zip伪加密 zip文件是由3部分组成,详见文末 压缩源文件数据区+压缩源文件目录区+压缩源文件目录结束标志 在压缩源文件数据区有个2字节的 全局方式位标记 ,在压缩源文件目录区也有个2字节的 全局方式位标记 ,都用以标记是否加密,如下图: 若是没有加密的zip,两处标记都是00 00 加密的zip两次都不是00 00,好像不同版本的压缩软件或是算法,这里的值会不同,我看之前网上多见的是09 00 若把未加密的zip压缩源文件目录区的全局方式位标记改为 01 00 (或者 09 00),就会被压

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  两 年前的社交产品泛滥犹在眼前,场景之胜几乎到了言必谈社交的地步.时任阿里新CEO陆兆禧举全集团之力,力推新社交产品“来往”,动作之大震惊整个互联 网.如今,陆兆禧早早退场,只留下一个硬汉的孤独背影.但是,阿里系关于社交的争夺战依然不遗余力,即使把支付宝社交化也在所不惜…… 犹如百团大战之后诞生了诸如美团这样的巨头,主打异性社交的陌陌也在腾讯的虎口下突围,成功上市.如今,微博.微信取得的成功早已改变了中国整个SNS领域的格局. 我们看到,不管是传统的门户.还是巨头阿里,面对“人的争夺”的时候

(一) 数据库存在的逻辑 1.案例开篇-大部分公司对于数据和数字的管理都是低效率的 我们要学习数据库,就必须要搞清楚数据库是在什么样的情景下发明并流行的?学习新知识就要搞清楚每个知识点的来龙去脉,这样才能在日后的工作中灵活运用.下面,我会抛砖引玉,以实际案例引导大家思考,数据库存在的底层逻辑是什么? 我们知道,一个公司要想正常运转,一定是多部门协同工作的:以手机销售公司举例,当月销售了1万部手机,想想我们大部分公司是怎么记录存储这些数据的?公司销售部是一定要记录这1万笔的销售数据的,财务部也要记

1.JS自运行函数的写法 ( function(){ console.log(111)} )( ) !function(){ console.log(111) }() ( function(){}() ) 2,MVVM框架数据驱动的底层逻辑 用到的最底层逻辑为: var cc = {bb: 6} Object.defineProperty(cc,'bb',{ enumerable: true, configurable: true, get: function(val){return val},

内容参考 对分布式对定义参考这篇文章: 微服务都想用,先把分布式和微服务之间的关系说清楚 对分布式架构中心或无中心对比参考这篇文章: 分布式存储单主.多主和无中心架构的特征与趋势 对HDFS对内部机制参考这篇文章: Hadoop分布式文件系统I/O原理机制的深度解读 分布式文件系统HDFS无索引就无K/V 首先分布式数据并不是绝对的喜欢使用kv存储模式,例如分布式数据库里面mongodb和elasticsearch是文档形式存储,若把HDFS也算进去的话,它是无索引的存储. 上图是HDFS作为分

想要深入理解零售企业的组织架构,是非常困难的一件事.因为大部分人都没有实际经营过一家零售企业,更没有参与设计过零售企业的组织架构. 调研商家时,我们只能了解商家组织架构的现状,我们也很难和企业高层直接对话,了解他们为何这样设计组织架构,我们更多是通过一些业务场景的表象,猜测商家的组织设计意图. 但是,要为商家提供具备竞争力的数字化产品,首先需要保障商家组织数字化的正确性,组织管理是一切业务开展的起点,否则,会出现类似症状:对商家而言,觉得产品逻辑很奇葩.难理解,运营效率低下:对业务侧而言,很多场

1. 前言 从语言的分类角度而言,C++是一种非常特殊的存在.属于高级语言范畴,但又具有低级语言的直接访问硬件的能力,这也成就了C++语言的另类性,因保留有其原始特性,其语法并不象其它高级语言一样易理解,但处理能力却比其它语言高很多. 从语言的处理能力和速度而言,让人爱:从语法体系角度而言,对于学习者并不友好. 但对于专业开发者,建议学好C++语言,C++的底层特性对于理解其它语言的高级封装原理有很大的帮助. 本文将从一个简单的Hello world C++程序开始,以此程序中出现的基础知识为导

本文作者:梁东东 前言: 今天你撸茅台了么? 撸茅台已经成为社会现象,茶余饭后讨论的最佳实践 2022年双十一大促已经完美收官,兄弟姐妹克服种种困难与挑战.. 备战的会议室忙碌中带着紧张,当峰值过后的喜悦不言而喻,今年备战室里听着对面的兄弟讲述了他抢茅台的经过,以及对马上来临的整点茅台活动期待,我也立马参与进去,但是....没抢到, 带着种种的疑问,百度了下网上抢茅台的种种手段与方法,发现里面的猫腻还真不少,同时作为风险人也想不断的通过各种技术手段识别发现风险,让羊毛党无处躲藏:也许,竞争对手比

POLARDB 是阿里云自主研发的下一代云原生分布式数据库,100%兼容MySQL.PostgreSQL等开源数据库,高度兼容Oracle语法,使用RDS服务的客户不需要修改应用代码,可以一键迁移到POLARDB,体验更大的容量,更高的性能,更低的成本,和更灵活的弹性. 目前,POLARDB是阿里云增速最快的数据库产品,广泛应用于互联网金融.政府便民工程.新零售.教育.游戏.社交直播等行业. 作为基于计算与存储分离架构的新一代云原生数据库,POLARDB的计算节点里主要实现了 SQL 解析和优化

背景:经常面试会遇到且实际工作中也会应用到的三个场景: 目录: 一.mysql查询时的底层原理是什么? 二.如何查看正在执行的mysql语句? 三.如何观察mysql运行过程中的日志信息? - - - - - - - - - -分割线- - - - - - - - - - -一.mysql查询时的底层原理是什么?mysql底层使用的组件主要分别两个部分:包含Server层与Store层Server层主要包括连接器.查询缓存.分析器.优化器.执行器等,涵盖 MySQL 的大多数核心服务功能,以及所

一: Spring-data底层的接口路基: spring-data : PagingAndSortingRepository-> CrudRepository-> Repository ,它是springdatajpa,solr,mongoDB,Elasticsearch的核心基础. 有三个主要的接口: 1. Repository<T, ID> {}空接口 2.CrudRepository<T, ID>extends Repository<T, ID> 主

函数 叫 子过程或子程序 描叙的更为贴近实际应用场景 这和数学中的函数实现上不同但语义上相识,如 f(x) = expressiom, 给定一个确定的输入必然返回一个确定的输出 数学中函数的关系是通过代数方程确定的,计算机中的函数关系通过 表达式语句确定的,计算机可以完成数学中函数的 表达,并且远比数学中的函数要强大,数学中完成的仅仅是计算问题,计算机不仅仅完成计算还能同时自动完成相关联的 运算与许多系统级别的工作 在学习函数之前,我们理解这个场景,比如你在画画,你需要什么?一支画笔和一张白纸就

样本量问题真的是好多人的老大难,是很多同学科研入门第一个拦路虎,今天给本科同学改大创标书又遇到这个问题,我想想不止是本科生对这个问题不会,很多同学从上研究生到最后脱离科研估计也没能把这个问题弄得很明白,那么希望大伙儿在看了这篇文章能够更加深入地理解样本量计算的逻辑,也能对大家的科研设计中的样本量设计部分有所启发. 样本量计算的逻辑 还记得我们最开始接触统计推断的时候,大家都知道一个词叫做原假设,原假设一般来讲都是"阴性的",我们统计推断要做的事情便是推翻原假设从而得出有"统计

一.什么是索引 在mysql中,索引是一种特殊的数据库结构,由数据表中的一列或多列组合而成,可以用来快速查询数据表中有某一特定值的记录.通过索引,查询数据时不用读完记录的所有信息,而只是查询索引列即可,索引是帮助Mysql高效获取数据且以排好序的数据结构,直观的说,索引就类似书的目录页,没有目录(即索引)我们就要一页一页的找,有了目录(索引)我们就可以按照目录中标记的页数去相应的页数去查找. 二.为什么要用索引 例如,我们通过查询语句查询一条记录:select * from table wher

python多线程破解zip文件,废话不多说直接上代码 # -*- coding: UTF-8 -*- #使用多线程和接受参数的形式去破解指定的zip文件 #python3 zip_file_cack.py -f GitHub.zip -d dicfile.txt import zipfile import optparse import threading def extractFile(zFile,password): try: zFile.extractall(pwd=password.e

原创不易,求分享.求一键三连 扩展阅读:什么是OKR OC:Organization Cultrue即组织文化,标题用OC纯粹为了装逼... ​自从接受公司文化建设工作后,思维发生了很大的变化,文化,对于很多同学很陌生,那么到底什么公司文化呢? 什么是公司文化 出现一个问题事件,不同的人看法会不一样: 屁股决定脑袋,一线同学乃至一线Leader非常关注问题本身是否得到解决,毕竟锅砸下来伤害的是自己: 但总监级以上的同学会更关注事件处理的方式,比如之前我下面同学出了一个事故造成5w的损失,最终的处

提起MySQL,其实网上已经有一大把教程了,为什么我还要写这篇文章呢,大概是因为网上很多网站都是比较零散,而且描述不够直观,不能系统对MySQL相关知识有一个系统的学习,导致不能形成知识体系.为此我撰写了这篇文章,试图让这些底层架构相关知识更加直观易懂: 尽量以图文的方式描述技术原理: 涉及到关键的技术,附加官网或者技术书籍来源,方便大家进一步扩展学习: 涉及到的背景知识尽可能做一个交代,比如讨论到log buffer的刷盘方式,延伸一下IO写磁盘相关知识点. 好了,MySQL从不会到精通系列马

{iconCls:'icon-edit',text:'修改', handler:function(){ type="edit"; //判断是否选中一条数据 var data = $('#dg').datagrid('getSelected'); if(data) { //alert(data); //设置主键字段只读 $("#sno").textbox({readonly:true}); $('#form1').form("reset"); $(

前言 最近基于huffman编码和最小堆排序算法实现了一个压缩.解压缩的小程序.其源代码已经上传到github上面: Jcompress下载地址 .在本人的github上面有一个叫Utility的repository,该分类下面有一个名为Jcompress的目录便是本文所述的压缩.解压缩小程序的源代码.后续会在Utility下面增加其他一些实用的小程序,比如基于socket的文件断点下载小程序等等.如果你读了此文觉得还不错,不防给笔者的github点个star, 哈哈.在正式介绍Jcompres

redis是一个key-value存储系统.和Memcached类似,它支持存储的value类型相对更多,包括string(字符串).list(链表).set(集合).zset(sorted set --有序集合)和hash(哈希类型).这些数据类型都支持push/pop.add/remove及取交集并集和差集及更丰富的操作,而且这些操作都是原子性的.在此基础上,redis支持各种不同方式的排序.与memcached一样,为了保证效率,数据都是缓存在内存中.区别的是redis会周期性的把更新的数