漏洞的可利用性是评估其严重程度的标准之一。如今，针对可利用性的主流评估方法仍然是人工编写ExP并测试。然而，人工编写的ExP通常面向特定程序版本，人们无法确保这样的exploit在其他理论上可能受影响的版本上有效执行。
AEM 是 "Adobe Experience Manager" 的英文缩写。是由一个 Java 构建的全面的内容管理解决方案。它可以辅助网站的动态数字体验，也辅助了内容的碎片化整理。
用户生成的内容（UGC）对营销人员非常重要。有证据表明它比内部媒体产生更好的投资回报率。据Adweek的数据，64％的社交媒体用户在做出购买决定之前会确定UGC，而UGC视频的浏览量是品牌视频的十倍。
python 实现pacs功能 推送下拉影像 dcmtk关联pacs技术笔记： 简介 1、dcmtk关联pacs的参数介绍 2、dcmtk命令介绍 3、演示工具的功能 4、说明使用的技术 5、遇到的问题 6、工具目前存在的缺点 dcmtk关联pacs的参数介绍：远程pacs说明参数如何添加 需关联的PACS系统信息参数 [被呼叫主机ip] 192.168.10.19 [被呼叫主机pacs系统AE] ebm-pacs [被呼叫主机pacs系统port] 105 [pacs系统电脑账号] dn [pacs系统
今天查看生产某个服务器的负载的时候，发现内存的使用情况有些异常。 top - 12:00:08 up 15 days, 12:04, 13 users, load average: 63.31, 55.12, 43.39 Tasks: 5542 total, 21 running, 5511 sleeping, 0 stopped, 10 zombie Cpu(s): 13.6%us, 3.7%sy, 0.0%ni, 81.1%id, 0.1%wa, 0.3%hi, 1.2%si, 0
本文首发于InfoQ: http://www.infoq.com/cn/articles/devops--build-self-service-continuous-delivery-part02 在上一篇文章中，主要讲了DevOps转型的动机、策略和方法，本文将会为大家带来更多DevOps转型的落地策略和实践。 ---- 实践过程 下图是我们为团队设计的持续交付流水线，目的是能让Platform团队和交付团队之间的触点能够被融入到持续交付流水线中，并且以基础设施即代码作为协同媒介，通过自动化的方式实现开发
🎬 鸽芷咕：个人主页 🔥 个人专栏:《linux深造日志》《粉丝福利》
研究使用一种weighted randomized combination的算法，寻找最高覆盖度的简并引物。
2016年7月15日，美国微生物学会（ASM）旗下杂志《应用与环境微生物学》（Applied and Environmental Microbiology）在线发表了南京农业大学生科院环境微生物学课题组关于麦草畏微生物降解机理的重要研究成果。论文题为《A Tetrahydrofolate-Dependent Methyltransferase Catalyzing the Demethylation of Dicamba in Sphingomonas sp. Strain Ndbn-20》(http://aem.asm.org/content/82/18/5621.short)。南京农业大学为第一署名单位、生科院姚利博士为第一作者、何健教授为通讯作者。麦草畏属于安息香酸系除草剂，对一年生和多年生阔叶杂草有显著防除效果，具有广谱高效、低毒和杂草抗性产生慢等优点，是孟山都研发的新一代抗除草剂转基因作物的靶标除草剂。目前的麦草畏脱毒酶基因（麦草畏脱甲基酶DMO）专利掌握在生物技术巨头孟山都手里，我国还没有麦草畏抗性基因产权，技术上受制于人。麦草畏在环境中的降解代谢过程尚不明确，制约了对其环境行为和生态毒理的研究。关于麦草畏的微生物降解机理的研究，目前只报道过一个关键基因和酶，因此关于其微生物的降解机理在基因水平及蛋白水平的研究相当匮乏。经过研究，该团队发现菌株Ndbn-20内存在着一个新型依赖四氢叶酸的脱甲基酶Dmt66，该酶以四氢叶酸为辅因子高效地将麦草畏降解为3,6-二氯水杨酸（3,6-DCSA）。本论文的研究结果揭示了一个新的麦草畏脱甲基机制。此外该团队与大北农生物技术有限公司合作，将编码dmt66核苷酸序列进行密码子优化后转录拟南芥中，大大提高了拟南芥对麦草畏的抗性。该研究为抗麦草畏转基因工程提供性能更优良的基因资源。
疯狂的XSS有效载荷! 象形文字触发警报! ?='',?=!?+?,?=!?+?,?=?+{},?=?[?++],?=?[?=?],?=++?+?,?=?[?+?],?[?+=?[?]+(?.?+?)
众所周知，Flash是网络攻击的首选目标。值得注意的是，Adobe在2017年7月宣布计划将Flash推入使用寿命终止状态，这意味着它将在今年年底不再更新或分发Flash Player。不过仍然在使用Adobe的用户需要警惕，因为Adobe 在今年5月被爆出了多个严重漏洞,好在Adobe于6月9日发布了安全更新，修复了漏洞。
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按照官方文档在Hive中建表关联HBase，然后在Hue中用Impala查询，查询结果中字段的顺序与在Hive中的建表顺序不一致，Hue中使用Impala查询出来的字段顺序是按照字母排序的。
在Fayson的测试测试环境下有一张Parquet格式的表，由于业务需要对表的字段名称数据类型进行了修改和新增列等操作，导致使用Hive和Impala查询显示的结果不一致问题。
这件事的受害方、美国汽车租赁公司赫兹（Hertz）一怒之下， 将顶级咨询公司埃森哲（Accenture）告上了法庭。
当数据量比较大的时候比如select * from u_user limit 10000000,10
MySQL的索引最左匹配是指在使用索引进行查询时，会优先匹配索引的最左侧列，然后再匹配后续列。这种匹配方式可以提高查询效率，但有时候也会导致一些问题，比如在排序查询（ORDER BY）时。并且在面试中，如果涉及数据库索引，也会经常被问到如何优化order by语句。本文就基于innodb引擎，分点分析MySQL索引最左匹配如何优化order by语句，这个问题。
最近公司新来了一个小伙伴，问了磊哥一个比较“奇怪”的问题，这个问题本身的难度并不大，但比较“隐蔽”，那究竟是什么问题呢？接下来我们一起来看。
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0x02 streamgame1 0x03 streamgame2 0x04 Three hits 0x01web签到 md5碰撞 查看源码后发现: 上传两个个md5加密后为0e的字符串试试，但除了
作者：jaskeylin，腾讯 CSIG 后台开发工程师 缓存合理使用确提升了系统的吞吐量和稳定性，然而这是有代价的。这个代价便是缓存和数据库的一致性带来了挑战，本文将针对最常见的 cache-aside 策略下如何维护缓存一致性彻底讲透。 在真实的业务场景中，我们的业务的数据——例如订单、会员、支付等——都是持久化到数据库中的，因为数据库能有很好的事务保证、持久化保证。但是，正因为数据库要能够满足这么多优秀的功能特性，使得数据库在设计上通常难以兼顾到性能，因此往往不能满足大型流量下的性能要求，像是 MyS
本篇文章我们将了解ORDER BY语句的优化，在此之前，你需要对索引有基本的了解，不了解的老少爷们可以先看一下我之前写过的索引相关文章。现在让我们开始吧。
很多小伙伴最近都在问我，在系统中引入缓存后，当向数据库中写入数据时，是先写数据库还是先写缓存呢？先写数据库和先写缓存有什么区别吗？今天，我们就一起来聊聊这个话题。
最近小伙伴最近都在问我，在系统中引入缓存后，当向数据库中写入数据时，是先写数据库还是先写缓存呢？先写数据库和先写缓存有什么区别吗？今天，我们就一起来聊聊这个话题。
在数据库表结构变更发布之前，我们会和开发沟通索引设计是否合理，发现部分开发同学对于索引设计还是有一些知识盲区。本文把常见的案例记录下来，做个分析，抛砖引玉。
网名“北在南方”，目前任职于杭州有赞科技 DBA，主要负责数据库架构设计和运维平台开发工作，擅长数据库性能调优、故障诊断。
一般的DBMS系统，默认都会使用读提交（Read-Comitted，RC）作为默认隔离级别，如Oracle、SQLServer等，而MySQL却使用可重复读（Read-Repeatable，RR）。要知道，越高的隔离级别，能解决的数据一致性问题越多，理论上性能损耗更大，可并发性越低。隔离级别依次为>：串行化 > RR > RC >读未提交
我有一次在做关于并发知识的分享，交流环节的时候，有一位同学提问，并发与库存有什么关系。
上篇文章向大家介绍了 Elasticsearch 如何安装和核心概念，这篇讲解一下应用场景和注意事项，下面是正文。
脏读（Dirty Read）是指一个事务读取到了另一个未提交事务的数据。假设事务A修改了某个数据，但还未提交，事务B读取到了这个未提交的数据，然后事务A回滚了，导致事务B读取到的数据是无效的或不一致的。脏读可能会导致数据的不一致性。
1.了解一致性情况； 2.反推不一致的情况； 3.探究单线程中的不一致的情况； 4.探究多线程中的不一致的情况； 5.拟定数据一致性策略； 6.补充细节
在SQL标准中，前三种隔离级别分别解决了幻象读、不可重复读和脏读的问题。那么，为什么MySQL使用可重复读作为默认隔离级别呢？ 这个是有历史原因的，要从主从复制开始讲起了！ 1.主从复制，是基于什么复制的？ 是基于binlog复制的 2.binlog有几种格式？ statement:记录的是修改SQL语句 row：记录的是每行实际数据的变更 mixed：statement和row模式的混合 那Mysql在5.0这个版本以前，binlog只支持STATEMENT这种格式！而这种格式在读已提交(Read Commited)这个隔离级别下主从复制是有bug的，因此Mysql将可重复读(Repeatable Read)作为默认的隔离级别！ 接下来，就要说说当binlog为STATEMENT格式，且隔离级别为读已提交(Read Commited)时，有什么bug呢？如下图所示，在主(master)上执行如下事务:
在我们的实际项目中，在一些QPS比较高的场景下，经常引入缓存来缓解数据库的查询压力，以缓存的空间来换取查询效率的提升。但是一旦引入了缓存，就一定会遇到缓存中的数据与数据库中的数据如何保持一致的问题，本文就是针对两者之间的数据一致性问题进行分析，一步一步分析以及解决。
语法：insert into 表名 (字段名, 字段名,…) values (值1, 值1,…)
作者：tomoyazhang，腾讯 PCG 后台开发工程师 随着软件从 1.0 进化到 2.0，也即从图灵机演进到类深度学习算法。计算用的硬件也在加速从 CPU 到 GPU 等迁移。本文试图整理从英伟达 2010 年开始，到 2020 年这十年间的架构演进历史。 CPU and GPU 我们先对 GPU 有一个直观的认识，如下图： 众所周知，由于存储器的发展慢于处理器，在 CPU 上发展出了多级高速缓存的结构，如上面左图所示。而在 GPU 中，也存在类似的多级高速缓存结构。只是相比 CPU，GPU
系统程序处理时，缓存作为DB的一道屏障，可以防止大量请求达到数据库，造成压力过大，还可以提高查询效率。
MySQL索引是提升数据库查询性能的关键因素，但在某些情况下，索引可能会失效，导致查询变慢或无法使用索引。本文将介绍多个常见的MySQL索引失效场景，并提供相应的优化策略，帮助你避免索引失效，提升数据库的查询效率。
本篇的这个问题是一个开放性问题，HashMap 除了死循环之外，还有其他什么问题？总体来说 HashMap 的所有“问题”，都是因为使用（HashMap）不当才导致的，这些问题大致可以分为两类：
编写过程就是我们平常写sql语句的过程，也可以理解为编写顺序，以下就是我们编写顺序：
我们小伙伴们有没有考虑到缓存更新的问题，小伙伴们肯定会说肯定用过啊，有数据更新时，把缓存清空掉就行了啊，下一次访问的时候服务就会把新值设置到缓存中了。这样不就行了吗？对的，在一般项目中，这样的使用就够了。那老顾带着大家看看在高并发场景下，会有什么问题？
由于大批量缓存同一时间失效可能导致大量请求同时穿透缓存直达数据库，可能会造成数据库瞬间压力过大甚至把数据库拖垮，对于这种情况我们在批量增加缓存时最好将这一批数据的缓存过期时间设置为一个固定时间+一个随机时间。
1、索引：数据排序的方法，快速查询数据 分类： 唯一索引：不允许有相同值 主键索引：自动创建的主键对应的索引，命令方式不可删 聚集索引：物理顺序与索引顺序一致，只能创建一个 非聚集索引：物理顺序与索引顺序不一致，可创建多个 复合索引：多列组成 全文索引：特殊功能索引 命令： 创建索引：create [clustered|unique] index 索引名 on 表名(列名 desc) 使用索引：select * from 表名 with (index(索引名)) 注意事项：①
现在的服务都是分布式，MySQL的集群架构也是一样。那么MySQL的集群架构中有一个点是读写分离，而读写分离是基于binlog实现的。那么接下来就MySQL的读写分离和binlog为突破点进行分析为什么大厂中的默认隔离级别是RC。总体来说以时间线为基准进行讲解。
实际开发中，Redis 和 MySQL 的更新策略用的是 Cache Aside，另外两种策略主要应用在计算机系统里。
“数据一致”一般指的是：缓存中有数据，缓存的数据值 = 数据库中的值。一致性又分为几种程度:
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