sqli-labs解题笔记~概念篇
目录sqli-labs解题笔记~概念篇前言注释符：各种数据库的注释常见结构：and和or的用法：结语sqli-labs解题笔记~概念篇前言基本的准备工作完成之后，就可以开始进行sql注入的练习了。但是这里我们还需要了解一些概念性的东西，也就是最重要的sql注入语句闭合概念。例如这样的一段代码：$id=$_GET['id']; $sql="SELECT * FROM users WHERE id='$id' LIMIT 0,1"; 这里对id进行了修饰，用’(单引号)将id括了起来。所以在
阿里内部推出Spring响应式微服务Boot2Cloud文档
前言当下互联网行业飞速发展，快速的业务更新和产品迭代也给系统开发过程和模式带来新的挑战。在这个时代背景下，以Spring Cloud为代表的微服务架构实现技术应运而生。微服务架构是一种分布式系统，在业务、技术和组织等方面具备相应优势的同时，也不得不面临分布式系统所固有的问题。确保微服务系统的即时响应性和服务弹性是我们构建微服务架构的一大挑战。幸运的是，Spring框架的开发人员已经创建了一个崭新的、支持响应式的项目版本，用来支持响应式微服务架构的设计和开发。通过构建响应式微服务架构，我们将在传统微服务架
sqli-labs解题笔记~训练篇
目录sqli-labs解题笔记~训练篇前言sql注入方式判断是否存在sql注入Less-1order by子句快速猜解表中的列数union select语句回显mysql函数爆mysql版本和操作系统信息爆数据库用户名和数据库名爆数据库路径显示位空显爆库名爆表名爆列名爆数据结语sqli-labs解题笔记~训练篇前言经过了两个阶段的过渡，现在可以使用靶场进行训练试试我所使用的靶场是使用vulstudy搭建的，也可以使用phpstudy搭建线下的靶场。具体搭建方法不提了，再回顾一下sql注入方式，以及
dirsearch中文使用手册
dirsearch当前版本：v0.3.9（2019.11.26）Overviewdirsearch是一种高级的命令行工具，旨在对web服务器中的目录和文件进行暴力破解。git clone https://github.com/maurosoria/dirsearch.gitcd dirsearchpython3 dirsearch.py -u <URL> -e <EXTENSION>也可以使用此别名直接发送到代理python3 /path/to/dirsearch/d
实战：上亿数据如何秒查
最近在忙着优化集团公司的一个报表。优化完成后，报表查询速度有从半小时以上(甚至查不出)到秒查的质变。从修改SQL查询语句逻辑到决定创建存储过程实现，花了我3天多的时间，在此总结一下，希望对朋友们有帮助。数据背景首先项目是西门子中国在我司实施部署的MES项目，由于项目是在产线上运作(3 years+)，数据累积很大。在项目的数据库中，大概上亿条数据的表有5个以上，千万级数据的表10个以上，百万级数据的表，很多…(历史问题，当初实施无人监管，无人监控数据库这块的性能问题。ps:我刚入职不久…)不
CSDN电子书PC端上线：打造高效阅读、助力问题解决
此前有不少小伙伴吐槽：“我购买的电子书为什么只能在APP端阅读，一点都不人性化”、“手机上看电子书真的太痛苦了，屏幕太小了！”、“在APP里看代码我眼睛都要花了”……没错，开发小哥哥们终于听到了各位小主的呼声，PC端看电子书这次真的来了！具体怎么使用，请紧跟菌菌的步伐～电子书入口CSDN用户都知道，电子书是VIP会员特有的权益，所以PC端的电子书入口主要集中在以下两个页面：VIP购买页面：https://mall.csdn.net/vipVIP权益页面：https://www.csdn
CSDN电子书PC端上线：打造高效阅读、助力问题解决
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B树概念理解（学习笔记）
B树概念理解（学习笔记）（1）AVL树已经能够较大程度减少树的深度，但是希望有更少的磁盘I/O次数，从而引入了B树。（2）推荐查看我的上一篇博客（https://blog.csdn.net/weixin_42111859/article/details/104022444），里面有关于AVL树的理解过程1.m叉树...
B+树概念理解（学习笔记）
B+树概念理解（学习笔记）1.B+树是对B树的变种，推荐阅读我的上篇博客（https://blog.csdn.net/weixin_42111859/article/details/104060173），里面有关于B树的概念理解，两者是十分相似的。2.B+树和B树主要差异：（1）B+树节点关键字个数等于子树个数，非根节点关键字个数取值范围是[ceil(m/2),m]。如果根节点不是唯一的节点...
3.Hyperledger Fabric v2.0 CA组件
Hyperledger Fabric v2.0 CA组件目的: 通过CA服务生成msp证书和tls证书,并启动fabric网络由于使用CA生成证书时,需要注册为各个组织生成证书,为了便于理解,所以我将官网示例中的peer0.org1.exampl.com,peer1.org1.exampl.com,peer0.org2.exampl.com,peer1.org2.exampl.com,orderer.exampl.com等叫做组件,将peer0,peer1,orderder等叫做节点.最终我们是为 pe
1. Hyperledger Fabric v2.0手动进行分布式部署
Hyperledger Fabric v2.0 入门搭建提示：这里可以添加系列文章的所有文章的目录，目录需要自己手动添加例如：第一章 Python 机器学习入门之pandas的使用提示：写完文章后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档文章目录Hyperledger Fabric v2.0 入门搭建前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了
PHP面试：你连常见的查找算法都不知道？！
预警在本篇文章中，将为各位老铁介绍不同的搜索算法以及它们的复杂度。因为力求通俗易懂，所以篇幅可能较长，大伙可以先Mark下来，每天抽时间看一点理解一点。本文配套的Github，欢迎各位老铁star，会一直更新的。开篇和排序类似，搜索或者叫做查找，也是平时我们使用最多的算法之一。无论我们搜索数据库还是文件，实际上都在使用某种搜索算法来定位想要查找的数据。线性查找执行搜索的最常见的方法是将每个项目与我们正在寻找的数据进行比较，这就是线性搜索或顺序搜索。它是执行搜索的最基本的方式。如果列表中有n项。在最
散列表的概念理解以及Java HashMap原理分析（学习笔记）
散列表的概念理解（学习笔记）数组下标索引是最快速的访问方式，前提是我明确知道下标。但我可能只知道对象的唯一标识（关键字）来查找，散列表就是一种不错的方式。1.散列函数同一关键字一定计算出同一个散列值，不同关键字有几率计算出同一个散列值，这种情况称为冲突/碰撞。散列值可以理解为数组下标。散列值尽可能的均匀分布，减少碰撞的发生。1.1 散列函数的构造方法（1）模除（除留余数法）hash=k...
4.Hyperledger Fabric v2.0 动态添加组织
Hyperledger Fabric v2.0 动态添加组织本文是在[<< 3.Hyperledger Fabric v2.0 CA组件 >>]使用自定义证书的基础上,进行动态添加组织的,使用的目录结构和工具都是基于<< 3.Hyperledger Fabric v2.0 CA组件 >>的(https://blog.csdn.net/weixin_41540016/article/details/108440545)目录Hyperledger Fabri
stm32开发3D打印机（五）——TF卡文件系统（spi协议）（已完成）
电路图如下所示各引脚如下所示TF_SSPA4TF_SCLKPA5TF_MISOPA6TF_MOSiPB5TF_SWPB11初始化SPIu8 SPI1_ReadWriteByte(u8 byte){ u8 retry=0; while (SPI_I2S_GetFlagStatus(SPI1, SPI_I2S_FLAG_TXE) == RESET) { retry++; if(retry>200)return
直接插入排序、冒泡排序和简单选择排序以及Java代码实现（平均时间复杂度为O(n^2)的排序方法）
直接插入排序、冒泡排序和简单选择排序（平均时间复杂度为O(n^2)的排序方法）（1）O(n^2)的时间复杂度是比较大的，所以不适用于大量数据。（2）这三种方法都是基于比较和交换的。（3）这三种方法都是内部排序，元素的存储和额外的空间开销都在内存内。外部排序指的是需要同时利用外存和内存，元素在外存和内存间移动。（可能元素的数量比较大）1.直接插入排序（1）插入排序概念：对于每一个待排序序列...
谈谈我在PHP面试时踩过的坑 找工作必看
1.get,post 的区别显示有区别get方法是将字符串拼接在地址栏后面可以看见而post方法看不见传递的大小有区别具体大小和浏览器有关系，ie浏览器是2k其他浏览器的最大值可能不同，但是也比较小。而post方法传递参数的大小是可以设定的，原来是认为无限大。在Php当中在php.ini文件是可以设置参数的大小的。安全性get方法安全性比较低因为暴露在外面而post方法安全性比较高提交的原理get方法提交的数据都是独立的。而Post方法将所有的提交的数据变成一个整体（将
二叉堆/堆排序概念理解以及Java语言实现（学习笔记）
二叉堆/堆排序（1）满二叉树：每一层都达到了最大节点数，高度为h的满二叉树节点数为pow(2,h)-1（2）完全二叉树：高度为h的二叉树每一个节点都和高度为h的满二叉树节点编号一一对应，那么它就是满二叉树。[1] 高度为h的完全二叉树节点数取值范围[pow(2,h-1),pow(2,h)-1],可见完全二叉树的高度是O( log(n) )的[2] 满二叉树是特殊的完全二叉树（3）根节点编...
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