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2021年1月12日
双指针——三角形计数，就是一些细节处理要严谨，否则还是容易出错
摘要： 382. 三角形计数 中文 English 给定一个整数数组，在该数组中，寻找三个数，分别代表三角形三条边的长度，问，可以寻找到多少组这样的三个数来组成三角形？ 样例 样例 1: 输入: [3, 4, 6, 7] 输出: 3 解释: 可以组成的是 (3, 4, 6), (3, 6, 7), (4, 阅读全文
posted @ 2021-01-12 00:30 bonelee 阅读(163) 评论(0) 推荐(0) 编辑
双指针——三数之和，这种题目就是比较恶心，处理的异常情况比较多
摘要： 57. 三数之和 中文 English 给出一个有n个整数的数组S，在S中找到三个整数a, b, c，找到所有使得a + b + c = 0的三元组。 样例 例1: 输入:[2,7,11,15] 输出:[] 例2: 输入:[-1,0,1,2,-1,-4] 输出:[[-1, 0, 1],[-1, -1 阅读全文
posted @ 2021-01-12 00:09 bonelee 阅读(108) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2021年1月11日
判断回文串——相向双指针
摘要： 415. 有效回文串 中文 English 给定一个字符串，判断其是否为一个回文串。只考虑字母和数字，忽略大小写。 样例 样例 1: 输入: "A man, a plan, a canal: Panama" 输出: true 解释: "amanaplanacanalpanama" 样例 2: 输入: 阅读全文
posted @ 2021-01-11 22:51 bonelee 阅读(163) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2021年1月10日
搜索旋转排序数组——好久没有刷题了，核心是分3段处理，最前的升序段，最后的升序段，需要利用A[0],A[-1],A[mid]和target关系。
摘要： 62. 搜索旋转排序数组 中文 English 假设有一个排序的按未知的旋转轴旋转的数组(比如，0 1 2 4 5 6 7 可能成为4 5 6 7 0 1 2)。给定一个目标值进行搜索，如果在数组中找到目标值返回数组中的索引位置，否则返回-1。你可以假设数组中不存在重复的元素。 样例 例1: 输入: 阅读全文
posted @ 2021-01-10 23:46 bonelee 阅读(129) 评论(0) 推荐(0) 编辑
二分查找——Find Peak Element，主要是利用index+1和index-1来判断走向
摘要： 75. 寻找峰值 中文 English 你给出一个整数数组(size为n)，其具有以下特点： 相邻位置的数字是不同的 A[0] < A[1] 并且 A[n - 2] > A[n - 1] 假定P是峰值的位置则满足A[P] > A[P-1]且A[P] > A[P+1]，返回数组中任意一个峰值的位置。 阅读全文
posted @ 2021-01-10 23:33 bonelee 阅读(132) 评论(0) 推荐(0) 编辑
RCE——远程命令/代码执行
摘要： Ping是Windows、Unix和Linux系统下的一个命令。ping也属于一个通信协议，是TCP/IP协议的一部分。利用“ping”命令可以检查网络是否连通，可以很好地帮助我们分析和判定网络故障。应用格式：ping空格IP地址，如图： RCE英文全称：remote command/code ex 阅读全文
posted @ 2021-01-10 12:57 bonelee 阅读(1791) 评论(0) 推荐(0) 编辑
Java反序列化漏洞原理和检测
摘要： 作者：Cryin链接：https://www.zhihu.com/question/37562657/answer/327040570 刚好对java反序列化漏洞进行过详细的分析和研究，写过一篇文章应用安全:JAVA反序列化漏洞之殇，可以参考～详细如下～ 概述 序列化是让Java对象脱离Java运行 阅读全文
posted @ 2021-01-10 12:39 bonelee 阅读(3781) 评论(0) 推荐(0) 编辑
S-H-ESD——就是先识别出趋势（中位数），然后做残差，利用残差看看正态分布的偏离点
摘要： 基于统计的异常检测方法S-H-ESD[twitter] Automatic Anomaly Detection in the Cloud Via Statistical Learning[1] 原文主要介绍了twitter云系统中利用统计学习实现异常检测的自动化，下面直接介绍相关方法。 Grubbs 阅读全文
posted @ 2021-01-10 10:48 bonelee 阅读(859) 评论(0) 推荐(1) 编辑
2021年1月5日
特征学习——特征工程自动化，无非类似CNN最后一层softmax前的输出层就是特征表征层，但那是分类器，如何用在无标注数据中是难点——word2vec对“上下文”距离建模来实现特征提取；此外，kernel mechine的结合相当于学习内核，即特征空间
摘要： 通过representation learning，我们可以把一些抽象的知识转化为具体的数值的形式，例如我们使用word2vec对“上下文”的模糊的概念进行了具象的表达，生成的word vector包含了这种先验知识（具体的表现形式就是常出现在上下文里的单词其向量的距离很接近，实际上理解word2v 阅读全文
posted @ 2021-01-05 15:03 bonelee 阅读(209) 评论(0) 推荐(0) 编辑
2020年12月29日
恶意软件分类——MalwareLabel
摘要： MalwareLabelVocab-1.0MAEC VOCABULARIES SCHEMA The MalwareLabelVocab-1.0 is the default MAEC Vocabulary for common malware labels. Vocabulary Items Ite 阅读全文
posted @ 2020-12-29 20:47 bonelee 阅读(211) 评论(0) 推荐(0) 编辑
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