摘 要 最近安恒APT团队截获一个新版的LOCKY勒索者病毒样本,区别之前大多数样本采用WORD文档投递并用宏代码远程下载执行的方式,该样本在原有的WORD文档基础上再加一层PDF“壳”较有新意。其整
近期,火绒安全实验室发现一起病毒入侵事件,经排查分析后,确认为Gafgyt木马病毒的新变种。Gafgyt是一款基于IRC协议的物联网僵尸网络程序,主要感染基于Linux的IoT设备来发起分布式拒绝服务攻击(DDoS)。它是除Mirai家族之外,最大的活跃物联网僵尸网络家族,其源码在2015年被泄露并上传至GitHub后,各类变种及利用层出不穷,对用户构成较大的安全威胁。目前,火绒安全产品可对上述病毒进行拦截查杀,请企业用户及时更新病毒库以进行防御。
该黑客团伙投递的文件名大部分与用户常用软件有关, 火绒安全实验室目前收集到其伪装的部分文件名如下图所示:
我主要写Kotlin源码阅读,函数式编程的基本概念,概念大家可以在网上做一些了解,这里推荐一下百度百科的定义,函数式编程概念,蛮清晰的。
QAPM原有Android内存快照分析是基于那个颇具历史感的MAT的命令行版本开发的。MAT到现在都依旧是最最强大的内存快照分析工具,就是他那个类SQL的查询能力灵活性就已经甩很多工具N条街。但是我们是个基于大数据的监控平台,我们用大数据来帮助研发聚焦问题根因的愿景,MAT的数据处理性能明显赶不上我们。后面我们发现了开源项目LeakCanary的Shark Android Extension更新,虽然功能有点简单,能处理部分安卓内存泄露,很简单内存触顶分析模块,但是用kottin重写,传说性能是以前的3倍。为了让技术赶上我们的愿景,我们切换到了Shark。下面我们从两个维度来说说,我们基于Shark如何进一步地性能优化,功能上,我们对其进行强化,加入图片重复,图片超尺寸,字符串重复,对象重复分析与问题引用链聚类等更复杂的Hprof分析。
QAPM原有Hprof分析是基于开源项目LeakCanary的shark Andoroid Extension,这里仅有针对安卓内存泄露部分,同时包含了一个极其简陋的内存触顶分析模块,只能根据一定规则获取极少的信息。为了适应更多针对内存触顶的新分析需求:如图片重复,图片超尺寸,字符串重复,对象重复分析与问题引用链聚类等更复杂的Hprof分析,包括获取更多问题信息时,原方案就显得力不从心,因此重构成了唯一的选择。
该变种伪装的文件名从最初针对金融、证券业行业,更新为当下的AI热点,以 “AI去衣电脑版安装包.exe” 等相关文件名引诱受害者下载执行。火绒安全实验室目前收集到关键词部分展示如下:
什么是预处理语句?可以把它看作是想要运行的 SQL 的一种编译过的模板,它可以使用变量参数进行定制。预处理语句可以带来两大好处:
现代 Java 应用程序有大量的字符串操作,例如,Web 服务 API 调用(JSON、REST、SOAP 等)、外部数据源调用(SQL、从 DB 返回的数据等)以及文本解析和文本创建等。因此,字符串对象很容易就占据了约至少 30% 的内存。然而,这些 String 对象中的大多数都是重复的,这些字符串的重复浪费了大量内存。因此,优化重复字符串对象浪费的内存是 Java 非常受欢迎的功能之一。在 G1 中,Java 就对此功能做了支持。
最近有小伙伴和我谈心,觉得刷算法题太难了,完全没有思路,很有挫败感,想要放弃了。想想自己也深有感触,有这些想法真都挺正常的,其实我们刷算法就是为了培养一个思考问题、解决问题的思维,这个思维养成并不是一蹴而就的,而是循序渐进的。
示例 1: 输入: s = “abab” 输出: true 解释: 可由子串 “ab” 重复两次构成。
Given a string, find the length of the longest substring without repeating characters.
我们先从最简单的方法开始,最容易想到的算法就是暴力枚举。我们可以遍历出这个字符串当中所有的子串,之后再判断这个子串当中有没有出现重复的元素。如果没有重复的元素,那么我们就更新答案。
现实生活中,字符串匹配在很多的应用场景里都有着极其重要的作用,包括生物信息学、信息检索、拼写检查、语言翻译、数据压缩、网络入侵检测等等,至此诞生了很多的算法,那么我们今天就来探索这两种经典的算法。
字符串匹配是搜索算法的基础,也是数据结构中一个十分有用的算法分支,我在学习KMP和BMBC算法的时候就觉得听的云里雾里,但经过一些实操和分析不难发现,这几个算法都是很好理解,并且对算法有很务实启发的。
哈喽,小伙伴们,我是bug菌呀👀。金三银四,又到了刷题月啦。所以不管你是准备跳槽还是在职,都一起行动起来,顺应这个时代月干点该干的事儿👣。所以,赶紧跟着bug菌的步伐卷起来吧⏰,变强从这一刻开始!➕🧈
给定一个非空的字符串,判断它是否可以由它的一个子串重复多次构成。给定的字符串只含有小写英文字母,并且长度不超过10000。
在开始之前我们先来看看字符串算法的一个整体目录。这里我们从简单到难的算法来排列,大概就分成这样一个顺序:
滑动窗口算法(Sliding Window)是一种常用的双指针算法,被广泛应用于字符串和数组等数据结构中的子串或子数组问题,例如字符串匹配、最长子串、最小覆盖子串等问题。滑动窗口算法可以优化暴力枚举的时间复杂度,使得算法的执行效率更高。
KMP(Knuth-Morris-Pratt) 算法是一种常见的字符串匹配算法,在主字符串 S 中查找字符串 M 出现的起始位置,通过 M 的自身信息来减少无效的查询次数。
算法的重要性,我就不多说了吧,想去大厂,就必须要经过基础知识和业务逻辑面试+算法面试。所以,为了提高大家的算法能力,这个公众号后续每天带大家做一道算法题,题目就从LeetCode上面选 !
LeetCode第3题,“无重复字符的最长子串”,曾经面试的过程中遇到过的一道算法题。通过这道题,我们能够学到算法中一个比较常见的解题方法:滑动窗口算法。
使用给定的字符串去构造 next 数组,内部是DP 的实现 --> next 数组,索引和值存储的都是字符串中字符的数组下标
对于不同的查找需求场景,会采用不同的查找类型,最终采用的查找方式(查找算法)也有所不同,具体如下
在上一篇文章当中我们一起学习了KMP算法,我个人是挺喜欢KMP算法的。代码量不大,思维非常巧妙,最关键的是使用场景非常明确,就是两个字符串匹配。这种使用场景越明确的算法或者数据结构指向性越强,在做题的时候越容易联想到。越灵活的算法适用面越广,在做题的是时候越难想起来。
今天,我们讲一讲,JS中针对 String类型的相关算法的解题技巧和一些注意事项。
查找最大不重复子串长度是一个常见的字符串处理问题,有多种解决思路。以下是几种常见的思路以及它们各自的时间和空间复杂度对比:
LeetCode前几道题都是经典题,今天我们学习第3题无重复字符的最长子串,这道题在秋招面试中遇见过,再次相遇,如此亲切。下面我们看看这道题的题目描述。
https://leetcode-cn.com/problems/increasing-decreasing-string/
来源:esingchan - 博客园 链接:www.cnblogs.com/esingchan/p/3958962.html(点击尾部阅读原文前往) 最近自己实现了一个ZIP压缩数据的解压程序,觉得有必要把ZIP压缩格式进行一下详细总结,数据压缩是一门通信原理和计算机科学都会涉及到的学科,在通信原理中,一般称为信源编码,在计算机科学里,一般称为数据压缩,两者本质上没啥区别,在数学家看来,都是映射。 一方面在进行通信的时候,有必要将待传输的数据进行压缩,以减少带宽需求;另一方面,计算机存储数据的时候,为了减少
哈喽,我是子牙。十余年技术生涯,一路披荆斩棘从技术小白到技术总监到JVM专家到创业。技术栈如汇编、C语言、C++、Windows内核、Linux内核。特别喜欢研究虚拟机底层实现,对JVM有深入研究。分享的文章偏硬核,很硬的那种。 手撸过JVM、内存池、垃圾回收算法、synchronized、线程池、NIO、三色标记算法…
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什么是 AST?AST 是 Abstract Syntax Tree 的首字母的缩写,中文名称为:抽象语法树抽象语法树本质上就是一个 JS 对象,以字符串的视角,将 Html 标签 解析为 JS 对象渲染函数(h 函数),既是 AST 的产物,也是 vnode 的起源h('div', { attrs: { className: 'box' } }, [ h('ul', {}, [ h('li', {}, '1'), h('li', {}, '2'), h('l
字符串匹配算法用于在一个文本串中查找一个模式串的出现位置。字符串匹配问题在文本处理、搜索引擎、数据分析等领域都有广泛的应用。
在刷了第一道 leetcode 的题以后我一直在思考,怎么才能让小白更清楚的了解到整个算法运行的过程。如果只是单纯的一点点看代码,从中摸清楚整个流程确实还是有一些难度。虽然就一道题来说,代码块并不会很大,但仅凭借变量之间的交换以及断点调试输出结果,还是很难在我们的大脑中形成一个完整的执行流程。
每一步的时间可能不一致 , 有些步需要花费少量时间 , 有些步需要花费大量时间 ,
许多场合,开始时不知道要编码数据的统计特性,也不一定允许你事先知道它们的统计特性。因此,人们提出了许许多多的数据压缩方法,企图用来对这些数据进行压缩编码,在实际编码过程中以尽可能获得最大的压缩比。这些技术统称为通用编码技术。 字典编码(dictionary encoding)技术(以下简称DE)就是属于这一类,这种技术属于无损压缩技术。
我们刷leetcode的时候,经常会遇到滑动窗口类型题目。滑动窗口问题非常经典,也很有技巧性,一般大厂也喜欢问。今天跟大家一起来学习滑动窗口的套路,文章如果有不正确的地方,欢迎大家指出哈,感谢感谢~
今天的每日一题是字符串的easy题目,可我还是花了有一二十分钟,许久不刷题手都生了。
1.把二元查找树转变成排序的双向链表(树) 题目: 输入一棵二元查找树,将该二元查找树转换成一个排序的双向链表。 要求不能创建任何新的结点,只调整指针的指向。 10 / / 6 14 / / / / 4 8 12 16 转换成双向链表 4=6=8=10=12=14=16。 首先我们定义的二元查找树 节点的数据结构如下: struct BSTreeNode { int m_nValue; // value of node BSTreeNode *m_pLeft; // left child of node
有一个主串S = {a, b, c, a, c, a, b, d, c},模式串T = { a, b, d } ,请找到模式串在主串中第一次出现的位置。 提示: 不需要考虑字符串大小写问题, 字符均为小写字母。
在去年6月举行的世界顶级计算机视觉会议上,谷歌和苹果公司赞助了一项学术竞赛。竞赛的内容,就是比谁的算法能够更好更快的识别双摄像头在不同条件下收集到的图像,比如识别某一张图片是晴天还是恶劣天气。
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