上篇文章简单说了下linux安装redis的过程，这里就是用python代码稍加演练,首先用pip安装redis： sudo pip install redis 然后就可以在python中调用了，下面写了些基础的东西...post: post_list.append(post) for title, content in post_list: print title, content #2、 hashed...类型的操作 print u'====hashed操作:' cache.hset('blog:info','title', u'the5fire的技术博客') cache.hset('blog:info'...blog:info', 'title') print blog_info_title blog_info = cache.hgetall('blog:info') print blog_info #同样hashed...blog_info1 #3、lists类型的操作 print u'====lists操作：' cache.lpush('blog:tags', 'python') cache.lpush('blog:tags', 'linux
* songtianlun/journal (@hashed/6b/86/6b86b273ff34fce19d6b804eff5a3f5747ada4eaa22f1d49c01e52ddb7875b4b...[DONE] [SKIPPED] Wiki * songtianlun/markmap (@hashed/19/58/19581e27de7ced00ff1ce50b2047e7a567c76b1cbaebabe5ef03f7c3017bb5b7...[DONE] [SKIPPED] Wiki * songtianlun/sou (@hashed/76/a5/76a50887d8f1c2e9301755428990ad81479ee21c25b43215cf524541e0503269...Updating GitLab installed with the Omnibus GitLab package Backing up and restoring GitLab gitlab迁移 Linux...下的解压命令小结 Linux tar打包命令 对象存储 OSS > 常用工具 > 命令行工具ossutil > 下载和安装 --------------------- Author: Frytea
bash miniconda 虚拟环境的管理以使用 Miniconda[2] 为例，在上面准备好的容器中，安装并初始化，使用 Quick command line install[3] 中提供的 Linux...环境安装语句： $ mkdir -p ~/miniconda3 $ wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86...的地址如果下载较慢，可改为使用清华大学开源镜像站中的地址 https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86...Use PasswordIdentityProvider.hashed_password # Default: '' # c.ServerApp.password = '' c.PasswordIdentityProvider.hashed_password...值可以通过如下方式获取： $ python Python 3.12.1 | packaged by conda-forge | (main, Dec 23 2023, 08:03:24) [GCC 12.3.0] on linux
[陕西]创建集合及其相应的片键索引 use order // 表order.oc_order创建索引 db.oc_order.createIndex({ "ORDER_ID" : "hashed"})...({ "PIC_KEY" : "hashed"}) // 表order.oc_order_activate创建索引 db.oc_order_activate.createIndex({ "ORDER_ID..." : "hashed"}) 3....order") // 以"ORDER_ID"作为分片键对集合oc_order进行分片 mongos> sh.shardCollection("order.oc_order",{"ORDER_ID":"hashed...) // 以"PIC_KEY"作为分片键对集合oc_order_pic进行分片 mongos> sh.shardCollection("order.oc_order_pic",{"PIC_KEY":"hashed
HashedWheelTimer算法 序 George Varghese 和 Tony Lauck 1996 年的论文：Hashed and Hierarchical Timing Wheels: data...structures to efficiently implement a timer facility提出了一种定时轮的方式来管理和维护大量的Timer调度算法.Linux 内核中的定时器采用的就是这个方案...doc netty源码解读之时间轮算法实现-HashedWheelTimer Timing Wheel 定时轮算法 细说延时任务的处理 ifesdjeen-hashed-wheel-timer TimingWheels.ppt
源文件：https://www.cnblogs.com/yaohong/p/16046499.html 3.ss VS netstat 3.1.socket socket是用于与网络通信的Linux文件描述符...在Linux中，所有东西都是一个文件。在这种情况下，可以将socket视为写入网络而不是写入磁盘的文件。socket在TCP和UDP中有不同的风格。...3.2.procfs Procfs（proc filesystem）是Linux公开的一种文件系统，它就像窥探内核内存一样。...On Linux, netstat (part of "net-tools") is superseded by ss (part of iproute2)....=s.tcp4_hashed + s.tcp6_hashed + s.closed - s.tcp_tws 减去s.tcp_tws是因为290个closed套接字中193个是tcp_tws状态。
libconhash is a consistent hashing library which can be compiled both on Windows and Linux platforms,...object o will be cached into the machine: hash(o) mod (n-1) So you can see that almost all objects will hashed...Figure 3 Map objects into cache Now all the caches and objects are hashed into the same space, so we...Figure 4 If a new cache D is added, and D is hashed between object2 and object3 in the ring, then only
数据字典类型在创建字典表语句中使用“layout”来指定字典的类型，目前扩展字典支持7种类型，分别为flat、hashed、range_hashed、cache、complex_key_hashed、...扩展字典根据使用时传入的条件不同，可以划分为两类：支持单个数值型条件（条件类型必须是UInt64）flat、hashed、range_hashed、cache支持复合条件complex_key_hashed...三、range_hashedrange_hashed字典可以看做hashed字典的变种，在原有功能的基础上增加了指定时间区间的特性，数据会以散列结构存储并按照时间排序。...字典在功能方面与hashed字典完全相同，只是将当个数值型key替换成了复合型。...())LIFETIME(30);#使用complex_key_hashed字典表查询数据SELECT dictGet('dic_test_db.complex_key_hashed_dic_test',
var hashed []byte switch hash { case crypto.SHA224: h := sha256.Sum224(data) hashed = h[:] case...crypto.SHA256: h := sha256.Sum256(data) hashed = h[:] case crypto.SHA384: h := sha512.Sum384(...data) hashed = h[:] case crypto.SHA512: h := sha512.Sum512(data) hashed = h[:] } return rsa.SignPKCS1v15...var hashed []byte switch hash { case crypto.SHA224: h := sha256.Sum224(data) hashed = h[:] case...data) hashed = h[:] case crypto.SHA512: h := sha512.Sum512(data) hashed = h[:] } return rsa.VerifyPKCS1v15
* yihao-server/yihao (@hashed/4b/22/4b227777d4dd1fc61c6f884f48641d02b4d121d3fd328cb08b5531fcacdabf8a...[DONE] [SKIPPED] Wiki * yihao-server/yihao-consult (@hashed/ef/2d/ef2d127de37b942baad06145e54b0c619a1f22327b2ebbcfbec78f5564afe39d...[DONE] [SKIPPED] Wiki * yihao-server/yihao-health (@hashed/e7/f6/e7f6c011776e8db7cd330b54174fd76f7d0216b612387a5ffcfb81e6f0919683...[DONE] [SKIPPED] Wiki * yihao-server/yihao-iot (@hashed/79/02/7902699be42c8a8e46fbbb4501726517e86b22c56a189f7625a6da49081b2451...[DONE] [SKIPPED] Wiki * front-end/web-website (@hashed/85/27/8527a891e224136950ff32ca212b45bc93f69fbb801c3b1ebedac52775f99e61
下载mongodb安装包 mongodb-linux-x86_64-4.0.13.tgz 2....mongos mongo --port 27200 >use cosmo; >db.createCollection("szgp");#创建集合 >db.szgp.ensureIndex({_id:"hashed..."},{background:1});#创建分片用的hashed索引 >db.szgp.ensureIndex({time:1},{background:1});#创建普通索引 >use admin;...{ enablesharding:"cosmo" });#开启cosmo库的分片 >db.runCommand({ shardcollection: "cosmo.szgp", key: {_id:"hashed
/ Collection.create_index([("description", pymongo.HASHED)]) 例:将创建索引改为 user_col.create_index([("description...", pymongo.HASHED)]) 进入mongo, 查看索引如下 > use test switched to db test > db.user.getIndexes()...test.user" }, { "v" : 2, "key" : { "description" : "hashed..." }, "name" : "description_hashed", "ns" : "test.user" }...docs.mongodb.com/manual/core/index-text/ Collection.create_index([("description", pymongo.TEXT)]) 只需要将pymongo.HASHED
: "leizi", "full_name": "leizishuoceshikaifa", "email": "leizi@leizi.com", "hashed_password...None full_name: Optional[str] = None disabled: Optional[bool] = None class UserInDB(User): hashed_password...: raise HTTPException(status_code=400, detail="用户名错误") user = UserInDB(**user_dict) hashed_password...= fake_hash_password(form_data.password) if not hashed_password == user.hashed_password:...= user_dict["hashed_password"], ) 加入我们的状态现在改成了True fake_users = { "leizi": { "username
hashlib、pbkdf2_hmac('sha256', password、encode('utf-8'), salt, 100000) # 返回加密后的密码和盐值 return hashed_password..., salt def verify_password(password, hashed_password, salt): # 使用盐值与密码进行加密 new_hashed_password...hashlib、pbkdf2_hmac('sha256', password、encode('utf-8'), salt, 100000) # 验证密码是否匹配 return new_hashed_password...== hashed_password # 示例用法 password = 'my_password' hashed_password, salt = encrypt_password(password...) print("用户输入的密码：%s" % password) print("加密后的密码：%s" % hashed_password) print("盐值：%s" % salt) # 验证密码是否匹配
= hashlib.sha256(password.encode()).hexdigest() rainbow_table[hashed_password] = password...# 模拟攻击者通过彩虹表破解密码哈希def crack_password(hashed_password): # 尝试使用彩虹表查找原始密码 if hashed_password in rainbow_table...:", stored_hashed_password)# 尝试通过彩虹表破解存储的哈希密码cracked_password = crack_password(stored_hashed_password...: str, hashed_password: str) -> bool: # 验证密码 return bcrypt.checkpw(password.encode(), hashed_password...)# 示例password = "abc654321"hashed_password = hash_password_bcrypt(password)print("bcrypt 哈希后的密码:", hashed_password
= 'a') { passwordb = Arrays.copyOf(passwordb, passwordb.length + 1); } B = new BCrypt(); hashed...在来看看返回值是 rs，在第 63 行和 64 行，对 salt 进行 base64 编码后放入了 rs 中，然后对 hashed 进行 base64 编码后也放入了 rs 中，最后 rs.toString...) { return equalsNoEarlyReturn(hashed, hashpw(plaintext, hashed)); } 这里只有一行代码，但是代码中同样调用了前面的...hashpw 这个方法，传入的参数是 plaintext 和 hashed，plaintext 是我们的密码，即 “123456”， hashed 是加密后的密码。...hashed 在进入 hashpw 函数后，会通过前面说到第 43 行代码取出真正的 salt，然后对通过 salt 和 我们的密码进行加密，这样流程就串联起来了。
[]byte) (err error) func SignPSS(rand io.Reader, priv *PrivateKey, hash crypto.Hash, hashed []byte,...注意hashed必须是使用提供给本函数的hash参数对（要签名的）原始数据进行hash的结果。...hashed是使用提供的hash参数对（要签名的）原始数据进行hash的结果。...注意hashed必须是使用提供给本函数的hash参数对（要签名的）原始数据进行hash的结果。opts参数可以为nil，此时会使用默认参数。...hashed是使用提供给本函数的hash参数对（要签名的）原始数据进行hash的结果。合法的签名会返回nil，否则表示签名不合法。opts参数可以为nil，此时会使用默认参数。
索引分析 索引如下： db.getCollection("visitor").createIndex({ "company_id": "hashed" }, { name: "company_id_hashed..." }, "indexName": "company_id_hashed"...由于集合的分片键是 company_id_hashed，查询必然会使用这个索引。然而，这引发了一系列连锁反应：即“查询需要跨越多个索引键值”和“额外的查找和合并成本”。...具体来说，由于需要进行范围查询，首先会使用 company_id_hashed 索引。然而，MongoDB 还需要查找和合并从 company_id_1 索引中过滤出来的文档。...例如，使用 { _id: "hashed" } 作为分片键。 总结 选择合适的分片键是MongoDB分片设计中的重要步骤。分片键的选择需要考虑数据的分布、查询模式和写操作分布等因素。
[0] section_entropy = [(s['name'], s['entropy']) for s in sections] section_entropy_hashed...= FeatureHasher(50, input_type="pair").transform([section_vsize]).toarray()[0] entry_name_hashed...[p for s in sections for p in s['props'] if s['name'] == raw_obj['entry']] characteristics_hashed..., section_entropy_hashed, section_vsize_hashed, entry_name_hashed, characteristics_hashed..., imports_hashed]).astype(np.float32) class ExportsInfo(FeatureType): ''' Information about exported
resultType="User"> select user_id as "id", user_name as "userName", hashed_password...user_id" /> <result property="password" column="<em>hashed</em>_password...比如: select user_id, user_name, <em>hashed</em>_password
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