下载地址 适合移动手机客户端浏览器的一款拆红包特效点击后会有个抖动特效 // 点击redbutton按钮时执行以下全部 $(".redbutton").click(function(){ // 在带有red样式的div中添加shake-chunk样式 $(".red").addClass("shake-chunk"); // 点击按钮2000毫秒后执行以下操作 setTim
最近版本，增加了虚拟节点的设计，进一步提升了可用性。 memcached仅支持基础的key-value键值对类型数据存储 在memcached内存结构中有两个非常重要的概念：slab和chunk slab是一个内存块，是memcached一次申请内存的最小单位 在启动memcached的时候一般会使用参数-m指定其可用内存，
批处理作业通常针对大数据量进行处理，同时框架需要将作业处理的状态实时地持久化到数据库中，如果读取一条记录就进行写操作或者状态数据的提交，会大量消耗系统资源，导致批处理框架性能下降。在面向批处理Chunk的操作中，可以通过属性commit-interval设置read多少条记
<template> <div class="main_con"> <uploader :options="options" :file-status-text="statusText" class="uploader-example" ref="uploader"
在平时的开发中总结了一些比较常用的配置信息，分享给有需要的小伙伴，同时也是给自己的一份webpack配置笔记。 大体配置 /** * webpack.config.js webpack 配置文件 * 作用：指示webpack 干哪些活 * 所有构建工具都是基于node.js平台运行~模块化采用common.js */ // resolve用
通过npm run analyze查看打包情况，发现chunks中包含大量的重复打包 通过提取公共chunk来实现减少打包体积以及提高打包速度 从原来的20M经过拆包之后 最终变成了4M 官方文档 https://umijs.org/zh-CN/config#chainwebpack // https://umijs.org/config/ import { defin
（这是我真正意义上的完完全全自己做的第一道堆题目，虽然花了快三个小时，谨以此篇纪念一下） 题目的例行检查我就不放了，将程序放入ida中 程序的逻辑十分简单，漏洞也非常明显 重点是这个程序没有给我们show函数，所以第一时间想到了爆破stdout和house of force这俩方法，但是house
文章目录 本文是MIT 6.824 Lec3 关于GFS的课前问题和答案。 Why is atomic record append at-least-once, rather than exactly once? 根据论文Section 3.1，Step 7。如果writer在某一个secondaries失败，client会重新尝试write操作，这会导致数据在正常的replicas上被写入
php大数组数据通常直接批量插入数据库可能导致的问题是： 情况1.php内存限制。常见的提示是这种 Fatal Error: Allowed memory size of xxxxxx bytes exhausted 通常设置 ini_set('memory_limit',-1); 即可解决这种问题。 情况2.一次性
House of Lore House of Lore主要是在有UAF漏洞的情况下，通过修改smallbins的bk实现在任意位置申请smallbins的利用方法。 不过类似的思想同样也可以用在unsortedbin以及largebin上 实践 直接来看一下目标程序 程序运行起来输出了libc和堆的地址，输入一个username之后进入常规的
代码分离的目的：代码分离是 webpack 中最引人注目的特性之一。此特性能够把代码分离到不同的 bundle 中，然后可以按需加载或并行加载这些文件。代码分离可以用于获取更小的 bundle，以及控制资源加载优先级，如果使用合理，会极大影响加载时间。 代码分离的三种方法： 入口起点：使用 entry
参考：https://blog.csdn.net/u013063153/article/details/78808923 下面是自己开发过程中的实现 package com.***.***.entityimport lombok.Data;import lombok.ToString; @ToString(callSuper = true) @Data public class ****Scene implements Scene{ String method; St
import requests # 1. 'Range': f'bytes=' 分段下载 # 2. stream=True url = 'http://127.0.0.1:9876/resourceworkshop.json' headers = {"Connection": "Keep-Alive", "Accept": "*/*"} response = r
电脑常识[堆漏洞][Fastbin attck][0ctf][pwn]看不懂可以顺着网线来打我，极其详细的babyhea 一道典型的菜单题，攻击方式是堆溢出。 进入main函数查看发现结构如下图： 分析allocate函数 可以发现这里能通过调用calloc函数，分配一块最大为4096的chunk（通过calloc分配的chunk会被清空内容
GDK8产品主页：Nano Code glibc堆布局介绍 在程序运行过程中，堆可以提供动态分配的内存，允许程序申请大小未知的内存。堆其实就是程序虚拟地址空间的一块连续的线性区域，它由低地址向高地址方向增长。我们一般称管理堆的那部分程序为堆管理器。 堆在系统中 的布局可以分成两大类，分别
堆漏洞（一） 文章目录 前言一、off by one1.什么是off by one2.形成原理 二、chunk extend-> chunk overlapping1.介绍2.extend使用对 inuse 的 fastbin 进行 extendfastbin attack 对 inuse 的 smallbin 进行 extend对 free 的 smallbin 进行 extend通过 extend 后向 overlap
文章目录 堆溢出1.介绍2.示例3.小结3.1 寻找堆分配函数3.1.1 malloc3.1.2 calloc3.1.3 relloc 3.2 寻找危险函数函数3.3 确定填充长度 堆溢出 1.介绍 堆溢出指的是程序向某个堆块中写入的字节数超过了堆块本身可使用的字节数（堆块本身可使用的字节数>用户申请的字节数），因
6.824 笔记 零、简介 https://mit-public-courses-cn-translatio.gitbook.io/mit6-824/ 人们使用大量的相互协作的计算机驱动力是 并行提高性能容错（复制）空间上分布的设备之间需要协调限制出错域，提高安全性 分布式系统的挑战 组件之间的同步组件没有正常工作带来局部错误水平
可以进行代码分隔的有两种，一种是多入口，几个入口会生成几个chunk；另一种是异步加载，每一个异步加载就会生成一个chunk； webpack打包如果是多个入口，并且引入同一个库，会如何工作？ a.js文件 import {$} from "jquery" console.log("a文件的jquery",$); b.js文件 import { $ } from 'jqu
js文件拆分,将打包后多个js合并的一个js分割成多个,并行加载 1. 多入口模式和splitChunks配合,可以将js拆分成多个,并且可以将node_modules中代码单独打包,公共的文件打包成单独一个chunk 2. 单入口模式和splitChunks配合,可以将node_modules中代码单独
目录ciscn_2019_es_3总结checksec漏洞点EXP引用与参考 ciscn_2019_es_3 总结 题目没有提供free，基本能算是house of force+house of orange，但又不完全是。应该说主要还是围绕着top chunk进行利用，详细利用过程如下： 利用strlen的漏洞，溢出修改top chunk的size，需要滿足要求通过检查，之
概述http chunkedwatch api 概述 Kubernetes 中主要通过 List-Watch 机制实现组件间的异步消息通信，List-Watch 机制的实现原理值得深入分析下 。 在 Kubernetes client-go 源码分析 - ListWatcher 中我们讲到 client-go 的 ListWatcher 是如何实现 List() 和 Watch() 两个方法的，
read_in_chunks def read_in_chunks(filePath, chunk_size=1024*1024): """ Lazy function (generator) to read a file piece by piece. Default chunk size: 1M You can set your own chunk size """ file_object =
文章来源： PNG文件分析_Cross_Entropy的博客-CSDN博客 文章目录分析PNG文件格式简介文件如何组成？文件中的数据如何组织？Flie headerChunksCritical chunks——关键数据块ancillary chunks——辅助数据块如何获取元数据信息？IHDRPLTEIDATIEND分析实例有哪些关键数据？File headerIHDR
什么是CAS？ ⽐较并交换(compare and swap, CAS)，是原⼦操作的⼀种，可⽤于在多线程编程中实现不被打断的数据 交换操作，从⽽避免多线程同时改写某⼀数据时由于执⾏顺序不确定性以及中断的不可预知性产⽣的数据 不⼀致问题。 该操作通过将内存中的值与指定数据进⾏⽐较，当数值⼀样时将
