文件的hash指纹通常作为前端静态资源实现增量更新的方案之一,Webpack是目前最流行的开源编译工具之一,其强大的功能也带来很多坑(当然,大部分麻烦其实都可以在官方文档中找到答案)。 比如,在Webpack编译输出文件的配置过程中,如果需要为文件加入hash指纹,Webpack提供了两个配置项可供使用:hash和chunkhash。那么两者有何区别呢?其各自典型的应用场景又是什么?本文结合笔者工作中遇到的问题,简单记录一下以上问题的解决方案。 1. hash与chunkhash 首先我们先看一下官方文档对
对于浏览器来说,一方面期望每次请求页面资源时,获得的都是最新的资源;一方面期望在资源没有发生变化时,能够复用缓存对象。
在webpack中有时需要使用hash来做静态资源实现增量更新方案之一,文件名的hash值可以有三种hash生成方式,每一种都有不同应用场景,那么三者有何区别呢?
无论是客户端还是服务端,都要用到文件和切片的 hash,生成 hash 最简单的方法是 文件名 + 切片下标,但是如果文件名一旦修改,生成的 hash 就会失效。事实上只要文件内容不变, hash 就不应该变化,所以我们根据文件内容生成 hash。
一般来说,对于静态资源,我们都希望浏览器能够进行缓存,那样以后进入页面就可以直接使用缓存资源,页面直接直逼火箭速度打开,既提高了用户的体验也节省了宽带资源。
从emule诞生到现在也已经有了两年左右时间了,随着emule的普及,喜欢他的人也越来越多,但是由于emule对技术相应有一个门槛,不像bt那么容易上手,所以很多朋友很长时间以来一直都有这样或那样的疑问,今天是周末我也献献丑,写一篇关于hash的文章。
在计算机科学中,Hash函数(散列函数)是一种将输入数据映射到固定大小的散列值(哈希值)的函数。Python提供了强大而灵活的Hash函数,用于在各种应用中实现数据存储、数据校验、加密等功能。本文将从入门到精通介绍Python中Hash函数的使用。
以前 MySQL 的 join 算法只有 nested loop 这一种,在 MySQL8 中推出了一种新的算法 hash join,比 nested loop 更加高效。
本文内容只适用于webpack v1版本,webpack v2已经修复了hash计算规则。 之前讨论了webpack的hash与chunkhash的区别以及各自的应用场景,如果是常规单页面应用的话,上篇文章提供的方案是没有问题的。但是前端项目复杂多变,应对复杂多页面项目时,我们不得不继续踩webpack的hash坑。 在进入正文之前先解释一下所谓的常规单页面和复杂多页面是什么意思。 这两个并非专业术语,而是笔者实在想不出更恰当的说法了,见谅。 1. 项目类型 1.1 常规单页面项目 常规单页面符合以下条
当我们上传文件的时候,文件内容不会根据文件名修改而改变,不同文件类型都可以用进制工具查看(十六进制编辑器UltraEdit),对应的文件内容也是固定的。那些文件续传或者秒传的功能就是根据文件内容生成唯一的hash,上传之前让后台判断是否传递过,或者传递了哪些,再根据状态续传或者秒传。
以前使用 JQuery 开发前端页面的时候,页面中引用的资源文件如js、css等,一般尾部加一个 t=[时间戳] 参数,用于防止修改不生效。现在工程化开发,使用 Webpack 编译,打包的资源文件路径里自动带有一串随机字符串,称为 hash:
在计算机的世界里,每个文件也可以有自己的一个散列值,字符串、视频、语音等等都可以转换成二进制的数据,他们都能拥有自己的散列值,每个文件的散列值同样可以是独一无二的.
所谓位图,就是用每一个比特位来存放某种状态,适用于海量数据,数据无重复的场景。通常是用来判断某个数据存不存在的
Hash,一般翻译做“散列”,也有直接音译为“哈希”的,就是把任意长度的输入通过散列算法变换成固定长度的输出,该输出就是散列值。这种转换是一种压缩映射,也就是,散列值的空间通常远小于输入的空间,不同的输入可能会散列成相同的输出,所以不可能从散列值来确定唯一的输入值。简单的说就是一种将任意长度的消息压缩到某一固定长度的消息摘要的函数。(来源百度百科解释)
我们知道数据的最小存储位是比特(bite),每个比特位只能是0或1,我们用1和0来表示在或不在,或是其它类型的状态信息,这种结构称作位图。
2、使用hash_update()添加字符串、使用 hash_update_file() 增加文件内容,使用 hash_update_stream()来增加流内容。
随着项目越来越大,页面增多,每次需求中修改一个页面的逻辑后,总会引起其他页面文件的hash改变,导致发布文件过多,提心吊胆的发布,而且文件hash的频繁变动,也没有办法很好利用浏览器缓存。那么有没有办法减少文件的修改呢? 下面以一个简单的例子来分析下。
假设现在有5台服务器,然后有10万份的文件数据,想这些文件平均的分布在5台服务器上,平均每台2万份,用来分摊缓存压力。如果仅仅只是直接把文件分布在这5台服务器,自然是可以的,但是当要读取文件的时候,需要访问这5台服务器,因为不知道某个文件具体放在了哪台服务器,这就导致了效率低下,也没有起到缓存的作用了。
Windows系统使用两种方法对用户的密码进行哈希处理,它们分别是 LAN Manager(LM)哈希和 NT LAN Manager(NTLM)哈希。所谓哈希(hash),就是使用一种加密函数对其进行加密。这个加密函数对一个任意长度的字符串数据进行一次数学加密函数运算,然后返回一个固定长度的字符串。
LM Hash(LAN Manager Hash)其本质是 DES 加密。在 Windows 2008 及开始之后默认禁用的是 LM Hash。
Windows的登陆密码是储存在系统本地的SAM文件中的,在登陆Windows的时候,系统会将用户输入的密码与SAM文件中的密码进行对比,如果相同,则认证成功。
首先考虑是否需要将大文件分成小文件,针对数据太大,内存受限,只能是将大文件化成小文件(取模映射);
2,看到手动在web界面添加cacti的tomcat模板文件,太耗时太麻烦,所以另选途径再构造一份cacti下的tomcat模板文件。
海量就是数据量太大,所以导致要么是无法在较短时间内迅速解决,要么是无法一次性装入内存。
一般而言,标题含有“秒杀”,“99%”,“史上最全/最强”等词汇的往往都脱不了哗众取宠之嫌,但进一步来讲,如果读者读罢此文,却无任何收获,那么,我也甘愿背负这样的罪名,:-),同时,此文可以看做是对这篇文章:十道海量数据处理面试题与十个方法大总结的一般抽象性总结。
今天我们主要学习的是 PHP 中一些 Hash 散列加密相关的扩展函数的使用,而不是 Hash 算法,这种加密其实也只是一种更复杂一些的密钥算法,与 Hash 算法类似的是,我们输入的一串字符串,就像一个 Hash 表一样有其对应的 Hash 散列值,本质上和普通的数据结构中的 Hash 键值映射是一个道理,只是其算法更复杂一些。其实只要做过一段时间的 PHP 开发,一定会对两个函数很熟悉,它们就是 md5() 和 sha1() 。这两个函数就是分别生成 md5 和 sha1 算法的 Hash 加密。不过,今天我们学习的相比这两个函数更加的复杂一些,算法形式也更丰富一些。
原 作 者:yeyan1996原文链接:https://url.cn/5h66afn
我使用的是 mac 系统,本文用到 tree、watch 命令,mac 默认是没有这两个命令的,需要先安装下这两个命令
1)调大服务端的文件上传限制:在一定长度上可以缓解上传限制问题,但并不是最优解。一方面无限制地调大上传大小会加大服务端的压力;一方面这个限制值调成多少是个需要考量的问题。
Mimikatz有一个名为dcsync的功能,它利用目录复制服务直接读取ntds.dit文件检索域哈希值,但是必须使用域管理员权限运行mimikatz才可以读取ntds.dit。
本文介绍了webpack的基本架构和核心构建流程,包括打包、分离、动态导入、懒加载等特性。同时,也介绍了webpack在构建过程中所涉及到的几个重要对象,包括Compiler、Compilation、Chunk、Module等。通过本文的讲解,让大家对webpack有了更深入的了解和认识。
在实战渗透中,常常存在把windows主机作为跳板以此进行横向移动的情况,其实际原理并不难。本篇来谈windows系统的认证原理,并演示抓取密码相关场景。
介绍 Cache技术广泛应用于计算机行业的软硬件领域。该技术既是人们对新技术探讨的结果,也是对当前软硬件计算能力的一种妥协。在浏览器中使用cache技术,可以大幅度提高web页面的响应速度,降低数据传输延迟,提高web用户的体验。因此,客户端在浏览网页的过程中,会在本地缓存许多文件。随着使用时间增长,本地缓存的文件日渐增多。对于用户来说,查看本地主机当前的缓存文件数目和种类成为一种迫切的需要。 作为主项目的一部分功能,我们需要完成这样一个浏览器缓存查看器。在网上偶然看到了一款这样的软件:I
其实,一开始我有往布隆过滤器那边考虑,但是布隆过滤器只能大致的判断一个 ip 是否已经存在,而不能去统计数量,不符合该场景。
在内网渗透的过程中,最重要的就是信息搜集,但是在极端情况下我们找不到能够横或者跨域的机器,那么这时候我们就可以尝试做一个水坑,来尝试获取hash。当然这只是理想情况,在愈发强调对抗的当下,利用水坑钓鱼也变得不是那么简单。
哈希表是一种数据结构。它通过哈希函数把数据和位置进行映射,来实现快速的寻找、插入和删除操作。
Windows 系统一般使用两种方法对用户的密码进行加密处理,在域环境中,用户的密码信息以哈希值的密文形式存储在 ntds.dit 二进制文件中,该文件位于 %SystemRoot%\ntds\ntds.dit 路径下,由于该文件一直被活动目录访问,因此这个文件是被系统禁止读取的。
下面将介绍Nginx开源版内置的4种负载均衡策略和2种三方负载均衡策略,他们分别是:
参考:http://www.cnblogs.com/guzhongx/p/kindeditor.html 1、下载kindeditor,存放于Content文件夹下 <script src="~/Content/kindeditor/kindeditor-all.js"></script> 2、View <script> var editor; KindEditor.ready(function (K) { editor = K.create('textarea[id="co
1、在很多下载站,都会提供下载文件的Hash 值进行校验对比,来确定下载的文件是否完整相同。这种就是文件 Hash的应用。
搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来,每个查询串的长度为1-255字节。假设目前有一千万个记录(这些查询串的重复度比较高,虽然总数是1千万,但如果除去重复后,不超过3百万个。一个查询串的重复度越高,说明查询它的用户越多,也就是越热门),请你统计最热门的10个查询串,要求使用的内存不能超过1G。
1.一个int数组,里面数据无任何限制,要求求出所有这样的数a[i],其左边的数都小于等于它,右边的数都大于等于它。能否只用一个额外数组和少量其它空间实现。
所谓位图,就是用每一位来存放某种状态,适用于海量数据,数据无重复的场景。通常是用来判断某个数据存不存在的。
大家好,我是多选参数的程序锅,一个正在 neng 操作系统、学数据结构和算法以及 Java 的硬核菜鸡。到今天为止,关于 Git 的大坑算是给填上了。但是 Git 这个系列并不会结束,程序锅偶尔看到比较好的关于 Git 的文章也会整理一番发出来,争取在 Git 的坑上再长棵树。
【每日更新 Suggest 👍 question & answers】正经的前端学习 🌟🌟 一个 ☝️ 正经的前端学习,以阶段性来驱动学习,每天进步一点点🤏 !leetcode题解,记录自己的leetcode解题之路…… webvueblog.github.io/file-breakp… 地址 👇 github.com/webVueBlog/… Node+Vue 实现大文件上传,断点续传等 Vue 大文件上传和断点续传(帮忙点赞star谢谢,感谢♥) file-breakpoint-continue 源代码
Bitcask是一个key-value存储模型,基于hash表结构,并且有个特点,是日志型的数据文件 设计思路非常简洁,值得学习一下 基于Bitcask模型实现的存储系统例如: (1)Riak Erlang编写的高度可扩展的分布式数据存储 (2)beansdb 豆瓣开源数据存储系统 什么是日志型数据文件? Bitcask模型使用物理文件保存数据,使用了类似日志服务一样的方式,就是只追加,保证文件是一直顺序写入的,写入性能非常好 所以Bitcask模型的文件存储结构非常简单,一直向一个文件中
在日常开发过程中,为了保证程序的安全性以及通信的安全,我们必不可少的就会使用一下加密方式,如在调用接口的时候使用非对称对数据进行加密,对程序中重要的字符串进行加密,防止反编译查看等,今天我们就来看一下各种的加密方式,
最近做项目要用文本编辑器,编辑器好多种,这里介绍KindEditor在asp.net mvc4中的使用方法。 一、准备工作: 1.下载KindEditor.去官网:http://www.kindsoft.net/ 2.解压,拷贝到项目中(这里面有些例子,可以先删除掉在拷贝到项目中。) 二、使用步骤: 1.view页面 <script> var editor; KindEditor.ready(function (K) { editor =
John the Ripper(后简称JtR) 是一款免费开源的密码破解软件,不过本文的目的并不是教大家如何使用 JtR 来破解各类密码。作为 hashcat 教程的一篇前置基础,我们将介绍如何使用 JtR 来计算各类加密文件的 hash 值。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云