之前因为工作原因接触了很多有意思的算法知识,为了巩固大家的算法基础和编程能力,笔者将开展为期2个月的算法学习打卡, 每周3-5次算法训练, 并附有算法题的答案, 供大家学习参考. 接下来我们复盘第一周的算法打卡内容.
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调试网站： aHR0cDovL3d3dy5mYW5nZGkuY29tLmNuL25ld19ob3VzZS9uZXdfaG91c2VfZGV0YWlsLmh0bWw/cHJvamVjdF9pZD1iODdjYjNkMDRmODc4Y2E2 瑞数的整体代码(4代为例) 1、直接请求得到的js 有index.html界面上的 script 2、meta content(计算eval的js) 3、scripts[0] 中的 **.dfe1675.js 是 iso-8859-1编码的 4、scripts[1] 是通过自执行得到js 字符串，通过eval进行执行得到cookie的过程 5.1 整体的代码结构是 初始的大数组 5.2 定义一些函数，这些函数将会被eval内部的js进行调用 5.3 控制流代码，进行判断环境检测，并得到eval的字符串 偷偷告诉eval js代码在 ret=**.call(**, **)得到 5、scripts[3] 在eval的js有调用
tweenJS是一个简单的javascript补间动画库，支持数字，对象属性，CSS样式等的动态效果过渡，允许平滑的修改元素的属性值。告诉它需要改变的元素的开始值和结束值，并设置好过渡时间，补间动画将会自动计算从开始到结束的状态，并产生平滑的动画变换效果。 tweenjs在threejs中经常作为过渡动画使用，所以做了一些学习说明，供以后方便查阅。
Swift中提供了3种集合类型，Array数据类型，Set集合类型，Dictionary字典类型。Array用于存放一组有序的数据，数据角标从0开始一次递增；Set用于存放一组无序的数据，数据不可以重复；Dictionary也用于存放一组无序的数据，只是其是按照键值对的方式存储，键值必须唯一。这里借用官方文档中的一张图来表示3种集合类型的特点：
[十位] [个位] [几何] [子集] [大圆] [小圆] [元素] [下标] [分子] [分母] [分数] [中点] [约分] [加数] [减数]
浏览器环境： 是指 JS代码在浏览器中的运行时环境，它包括V8自动构建的对象（即ECMAScript的内容,如Date、Array），浏览器（内置）传递给V8的操作DOM和BOM的对象（如document、navigator）；
在WinForm中，Region可以被用来定义或裁剪控件的形状。它可以用于创建不规则的控件，如圆形、椭圆形、星型等。Region可以被用于以下场景：
断点之后，可知 t = this 是XMLHttpRequest对象，观察请求，当前请求对象的_url中包含了signature和x-bogus。
KNN代表“ K最近邻居”，这是一种简单算法，可根据定义的最接近邻居数进行预测。它计算从您要分类的实例到训练集中其他所有实例的距离。
· require()通过分析文件扩展名之后,可能没有查找到对应文件，得到一个目录
本文章中所有内容仅供学习交流使用，不用于其他任何目的，不提供完整代码，抓包内容、敏感网址、数据接口等均已做脱敏处理，严禁用于商业用途和非法用途，否则由此产生的一切后果均与作者无关！
一、前言 上周五公司内部的Any Topic Conf.上我和同事们分享了这个主题，有同事说这个有用，有同事说这个没啥用，后来还延伸到网站性能的话题上，大家讨论的激烈程度让我觉得这次选题还不错。本篇先不管到底有用与否，仅仅记录理论知识。也希望大家一起来分享实战经验啊！ 二、从HTTP URI Scheme入手 对于 HTTP URI
本文主要介绍一些JS中用到的小技巧，可以在日常Coding中提升幸福度，将不定期更新~
可以用*1来转化为数字(实际上是调用.valueOf方法) 然后使用Number.isNaN来判断是否为NaN，或者使用 a !== a 来判断是否为NaN，因为 NaN !== NaN
思路二，调用java默认的洗牌方法来实现，性能不如思路一的实现（常见数据量下耗时大概是上面代码的2～10倍；对于极大范围取样，比如1亿样本里随机抽取500万，耗时是上面代码的100倍）。
好久没发文章了，最近一直在忙工作和一些零零散散的事，逆向碰的比较少。。也是没什么素材，毕竟我已经码前端有一段时间了~~这次就带来个D象的简单分析吧。ding象、shu美、ji验、yi盾等等。。这些专业的验证码反爬，可以说是非常毒瘤了（虽然我们在他们眼里也是毒瘤，就互相伤害呗。。），各种验证码的花样也是层出不穷。有空想学学深度学习，断断续续也有一阵子了，连个完整的点选还没写出来，他居然搞出了这么多花样了。。。
集合判断： 例1: 判断集合是否为空: CollectionUtils.isEmpty(null): true CollectionUtils.isEmpty(new ArrayList()): true CollectionUtils.isEmpty({a,b}): false
答：因为目前我们开发时候的源码跟通过webpack构建混淆压缩后的生产环境部署的代码不一样，sourceMap就是一个文件，里面储存着位置信息。
hCaptcha 旨在解决机器学习中最劳动密集型的问题：以及时、负担得起且可靠的方式标记大量数据。在训练机器学习模型中，更多数据通常会产生更好的结果。深度模型的最新成功导致了越来越大的数据集，几乎总是需要人工审查。但是，通过 Mechanical Turk、Figure 8 等创建大型的人工检查数据集既缓慢又昂贵。hCaptcha 允许网站在满足这种需求的同时，阻止机器人和其他形式的滥用，并赢取回报。
其实链表和数组各有千秋，都在不同的业务场景中发光发热，很多同学对链表可能是既熟悉又陌生。熟悉的是，我们在刷一些八股文的时候经常会看到“链表”这个字眼，陌生的是，我们在平时的开发中并不会太多的使用到链表。
分治会将大问题拆解成小问题，拆解到最小问题之后，开始不断合并结果，递归是分治实现的一种形式或者是分治实现的一部分，分治包括三分部分，分解、计算、合并。分治的场景很多，例如快速排序，归并排序。
本文主要主要介绍了C# 泛型集合类List<T>使用总结，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧
base64是用规定的64种字符来表示任意二进制数据的一种编码格式，而且这64种字符均是可见字符，而之所以要是可见的是因为在不同设备上处理不可见字符时可能发生错误。通常，电子邮件数据、公钥证书会经常使用。
在实际的数据处理过程中，数据缺失是一种再平常不过的现象了。缺失值的存在极大的影响了我们数据分析结果的可靠性，以至于在数据建模前我们必须对缺失值进行处理。实际的缺失值处理主要包括两个部分：即识别数据集中的缺失值和如何处理缺失。 相较于,在数据缺失处理方面提供了大量的函数和包，但未免有些冗余。而中的缺失处理则显得高效精炼。在中，不必去计较你的数据集中的缺失到底是随机缺失还是非随机缺失，你只需要用函数将缺失识别出来然后视数据集大小决定是删除还是插补就可以了。 缺失值的识别 作为最初的设计目标之一，尽可能简单的处理
在Python的数据处理中，频繁用到的两大神器就是Pandas和Numpy了，熟练并花哨的使用这两个库不但能让你的据处理过程缩小代码量还能有效提高数据处理效率。不过随着Python的流行，这类Pandas和Numpy技巧文已经大量同质化，本着为地学而钻研的精神，我整理了我在数据处理过程中常用的几个小技巧。
R中缺失值以NA表示，判断数据是否存在缺失值的函数有两个，最基本的函数是is.na()它可以应用于向量、数据框等多种对象，返回逻辑值。
df1 = pd.DataFrame([['张三', 10, '男'], ['李四', 11, '男'], ['王五', 11, '女'],['赵六', 10, '女'],['王七', 11, '男'],['Mike', 10, '男']], columns=['name', 'age', 'sex']) df2 = pd.DataFrame([['Mike', 10, '男'], ['Jane', 11, '女'],['张三', 10, '男']],columns=['name', 'age', 'sex'])
集合是由一组无序但彼此之间有一定相关性的成员构成的，每个成员在集合中只能出现一次。在数学上，用大括号将一组成员括起来表示集合，比如：{0,1,2,3}。其成员的顺序是任意的，因此上述集合也可写为：{0,2,1,3}
一、前言 当使用CoffeeScript、ClojureScript编写前端脚本时，当使用Less、Sacc编写样式规则时，是否觉得调试时无法准确找到源码位置呢？当使用jquery.min.js等经压缩后的工具库时，是否觉得连调试的门都不不知道在哪呢？ 针对上述问题，google为我们提供了Source Maps这一解决方案，以下内容为对Source Maps的学习记录，以便日后查阅。 由于篇幅较长，特设目录一坨！ 二、示例 三、Sou
并集 a = ["a", "b", "c", "d"] b = ["b", "e"] c = ["a", "b", "c", "d", "e"] # 并 # 合并数组 a.extend(b) # 去重 array = list(set(a)) print(array) # 第二种方法 array = list(set(a)|set(b)) print(array) 打印结果： ['c', 'a', 'b', 'd', 'e'] ['c', 'a', 'b', 'd', 'e'] 交集 a = ["a",
散列表(Hash Table)结构是字典(Dictionary)和集合(Set)的一种实现方式。散列算法的作用是尽可能快地在数据结构中找到一个值。在散列表上插入、删除和取用数据都非常快，但是对于查找操作来说却效率地下
blog.csdn.net/javazejian/article/details/71333103
假设集合A={10，20，30}，集合B={1，10，50，8}。则A与B的并是{10，20，30,1,50,8}，A与B的交是{10}，B关于A的相对补集是{20,30}。
的确，现在 web 逆向的大佬越来越多，瑞数之前的 js 逆向天花板也变成二线加密的一员。
函数名 函数作用 array_chunk 数组分割 array_column 获取数组的某一列 array_combine 两个数组分别作为键值形成新数组 array_diff 数组差集 array_intersect 数组交集 array_diff_assoc 数组差集含键值 array_intersect_assoc 数组交集含键值 array_diff_key 数组键的差集 array_intersect_key 数组键的交集 array_count
然后使用 Number.isNaN来判断是否为 NaN，或者使用 a!==a 来判断是否为 NaN，因为 NaN!==NaN
今天为大家介绍的是来自威斯康星大学麦迪逊分校团队的一篇关于单细胞多模态的论文。单细胞多模态数据能够测量细胞的各种特征，从而深入了解细胞和分子机制。然而，多模态数据的生成仍然昂贵且具有挑战性，同时缺失模态也经常发生。最近，机器学习方法已经被开发用于数据补全，但通常需要完全匹配的多模态数据才能学习共同的潜在特征，可能缺乏模态特异性。为了解决这些问题，作者开发了一个机器学习模型，名为JAMIE。JAMIE接受单细胞多模态数据，这些数据可以在模态之间部分匹配样本。变分自编码器学习每个模态的潜在特征。然后，跨模态匹配样本的特征被聚合以识别联合的跨模态潜在特征，然后进行重构。为了进行跨模态补全，可以使用一个模态的潜在特征和另一个模态的解码器。为了提高解释性，作者使用Shapley值来确定跨模态补全和已知样本标签的输入特征的优先级。
来源：人工智能大讲堂本文约2600字，建议阅读9分钟本文带你了解了缺失值、缺失值的原因、模式以及如何使用 KNNImputer 来估算缺失值。 KNN和随机森林一样，给人的第一印象就是用于分类和回归，既然大家已经看到随机森林能够进行数据降维，那么也就没必要惊讶于今天的话题：knn缺失值填补。 概述 学习使用 KNNimputer 来估算数据中的缺失值； 了解缺失值及其类型。 介绍 scikit-learn 的 KNNImputer 是一种广泛使用的估算缺失值的方法。它被广泛视为传统插补技术的替代品。 在当今
关于某数 4 代的 cookie 分析文章网上已经好多了，很多大佬已经开始转战 app 逆向，所以趁着最后蹭一蹭热度发一下关于 XHR 参数 MmEwMD 的分析文章
近年来，随着单细胞技术的迅速发展，我们得以测量了单个细胞的各种特征从而获取单细胞多模态数据（比如scRNA-seq，scATAC-seq，Patch-seq）。
这就是为什么我们在浏览器的地址栏中能看到中文，但是把地址拷贝出来后中文就变成了一些奇怪的串了。
“瑞数” 是逆向路上的一座大山，是许多JS逆向者绕不开的一堵围墙，也是跳槽简历上的一个亮点，我们必须得在下次跳槽前攻克它！！ 好在现在网上有很多讲解瑞数相关的文章，贴心的一步一步教我们去分析瑞数流程，分析如何去扣瑞数逻辑，企图以此教会我们 (手动狗头)。却鲜有文章详细去讲解如何通过纯补环境的方式过瑞数。今天，它来了！
Pickle模块读入任何Python对象，将它们转换成字符串，然后使用dump函数将其转储到一个文件中——这个过程叫做pickling。反之从存储的字符串文件中提取原始Python对象的过程，叫做unpickling。
JS 里的操作符大家每天都在使用，还有一些 ES2020、ES2021 新加的实用操作符，这些共同构成了 JS 灵活的语法生态。本文除介绍常用的操作符之外，还会介绍 JS 里一些不常用但是很强大的操作符，下面我们一起来看看吧～
查看历史文章，请点击上方链接关注公众号。 上节介绍了EnumMap，本节介绍同样针对枚举类型的Set接口的实现类EnumSet。与EnumMap类似，之所以会有一个专门的针对枚举类型的实现类，主要是因为它可以非常高效的实现Set接口。 之前介绍的Set接口的实现类HashSet/TreeSet，它们内部都是用对应的HashMap/TreeMap实现的，但EnumSet不是，它的实现与EnumMap没有任何关系，而是用极为精简和高效的位向量实现的，位向量是计算机程序中解决问题的一种常用方式，我们有必要理解和掌
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