盲注就是在sql注入过程中，sql语句执行的选择后，选择的数据不能回显到前端页面。此时，我们需要利用一些方法进行判断或者尝试，这个过程称之为盲注。
最近被一条SQL语句弄的有点兴奋，具体情况是这样的... 我这边有两个表需要关联查询，表的情况如下： # 2759174行数据 SELECT COUNT(*) FROM tb_data t1; # 7262行数据 SELECT COUNT(*) FROM tb_task t2; # 执行时间为44.88s SELECT SQL_NO_CACHE t1.id FROM tb_data t1 WHERE t1.task_id IN (SELECT t2.id FROM tb_task t2); # 执行
可以看到表定义中出现了AUTO_INCREMENT=2，表示下一次插入数据时如果需要自动生成自增值，那么id便是2。
当前创建的 数据库 testForTable 字符集和校验集分别为 utf8 和 utf8_general_ci，这是由配置文件中的默认编码集决定的
结合实例分析了自增值保存在哪里，自增值的修改策略，以及自增值不连续的四个场景，希望对各位小伙伴们有所帮助~
数据可以重复导入，每次都是导入的那个数据，如果数据不一致，会以导入的数据覆盖现在有的。
然后插入数据，最后看到，表会自动生成一个AUTO_INCREMENT的值，ENGINE=InnoDB AUTO_INCREMENT=11 DEFAULT CHARSET=latin1 ,表示下一次插入数据时，如果需要自动生成自增值，会生成 id=11。
AUTO_INCREMENT=2，表示下一次插入数据时，若需要自动生成自增值，会生成id=2。
在 第4篇 文章中，我们提到过自增主键，由于自增主键可以让主键索引尽量地保持递增顺序插入，避免了页分裂，因此索引更紧凑。
关于企业安全威胁数据收集分析是一个系统工程，每天在我们网络环境中，都会产生各种形式的威胁数据。为了网络安全防护，会收集各种流量日志、审计日志、报警日志、上网设备日志，安防设备日志等等。很多公司都有自己的数据处理流程，大数据管理工具。我们根据过去的实践经验，总结出了一个威胁数据处理模型，因为引用增长黑客的模型的命名方式，我们称这种模式为：沙漏式威胁信息处理模型。
2NF：每一个非主属性完全依赖于候选码（属性组的值能唯一的标识一个元组，但是其子集不可以）。
2.InnoDB引擎的自增值，在MySQL5.7及之前的版本，自增值保存在内存里，并没有持久化。每次重启后，第一次打开表的时候，都会去找自增值的最大值max(id)，然后将max(id)+步长作为这个表当前的自增值
1 在MYSQL 5.7 临时表包含了一个 "converting HEAP to on disk", 意思当临时表达到最大的内存使用的限制（一个表一个）16MB，则系统就要将这个临时表放到磁盘上了，但MYSQL 8.0 将这个默认的临时表的设置变成1GB
1.文件与数据 Tableau使用的数据结构必须是标准的关系型数据库中的二维表结构。 1.1 Tableau文件类型 文件类型 文件大小 使用场景 具体内容 数据源.tds 小 频繁使用的数据源 完整的数据源定义 数据提取.tde 大 数据源为远程，希望提高库性能 筛选出的部分或完整的源数据本地副本 工作薄.twb 小 默认保存方式 仅包括数据源定义和可视化图表定义，无源数据 工作薄.twbx 大 与无法访问源数据的用户分享工作结果 所有信息和源数据 1.2 数据整理操作 名称与重命名 更改数据类型：数值
所谓SQL注入，就是通过把SQL命令插入到Web表单提交或输入域名或页面请求的查询字符串，最终达到欺骗服务器执行恶意的SQL命令。
数据库是支持多用户访问，因此需要一种机制来保证在多个用户同事读取和更新数据的时候，数据不会被破坏或者失效，在MySQL中，使用锁来保证并发连接的情况下的数据准确性。锁，顾名思义，就是在用户进行操作的时候，将操作对象锁起来，其他的用户想要修改这条记录，首先得拿到这些数据的锁，只有在锁的持有期间，才能对相应的记录进行修改。在MySQL中，最常用的两种存储引擎Innodb和MyIsam分别使用了行锁和表锁。
在基于geopandas的空间数据分析系列文章第8篇中，我们对geopandas开展空间计算的部分内容进行了介绍，涉及到缓冲区分析、矢量数据简化、仿射变换、叠加分析与空间融合等常见空间计算操作，而本文就将针对geopandas中剩余的其他常用空间计算操作进行介绍。
MySQL的服务器，本质是在内存中的，所有的数据库的CURD操作，全都是在内存中进行的，所以索引也是如此。索引的作用是提高查找的效率。
一个简单的数据库的增删改查的留言版，分页的设计思路，即是每次进行查询所发送的参数不同，从数据库中得到不同数据，在sql语句中用limit动态设置偏移量。偏移量可以通过判断和叠加的方式而改变。而总页数可以是,返回的总行数除以每页显示的条数之后取整。如果是一个文件写入的留言版，则可以将取出的内容拆分成数组，后设置偏移量取出不同的元素。
前言 这里筑梦师,是一名正在努力学习的iOS开发工程师,目前致力于全栈方向的学习,希望可以和大家一起交流技术,共同进步,用简书记录下自己的学习历程. 全栈开发自学笔记 已开源 深入浅出后端开发(SQL指令笔记) 本文阅读建议 1.一定要辩证的看待本文. 2.本文并不会涉及到MySQL详细知识点,只陈述在学习MySQL过程中遇到的关键点. 3.MySQL依照其开发应用分为'基础篇,高级篇,实际应用',根据本人学习进度更新. 4.本文只阐述学习路线和学习当中的重点问题.需要读者自己使用百度进行拓展学习.
在上一小节中介绍了 MySQL 数据库的一些最最最基础的入门级也是必须要掌握的10条语句，本节将继续深入学习 MySQL 的增删改查语句。本节讲的增删改查是相对于表 而言的。
一.概念 哈希表就是一种以 键-值(key-indexed) 存储数据的结构，我们只要输入待查找的值即key，即可查找到其对应的值。 哈希的思路很简单，如果所有的键都是整数，那么就可以使用一个简单的无序数组来实现：将键作为索引，值即为其对应的值，这样就可以快速访问任意键的值。这是对于简单的键的情况，我们将其扩展到可以处理更加复杂的类型的键。 使用哈希查找有两个步骤: 1. 使用哈希函数将被查找的键转换为数组的索引。在理想的情况下，不同的键会被转换为不同的索引值，但是在有些情况下我们需要处理多个键被哈希到同一
mysql数据库(系统数据库)下的表：user、db、tables_priv、columns_priv、proce_priv、proxies_priv共同构成授权表；
按：本文是 DTCC 2022 云原生专场《TDSQL-C 并行查询探索》文字稿整理。在演示稿中有一些资料引用，这里单独抽出来便于参考。 TDSQL-C 产品介绍 https://cloud.ten
grant privileges ON database.table TO 'username'[@'host'] [with grant
马克-to-win：既 然我们教材用mysql，我们仔细研究一下mysql缺省情况，即两个窗口都是REPEATABLE-READ(可重复读)级别的情况。两个窗口都开始事 务以后，窗口2的update,delete,insert,窗口1肯定都看不见。但双方如果都同时update,delete,insert的话，虽然 会被block住，但一旦最后两个窗口都提交，两个窗口的效果是累加的。马克-to-win：举几个例子：1）比如窗口2先要减1，虽然窗口1看不见这种变化，窗口1如果也要 减1的话，虽然当时被block住，但只要窗口2提交的话,窗口1竟然凭着select * from table能够看到累加的效果，即一共减了2。换句话说，窗口1如果不update一下，就不会看到窗口2的update的效果。2）同样道理，如果窗口 2删除了一条记录，提交以后，窗口1未提交之前，还以为这条记录存在呢。select时发现还有，但update时，不能update，也不报错。提交以 后才发觉，数据早没有了。更新半天，都是瞎忙活。马克-to-win：也好理解，因为窗口2早delete了嘛！3）如果窗口2增加一条，窗口1也想增加同样主键的这条记录 （因为看不到这条主键的记录），暂时被挡住以后，当窗口2提交，窗口1会报错，说试图增加重复键。4）窗口1想更新全部的记录为红色，同时窗口2想插入一 条蓝色的，被挡住后不能动弹键盘。窗口1必须先提交，select一下，没发觉蓝色的，等窗口2提交以后，大家都发觉，所有的都变成了红色，除了新插入的 一条是蓝色。所以还是符合提交的变化都会生效，变化的效果是累加的。5）窗口2增加一条，窗口1死活看不到这一条。即使看不见，如果愣更新这条记录的话， 会被挡在那里。马克-to-win：这时如窗口2提交，窗口1简单select，就可以看到自己update的效果。mysql的策略是，只要你叠加在别人的修改之上修改了， 在你提交之前，是可以看到这种修改的，即使你的窗口级别是REPEATABLE-READ(可重复读)。
在做薪酬的数据分析过程中，我们都会用数据透视表来对薪酬的结构进行分析，我们今天就来讲讲如何通数据透视来对薪酬的结构做分析。
假设一个网站（discuz）从最开始访问量很小做到日pv千万，我们来推测一下它的mysql服务器架构演变过程。 第一阶段 网站访问量日pv量级在1w以下。单台机器跑web和db，不需要做架构层调优（比如，不需要增加memcached缓存）。此时，数据往往都是每日冷备份的，但有时候如果考虑数据安全性，会搭建一个mysql主从。 第二阶段 网站访问量日pv达到几万。此时单台机器已经有点负载，需要我们把web和db分开，需要搭建memcached服务作为缓存。也就是说，在这个阶段，我们还可以使用单台机器跑mysq
MySQL的使用非常普遍，跟MySQL有关的话题也非常多，如性能优化、高可用性、强一致性、安全、备份、集群、横向扩展、纵向扩展、负载均衡、读写分离等。要想掌握其中的精髓，可得花费不少功力，虽然目前流行的MySQL替代方案有很多，可是从最小成本最容易维护的角度而言，MySQL还是首选。下面从应用场景的角度切入，对MySQL的技术点进行组织，写一份知识图谱，方便进行更深入的学习和总结。
当使用kakfa作为sparkStreaming 的数据源时有两种对接方式: reciver 与 direct
host：指定该用户在哪个主机上可以登陆，如果是本地用户可用localhost，如果想让该用户可以从任意远程主机登陆，可以使用通配符%，主要有以下几种写法
编者按：轻量级卷积神经网络能够在较低的计算预算下运行，却也牺牲了模型性能和表达能力。对此，微软 AI 认知服务团队提出了动态卷积，与传统的静态卷积（每层单个卷积核）相比，根据注意力动态叠加多个卷积核不仅显著提升了表达能力，额外的计算成本也很小，因而对高效的 CNN 更加友好，同时可以容易地整合入现有 CNN 架构中。
上篇推文《从【中国式复杂报表】谈设计逻辑》中我们提到，中国式复杂报表作为高度复杂化的产物，不适合进一步用作数据源。但实际工作中，难免遇到以类似复杂表格作为数据源的情况。比如从国家统计局下载数据的表单，就是一个初级版的复杂报表。我们可以看到，表头分了两个层级，且子层级含有合计数。列方向上也有合计（全国）。本文将来一步一步介绍，如何清洗复杂报表数据源。
SELECT 用于从 DataSet/DataStream 中选择数据，用于筛选出某些列。
Mysql的使用非常普遍，跟MySQL有关的话题也非常多，如性能优化、高可用性、强一致性、安全、备份、集群、横向扩展、纵向扩展、负载均衡、读写分离等。下面从应用场景的角度切入，对MySQL的技术点进行组织，写一份知识图谱，方便进行更深入的学习和总结。
代码地址：在公众号「计算机视觉工坊」，后台回复「PREDATOR」，即可直接下载。
至于性能和运维成本，则由所选择的后端 DB 所决定。Metabase 本身不需要进行多复杂的维护，单个 DB 故障并不会引起 Metabase 崩溃。
对MySQL数据库中的事务操作、存在的问题和相应的隔离级别等知识点进行整理，通过实例进行说明
机器学习越来越多地从人工设计模型转向使用 H20、TPOT 和 auto-sklearn 等工具自动优化的工具。这些库以及随机搜索（参见《Random Search for Hyper-Parameter Optimization》）等方法旨在通过寻找匹配数据集的最优模型来简化模型选择和机器学习调优过程，而几乎不需要任何人工干预。然而，特征工程作为机器学习流程中可能最有价值的一个方面，几乎完全是人工的。
Mysql的使用非常普遍，跟mysql有关的话题也非常多，如性能优化、高可用性、强一致性、安全、备份、集群、横向扩展、纵向扩展、负载均衡、读写分离等。要想掌握其中的精髓，可得花费不少功力，虽然目前流行的mysql替代方案有很多，可是从最小成本最容易维护的角度而言，mysql还是首选。下面从应用场景的角度切入，对mysql的技术点进行组织，写一份知识图谱，方便进行更深入的学习和总结。
图1 PREDATOR的将注意力集中在重叠区域，并选择该区域的显著点，以便在低重叠情况下仍能进行鲁棒配准。
如前所述，NVH代表三个方面，即：噪声(Noise)、振动(Vibration)、舒适性或平顺性(Harshness)。振动是NVH的基础和核心，振动产生噪声，而舒适性是振动噪声综合作用的结果，从这个意义上讲，V是N、H之母，其实NVH主要就是说振动和噪声这两件事，这两件事解决了，舒适性(H)自然就解决了。前面讲的重点都是振动(V)，说完振动接下来就说说噪声(N)。 说到噪声前面曾有一期瞎想之六十一《说说噪声》，其中对有关噪声的基本概念做了简要介绍，可惜当时还没有写这个NVH系列文章的计划，没有归入这个系列，大家不妨先看看那篇文章里的基础知识，把那篇文章作为NVH噪声部分的一篇吧，如果以后有机会重新编辑出版这些文章，我会把它重新编辑归类。本期我们就接着前面那篇文章往下讲，说说声波及其传播的特点。 1 声波 物体振动会引起其周围介质的振动，因此会将这种振动以波的形式传播到远方，我们称这种波为声波，最原始的那个振动物体称为声源或振动源。声波是一种纵波，也叫疏密波。声波通过空气传播到宝宝们的耳朵里，引起耳膜的振动，宝宝们就会感觉到声音，但并不是所有引起耳膜的振动宝宝们都能感觉到，只有那些频率在20～20000Hz的振动宝宝们能听到，低于这个频段的振动宝宝们是听不到的，我们叫它次声波；高于这个频段的振动宝宝们同样听不到，我们叫它超声波。 2 描述声波的物理量 声波可以用三个物理量来描述，即：声速C、波长λ和频率f。声速表示声波在介质中的传播速度，即单位时间里传播的距离m/s；波长表示一个疏密周期的间距，也就是振动一次的时间周期内传播的距离；频率表示振动的快慢，即每秒钟的振动次数。三者之间的关系是： C=λ•f ⑴ 这里要特别强调一下：声速和质点的振动速度可是两码事，千万不要混淆！声波在介质中的传播速度(声速)C是介质的固有参数，取决于介质的密度ρ和弹性模量E(应力与应变之比)，与振动源无关。声速： C=(E/ρ)^½ ⑵ 由⑵式可见，介质的密度越大，声速越慢；介质的弹性模量越大，声速越快。通常由于固体的弹性模量高于液体且远高于气体，因此通常固体中的声速高于液体中的声速，液体中的声速高于气体中的声速。在20℃及标准大气压下，空气中的声速为344 m/s。水中的声速约为1450m/s，钢铁中的声速约为5000m/s。由于声音在钢铁中的传播速度远高于空气，所以宝宝们把耳朵贴在铁轨上听火车的声音往往要比在空气中听要先知道火车的远近。古代作战时也经常采用人耳贴在地上听敌军的马蹄声来预警。 声速是介质的固有特性，介质一定时，声速就是一个常数，由⑴式可知，声速一定时，频率越高，波长就越短，1000Hz的声波在空气中的波长约为344毫米，人类能听到的声波波长范围大概在17mm～17m之间。这一点希望宝宝们能记住，因为后面会讲到，声音的辐射、传播等特性都与波长(或频率)有着密切的关系。 3 声波在传播过程中的衰减 声波在一个均匀介质传播过程中是会衰减的，距离声源越远，声强越小。当声源尺寸远小于波长时，可以把声源看作点声源，此时声波在广阔的空气中以球面传播，声压会随着距声源距离的增大而成反比地减小，声强与距离平方成反比地减小。即：p∝1/r，I∝1/r²(r为观察点到声源的距离；p为声压；I为声强)。这种规律称为反平方衰减律。若已知距离声源1米处的声强级，则该声强级减去10lg(1/r²)或减去20lg(1/r)之后即可求出距离声源r处的声强级，当距离加倍时，声强级减小6dB。这个关系式并没有考虑传播过程中空气对声波的吸收，试验表明，在传播过程中，空气会对声波有吸收，而且对高频的吸收比低频大，因此，高频声波的衰减会比低频声波衰减的快，通常对于1000Hz以下的声波，用这个公式计算还是比较准确的，超过1000Hz就不准确了。在电机噪声测试时，一般取测量点距离电机1米(微电机取0.4米)处测量，这时衰减极微，可以略去。 4 声波的绕射 声波在传播时如果遇到障碍物，是可以绕过障碍物的，这种现象称为绕射。所谓“隔墙有耳”，主要就是因为绕射现象，使得虽然隔着一堵墙，但仍能听到隔壁人的说话。声波绕射有个特点，低频声波波长较长，容易绕射，频率越高波长越短的声波越不容易绕射。因此隔墙偷听男人的声音要比女人的声音可能会更容易些。工作场所经常会用隔板来隔音，由于波长越长的声波越容易绕射，因此要想起到良好的隔音效果，隔板的尺寸应该足够大，一般隔板的尺寸至少要大于波长的2倍才能起到良好的隔音效果，此外还应注意隔板距离噪声源以及听众距离隔板的距离都应不大于一倍的波长，这样才能起到良好的隔音效果。 5 声波的叠加 当两个同频率不同地点的声源发出的声波传播到某点时，如果在该点的两列声波振幅相等、相位相反，那么这两个声波在该点叠加合成的声波振幅为0，当然也就听
一、Cluster概念 1、系统扩展方式： Scale UP：向上扩展，增强 Scale Out：向外扩展，增加设备，调度分配问题，Cluster 2、Cluster：集群，为解决某个特定问题将多台计算机组合起来形成的单个系统 3、Linux Cluster类型 LB：Load Balacing，负载均衡 HA：High Availability，高可用，SPOF（single Point Of failure） MTBF:Mean Time Between Failure 平均无故障时间 MTTR:Mean Time To Restoration（ repair）平均恢复前时间 A=MTBF/（MTBF+MTTR） (0,1)：99%, 99.5%, 99.9%, 99.99%, 99.999%, 99.9999% HPC：High-performance computing，高性能 www.top500.org 4、分布式系统： 分布式存储：云盘 分布式计算：hadoop，Spark 二、Cluster分类 基于工作的协议层次划分： 传输层（通用）：DPORT LVS： nginx：stream haproxy：mode tcp 应用层（专用）：针对特定协议，自定义的请求模型分类 proxy server： http：nginx, httpd, haproxy(mode http), ... fastcgi：nginx, httpd, ... mysql：mysql-proxy, ... 三、Cluster相关 会话保持：负载均衡 (1) session sticky：同一用户调度固定服务器 Source IP：LVS sh算法（对某一特定服务而言） Cookie (2) session replication：每台服务器拥有全部session session multicast cluster (3) session server：专门的session服务器 Memcached，Redis HA集群实现方案 keepalived:vrrp协议 ais:应用接口规范 heartbeat cman+rgmanager(RHCS) coresync_pacemaker 四：LVS介绍 LVS：Linux Virtual Server，负载调度器，集成内核 章文嵩 阿里官网：http://www.linuxvirtualserver.org/ VS: Virtual Server，负责调度 RS: Real Server，负责真正提供服务 L4：四层路由器或交换机 工作原理：VS根据请求报文的目标IP和目标协议及端口将其调度转发至某RS，根据调度算法来挑选RS iptables/netfilter： iptables：用户空间的管理工具 netfilter：内核空间上的框架 流入：PREROUTING --> INPUT 流出：OUTPUT --> POSTROUTING 转发：PREROUTING --> FORWARD --> POSTROUTING DNAT：目标地址转换； PREROUTING
Linkflow 作为客户数据平台（CDP），为企业提供从客户数据采集、分析到执行的运营闭环。每天都会通过一方数据采集端点（SDK）和三方数据源，如微信，微博等，收集大量的数据。这些数据都会经过清洗，计算，整合后写入存储。使用者可以通过灵活的报表或标签对持久化的数据进行分析和计算，结果又会作为MA (Marketing Automation) 系统的数据源，从而实现对特定人群的精准营销。
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