程序员：无法完成！ 06 当办公室着火时，程序员会做以下三件事： 1，git commit 2，git push 3，逃跑
问题描述： 有n个数（以下都视为整数，浮点的也一样），每个数有正有负，现在要在n个数中选取相邻的一段，使其和最大，输出最大的和。...我们再分析这个问题，如果我们知道了某个数前面一段数的和，我们就该考虑把这个数加入到前一段，还是重新开始一段。这个地方很重要，如果前一段的和小于0，我们重新建一段，反之加到前一段。...这样我们就可以把n个数分成几段了，且每一段都求出了他们的和，然后再循环一次求出最大的一个和，我们就得到想要的结果了，也可以在分段的时候直接求结果。
,an, 以及一个正整数m，要求确定序列的m个不相交子段，使这m个子段的总和最大！...如给定一个数组{1，-2，3，4，-5，-6}和一个正整数m=2，明显当两个子段分别为{1}和{3，4}时，得到最大m子段和，最大m子段和为8。 2.思路 可以利用动态规划的思想解决该问题。...定义二维数组dp，令dpi表示前 j 项所构成 i 子段的最大和，且必须包含着第j项，即以第j项结尾。(这个定义很重要，一定要理解)。...举个例子，如dp3则表示以a4结尾，并且和a4前面的项所构成的3子段和的最大值。简单来说，就是a0a1a2a3a4中分成3段，包含a4且以a4结尾，这3子段和是最大的。...那么，假如要求m=2时的最大子段和为多少时，可以看到第2行中，dp2的时候最大，为8。 另外找i-1子段的最大和，可以使用滚动辅助数组来完成，不用重新遍历。
计算一段文字的宽高 /** * 计算一段文字的宽高 * * @param size 这段文字的最大宽高 * @param options NSStringDrawingUsesLineFragmentOrigin
给出一个长度为 n的数列 a1,a2,a3,a4,…,an 求其长度为 k 的连续子段的乘积对 998244353 取模余数的最大值。...数据范围：1<=k<=2e5,0<=ai<998244353 法一：由于它限制了连续子段所包含的元素数目，很明显只有n-k+1 段，枚举就好，但是枚举的时候应该是要用到乘法逆元，因为你要乘下一个数ai+
题目 给定一个包含 n 个整数的数组，找到最大平均值的连续子序列，且长度大于等于 k。并输出这个最大平均值。
题意：给m n n个数，求m个连续段的和最大值 状态转移： 以 j 结尾的的 i 个子段和的最值，那么最值一定在这个过程中。...由于以j结尾，对于每个a[j]必须要选，可以让它附在前一段后面也可以让它自成一段。...= max(dp[i][j-1] + a[j], max(dp[i-1][k]) + a[j] ) k: i-1~j-1 其中 max(dp[i-1][k])表示前 j - 1项 选取 i-1段以
pid=1024 【问题描述】----最大M子段和问题 给定由 n个整数（可能为负整数）组成的序列a1，a2，a3，……，an，以及一个正整数 m，要求确定序列 a1，a2，a3，……，an的 m个不相交子段...(因为必须是以 num[j] 结尾的，所以num[j]一定属于最后一个子段，即要么自己独立成一个子段，要么与前边以num[j-1]结尾的子段联合) 所求的最后结果为 max( dp[m][j] )...(2)节省空间 通过时间的节省，我们突然间发现程序执行结束后pre_max[n]的值即为最后的结果，pre_max[n]数组才是我们希望求解的， dp[m][n]这个庞大的数组已经不是那么重要了...，同时这个最优解是由a[j]元素结束的。...//b[i][k]表示在前k个数中取i段这种情况下取得的最大值 66 67 //w[i][k]：前k个数分为i段，第k个数必须选；1：第k个数单独为1段；2：第k个数与前面的数连一块
后面 commit 子阶段会用到。 到这里，用户线程 16 作为队长的 flush 子阶段，就结束了。...等待结束之后，sync 队长会带领队员们从 sync 队列挪出来，给后面进入二阶段提交的其它事务腾出空间。...队员们收到通知之后，作鸟兽散，它们的二阶段提交也都结束了。...队员们收到通知之后，就各自提交自己的 InnoDB 事务，谁提交完成，谁的二阶段提交就结束了。 最后，commit 队长还要处理最后一件事。...处理完切换 binlog 日志文件的逻辑之后，commit 队长的工作就此结束，它的二阶段提交就完成了。 5.
因为紧张的缘故，原本不会的知识，一下子变得还是不会，囫囵吞枣地讲它代理一个服务端口，分配不同的线程处理客户端浏览器的请求。 “那他的底层是怎么实现的？“ 看来我如果还没求饶，他就不打算放过我。...但是事到如今我的大脑已经无法给自己完成心理建设了，摧枯拉朽般智商情商性商逆商全线崩盘。 当然这也不能全怪我，上来就是三个大闷棍，就是李云龙来也让旅长打成懵逼了，哪里还能腾出精力开意大利炮。...死亡轰炸还没有结束，接着是 MQ ，我所使用的 MQ 的技术选型，为什么选它，项目中如何应用，最后无一例外，它底层是如何实现？怎么保证的稳定的消费者生产者队列？...最后以一道算法编程题结束，如何给一个双向链表排序？...面试官终于放我走人，长达一个小时的激情视频聊天终于结束，关掉视频的一刹那，随着浑身一阵抽搐，整个人瘫软在椅子上。我是谁？我在哪儿？刚才发生了什么？ 哦，刚才发生了那种事情。
转载自 清华大学交叉信息研究院官网 清华大学量子信息中心段路明教授和其博士研究生郜勋发现深度神经网络和量子多体问题存在紧密关联，证明利用深度神经网络模型可以有效表示几乎所有量子多体系统的波函数，展示了神经网络和深度学习算法在量子多体问题研究中的巨大潜力...Efficient representation of quantum many-body states with deep neural network（《利用深度神经网络对量子多体态的有效表示》）近日发表于自然子刊...△ 浅层神经网络(a)和深度神经网络(b)示意图 段路明教授和其研究生郜勋利用量子计算理论和复杂性理论中的一系列技巧，证明了几个一般性的定理，揭示了深度神经网络和量子多体问题之间的紧密联系。...该研究工作首先证明了任何浅层神经网络无法有效表示一般的量子多体波函数，包括很多有能隙系统的基态和动力学过程产生的量子态。...该论文的第一作者和通讯作者分别是清华交叉信息研究院的博士研究生郜勋和姚期智讲座教授段路明，研究工作得到教育部和清华大学的经费支持。
PortScan-Top1000 对单C段IP列表进行Top1000端口扫描，输出可用Web服务标题。...PortScan-Top1000-Xray 对单C段IP列表进行Top1000端口扫描，输出可用Web服务标题，对Web服务进行Xray爬虫爬取与漏洞扫描。...PortScan-Top1000-Dirscan 对单C段IP列表进行Top1000端口扫描，输出可用Web服务标题，对Web服务进行Ffuf目录递归扫描。...SubDomain-Portscan-Xray 对域名进行子域名枚举与接口查询，对查询的子域名进行Top1000端口扫描，输出可用Web服务标题，对Web服务进行Xray爬虫爬取与漏洞扫描。...4.GitHub提供六小时的容器使用时长，扫描结束后，扫描结果会自动上传到自己fork的output文件夹下。 ? ? ? ? ?
xray 在最开始的时候，四处寻找一个快速、全面、准确、易用的子域名收集工具，用于集成在 xray 引擎中，最后无疾而终。...二是：单个 DNS 服务器高频请求带来的丢包及触发频限的问题 爆破的常见方法是： 使用多线程/协程等方式尽可能快的对 DNS 服务器发起请求，辅以一定的重试机制以应对丢包。...同时，过快的请求速率还可能触发 DNS 服务器的请求频率限制，其表现为某段时间服务器突然失去响应、一段时间后又恢复，使子域名探测失去连续性。...为了解决上述两个棘手的问题，xray 子域名工具实践了一种新的发包策略，使域名爆破过程更加稳健。...既要功能，也要结果 xray 的子域名爆破提供了精美的报告输出，并通过前端，提供了强大的筛选能力。
0X01思路： 首先利用谷歌语法搜到网址，在潮汐上获取子域或C段，然后工具跑C段端口网页，筛选200正常包网页到TXT，接着放vulmap批量跑，命令联动burp，其中的插件能检测个别不知名的漏洞，接着后面再联动...xray更细化查找漏洞。...（2）潮汐 当找到具体的站后，把域名放到潮汐上查询，粗略找一下子域名或者是c段ip。（好像这样一查同时也绕过了CND？不知道呢，大家自己试吧。）...关于xray的联动，先在xray的目录下cmd，输入命令： ....继续在xray代理的全面怀抱下，瞬间筛选了一批又一批访问不了的网站。。。但其实漏洞也正被快速的记录在各工具指定的文本里，待结束后我们换个公网ip，就可以重新对漏洞进行验证。
该项目地址： https://github.com/timwhitez/crawlergo_x_XRAY crawlergo_x_XRAY 360 0Kee-Team 的 crawlergo动态爬虫 结合...长亭XRAY扫描器的被动扫描功能 (其它被动扫描器同理) https://github.com/0Kee-Team/crawlergo https://github.com/chaitin/xray...20190115更新，launcher_new.py使用crawlergo提供的方法推送请求给xray crawlergo默认推送方法有个不足就是无法与爬虫过程异步进行。...爬取和请求的过程使用了多线程和队列使得请求不会阻塞下一个页面的爬取 用法 1....用python3运行launcher.py ( XRAY被动扫描为启动的状态 ) 7. 生成的sub_domains.txt为爬虫爬到的子域名, crawl_result.txt为爬虫爬到的url
02 工具的使用 对于机关单位的打法，因为其资产通常散落在多个大的C段当中，所以首要的目标就是对其C段权重的寻找。切入点应该选择手中的靶标为机关单位的目标，以此为点。...棱眼: https://github.com/EdgeSecurityTeam/Eeyes 对目标的子域对应IP进行C段权重的判断 如何确定C段的权重是否正确 棱洞: https://github.com...我一直认为人是解决渗透难题的，并非需要把时间花费到基础漏洞上(与扫描的艺术大相径庭，只是内外网的区分) Goby和Xray的结合往往效果显著 HVV前通常会准备七八台云服务器，部署Xray和Goby，将信息搜集到的资产经过...Goby的全端口扫描之后导出web服务转入 Xray和Rad的批量扫描。...例如机关单位的几个C段进行Goby全端口扫描 不要小看扫描器，他能发现很多人不能发现的脆弱点，经过很多次实践，发现Xray和Goby带给我了我很多意想不到的惊喜。
针对某个企业进行渗透测试，通过前期信息收集，会收集到非常多的子域名，有大量应用系统需要我们做测试，当然不可能所有系统都是企业自研，也许会用到比较多的开源系统或者开源组件，那么如何针对大量目标进行指纹识别呢...网上也有很多开源的指纹识别工具，但是速度会比较慢，比如 Tide 团队的这个指纹识别工具： https://github.com/TideSec/TideFinger 使用上也比较简单，直接指定目标即可，也支持多线程...cms 规则中的所有路径，然后以路径列表作为第一层循环，然后以目标列表作为第二层循环，这样进入队列中的顺序就是乱的，每探测一轮路径才会请求一次目标网站，这样的访问，在目标看来不是短时间多次，而是每隔一段时间一次...最后结合多线程，实现快速扫描，最终获得想要的结果，最后我扫描四万多个目标，用了四五天的样子，开的一百个线程，结果如下： ?...因为访问一次网站也不容易，所以在指纹识别的同时，将页面中链接提取出来，进入下一步的漏洞探测阶段，漏洞探测阶段采用的是 xray 的被动扫描，编写一个调用 firefox 的脚本，使用 xray 启动的代理
，包括javascript文件内容、页面注释、robots.txt文件和常见路径Fuzz 支持Host绑定，自动添加Referer 目前开放编译好的程序给大家使用，该项目属于商业化产品的一部分，代码暂无法开源...sub_domain_list：发现的任务目标的子域名列表。...--before-exit-delay 单个tab标签页任务结束时，延迟退出关闭chrome的时间，用于等待部分DOM更新和XHR请求的发起捕获。...爬取和请求的过程使用了多线程和队列使得请求不会阻塞下一个页面的爬取 用法 下载xray最新的release, 下载crawlergo最新的release 注意,是下载编译好的文件而不是git clone...用python3运行launcher.py ( XRAY被动扫描为启动的状态 ) 生成的sub_domains.txt为爬虫爬到的子域名, crawl_result.txt为爬虫爬到的url 0x004
可以说配合xray日站在当时已经成了一股风潮。 市面上比较常见的组合crawlergo+xray中的crawlergo也正是在这种背景下被开放出来。...为了实现这个目标，我在爬虫中内置了查询子域名的api，内置了hackerone、bugcrowd目标爬虫，在设计之初还添加了定时扫描功能。...然后将，所有的路径泛化，按照/做分割，用A来代表纯数字段，用B来代表字母混合段。...紧接着会提取比较的两个链接的B段内容。...在设计之初，我本来觉得LSpider是个私人使用的小工具，于是就简单的使用队列+多线程来做爬虫的调度，但是在使用的过程中，我逐渐发现Python队列会简单的将数据存在内存中，而Chrome Headless
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