把不带泛型的 List 赋值给带泛型的 List， Java 编译器并不知道右侧返回不带泛型的实际 List 是否符合带泛型的 List 约束。
如果想让w13scan被动模式支持https，先启动w13scan,然后在浏览器中访问 http://w13scan.ca 下载证书并信任它。
代码如下所示,从这个例子中发现了代码库的重要性,如果建立一个自己的代码库,就可以直接从自己的代码库中取出来,这样需要什么就可以随时的取出来.代码库要保证的是规范性和正确性,并且有简单的模块注释.
德高望重的IO大臣颤悠悠地走上前来：“启禀陛下，昨日收到战报，有个叫做Node.js的番邦又一次向我国进攻，我边防将士死伤惨重。”
Shiro 是 Apache 旗下的一个用于权限管理的开源框架，提供开箱即用的身份验证、授权、密码套件和会话管理等功能。该框架在 2016 年报出了一个著名的漏洞——Shiro-550，即 RememberMe 反序列化漏洞。4年过去了，该漏洞不但没有沉没在漏洞的洪流中，反而凭借其天然过 WAF 的特性从去年开始逐渐升温，恐将在今年的 HW 演练中成为后起之秀。面对这样一个炙手可热的漏洞，这篇文章我们就来讲下，我是如何从 0 到 1 的将该漏洞的自动化检测做到极致的。
为了找到解，我们可以检查字典单词中每一个单词的可能前缀，如果在字典中出现过，那么去掉这个前缀后剩余部分回归调用。
跟其他常见的编程语言不同，Java将编译过程分成了两个部分，这就对性能带来了一定的影响。而即时（Just In Time, JIT）编译器能够提高Java程序的运行速度。
编程界这绝对不是一句空话，尤其是对于使用过多个语言进行工作的同学们来说，用Python的时间越长，越有一种我早干嘛去了的想法，没事，啥时候用Python都不晚，这篇分享主要集中在各种Python的经典用法、有趣的彩蛋等等，目的只有一个，让大家感受到Python的魅力；
易语言可以说是中文编程语言的老大，拥有独立的编译器。易语言并不是把现存的编程工具进行表面汉化而成的，和其他国外语言相比，" 易语言" 最大的不同是彻底中文化，且拥有自下而上的全部自主知识产权。
Javascript 采用回调函数(callback)来处理异步编程。从同步编程到异步回调编程有一个适应的过程，但是如果出现多层回调嵌套，也就是我们常说的厄运的回调金字塔(Pyramid of Doom)，绝对是一种糟糕的编程体验。于是便有了 CommonJS 的 Promises/A 规范，用于解决回调金字塔问题。本文先介绍 Promises 相关规范，然后再通过解读一个迷你的 Promises 以加深理解。 什么是 Promise 一个 Promise 对象代表一个目前还不可用，但是在未来的某个时间点可
我们在测试一些网站的时候，会遇到一些网站注入是无回显的，这个时候一般就直接丢sqlmap，或者我们自己写个脚本来进行盲注，但是尝试次数太多，很有可能被ban掉ip，所以往往盲注的效率真的很低，然后某一天新的技术就产生了，也就是DNSlog注入。
Promise.all([p1,p2,p3]):把promise批量处理,必须确保所有的promise对象，都是resolve状态，都是成功的
在我们项目组件化的过程中,将功能模块拆分成了不同的module,每个module都有自己对外的事件回调,比如DataModule(数据模块)有数据更新回调,通知其他模块有数据更新了,其他模块可以通过addListener方法注册监听,DataModule维护一个监听列表,当数据更新的时候循环回调.
本来就是web端+后台服务之间使用webscoket通信实现功能，通信格式用json，现在就是抛开web页面，使用接口工具，模拟web与后台服务通信。这里我使用的开源框架Jmeter，相信做测试的小伙伴也都清楚。
你真的了解Promise吗？对我而言，除了知道如何使用then解决回调地狱以外，其他的还真的一知半解。虽然ES6的generator和ES7的async await提供了更先进的异步编程解决方案，但是它们还是离不开Promise，比如generator的co库的实现以及await后面必须返回promise。因此有必要深入了解一下Promise的原理。
反压机制（BackPressure）被广泛应用到实时流处理系统中，流处理系统需要能优雅地处理反压（backpressure）问题。反压通常产生于这样的场景：短时负载高峰导致系统接收数据的速率远高于它处理数据的速率。许多日常问题都会导致反压，例如，垃圾回收停顿可能会导致流入的数据快速堆积，或者遇到大促或秒杀活动导致流量陡增。反压如果不能得到正确的处理，可能会导致资源耗尽甚至系统崩溃。反压机制就是指系统能够自己检测到被阻塞的Operator，然后系统自适应地降低源头或者上游的发送速率。目前主流的流处理系统 Apache Storm、JStorm、Spark Streaming、S4、Apache Flink、Twitter Heron都采用反压机制解决这个问题，不过他们的实现各自不同。
虽然有很多面试的文章里都有这些题目，但是我每次在看的时候，总是会觉得有些分散，复习的时候还要重新去找到对应的文章，所以我就想着自己来整理一下，并且把题目给分一下类型；自己整理可以帮助我复习的同时还可以巩固一遍；这次主要是4大组件相关，后续我会继续整理，觉得有帮助的可以点个赞。
背景 对于移动应用来说，日志库是必不可少的基础设施，美团点评集团旗下移动应用每天产生的众多种类的日志数据已经达到几十亿量级。为了解决日志模块普遍存在的效率、安全性、丢失日志等问题，Logan基础日志库应运而生。 现存问题 目前，业内移动端日志库大多都存在以下几个问题： 卡顿，影响性能 日志丢失 安全性 日志分散 首先，日志模块作为底层的基础库，对上层的性能影响必须尽量小，但是日志的写操作是非常高频的，频繁在Java堆里操作数据容易导致GC的发生，从而引起应用卡顿，而频繁的I/O操作也很容易导致CPU占用过高
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网站的反爬措施有很多，例如：js反爬、ip反爬、css反爬、字体反爬、验证码反爬、滑动点击类验证反爬等等，今天我们通过爬取某招聘来实战学习字体反爬。
本次竞赛涵盖WEB、CRYPTO、MISC、PWN、REVERSE常规CTF五大类赛题。
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消息机制之所以这么重要是因为Android应用程序是通过消息来驱动的，Android某种意义上也可以说成是一个以消息驱动的系统，UI、事件、生命周期都和消息处理机制息息相关，并且消息处理机制在整个Android知识体系中也是尤其重要，在太多的源码分析的文章讲得比较繁琐，很多人对整个消息处理机制依然是懵懵懂懂，这篇文章通过一些问答的模式结合Android主线程（UI线程）的工作原理来讲解，源码注释很全，还有结合流程图，如果你对Android 消息处理机制还不是很理解，我相信只要你静下心来耐心的看，肯定会有不少的收获的。
马克-to-win：在讲授Servlet之前，我们先回顾一下，我们在讲 第九章：网络编程（Socket）那章时，留过的一个作业：
小师妹已经学完JVM的简单部分了，接下来要进入的是JVM中比较晦涩难懂的概念，这些概念是那么的枯燥乏味，甚至还有点惹人讨厌，但是要想深入理解JVM，这些概念是必须的，我将会尽量尝试用简单的例子来解释它们，但一定会有人看不懂，没关系，这个系列本不是给所有人看的。
一 前言 纳西姆.尼古拉斯.塔勒布的经典著作《黑天鹅》中对“黑天鹅现象”的定义是
我们知道，ArrayDeque是通过数组实现队列功能 的；而且具有对数组头尾双端添加和移除对象的功能，但如果数组不能实现循环功能，会出现以下情况
均衡算法多种多样，分为时域均衡和频域均衡。本文仅分析频域均衡中的ZF和MMSE。迫零(ZF)均衡和最小均方误差(MMSE)均衡。
假设应用程序调用该方法，所传入的都是true，那么偏移量为1和偏移量为18的条件跳转指令所对应的分支profile中，其跳转的次数都是0。实际执行的分支如下：
对于这些操作，都需要线程的各种信息，例如寄存器中到底有啥，堆使用信息以及栈方法代码信息等等等等，并且做这些操作的时候，线程需要暂停，等到这些操作完成，否则会有并发问题。这就需要 SafePoint。
事件总线是一个项目开发中必不可少的能力，市面上也有几个非常有名的事件库，比如 EventBus 以及基于 RxJava 的 RxBus 等
在现代的程序开发中，经常需要对整数进行各种操作和处理。其中一个常见的需求就是获取整数的长度（即整数的位数）。为了实现这个功能，我们可以通过使用 PLC（可编程逻辑控制器）来编写代码。
在前些阵子的《ThreadLocal与ScopedValue》文章中，已经详细地描述了ThreadLocal与ScopedValue的作用。不同的多线程应用环境造就了不一样的两个本地线程缓存方案，实际项目开发中仍然是与多线程环境相互结合才能发挥它们最大的作用。
Android 开发中，经常会遇到滑动事件冲突。在一些简单的场景下，我们如果能够知道是那个 View 拦截了事件，那我们能够很容易得解决。解决方法通常就是内部拦截法或者外部拦截法。ViewPager，ScrollView 嵌套ViewPager滑动冲突解决
SMALI/BAKSMALI是一个强大的apk文件编辑工具，用于Dalvik虚拟机（Google公司自己设计用于Android平台的虚拟机）来反编译和回编译classes.dex。其语法是一种宽松式的Jasmin/dedexer语法，而且它实现了.dex格式所有功能（注解，调试信息，线路信息等）。
编译优化的内容还是不少的，当然主要的内容集中在后端的编译上面，为了控制篇幅的长度所以这里选择拆分为上下两部分讲解，我们平时写的代码和实际运行时候的代码效果是完全不一样的，了解编译优化的细节是有必要的。
郑重声明：本片博客是学习<深入理解java虚拟机>一书所记录的笔记，内容基本为书中知识． Java程序最初是通过解释器（Interpreter）进行解释执行的，当虚拟机发现某个方法或代码块的运行特别频繁时，就会把这些代码认定为“热点代码”，为了提高热点代码的执行效率，在运行时， 虚拟机将会把这些代码编译成与本地平台相关的机器码，并进行各种层次的优化，完成这个任务的编译器称为即时编译器，即时编译器编译性能的好坏、 代码优化程度的高低却是衡量一款商用虚拟机优秀与否的最关键的指标之一，本篇博客，我们将学习即时编译器的运作过程。（本篇博客提及的编译器、 即时编译器都是指HotSpot虚拟机内的即时编译器，虚拟机也是特指HotSpot 虚拟机。）
前言 本篇主要讲Scala的Array、BufferArray、List，更多教程请参考：Scala教程 本篇知识点概括 若长度固定则使用Array,若长度可能有 变化则使用ArrayBuffer 提供初始值时不要使用new,复杂对象数组没有提供初始值时必须提供new 用()来访问元素 用for(elem <- arr)来遍历数组 用for(elem <- arr if...)...yield...来将原数组转型为新数组 Scala数组和Java数组可以互操作 数组 1、定长数组定义： //定义一个
从上面的对比可以发现，for比较简洁，但再进一步深究的话，其实也没有简化，只是调整了语句的位置。For循环可以从另外一个角度去理解就更顺了：可以把for语句括号中的内容更容易理解作为一个范围：[1,100],且步长为1；
版权声明：本文为吴孔云博客原创文章，转载请注明出处并带上链接，谢谢。 https://blog.csdn.net/wkyseo/article/details/51516121
在之前的文章中我们谈到过，相比 C/C++ 语言，Java 语言在运行效率方面要稍逊一些，因为 Java 应用程序是在虚拟机上运行，而 C/C++ 程序是直接编译成平台相应的机器码来运行程序。
在很多软件编程任务中，或多或少你都会期望你写的代码能按照编写的顺序，一次一个的顺序执行和完成。但是在ReactiveX中，很多指令可能是并行执行的，之后他们的执行结果才会被观察者捕获，顺序是不确定的。为达到这个目的，你定义一种获取和变换数据的机制，而不是调用一个方法。在这种机制下，存在一个可观察对象(Observable)，观察者(Observer)订阅(Subscribe)它，当数据就绪时，之前定义的机制就会分发数据给一直处于等待状态的观察者哨兵。
最近在弄公众号开发，除了主动去调公众号接口，还存在公众号后台要反过来调你的情形，攻受转换一线间。对于回调的情况，想要知道对方是怎样来请求的很有必要。此前经常用Fiddler抓取从本机出去的请求，非常好用，现在就想能不能反过来，让它抓取进来的请求。搜索一番，答案是肯定的，而且官网就有文档说这事：
“ 上一篇文章我们说到Java的即时编译，与此同时分析了解释器和编译器，这一篇文章主要来看一下即时编译器如何定义热点代码去编译。”
这里的 for循环写法是1.5之后引入的新 feature, 允许开发者用简明的方式遍历一个数组中的元素。
IEEE Spectrum 杂志发布了一年一度的编程语言排行榜，这个排行榜已经连续发布了五年。对于每位开发者而言，想要衡量编程语言流行度则需要依赖相对流行的网站统计数据。
1.最常见的块单位是函数。从现在到将来的“等待”，最简单的方法（但绝不是唯一的，甚至也不是最好的）是使用一个通常称为回调函数的函数
✨✨前言：由于五一假期导致最后一节Java上机实验课没有上，所以不是很清楚实验报告的具体要求，我就按照之前数据结构实验报告的格式写了这次的Java上级报告，有需要的还是直接复制粘贴就行了，不过这次我写的比较敷衍，自己要上交实验报告的话，最好还是稍微修改美化一下🦄。
前一段时间在做代码性能比较的时候用到了jmh这个工具，原本以为拥有了这个方便的工具就能hold住java微基准测试这个命题。但是事实上，用着用着就发现自己的理解还非常不深入，有很多在测试的时候难以解释的现象。于是查阅了相关资料，才发现这里面的水比我想象要深，趁着记忆还热乎，赶紧记录一下。
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