做安全测试有一段时间了，发现登录方面的问题特别多，想做个比较全面点的总结，我尽量写的全面点又适合新人，这篇文章可能需要点想象力，因为问题比较多我不可能去海找各种例子举出来，不过好在会上网就遇到过各种登录框，所以大家都比较了解
md5反查 加盐加复杂度,加盐值和复杂度，方式是在数据库中存储盐值，和盐值和密码和复杂度密码拼接后的字符串转成的md5加密后的密码，当用户请求登录后，服务器拿到用户名，查找到对应用户信息，拿出用户盐值和收到的密码，利用自己固定的拼接方式，拼接后，通过md5密文。和数据库中密文对比
有这样一个很常见的案例，网站注册账号的时候，安全起见要求用户名密码等有一定的复杂度的，对于不满足要求的账号密码不能通过。
我们知道event loop是nodejs中事件处理的基础，event loop中主要运行的初始化和callback事件。除了event loop之外，nodejs中还有Worker Pool用来处理一些耗时的操作，比如I/O操作。
本小节会带领大家快速过一遍数据结构和算法，重点讲解一些常考、前端会用到的算法和数据结构。
首先谢谢读者的指正，现在已经把所有遮挡的都处理完毕，谢谢您们的指正，谢谢！ ---- 正文： 说到这些参数就会想到Stochastic Gradient Descent (SGD)！其实这些参数在caffe.proto中 对caffe网络中出现的各项参数做了详细的解释。 Learning Rate 学习率决定了权值更新的速度，设置得太大会使结果超过最优值，太小会使下降速度过慢。仅靠人为干预调整参数需要不断修改学习率，因此后面3种参数都是基于自适应的思路提出的解决方案。后面3中参数分别为：W
说到这些参数就会想到Stochastic Gradient Descent (SGD)！其实这些参数在caffe.proto中 对caffe网络中出现的各项参数做了详细的解释。 Learning Rate 学习率决定了权值更新的速度，设置得太大会使结果超过最优值，太小会使下降速度过慢。仅靠人为干预调整参数需要不断修改学习率，因此后面3种参数都是基于自适应的思路提出的解决方案。后面3中参数分别为：Weight Decay 权值衰减，Momentum 动量和Learning Rate Decay 学习率衰减。
个人是双非渣本，没有实习经历，但是自己的项目经验巨多，之前是搞算法的，后来转向前端
作者：黄海安 编辑：栾志勇 PART 01 摘要 引言 正则化是一种有效的防止过拟合、提高模型泛化能力方法，在机器学习和深度学习算法中应用非常广泛，本文从机器学习正则化着手，首先阐述了正则化技术的一般作用和概念，然后针对L1和L2范数正则从4个方面深入理解，最后对常用的典型算法应用进行了分析和总结，后续文章将分析深度学习中的正则化技术。 注意：本文有对应的视频讲解，如果对文中哪里不理解的可以观看对应的视频。 视频讲解链接 百度网盘地址： 链接：http://pan.baidu.com/s/
在腾爷《作为一个前端，可以如何机智地弄坏一台电脑？》之后，我就觉得需要学习这种低调奢华有内涵的文(biao)章(ti)名(dang)。
方法1.截取字符串，循环字符串，遇到#就截掉最后一个字符，循环完毕之后，最后比较两个去除掉#退格之后的字符串是否相等，时间复杂度O(m+n)，m、n是两个字符串的长度。空间复杂度O(1)
我们将从多个方面回顾对象检测的历史，包括里程碑检测器、目标检测数据集、指标和关键技术的发展。
其实写过爬虫的朋友知道，我们有时候需要提取html中的一些特定内容，这个时候用正则就显得会方便很多。
将登录页面和注册页面通过定位叠在一起，再将注册页面旋转180度，再用一个外层盒子包裹着这2个页面，这样只需转动外层盒子就能实现2个页面的交替出现效果
KMP算法是Knuth-Morris-Pratt字符串查找算法，以创作者们的名字首个大写字母命名，用于处理字符串查找问题。
总的来说，该前端面试覆盖的内容还是相当广的，而且非常注重基础（这应该是大厂的一贯风格）。计算机基础课程操作系统、数据结构、计算机网络必须非常扎实，然后前端css、js、框架原理源码和node都要熟悉或者有一定了解，还要对前端的新发展有一定了解。
正则表达式一直以来是广大码农处理字符串的福音，但与此同时，也引发过血案。我们发表在ASE'18的论文“ReScue: Crafting Regular Expression DoS Attacks”[1]大幅改进了这类时间复杂性攻击的检测工具，并因此获得了ACM SIGSOFT Distinguished Paper Award。
动静分离是让动态网站里的动态网页根据一定规则把不变的资源和经常变的资源区分开来，动静资源做好了拆分以后，我们就可以根据静态资源的特点将其做缓存操作，这就是网站静态化处理的核心思路
本科毕业于清华姚班、博士毕业于普林斯顿大学，师从 Sanjeev Arora 教授，马腾宇作为 AI 学界一颗冉冉升起的新星，如今已在国际顶级会议和期刊上发表了 20 篇高质量的论文，曾拿下 2018 ACM 博士论文奖等诸多重量级的学术荣誉。
经验风险最⼩小化（empirical risk minimization）认为经验⻛风险最⼩小的模型是最优的模型，即求解最优化问题
对于一般的统计模型来说，下图描述了训练误差和测试误差与模型的复杂度之间的关系：
不难理解，接近于 0 的权重对模型复杂度几乎没有影响，而离群值权重(取值相对更大的
基本语法 基本语法_菜鸟教程 用\表示特殊形式或允许使用特殊字符，而不调用其特殊含义 不以任何特殊方式在字符串字面值中以'r'前缀处理反斜杠 所以r'\n'包含'\'和'n'两个字符，而'\n'
从数学和统计学的角度来理解过拟合和欠拟合，我们需要考虑模型的参数数量和拟合数据的程度。
对于字符串的一些操作，可以通过正则表达式来实现。一般的搜索操作想必大家已经学会，今天就来说说它的校验功能，这样可以帮助判断字符串类型或者是其它的组成，比如密码、中文、字符串的组成等。下面就js正则表达式的校验带来内容分享，同时要考虑在js中支持的类型。
动态规划，英文：Dynamic Programming，简称DP，将问题分解为互相重叠的子问题，通过反复求解子问题来解决原问题就是动态规划，如果某一问题有很多重叠子问题，使用动态规划来解是比较有效的。
标题： 损失函数与风险 正则化 这次，我们来介绍一下机器学习模型中常用到的一种对付模型过拟合问题的方法，也是许多模型常用的优化模型的一个方法：正则化。 正则化是一个典型的用于选择模型的方法。它是结构风险最小化策略的实现，是在经验风险上加一个正则化项或罚项。正则化项一般是模型复杂度的单调递增函数，模型越复杂，正则化值就越大。 要了解正则化具体是做啥的，我们还得从讨论结构风险最小化开始。下面，我们就来讲讲损失函数与风险。 损失函数与风险 什么是结构风险？我们可以将它看作为是对经验风险的一个优化。经验风险又是啥呢
我们知道js的eval（）方法可以执行字符串的代码 而恰好jdk6增加了对脚本语言的支持 我们可以利用这个特性对计算实现简单化的处理
在机器学习中，我们将模型在训练集上的误差称之为训练误差，又称之为经验误差，在新的数据集（比如测试集）上的误差称之为泛化误差，泛化误差也可以说是模型在总体样本上的误差。对于一个好的模型应该是经验误差约等于泛化误差，也就是经验误差要收敛于泛化误差，根据霍夫丁不等式可知经验误差在一定条件下是可以收敛于泛化误差的。
==JavaScript 是一门跨平台、面向对象的脚本语言==，而Java语言也是跨平台的、面向对象的语言，只不过Java是编译语言，是需要编译成字节码文件才能运行的；JavaScript是脚本语言，不需要编译，由浏览器直接解析并执行。
在机器学习中，过拟合是一个常见的问题，即模型在训练数据上表现很好，但在新数据上表现不佳。为了解决这个问题，正则化技术应运而生。
当您想到拒绝服务攻击时，您会想到什么？可能是一大群机器人试图访问 Web 服务器的资源以使其瘫痪。好吧，这肯定是导致拒绝服务攻击的一种方式。但是，还有一种您可能没有听说过的方式。它被称为 ReDoS，是由正则表达式引起的。
尽管一些组织认为应该由用户选择健壮的用户名和密码来保护自己，但是开发人员可以通过将规则包含在程序的设计中来帮助进行良好的密码选择。例如，开发人员可以通过加入进度条、百分比或颜色，来帮助用户在输入密码时规定密码的质量。
正则化，regularization，也即 约束 。是防止过拟合的诸多手段之一，很常用。
增加更多的训练数据有助于防止过拟合，主要是因为更多的数据能够提供更全面、更准确的信息，从而使模型更好地学习数据中的真实模式。以下是一些解释：
近期我在为Lazada卖家中心做一个自助注册的项目，其中的shop name校验规则较为复杂，要求： 1. 英文字母大小写 2. 数字 3. 越南文 4. 一些特殊字符，如“&”，“-”，“_”等 看到这个要求的时候，自然而然地想到了正则表达式。于是就有了下面的表达式（写的比较龊）：
在有监督学习中称为标签，利用此数据集对模型进行训练，期望能得到上述函数，即确定参数
我们都知道，在进行数据挖掘或者机器学习模型建立的时候，因为在统计学习中，假设数据满足独立同分布（i.i.d，independently and identically distributed），即当前已产生的数据可以对未来的数据进行推测与模拟，因此都是使用历史数据建立模型，即使用已经产生的数据去训练，然后使用该模型去拟合未来的数据。但是一般独立同分布的假设往往不成立，即数据的分布可能会发生变化（distribution drift），并且可能当前的数据量过少，不足以对整个数据集进行分布估计
我们先前已经知道MSE损失函数，这个公式后面加的项就叫作正则项，岭回归的正则项是l2范数的平方的一半
模型f(x)关于训练数据集的平均损失称之为经验风险（emprical risk）或经验损失（empirical loss），记作R(emp)
网络爬虫也叫网络蜘蛛，如果把互联网比喻成一个蜘蛛网，那么蜘蛛就是在网上爬来爬去的蜘蛛，爬虫程序通过请求url地址，根据响应的内容进行解析采集数据， 比如：如果响应内容是html，分析dom结构，进行dom解析、或者正则匹配，如果响应内容是xml/json数据，就可以转数据对象，然后对数据进行解析。
网络爬虫也叫网络蜘蛛，如果把互联网比喻成一个蜘蛛网，那么蜘蛛就是在网上爬来爬去的蜘蛛，爬虫程序通过请求url地址，根据响应的内容进行解析采集数据，比如：如果响应内容是html，分析dom结构，进行dom解析、或者正则匹配，如果响应内容是xml/json数据，就可以转数据对象，然后对数据进行解析。
在机器学习的学习过程中，我们会经常听到正则化这个词，在开始入门学习的时候还经常与标准化混淆。到底什么是正则化呢？本篇我们将由浅入深详细解读什么是正则化，以及LASSO回归和岭回归的介绍。
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