloom Filter是由Bloom在1970年提出的一种多哈希函数映射的快速查找算法。通常应用在一些需要快速判断某个元素是否属于集合，但是并不严格要求100%正确的场合。
在MySQL中，只有Memory存储引擎支持显式的哈希索引，但是可以按照InnoDB使用的方式模拟自己的哈希索引。这会让你得到某些哈希索引的特性，例如很大的键也只有很小的索引。 想法非常简单：在标准B-Tree索引上创建一个伪哈希索引。它和真正的哈希索引不是一回事，因为它还是使用B-Tree索引进行查找。然而，它将会使用键的哈希值进行查找，而不是键自身。你所要做的事情就是在where子句中手动地定义哈希函数。 一个不错的例子就是URL查找。URL通常会导至B-Tree索引变大，因为它们非常长。通常会按照下面的方式来查找URL表：
Django 是一个重视安全的 Web 框架，它内置了许多安全特性和机制来保护 Web 应用程序免受各种攻击。
虽然上面描述的这几种数据结构配合常见的排序、二分搜索可以快速高效的处理绝大部分判断元素是否存在集合中的需求。但是当集合里面的元素数量足够大，如果有500万条记录甚至1亿条记录呢？这个时候常规的数据结构的问题就凸显出来了。数组、链表、树等数据结构会存储元素的内容，一旦数据量过大，消耗的内存也会呈现线性增长，最终达到瓶颈。有的同学可能会问，哈希表不是效率很高吗？查询效率可以达到O(1)。但是哈希表需要消耗的内存依然很高。使用哈希表存储一亿 个垃圾 email 地址的消耗？哈希表的做法：首先，哈希函数将一个email地址映射成8字节信息指纹；考虑到哈希表存储效率通常小于50%（哈希冲突）；因此消耗的内存：8 * 2 * 1亿 字节 = 1.6G 内存，普通计算机是无法提供如此大的内存。这个时候，布隆过滤器（Bloom Filter）就应运而生。在继续介绍布隆过滤器的原理时，先讲解下关于哈希函数的预备知识。
索引有很多种类型，为不同的场景提供更好的性能。在MySQL中，索引是在存储引擎层而不是服务器层实现。不同存储引擎的索引其工作方式并不一样。也不是所有存储引擎都支持所有类型的索引。即使多个存储引擎支持同一种类型的索引，其底层实现也可能不同。
Redis没有直接使用C语言传统的字符串表示（以空字符结尾的字符数组，以下简称C字符串），而是自己构建了一种名为简单动态字符串（simple dynamic string，SDS）的抽象类型，并将SDS用作Redis的默认字符串表示。
本文的内容是总结一些MySQL的常见使用技巧，以供没有DBA的团队参考。以下内容以MySQL5.5为准，如无特殊说明，存储引擎以InnoDB为准。
本文的内容是总结MySQL在没有DBA的团队中的一些常见使用技巧。以下内容以mysql5.5为准。除非另有说明，否则存储引擎以InnoDB为准。
网页爬虫，解析已爬取页面中的网页链接，再爬取这些链接对应网页。而同一网页链接有可能被包含在多个页面中，这就会导致爬虫在爬取的过程中，重复爬取相同的网页。
| 导语 本文是一篇redis读书笔记，主要内容整理自 Redis设计与实现。如果你想快速了解redis底层数据结构，相信这篇文章会有所帮助。 文章主要分为两大部分，第一部分介绍了Redis对象的各种底层数据结构，第二部分总结了redis对象与各种底层数据结构的关系。 1 Redis对象底层数据结构 1.1 SDS(简单动态字符串) Redis没有直接使用C语言传统的字符串表示（以空字符结尾的字符数组，以下简称C字符串），而是自己构建了一种名为简单动态字符串（simple dynamic strin
1、概述 ---- 相信使用过Redis 的各位同学都很清楚，Redis 是一个基于键值对（key-value）的分布式存储系统，与Memcached类似，却优于Memcached的一个高性能的key-value数据库。 在《Redis设计与实现》这样描述： Redis 数据库里面的每个键值对（key-value） 都是由对象（object）组成的： 数据库键总是一个字符串对象（string object）; 数据库的值则可以是字符串对象、列表对象（list）
上一篇博客我们介绍了 redis的五大数据类型详细用法，但是在 Redis 中，这几种数据类型底层是由什么数据结构构造的呢？本篇博客我们就来详细介绍Redis中五大数据类型的底层实现。
除了它是内存数据库，使得所有的操作都在内存上进行之外，还有一个重要因素，它实现的数据结构，使得我们对数据进行增删查改操作时，Redis 能高效的处理。
OBJECT ENCODING key
在接下来的几个练习中，我们将返回到网页搜索引擎的构建。为了回顾，搜索引擎的组件是：
注册账号是进行网络冲浪的第一步操作，而拥有一个具有个性且独一无二的用户昵称是非常重要的，很多人在填写昵称时，常常会看到 此昵称已存在 的提示，系统是如何快速知道当前昵称是否存在呢？总不能挨个去遍历对比吧，这时候就需要我们本文中的主角： 布隆过滤器
1.MD5 compare漏洞 PHP在处理哈希字符串时，会利用”!=”或”==”来对哈希值进行比较，它把每一个以”0E”开头的哈希值都解释为0，所以如果两个不同的密码经过哈希以后，其哈希值都是以”0E”开头的，那么PHP将会认为他们相同，都是0。 常见的payload有 0x01 md5(str) QNKCDZO 240610708 s878926199a s155964671a s214587387a s214587387a sha1(str) sha1('aaroZmOk') sha1('aaK1ST
哈喽，好久没更新啦。因为最近在面试。用了两周时间准备，在 3 天之内拿了 5 个 offer，最后选择了广州某互联网行业独角兽 offer，昨天刚入职。这几天刚好整理下在面试中被问到有意思的问题，也借此机会跟大家分享下。
Arthur Saftnes去年做了一些关于使用jQuery CSS选择器进行计时攻击的非常棒的研究，事实上它可能是去年我最喜欢的博客文章。
如果你学富五车，上知深度学习， 下知财务会计，那短短数小时也绝不够你表演。所以，你一定得知晓面试官的套路，随口丢出几个应景的“冷知识”卖个乖巧。
redis内部有 简单动态字符串、链表、字典、跳跃表、整数集合、压缩列表六种数据结构。
Redis 是一个基于内存中的数据结构存储系统，可以用作数据库、缓存和消息中间件。Redis 支持五种常见对象类型：字符串（String）、哈希（Hash）、列表（List）、集合（Set）以及有序集合（Zset），我们在日常工作中也会经常使用它们。知其然，更要知其所以然，本文将会带你读懂这五种常见对象类型的底层数据结构。
在这篇文章中，我将跟大家讨论一个我在Panda反病毒产品中发现的一个安全漏洞（CVE-2019-12042），这是一个本地提权漏洞，该漏洞将允许攻击者在目标设备上将非特权账户提权至SYSTEM。
学习完《redis设计与实现》前面关于数据结构与对象的章节，以上问题都能得到解答。你也能了解到redis作者如此的煞费苦心设计了这么多丰富的数据结构，目的就是优化内存。学完这些内容，在使用redis的过程中，也会合理的使用以适应它内部的特点。当然新版本的redis支持了更多更丰富的特性，该书基于redis3版本，还没有涉及到那些内容。
Redis 是我们工作中接触最多的非关系型数据库，我所在的公司也是 Redis 的深度用户，我们线上的大部分的业务都使用到了 Redis。与传统数据库不同的是 Redis 的数据是存在内存中的，所以存写速度非常快，因此 Redis 被广泛应用于缓存方向。值得注意的是，Redis 也经常用来做分布式锁。Redis 提供了多种数据类型来支持不同的业务场景。除此之外，Redis 支持事务 、持久化、LUA 脚本、LRU 驱动事件、多种集群方案。以前在使用 Redis 的时候，只是简单地使用它提供的基本数据类型和接口，并没有深入研究它底层的数据结构。最近打算重新学习梳理一下 Redis 方面的知识。
Redis（Remote Dictionary Server )，即远程字典服务，是一个使用 ANSI C 编写的开源、支持网络、基于内存、分布式、可选持久性的键值对（key-value） 数据库，与 Memcached 类似，却优于 Memcached。
那有没有什么 办法可以解决呢？ 这就是我们今天要学的布隆过滤器（Bloom Filter）
之前介绍了十个最常见的 Web 网页安全漏洞之首篇，只发了 5 个漏洞，今天补齐剩下的 5 个漏洞。
我们在上一节中学习了 位图，知道了位图可以用来快速判断某个数据是否在一个集合中，但是位图有如下的缺点：
前几天发了一篇「为了拿捏 Redis 数据结构，我画了 20 张图」，收获了很多好评，但是当时急于发文，有些地方没有写完，也有些地方写的不是很完善。
Redis对象系统包含字符串对象、列表对象、哈希对象、集合对象和有序集合对象这五种类型的对象。每一种对象底层都由前面介绍的SDS，双向链表，哈希表，跳表，整数集合或者压缩列表等一种数据结构实现，下面会详细进行介绍。 Redis 使用对象来表示数据库中的键和值， 每次当我们在 Redis 的数据库中新创建一个键值对时， 我们至少会创建两个对象， 一个对象用作键值对的键（键对象）， 另一个对象用作键值对的值（值对象） 键对象均有字符串对象表示，值对象可以时五种对象中的任意一种，因此当说一个键是列表键时，指的是值的类型是列表对象。对一个键执行type命令时，返回的类型也是键对应的值得类型，如下所示：
简单动态字符串（simple dynamic string,SDS），结构体非常简单
官方下载地址：https://geth.ethereum.org/downloads/ 下载相应系统版本的geth，安装成功后可以查看版本信息：
Redis并没有直接使用这些数据结构来实现键值对数据库，而是基于这些数据结构创建了一个对象系统，这个系统包含字符串对象、列表对象、哈希对象、集合对象和有序集合对象这五种类型的对象，每种对象都用到了至少一种我们前面所介绍的数据结构。
网址短链接就是一些长链接的别名，比如 bit.ly, goo.gl, qlink.me，输入这些链接会跳转到对应的长链接。
Redis 在互联网技术存储方面的使用可以说是非常广泛了，只要是接触过 Java 开发的朋友就算你没用过，都会听过它。在面试也是非常高频的一个知识点。
布隆过滤器作为一个精巧且实用的数据结构，对于后端程序员来讲，学习和理解布隆过滤器有很大的必要性。希望通过这篇文章让更多人了解布隆过滤器的原理，并且会实际去使用它！
在上一节提到的图中，我们知道，可以通过 redisObject 对象的 type 和 encoding 属性。可以决定Redis 主要的底层数据结构：SDS、QuickList、ZipList、HashTable、IntSet、ZskipList 。
(1) 第一段绕过。 首先num值不等于23333，同时preg_match()函数匹配正则表达式，这里使用%0A做截断，通过换行绕过preg_match函数。
整理一篇工作中的JavaScript脚本笔记，不定时更新，笔记来自网上资料或者自己经验归纳。
1. abs() 获取绝对值 >>> abs(-10) 10 >>> a = -10 >>> a.__abs__() 10 2. all() 参数为可迭代对象，迭代对象为空时，返回True.如果迭代对象的所有元素都为真，那么返回True，否则返回False. all(['python',123]) --->True all([]) --->True all([0]) --->False all(" ") --->True all(1,' ',2,None) --->False 3.a
我们在使用新闻客户端看新闻时，它会给我们不停地推荐新的内容，它每次推荐时要去重，去掉那些已经看过的内容。问题来了，新闻客户端推荐系统如何实现推送去重的？ 用服务器记录了用户看过的所有历史记录，当推荐系统推荐新闻时会从每个用户的历史记录里进行筛选，过滤掉那些已经存在的记录。 如何快速查找呢？
最佳实践：因为对字符串的增长或缩短操作都有可能需要执行内存重分配，所以修改相同键使用SDS类型保存的值时保持修改前后长度一致。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
