2、 通过System.currentTimeMillis()取得需要的位数（纯数字位）
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(i)输出长度“最小长度为5”，所以当长度<=5时，所得为左对齐的长度为5的固定格式。 (ii)当长度>5时，完全输出，并且如输出结果第二行所示，会紧贴右边数据。
随着 IPv6的推进，我们发现线上需要使用 IPv6 定位的流量已经达到了 8000 QPS。此前我们并未对 IPv6 定位做任何缓存或者其它优化，这部分流量会直接请求定位服务，随着流量进一步提升可能触发调用量报警以及流控。另外由于此前已经对 IPv4 进行了缓存，如果 IPv6 不做相应的优化，因为多了一次 RPC 请求，服务的响应时间会随着 IPv6 流量占比提升而变长。
的确，现在 web 逆向的大佬越来越多，瑞数之前的 js 逆向天花板也变成二线加密的一员。
使用position定位有四种方式，分别为absolute、relative、static、fixed，static是静态定位，也为系统自动定位。下面主要分析其他三种定位方式的特点。
今天碰到了这样一个情况, 使我又去翻阅了原来课本, 在Pthon中如果输入下面这段程序:
Maxicode是一种中等容量、尺寸固定的矩阵式二维条码，它由紧密相连的六边形模组和位於符号中央位置的定位图形所组成。Maxicode是特别为高速扫瞄而设计，主要应用於包裹搜寻和追踪上。Maxicode二维码外形近乎正方形，由位于符号中央的同心圆(或称公牛眼)定位图形 (Finder Pattern)，及其周围六边形蜂巢式结构的资料位元所组成，这种排列方式使得Maxicode可从任意方向快速扫瞄。
ip2region v2.0 - 是一个离线IP地址定位库和IP定位数据管理框架，10微秒级别的查询效率，提供了众多主流编程语言的 xdb 数据生成和查询客户端实现。v1.0 旧版本: v1.0版本入口
如上代码的运算意义：n的最后8位数被截取下来，存储到了k中，经常用于截取数据部分位计算，这种计算称为“掩码(Mask)运算”。 其中m称为“掩码”，按照1的个数是8个称为8位掩码。
储存保管的目标 (1) 空间的最大化使用。 (2) 劳力及设备的有效使用。 (3) 储存货品特性的全盘考量 即对储存货品的材积、重量、包装单位等品项规格及腐蚀性、温湿度条件、气味影响等物性 求彻底 解，来达到对货品能按特性适当储放。 (4) 做到所有品项皆能随时准备存取 因为储存增加商品的时间值，因此若能做到一旦有需要时物品马上变得有用，则此系统才算是一有计划的储位系统及良好的厂房布置。 (5) 货品的有效移动 在储区内进行的大部份活动是货品的搬运，需要多数的人力及设备来进行物品的搬进与搬出，因此人力与机械
上一节程序员的数学笔记1--进制转换是介绍了进制，特别是十进制和二进制之间的转换，移位操作和逻辑操作。
【注】x、z 轴对应函数同理；具体函数详解在 MatLab 中使用命令 help func 查阅。
在计算机中，常用像素点的灰度值序列{p1,p1,……pn}表示图像。其中整数pi,1<=i<=n，表示像素点i的灰度值。通常灰度值的范围是0-255。因此需要8位二进制数来表示一个像素。这个时候大家应该有了一些小的疑问：我能不能用更少的位数来表示灰度值？（因为有的灰度值并没有达到255这么大）所以我们引入了图像压缩算法来解决这个问题。 不过在引入问题之前，我要在这里介绍一些算法设计的知识——我们要将灰度值序列分组，而每一组中所有的数就有可能是<255的，所以我们就不需要用8位数字去表示像素大小了，但是分组会带来一个新的问题：我如何表示当前组中像素的个数和像素的位数呢（因为不是八位，所以要有一个数据来记录真正的位数）？这里我们引入两个固定位数的值来表示，①我们用3位数字来表示当前组的每一位像素的的位数②我们引入8来表示当前组中像素点的个数 因为我们在这里规定了一组中最多存储–>0~255个数字，而一个灰度值最多有8位（2^3），所以我们可以用即3位数字来表示当前组的像素位数（注意这里都是二进制） 压缩的原理就是把序列{p1,p1,……pn}进行设断点，将其分割成一段一段的。分段的过程就是要找出断点，让一段里面的像素的最大灰度值比较小，那么这一段像素(本来需要8位)就可以用较少的位(比如7位)来表示，从而减少存储空间。 b代表bits,l代表length,分段是，b[i]表示每段一个像素点需要的最少存储空间(少于8位才有意义)，l[i]表示每段里面有多少个像素点，s[i]表示从0到i压缩为一共占多少存储空间。 如果限制l[i]<=255,则需要8位来表示l[i]。而b[i]<=8，需要3位表示b[i]。所以每段所需的存储空间为l[i]*b[i]+11位。假设将原图像分成m段，那么需要
基于运动想象的脑机接口(BCI)已经在之前没有控制受试者注视位置的情况下进行了研究。gaze fixation和内隐注意(covert attention)对 BCI 行为表现的影响尚不清楚。
哈希函数的目标是将任意长度的输入，通过变换后得到固定长度的输出值。输入值称为消息（Message），输出值称为散列值、消息摘要（message digest）或者指纹。因此，哈希也称为消息摘要函数（message digest function）。
SQL开发中经常会碰到使用LIKE模糊检索的场景，'%'的位置，可能影响索引的正常使用，看到刘老师公众号的一篇文章，介绍了相关场景的改造策略，非常受用，推荐阅读。
感兴趣区域(ROI，region of interest)，在机器视觉、图像处理中，在被处理的图像上以方框、圆、椭圆、不规则多边形等方式勾勒出需要处理的区域，称为感兴趣区域，简称ROI。在图像处理领域，感兴趣区域是从图像中选择的一个图像区域，这个区域是图像分析所关注的重点。圈定该区域以便进行进一步处理，或使用ROI圈定你想处理的目标，可以减少处理时间，提高精度。
UART, Universal Asynchronous Receiver-Transmitter, 通用异步收发器；
题目描述 小蓝要为一条街的住户制作门牌号。 这条街一共有 2020 位住户，门牌号从 1 到 2020 编号。 小蓝制作门牌的方法是先制作 0 到 9 这几个数字字符，最后根据需要将字符粘贴到门牌上，例如门牌 1017 需要依次粘贴字符 1、0、1、7，即需要 1 个字符 0，2 个字符 1，1 个字符 7。请问要制作所有的 1 到 2020 号门牌，总共需要多少个字符 2？ 题目分析 题目代码
测试工程师发现的bug就像一枚勋章，见证着测试人员的辛勤劳动。当然不是说找出bug是唯一的测试工作目标，但是如果能最大范围挖掘出问题，意味着测试行业已经入门。再往高阶测试的路上，就是要对发现的bug进行快速反馈和修复回归校验。今天分享的就是如何高效反馈。
数据质量在数据分析中的重要性毋庸置疑，其直接影响数据的产出和数据价值的高低，通常我们对数据质量的判断主要依据准确性、完整性和一致性三方面。但是，这几点原始数据往往并不具备。所以数据清洗成为了数据分析的重要前提，并且占据了整个数据分析工作中80%的时间。
爬虫工程师在做加密参数逆向的时候，经常会遇到各种各样的加密算法、编码、混淆，每个算法都有其对应的特征，对于一些较小的网站，往往直接引用这些官方算法，没有进行魔改等其他操作，这种情况下，如果我们能熟悉常见算法的特征，通过密文就能猜测出使用的哪种算法、编码、混淆，将会大大提高工作效率！在 CTF 中通常也会有密码类的题目，掌握一些常见密文特征也是 CTFer 们必备的技能！
2021年4月21日的苹果发布会发布了一款新的产品：AirTag，防丢器。使用的是 BLE + UWB 的技术。BLE 通过 FindMy 网络解决了 GPS 定位的问题；而 UWB 解决了室内的、厘米级的精准定位问题。二者相互补充，实现了比较精准的定位，为用户提供优秀的物品防丢体验。
最近我们被客户要求撰写关于潜类别混合效应模型（LCMM）的研究报告，包括一些图形和统计输出。
Snowflake（雪花） 是一项服务，用于为 Twitter 内的对象（推文，直接消息，用户，集合，列表等）生成唯一的 ID。这些 IDs 是唯一的 64 位无符号整数，它们基于时间，而不是顺序的。完整的 ID 由时间戳，工作机器编号和序列号组成。当在 API 中使用 JSON 数据格式时，请务必始终使用 id_str 字段而不是 id，这一点很重要。这是由于处理JSON 的 Javascript 和其他语言计算大整数的方式造成的。如果你遇到 id 和 id_str 似乎不匹配的情况，这是因为你的环境已经解析了 id 整数，并在处理的过程中仔细分析了这个数字。
本文介绍一篇我们发表于ECCV 2020的论文《Self-supervising Fine-grained Region Similarities for Large-scale Image Localization》，很荣幸该论文被收录为spotlight presentation。
但是由于仓储成本与物流成本的其他构成要素，如运输成本、配送成本及服务质量和水平之间存在效益背反的现象。
准备功能G代码用来规定刀具和工件的相对运动轨迹、机床坐标系、坐标平面、刀具补偿、坐标偏置等多种加工操作。数控加工常用的G功能代码见表4-1.
Oracle的数据类型分为标量（Scalar）类型、复合（Composite）类型、引用（Reference）类型和LOB（Large Object）类型4种类型。
这是 LeetCode 上的「902. 最大为 N 的数字组合」，难度为「困难」。
CRC（循环冗余校验），是一种根据网络数据包或计算机文件等数据产生简短固定位数校验码的一种信道编码技术，主要用来检测或校验数据传输或者保存后可能出现的错误。它是利用除法及余数的原理来作错误侦测的。
发送完认证请求之后，服务端返回 OK Response ，然后就可以发送执行命令消息了；报文结构为
GNSS的全称是全球导航卫星系统（Global Navigation Satellite System）.
正则表达式(regular expression)描述了一种字符串匹配的模式（pattern），可以用来检查一个串是否含有某种子串、将匹配的子串替换或者从某个串中取出符合某个条件的子串等。
MD5是计算机领域使用最广泛的散列函数(可以叫哈希算法、摘要算法)，注意是用来确保消息的完整和一致性。 下面我们最主要是以 md5 加密为例来了解下加密算法。 MD5算法有以下特点： 1. 压缩性： 任意长度的数据，算出的MD5值长度都是固定的。 2. 容易计算：从原数据算出MD5值很容易。 3. 抗修改性：对原数据进行任何改动，哪怕只修改一个字节，所得到的MD5值都有很大的区别。 4. 强抗碰撞：已知原数据和其MD5值，想找到一个具有相同的MD5值的伪数据是非常困难的。 MD5的作用是让大容量信息在用数字签名软件签署私人秘钥前被压缩成一种保密的格式(就是把任意长度的字符串变换成一定长的十六进制数字串)。 如下使用代码：
ROUND 将 numeric-expr 舍入或截断以缩放位置，从小数点开始计数。舍入时，数字 5 始终向上舍入。在 ROUND 循环或截断操作后删除尾随零。不返回前导零。
1.首先需要找到加壳后程序的导入表以及导入了那些函数，使用PETools工具解析导入表结构，如下。
总的来说，Java中的集合（Collection）有两类，一类是List，再有一类是Set。你知道它们的区别吗？前者集合内的元素是有序的，元素可以重复；后者元素无序，但元素不可重复。那么这里就有一个比较严重的问题了：要想保证元素不重复，可两个元素是否重复应该依据什么来判断呢？这就是Object.equals方法了。但是，如果每增加一个元素就检查一次，那么当元素很多时，后添加到集合中的元素比较的次数就非常多了。也就是说，如果集合中现在已经有1000个元素，那么第1001个元素加入集合时，它就要调用1000次equals方法。这显然会大大降低效率。
今日打卡任务 Day9参考答案 打卡作业 📷 Day09 作业布置 一. 完成课堂所有的代码 二. 总结绝对定位的相对元素以及常见的解决方案 子绝父相 子元素绝对定位、 父元素相对定位 子绝父绝 子元素绝对定位 父元素绝对定位 子绝父固 子元素绝对定位 父元素固定定位 三. 总结浮动常见的规则内容 元素一旦浮动后, 脱离标准流 朝着向左或向右方向移动，直到自己的边界紧贴着包含块（一般是父元素）或者其他浮动元素的边界为止 定位元素会层叠在浮动元素上面 如果元素是向左（右）浮动，浮动元素
静态散列要求桶的数目始终固定，那么在确定桶数目和选择散列函数时，如果桶数目过小，随着数据量增加，性能会降低；如果留一定余量，又会带来空间的浪费；或者定期重组散列索引结构，但这是一项开销大且耗时的工作。为了应对这些问题，为此提出了几种动态散列(dynamic hashing)技术，可扩展动态散列(extendable hashing)便是其一。 一、可扩展动态散列 📷 A)用一个数组来存储桶指针的目录，数组的位数为2的D次方，桶的容量为2的L次方，D和L分别称为全局位深度和局部位深度。每次发生桶溢出时，溢出桶
JPEG文件的存储格式有很多种，但最常用的是JFIF格式，即JPEG File Interchange Format。JPEG文件大体可以分为两个部分：
现在的Solidity中文文档，要么翻译的太烂，要么太旧，决定重新翻译下。 写在前面 Solidity是以太坊智能合约编程语言，阅读本文前，你应该对以太坊、智能合约有所了解， 如果你还不了解，建议你先看以太坊是什么 Solidity教程会是一系列文章，本文是第一篇：介绍Solidity的变量类型。 本文前半部分是参考Solidity官方文档（当前最新版本：0.4.20）进行翻译，后半部分是结合实际合约代码实例说明类型的使用（仅针对专栏订阅用户）。 类型 Solidity是一种静态类型语言，意味着每个变量（
Truncate返回NUMERIC或DOUBLE数据类型。如果NUMERIC-EXPR的数据类型为DOUBLE，则TRUNCATE返回DOUBLE；否则返回NUMERIC。
Python中，数字并不是一个真正的对象类型，而是一组类似类型的分类。Python不仅支持通常的数字类型（整数和浮点数），而且能够通过常量去直接创建数字以及处理数字的表达式，还通过模块和第三方库提供更多的数字类型支持。Python数字类型的完整工具包括：
从中可以知道单用setprecision(n)控制的是总数字数，默认是6位，如果要控制小数位，要与fixed合用。
话不多说直接上干货！ 001 自定义格式概述 01 调出单元格格式对话框 选中需要设置格式的单元格，按「CTRL+1」快捷键打开「设置单元格格式」对话框。 在对话框的第一个分区「数字」中，左侧的「分类」列表中有常规、数值、货币等项目，这些项目时预设的格式，根据提示很容易掌握。 我们重点要学习的就是最后一项「自定义」格式，选择「自定义」格式后，在右侧的「类型」编辑框，可以输入自定义格式代码。同时，可以看到下面有很多系统预设的代码。 我们可以直接使用这些预设的代码，也可以根据代码的规则，写出更加符合实际需求的代
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