itemboard 逆向分析 ADD： void __cdecl new_item() { int v0; // eax char buf[1024]; // [rsp+0h] [rbp-410h] BYREF int content_len; // [rsp+404h] [rbp-Ch] Item *item; // [rsp+408h] [rbp-8h] item = (Item *)malloc(0x18uLL); v0 = items_cnt++; item_arra
版本信息 python3.7 tornado==4.3.0 问题描述: 多次下载同样的文件，每次文件的hash均不相同. 下载文件的示例接口: import tornado from tornado.concurrent import futures from tornado.concurrent import run_on_executor from tornado.web import RequestHandler @run_on_exe
这里的确是css以及js文件的路径问题，但解决时并不需要手动改路径或者加一段判断去修改，最方便的办法时在项目打包前的vue.config.js里面将publicPath属性添加或者修改为 publicPath: ‘./’， 然后重新打包 module.exports = { publicPath: './', assetsDir: 'static',
array_chunk()函数是PHP中的内置函数，用于根据传递给函数的参数将数组拆分为给定大小的部分或块。最后一个块可能包含的元素少于块的所需大小。 语法： array array_chunk（$ array，$ size，$ preserve_keys） 参数：该函数接受三个参数，如上面的语法所示。参数说明如下： $array：此参数表示需要
chunk-vendors.js优化 对于打包来说，chunk-vendors文件大导致加载熟读慢的优化。是很常见的，在我的项目开发中，实际没有没有引用太多的三方插件。但是总体积为900kb。加载耗时为15秒左右。再优化的时候发现，打开chrome的F12能够发现，真正的耗时是传输产生的。打开nginx的配置文件xx.con
在遇到一个页面性能问题时，我理解的优化闭环是：分析、策略、验证和沉淀。 分析需要有分析数据，因此得有一个性能监控管理。 策略就是制订针对性的优化方案，解决当前遇到的问题。 验证的对象上述策略，判断方案是否有效，同样需要数据支撑。 沉淀就是将解决过程文档化、通用化，能够总结
golang读文件 1、os.Open() //File文件读操作 func ReadFile() string { file, err := os.Open("./test.txt") if err != nil { fmt.Printf("err:%v\n", err) } defer file.Close() var chunk []byte buf := make([]byte, 100)
class UpperCaseTransformStream { constructor() { return new TransformStream({ transform(chunk, controller) { controller.enqueue(chunk.toUpperCase()); }, }); } } (async () => { const response = await fetch("/index
需要实现的效果图如下所示： 以使用swiper为例进行分析： 根据返回的数据动态渲染slide,每个slide中包含三条数据。重点内容为返回数据的分组，我们将数据出路为三条一组。 1.数据处理 一维数组转为二维数组 function transDataFun(tData) { var result = [];
背景 MPX是滴滴出品的一款增强型小程序跨端框架，其核心是对原生小程序功能的增强。具体的使用不是本文讨论的范畴，想了解更多可以去官网了解更多。 回到正题，使用MPX开发小程序有一段时间了，该框架对不同包之间的共享资源有一套自己的构建输出策略，其官网有这样一段描述说明： 总结关键
内存分配机制 应用程序运行需要使用内存存储数据，但对于一个缓存系统来说，申请内存、释放内存将十分频繁，非 常容易导致大量内存碎片，最后导致无连续可用内存可用。 Memcached采用了Slab Allocator机制来分配、管理内存。 Page：分配给Slab的内存空间，默认为1MB，分配后就得到一个Slab。Sl
[BUUCTF] gundam 题目链接：https://buuoj.cn/challenges#hitb2018_gundam 这道题主要考察的是tcache的相关漏洞利用，由于刚接触堆漏洞利用，一步一坑...，做完后心生感慨必须得写点什么记录这次的踩坑经历。 glibc 环境配置 在做pwn相关题目时需要保持本地和远程机器环境一致。对于
从数组系列开始-chunk和compact chunk给数组分组 按size设步长来遍历组装 function chunk(arr, size){ const result = []; // 小于1，下面循环会有问题，也不合理 if(size<1){ return []; } for(let i=0;i<arr.length;i+=size){ result.push(arr.slice(i, i+size))
导语 | MongoDB是一个强大的分布式存储引擎，天然支持高可用、分布式和灵活设计。MongoDB的一个很重要的设计理念是：服务端只关注底层核心能力的输出，至于怎么用，就尽可能的将工作交个客户端去决策。这也就是MongoDB灵活性的保证，但是灵活性带来的代价就是使用成本的提升。与My
首先，这是我们本地待commit的文件修改 Changes to be committed: modified: DataVisualization/ops.py modified: VulnManage/views/views.py modified: issue/service/issue_ops.py deleted: static/incident/static/css/chunk-6081916
1.vue 1.1template <uploader :options="options" :file-status-text="statusText" class="uploader-example" ref="uploader" :autoStart="false" @file-complete="fileComplete"> <uploader-unsup
MongoDB sharding chunk 分裂与迁移详解 Primary shard 使用 MongoDB sharding 后，数据会以 chunk 为单位（默认64MB）根据 shardKey 分散到后端1或多个 shard 上。 每个 database 会有一个 primary shard，在数据库创建时分配 database 下启用分片（即调用 shardCollection 命令）的集合，刚
堆基础 堆简介 （部分参考与libc源码） 不同的平台有不同的堆内存管理机制，比如： 管理机制对应的相关的平台 dlmalloc General purpose allocator ptmalloc2 glibc jemalloc FreeBSD and Firefox tcmalloc Google libumem Solaris 本来linux默认的是dlmalloc，但是由
转自：https://blog.csdn.net/initphp/article/details/50833036 目录 一、内存布局 二、ptmalloc内存管理器 1. 设计假设 2. 主分配区和非主分配区 3. chunk 内存块的基本组织单元 4. 内存分配malloc流程 5. 内存释放free流程 6. mallopt 参数调优 7. 使用注意事项 一、内存布
堆 今天整理了一下Heap部分的一些笔记,小汇总一下 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。堆是程序虚拟空间地址的一块连续的线性区域，由低地址向高地址上增长 堆题漏洞一般在delete()函数上，多半是指针未清空导致成为野指针，从而可以进行UAF等 实现
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基础 Python requests 下载文件 requests模块的iter_content方法 获取文本的时候我们会使用response.text获取文本信息,使用response.content获取字节流 对于大个的文件我们就要采取分块读取的方式 iter_content#一块一块的遍历要下载的内容 iter_lines#一行一行的遍历要下载
分析fastcache和freecache(一) fastcache和freecache是两个比较简单的缓存实现，下面分析一下各自的实现，并学习一下其实现中比较好的方式。 fastcache 概述 fastcache是一个简单库，核心文件也就两个：fastcache.go和bigcache.go。其中后者是对前者场景的扩展，其实就是将大于64KB 的数据
总结一下大文件分片上传和断点续传的问题。因为文件过大（比如1G以上），必须要考虑上传过程网络中断的情况。http的网络请求中本身就已经具备了分片上传功能，当传输的文件比较大时，http协议自动会将文件切片（分块），但这不是我们现在说的重点，我们要做的事是保证在网络中断后1G的文件已上传
