Java中级面试题合集：1.弹出式选择菜单(Choice)和列表(List)有什么区别
很多人想到的是HashMap。 确实可以将值映射到 HashMap 的 Key，然后可以在 O(1) 的时间复杂度内返回结果，效率奇高。但是 HashMap 的实现也有缺点，例如存储容量占比高，考虑到负载因子的存在，通常空间是不能被用满的，而一旦你的值很多例如上亿的时候，那 HashMap 占据的内存大小就变得很可观了。
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：
您是否知道高达90％的应用程序通常包含第三方组件，主要是开源软件？您是否知道全球500强中超过50％使用易受攻击的开源组件？
哈希表（Hash Table）是一种常用的数据结构，其核心原理是将数据存储在数组中，并使用哈希函数来映射数据的键（Key）到数组中的特定位置，这个位置通常被称为“哈希桶”或“槽位”。哈希表允许快速的数据查找、插入和删除操作，通常在平均情况下，这些操作的时间复杂度为O(1)。以下是哈希表的基本原理：
假如有一个15亿用户的系统，每天有几亿用户访问系统，要如何快速判断是否为系统中的用户呢？
大量的现代企业采用Web应用程序与其客户无缝地连接到一起，但由于不正确的编码，造成了许多安全问题。Web应用程序中的漏洞可使黑客获取对敏感信息（如个人数据、登录信息等）的直接访问。
在程序的世界中，布隆过滤器是程序员的一把利器，利用它可以快速地解决项目中一些比较棘手的问题。如网页 URL 去重、垃圾邮件识别、大集合中重复元素的判断和缓存穿透等问题。
Apache ranger 是一个集中式的安全管理框架，用户可以登录到ranger的web控制台配置不同的策略，实现对hadoop相关生态组件细粒度的权限控制。
MongoDB 创建数据库 - 格式：use DATABASE_NAME - use ruochen - db创建数据库需要插入一条数据才会在列表中显示 - db.ruochen.insert({'name': '若尘'}) - show dbs 删除数据库 格式：db.dropDatabase() - use ruochen - db.dropDatabase() - show dbs 创建集合 - 格式：db.createCollection(name, options)
Sqlmap是一种开源的渗透测试工具，可以自动检测和利用SQL注入漏洞以及接入该数据库的服务器。它拥有非常强大的检测引擎、具有多种特性的渗透测试器、通过数据库指纹提取访问底层文件系统并通过外带连接执行命令，具体细节可参考官方地址[1]，Github地址[2],中文使用说明[3]、sqlmap使用笔记[4]
Django是一个基于Python的Web框架，它使您可以快速创建Web应用程序，而不会遇到通常在其他框架中会发现的所有安装或依赖性问题。Django基于MVT（模型视图模板）体系结构，并围绕CRUD（创建，检索，更新，删除）操作展开。最好将CRUD解释为构建Django Web应用程序的一种方法。通常，CRUD意味着对数据库中的表执行创建，检索，更新和删除操作。让我们讨论一下CRUD的实际含义，
SQL Map是一款自动化的SQL注入工具，其主要功能是扫描，发现并利用给定的URL的SQL注入漏洞，目前支持的数据库是MySQL、Oracle、PostgreSQL、Microsoft SQL Server、Microsoft Access、IBM DB2、SQLite、Firebird,、Sybase和SAP MaxDB。它采用六种独特的SQL注入技术，分别是。
日常开发中，大家经常使用缓存，但是你知道大型的互联网公司面对高并发流量，要注意缓存穿透问题吗!!! 本文会介绍布隆过滤器，空间换时间，以较低的内存空间、高效解决这个问题。
布隆过滤器是一种空间效率极高的概率型数据结构，用于判断一个元素是否在一个集合中。它的特点是高效地插入和查询，但是有一定的误判率。换句话说，布隆过滤器可能会告诉你一个元素在集合中，即使它实际上不在（假阳性），但它绝不会告诉你一个元素不在集合中，如果它实际上是在的（无假阴性）。
回答：解释语言是在运行时之前不在机器级别代码中的任何编程语言。因此，Python是一种解释型语言。
翻译：https://pentesterlab.com/exercises/from_sqli_to_shell/course
DatabaseMetaData 有关整个数据库的信息：表名、表的索引、数据库产品的名称和版本、数据库支持的操作。 ResultSet 关于某个表的信息或一个查询的结果。您必须逐行访问数据行，但是您可以任何顺序访问列。 ResultSetMetaData 有关 ResultSet 中列的名称和类型的信息。 尽管每个对象都有大量的方法让您获得数据库元素的极为详细的信息，但在每个对象中都有几种主要的方法使您可获得数据的最重要信息。然而，如果您希望看到比此处更多的信息，建议您学习文档以获得其余方法的说明。 ResultSet ResultSet 对象是 JDBC 中最重要的单个对象。从本质上讲，它是对一个一般宽度和未知长度的表的一种抽象。几乎所有的方法和查询都将数据作为 ResultSet 返回。ResultSet 包含任意数量的命名列，您可以按名称访问这些列。它还包含一个或多个行，您可以按顺序自上而下逐一访问。在您使用 ResultSet 之前，必须查询它包含多少个列。此信息存储在 ResultSetMetaData 对象中。 //从元数据中获得列数 ResultSetMetaData rsmd; rsmd = results.getMetaData(); numCols = rsmd.getColumnCount(); 当您获得一个 ResultSet 时，它正好指向第一行之前的位置。您可以使用 next() 方法得到其他每一行，当没有更多行时，该方法会返回 false。由于从数据库中获取数据可能会导致错误，您必须始终将结果集处理语句包括在一个 try 块中。 您可以多种形式获取 ResultSet 中的数据，这取决于每个列中存储的数据类型。另外，您可以按列序号或列名获取列的内容。请注意，列序号从 1 开始，而不是从 0 开始。ResultSet 对象的一些最常用方法如下所示。 getInt(int); 将序号为 int 的列的内容作为整数返回。 getInt(String); 将名称为 String 的列的内容作为整数返回。 getFloat(int); 将序号为 int 的列的内容作为一个 float 型数返回。 getFloat(String); 将名称为 String 的列的内容作为 float 型数返回。 getDate(int); 将序号为 int 的列的内容作为日期返回。 getDate(String); 将名称为 String 的列的内容作为日期返回。 next(); 将行指针移到下一行。如果没有剩余行，则返回 false。 Close(); 关闭结果集。 getMetaData(); 返回 ResultSetMetaData 对象。 ResultSetMetaData 您使用 getMetaData() 方法从 ResultSet 中获取 ResultSetMetaData 对象。您可以使用此对象获得列的数目和类型以及每一列的名称。 getColumnCount(); 返回 ResultSet 中的列数。 getColumnName(int); 返回列序号为 int 的列名。 getColumnLabel(int); 返回此列暗含的标签。 isCurrency(int); 如果此列包含带有货币单位的一个数字，则返回 true。 isReadOnly(int); 如果此列为只读，则返回 true。 isAutoIncrement(int); 如果此列自动递增，则返回 true。这类列通常为键，而且始终是只读的。 getColumnType(int); 返回此列的 SQL 数据类型。这些数据类型包括 BIGINT BINARY BIT CHAR DATE DECIMAL DOUBLE FLOAT INTEGER LONGVARBINARY LONGVARCHAR NULL NUMERIC OTHER REAL SMALLINT TIME TIMESTAMP TINYINT VARBINARY VARCHAR DatabaseMetaData DatabaseMetaData 对象可为您提供整个数据库的信息。您主要用它获取数据库中表的名称，以及表中列的名称。由于不同的数据库支持不同的 SQL 变体，因此，也有多种方法查询数据库支持哪些 SQL 方法。 getCatalogs() 返回该数据库中的信息目录列表。使用 JDBC-ODBC Bridge 驱动程序，您可以获得用 ODBC 注册的数据库列表。这很少用于 JDBC-ODBC 数据库。 getTables(catalog, schema,tableNames, columnNames) 返回表名
作者 | Angel_Kitty ➤1. Bloom Filter 【Bloom Filter】 Bloom Filter（BF）是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用位数组很简洁地表示一个集合，并能判断一个元素是否属于这个集合。它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法。Bloom Filter有可能会出现错误判断，但不会漏掉判断。也就是Bloom Filter判断元素不再集合，那肯定不在。如果判断元素存在集合中， 有一定的概率判断错误。因此，Bloom Filter不适合那些“零错误”的应用场
【Bloom Filter】 Bloom Filter（BF）是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用位数组很简洁地表示一个集合，并能判断一个元素是否属于这个集合。它是一个判断元素是否存在集合的快速的概率算法。Bloom Filter有可能会出现错误判断，但不会漏掉判断。也就是Bloom Filter判断元素不再集合，那肯定不在。如果判断元素存在集合中，有一定的概率判断错误。因此，Bloom Filter不适合那些“零错误”的应用场合。
SQLmap这个工具的使用。(结尾有彩蛋) URL---> 判断注入的参数， 判断是使用的那种SQL注入 识别出那种数据库 根据用户的选择，读出数据 五种注入模式---> 基于时间的盲注，即不能根据页面的返回内容判断任何信息，用条件语句产看时间延迟语句是否执行，即页面会返回错误信息，或者把注入的语句结果返回在页面中。 基于布尔的盲注，即可以根据页面判断条件的真假的注入。 基于报错注入，即页面会返回错误信息，或者把注入的语句的结果直接返回在页面中。 联合查询注入，可以使用union的情况下可以注入。 堆查询注
相信大家在上一文中下载fasta的时候还没有感觉到下载是多么复杂，但是对于分析比对多个序列文件时，这个工作量说多了都是泪。比如，老板让你比对自己测定序列与 NCBI 库中序列，并构建相应的进化树，而这个序列需要大于100条。我想你的心情不会和下载一条序列时那么平静，那么，接下来通过BioPython提供的接口来实现快速的自动化序列下载。
Beautiful Soup是一个Python库，它将HTML或XML文档解析为树结构，以便于从中查找和提取数据。它通常用于从网站上抓取数据。
Options（选项）： –version 显示程序的版本号并退出 -h, –help 显示此帮助消息并退出 -v VERBOSE 详细级别：0-6（默认为 1） Target（目标）： 以下至少需要设置其中一个选项，设置目标 URL。 -d DIRECT 直接连接到数据库。 -u URL, –url=URL 目标 URL。 -l LIST 从 Burp 或 WebScarab 代理的日志中解析目标。 -r REQUESTFILE 从一个文件中载入 HTTP 请求。 -g GOOGLEDORK 处理 Google dork 的结果作为目标 URL。 -c CONFIGFILE 从 INI 配置文件中加载选项。 Request（请求）：: 这些选项可以用来指定如何连接到目标 URL。 –data=DATA 通过 POST 发送的数据字符串 –cookie=COOKIE HTTP Cookie 头 –cookie-urlencode URL 编码生成的 cookie 注入 –drop-set-cookie 忽略响应的 Set – Cookie 头信息
InfoHound是一款针对域名安全的强大OSINT工具，在该工具的帮助下，广大研究人员只需要提供一个Web域名，InfoHound就可以返回大量跟目标域
向量相似性搜索是从特定嵌入空间中的给定向量列表中找到相似的向量。它能有效地从大型数据集中检索相关信息，在各个领域和应用中发挥着至关重要的作用。
第1章 搜索引擎是如何工作的 搜索引擎的基础是应用于信息检索、数据库等领域的信息技术。 1-1 理解搜索引擎的构成 1-2 实现了快速全文搜索的索引结构 利用全扫描进行全文搜索 grep就是从头到尾扫
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做甲方安全建设,SDL是一个离不开的话题,其中就包含代码审计工作,我从最开始使用编辑器自带的查找,到使用fortify工具,再到后来又觉得fortify的扫描太慢影响审计效率,再后来就想着把fortify集成到自己的业务系统中去
英语不好的我，对于一小段英语还是可以阅读的。但是长了就不太友好了。 sqlmap是sql注入第一利器吧，特意翻译了一篇中文文档于此记录，以便于日后查看。
布隆过滤器（Bloom Filter）是一种数据结构，由布隆于1970年提出。它由一个很长的二进制向量和一系列随机映射函数组成。其主要应用是判断一个元素是否在一个集合中。布隆过滤器具有空间效率和查询时间远远超过一般算法的优点，但也存在一定的误判率和删除困难的缺点。
当你看到这个标题的时候，你也许会想我可以使用hashmap之类的来存储值，然后get就是了。又或者把数据存在数据库里然后去判断就可以了。
Java的最佳实践之一是遵循正确的命名约定。像上面的变量（姓名，电话等）和方法应以小写字母开头，随后的单词以大写字母开头-userName。同样，由于布尔数据类型返回true或false，因此最好以is，are，has等开头的变量命名。
Bloom Filter是一个占用空间很小、效率很高的随机数据结构，它由一个bit数组和一组Hash算法构成。可用于判断一个元素是否在一个集合中，查询效率很高（1-N，最优能逼近于1）。
sqlmap常用命令大全 sqlmap -u “http://url/news?id=1″ –current-user #获取当前用户名称sqlmap -u “http://www.xxoo.c
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。
用GPT-4和ChromaDB向你的文本文件对话：一步一步的教程（LangChain 🦜🔗，ChromaDB，OpenAI嵌入，Web Scraping）。
介绍 本文是关于客户端存储（client-side storage）的。这是一个通用术语，包含几个独立但相关的 API： Web Storage、Web SQL Database、Indexed Database 和 File Access。每种技术都提供了在用户硬盘上 —— 而非通常存储数据的服务器 —— 存储数据的独特方式。这么做主要基于以下两点理由：（a）使 web app 离线可用； （b）改善性能。对于客户端存储使用情况的详细阐述，请看 HTML5Rocks 上的文章 《"离线": 这是什么意思
正如我们在第4章中所了解到的，大多数组织都会提供一个可访问Internet（或Intranet，如果在防火墙后面进行测试）的网站，以向匿名用户推销组织能力、联系信息等。这些类型Web服务的一种常见部署方法是托管在非军事区（DMZ）中，非军事区是一个逻辑上或物理上独立的子网，用于公开组织面向公众的外部服务。
通过对网络资料的收集整理，本文列出了100道python的面试题以及答案，你可以根据需求阅读测试。
sqlmap也是渗透中常用的一个注入工具，其实在注入工具方面，一个sqlmap就足够用了，只要你用的熟，秒杀各种工具，只是一个便捷性问题，sql注入另一方面就是手工党了，这个就另当别论了。 今天把我一直以来整理的sqlmap笔记发布上来供大家参考 sqlmap简介 sqlmap支持五种不同的注入模式： 1、基于布尔的盲注，即可以根据返回页面判断条件真假的注入。 2、基于时间的盲注，即不能根据页面返回内容判断任何信息，用条件语句查看时间延迟语句是否执行（即页面返回时间是否增加）来判断。 3、基于报错注入，即页
MongoDB是一款非关系型数据库，提供高性能，高可用性和自动扩展企业数据库。 MongoDB是一个非关系型数据库，因此您不能使用SQL（结构化查询语言）插入和检索数据，也不会将数据存储在MySQL或Postgres等表中。 数据以JSON格式存储在“文档”结构中（在MongoDB中称为BSON）。 MongoDB于2009年首次推出，目前由MongoDB公司开发。
官方把 Retrieval 插件的代码开源了，我们可以根据官方示例与这个仓库的代码查个所以然。插件由以下组件组成：
1.先在windows中下载完源码包之后,通过ftp工具上传到linux目录中(推荐,下载速度可能稍微快点) 2.直接在linux里面通过wget命令下载到目录里
在爬取网页数据时，避免对同一URL发起重复的请求，这样可以减少不必要的网络流量和服务器压力，提高爬虫的效率，在将爬取到的数据存储到数据库或其他存储系统之前，去除重复的数据条目，确保数据的唯一性和准确性。，它不仅关系到数据的质量，也影响着爬虫的性能和效率。
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