whatacutepanda
whatacutepanda

BugKuCTF_WEB题解报告

在学习CTF中，写点东西记录自己的学习，也算是一个反思吧。

http://ctf.bugku.com/challenges

                                                   

web2：

BugKuCTF_WEB题解报告_第1张图片

这个只用简单的按F12就能看到

BugKuCTF_WEB题解报告_第2张图片


文件上传测试：

BugKuCTF_WEB题解报告_第3张图片

BugKuCTF_WEB题解报告_第4张图片

我们首先随便传入一个PHP文件尝试一下

BugKuCTF_WEB题解报告_第5张图片

BugKuCTF_WEB题解报告_第6张图片

发现提示说非图片文件

那么我们再尝试传入一个图片

BugKuCTF_WEB题解报告_第7张图片

BugKuCTF_WEB题解报告_第8张图片

然后我们思考一下

题目要求说上传一个PHP文件

但是上传PHP时提示非图片，上传图片时提示非PHP

那我们先尝试上传一个PHP然后用burp抓包将其修改为图片

但我觉得我的想法天真了PHP文件在burp中并没有文件类型所以单纯改变后缀无法欺骗

因此我们改为上传一个图片用burp抓包改为PHP文件

BugKuCTF_WEB题解报告_第9张图片


BugKuCTF_WEB题解报告_第10张图片


计算器：

BugKuCTF_WEB题解报告_第11张图片

BugKuCTF_WEB题解报告_第12张图片

（此题记得允许JS）

验证码计算 发现无法输入结果 只能输入一个数字

所以我们按F12查看源代码

BugKuCTF_WEB题解报告_第13张图片

我们发现对输入的长度有了限制

所以我们直接把长度改了 把结果输入即可

BugKuCTF_WEB题解报告_第14张图片


web基础$_GET：

我们直接在URL中GET即可


BugKuCTF_WEB题解报告_第15张图片


web基础$_POST：

BugKuCTF_WEB题解报告_第16张图片

这个简单的POST 我们可以直接利用firefox里面的hackbar附件

BugKuCTF_WEB题解报告_第17张图片

BugKuCTF_WEB题解报告_第18张图片


矛盾：

BugKuCTF_WEB题解报告_第19张图片

题目要求我们GET一个is_numeric()不是数字而又==1

因此我们想到利用PHP中构造一个1e0

发现并不成功 然后就尝试了1e0.1就可以了

并不清楚为什么 有明白的大佬如果看到求教原理



web3：

BugKuCTF_WEB题解报告_第20张图片

这个题进去之后你会发现一直点确定会一直重复出现

BugKuCTF_WEB题解报告_第21张图片BugKuCTF_WEB题解报告_第22张图片

于是我们直接“阻止此页面创建更多的对话框”or禁止JS后再打开

然后我们F12查看源代码

发现里面重复弹窗多次 所以我们直接翻到最下面

BugKuCTF_WEB题解报告_第23张图片

发现其中有&#xxxx格式的“编码”

实际上这是一些转义序列而不是编码（之际上这里我也不懂。。。有懂的大佬请指教）

注：&#后接十进制数字 &#x后面接十六进制数字

直接把这一串序列找个在线转码扔进去就好


你可能感兴趣的:(ctf,learning,BugKu)

  • SPARKLE：深度剖析强化学习如何提升语言模型推理能力
    摘要：强化学习（ReinforcementLearning，RL）已经成为赋予语言模型高级推理能力的主导范式。尽管基于RL的训练方法（例如GRPO）已经展示了显著的经验性收益，但对其优势的细致理解仍然不足。为了填补这一空白，我们引入了一个细粒度的分析框架，以剖析RL对推理的影响。我们的框架特别研究了被认为可以从RL训练中受益的关键要素：（1）计划遵循和执行，（2）问题分解，以及（3）改进的推理和知
  • Python机器学习教程
    Python机器学习教程(MachineLearningwithPythonTutorial)PDFVersionQuickGuideResourcesJobSearchDiscussionPDF版本快速指南资源资源求职讨论区MachineLearning(ML)isbasicallythatfieldofcomputersciencewiththehelpofwhichcomputersyste
  • 重点句式114 俗世尘沙
    今天的题目:Atthesametime,thepolicyaddressesnoneofthetrulythornyquestionsabouthomework.Ifthedistrictfindshomeworktobeunimportanttoitsstudents’academicachievement,itshouldmovetoreduceoreliminatetheassignment
  • 【Oracle】Oracle 11g 中扩展表空间 瑞琪姐 大数据模块oracle数据库
    在Oracle11g中扩展表空间是常见的数据库管理任务，通常有以下几种核心方法，操作步骤如下：一、扩展表空间常用方法方法1：调整现有数据文件大小(RESIZE)适用于磁盘空间充足，且当前数据文件未达上限的情况。--查询当前数据文件路径和大小SELECTfile_name,bytes/1024/1024AScurrent_size_mbFROMdba_data_filesWHEREtablespac
  • 【DW11月-深度学习】Task03前馈神经网络 沫2021
    参考链接：https://datawhalechina.github.io/unusual-deep-learning/#/4.%E5%89%8D%E9%A6%88%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C一、神经元模型2.1神经元1943年，美国神经生理学家沃伦·麦卡洛克(WarrenMcCulloch)和数学家沃尔特·皮茨(WalterPitts)对生物神经元进行
  • 边缘智能革命：嵌入式机器学习如何让万物“思考” 万能小贤哥 机器学习人工智能
    当智能手表精准识别你的健身动作，工业传感器预测设备故障于毫秒之间，农业传感器自动调节灌溉水量——这些并非科幻场景，而是嵌入式机器学习（EmbeddedMachineLearning,或TinyML）正在悄然重塑的现实。这场发生在设备边缘的智能革命，正将AI从云端的数据中心拉近到我们指尖的每一台设备中。一、嵌入式机器学习：定义与核心价值嵌入式机器学习是指在资源极端受限的微控制器（MCU）、微处理器（
  • 预测导管原位癌浸润性复发的深度学习：利用组织病理学图像和临床特征 浪漫的诗人 论文深度学习人工智能
    文章目录研究内容目的方法数据集模型开发模型训练与评估外部验证统计分析研究结果模型性能风险分层外部验证特征重要性原文链接原文献：Deeplearningforpredictinginvasiverecurrenceofductalcarcinomainsitu:leveraginghistopathologyimagesandclinicalfeatures研究背景【DCIS与IBC的关联】乳腺导管
  • 面试经验分享 | 成都某安全厂商渗透测试工程师
    更多大厂面试题看我的主页或者专栏找我免费领取目录：所面试的公司：某安全厂商所在城市：成都面试职位：渗透测试工程师岗位面试过程：面试官的问题：1.平常在学校打CTF嘛，获奖情况讲下，以及你自己的贡献如何？2.内网渗透主要思路说一下吧？3.web打点过程中有没有遇到过waf？怎么绕过的4.现在给你一个站你会怎么做信息搜集？5.如何快速检测定位网站目录下的webshell呢？6.简单讲下反弹shell的
  • 《How to Take Smart Notes》读书笔记1 LY320
    最近在读一本书，题为《HowtoTakeSmartNotes:OneSimpleTechniquetoBoostWriting,LearningandThinking–forStudents,AcademicsandNonfictionBookWriters》1。尚未读完，分享一些读这本书的感想，我的一些心得，和不解。这本书让我觉得最有收获的点是更新了我对记录和整理笔记的认识。通常我们在记录笔记时
  • 2021-03-22 每日打卡 来多喜
    昨日完成情况：1.完成了3k跑，太久没锻炼体力跟不上，没力气做帕梅拉了。2.MathematicsforMachineLearning:LinearAlgebra学完了week3和week4，week5还剩大概一个小时学完，没有开始做思维导图。早上跑步回来后看《你是我的城池堡垒》看了两个小时，虽然一边看一边洗碗，洗完碗一边看一边吃饭，但是从三点多才开始学习。重要的事情要先做！3.没有时间做Pyth
  • Opencv学习_2 （opencv结构&显示图像）
    opencv结构：1：主要包含：cxcorecvmachinelearninghighguicvcamcvaux2：cxcore:基础结构:CvPoint,CvSize,CvScalar等数组结构:cvCreateImage,cvCreateMat等动态结构:CvMemStorage,CvMemBlock等绘图函数:cvLine,cvRectangle等数据保存和运行时类型信息：CvFileSto
  • #Datawhale组队学习#7月-强化学习Task1 fzyz123 Datawhale组队学习强化学习人工智能AI
    这里是Datawhale组织的组队学习《强化学习入门202507》，Datawhale是一个开源的社区。第一章绪论1.1为什么要学习强化学习？强化学习（ReinforcementLearning,RL）是机器学习中专注于智能体（Agent）如何通过与环境交互学习最优决策策略的分支。与监督学习依赖静态数据集、无监督学习聚焦数据内在结构不同，强化学习的核心在于序贯决策：智能体通过试错探索环境，根据行动
  • 图机器学习（13）——图相似性检测
    图机器学习（13）——图相似性检测0.前言1.基于图嵌入的方法2.基于图核的方法3.基于GNN的方法4.应用0.前言图机器学习(machinelearning,ML)方法能广泛应用于各类任务，其应用场景涵盖从药物设计到社交网络推荐系统等多个领域。值得注意的是，由于这类方法在设计上具有通用性，同一算法可用于解决不同问题。学习图之间相似性的定量度量是一个关键问题。事实上，这是网络分析的重要步骤，同时也
  • C++ 设计模式：抽象工厂（Abstract Factory） 冀晓武 C++设计模式c++设计模式抽象工厂模式
    链接：C++设计模式链接：C++设计模式-工厂方法链接：C++设计模式-原型模式链接：C++设计模式-建造者模式抽象工厂（AbstractFactory）是一种创建型设计模式，它提供一个接口，用于创建一系列相关或相互依赖的对象，而无需指定它们的具体类。抽象工厂模式通常用于创建一组相关的产品对象，例如不同类型的机器人和它们的配件。1.问题分析在某些情况下，我们需要创建一组相关或相互依赖的对象，但我们
  • 强化学习之 DQN、Double DQN、PPO JNU freshman 强化学习强化学习
    文章目录通俗理解DQNDoubleDQNPPO结合公式理解通俗理解DQN一个简单的比喻和分步解释来理解DQN（DeepQ-Network，深度Q网络），就像教小朋友学打游戏一样：先理解基础概念：Q学习（Q-Learning）想象你在教一只小狗玩电子游戏（比如打砖块）。小狗每做一个动作（比如“向左移动”或“发射球”），游戏会给出一个奖励（比如得分增加）或惩罚（比如球掉了）。小狗的目标是通过不断尝试，
  • 23种设计模式 buyue__ 设计模式
    创建型模式1.单例模式(Singleton)：确保有且只有一个对象被创建2.工厂方法模式(FactoryMethod)：由子类决定要创建的具体类是哪一个3.抽象工厂模式(AbstractFactory)：允许客户创建对象的家族，而无需指定他们的具体类4.原型模式(Prototype)5.建造者模式(Builder)结构型模式1.适配器模式(Adapter)2.装饰器模式(Decorator)：包装
  • 使用Python进行机器学习入门指南 软考和人工智能学堂 Python开发经验python机器学习开发语言
    使用Python进行机器学习入门指南机器学习（MachineLearning）是人工智能（ArtificialIntelligence,AI）的一个重要分支，旨在通过算法和统计模型，使计算机系统能够自动从数据中学习和改进。Python作为机器学习领域的主流编程语言，提供了丰富的库和工具来实现各种机器学习任务。本文将介绍如何使用Python进行机器学习，包括基本概念、常用库以及一个实战项目示例。目录
  • 少样本图学习（few-shot learning on graph）知识背景 so.far_away 网络空间安全学习机器学习人工智能
    Few-ShotLearningonGraph少样本学习简介少样本图学习简介1.SupportSet和QuerySet（针对单个任务）（1）SupportSet（支持集）（2）QuerySet（查询集）2.BaseData和NovelData（针对整个数据集）（1）BaseData/Classes（基类数据）（2）NovelData/Classes（新类数据）少样本学习简介少样本学习（FSL）旨在
  • 【Note】《深入理解Linux内核》Chapter 16 ：深入理解 Linux 文件访问机制 CodeWithMe 读书笔记linuxlinux运维服务器
    《深入理解Linux内核》Chapter16：深入理解Linux文件访问机制关键词：VFS、文件描述符、structfile、structinode、open、read、write、close、dentry、权限校验、file_operations、O_NOATIME、权限继承一、概览：Linux文件访问路径在Linux中，几乎一切资源都可以通过“文件”的形式访问。文件访问不仅涵盖传统的磁盘文件，
  • Building Apps with AI Tools: ChatGPT, Semantic Kernel, and Langchain 项目推荐 滕娴殉
    BuildingAppswithAITools:ChatGPT,SemanticKernel,andLangchain项目推荐building-apps-with-ai-tools-chatgpt-semantic-kernel-langchain-4469616ThisisacoderepositoryfortheLinkedInLearningcourseBuildingAppswithAIT
  • 量子机器学习入门：从理论到实践
    量子机器学习入门：从理论基石到实践路径元数据框架标题量子机器学习入门：从理论基石到实践路径——连接量子计算与人工智能的未来桥梁关键词量子计算；机器学习；量子算法；量子神经网络；Qiskit；PennyLane；量子变分算法摘要量子机器学习（QuantumMachineLearning,QML）是量子计算与机器学习的交叉领域，通过量子计算的叠加态、纠缠和并行性解决传统机器学习的计算瓶颈（如高维数据处
  • 量子计算突破：8比特扩散模型实现指数级加速 晨曦543210 人工智能
    目录一、量子扩散模型（QuantumDiffusion）二、DNA存储生成（Biological-GAN）三、光子计算加速四、神经形态生成五、引力场渲染六、分子级生成七、星际生成网络八、元生成系统极限挑战方向一、量子扩散模型（QuantumDiffusion）量子线路模拟经典扩散过程fromqiskitimportQuantumCircuitfromqiskit_machine_learning.
  • BUUCTF在线评测-练习场-WebCTF习题[GYCTF2020]Blacklist1-flag获取、解析
    解题思路打开靶场，跟之前有一题很像，应该是一个出题人，增强了靶场提示黑名单对于我来说太薄弱了，不是吗？上次题我记得用的是堆叠注入+预编译或者更改表名..这次估计把这两都过滤了没关系，我们还是常规思路起手，先判断闭合，输入1'1'error1064:YouhaveanerrorinyourSQLsyntax;checkthemanualthatcorrespondstoyourMariaDBserv
  • 大模型的“涌现能力“：现象、表现与成因解析 北辰alk AI深度学习人工智能
    文章目录一、涌现能力的本质与特征1.1基本定义1.2识别标准二、三种典型涌现能力表现2.1少样本上下文学习（Few-shotIn-contextLearning）表现特征实证数据可能成因2.2思维链推理（Chain-of-ThoughtReasoning）表现特征典型案例可能成因2.3指令跟随（InstructionFollowing）表现特征能力对比可能成因三、涌现能力的理论解释3.1相变理论视
  • ER综述论文阅读-Emotion recognition in EEG signals using deep learning methods: A review 今天早睡了 情绪识别EmotionRecognition论文阅读深度学习人工智能
    EmotionrecognitioninEEGsignalsusingdeeplearningmethods:AreviewQ1期刊，2023论文链接：https://d1wqtxts1xzle7.cloudfront.net/105887899/emotionreview-libre.pdf?1695460941=&response-content-disposition=inline%3B+f
  • 【论文阅读笔记】TimesURL: Self-supervised Contrastive Learning for Universal Time Series 少写代码少看论文多多睡觉 #论文阅读笔记论文阅读笔记
    TimesURL:Self-supervisedContrastiveLearningforUniversalTimeSeriesRepresentationLearning摘要 学习适用于多种下游任务的通用时间序列表示，并指出这在实际应用中具有挑战性但也是有价值的。最近，研究人员尝试借鉴自监督对比学习（SSCL）在计算机视觉（CV）和自然语言处理（NLP）中的成功经验，以解决时间序列表示的问题。
  • 【论文阅读】Transfer Learning for Automatic Modulation Recognition Using a Few Modulated Signal Samples
    摘要：这封信提出了一种用于自动调制识别（AMR）的迁移学习模型，该模型仅具有少量调制信号样本。传输模型以音频信号UrbanSound8K作为源域进行训练，然后以一些调制信号样本为目标域进行微调。为了提高分类性能，信噪比（SNR）被用作一个功能来促进信号的分类。仿真结果表明，迁移模型在分类精度方面具有显著优势。这篇文章的核心内容是提出了一种基于迁移学习（TransferLearning）的自动调制识
  • 【论文阅读】Meta-SE: A Meta-Learning Framework for Few-Shot Speech Enhancement Bosenya12 论文阅读
    这篇文章介绍了一个名为Meta-SE的元学习框架，专门用于少样本（few-shot）语音增强问题。文章的核心目标是解决在实际应用中，由于训练样本有限而导致传统深度神经网络（DNN）模型性能受限的问题。Meta-SE通过元学习的方法，利用先验的元知识快速适应新的任务和噪声类型，即使只有少量训练样本也能表现出色。背景知识与研究动机语音增强技术旨在从带噪语音信号中恢复目标语音，提升语音质量和可懂度。深度
  • 【论文阅读】SASLN：小样本条件下机械故障诊断的信号增强自学习网络
    SASLN:SignalsAugmentedSelf-TaughtLearningNetworksforMechanicalFaultDiagnosisUnderSmallSampleCondition本文介绍了一种名为SASLN（SignalsAugmentedSelf-TaughtLearningNetworks）的方法，专门用于在小样本条件下对风力发电机（WT）的发电机轴承故障进行诊断。该方
  • 【论文阅读】SSCL-AMC： 一种基于动态增强和集成学习的自监督自动调制分类方法
    SSCL-AMC:ASelf-supervisedAutomaticModulationClassificationMethodviaDynamicAugmentationandEnsembleLearning摘要：与传统的手工自动调制分类（AMC）方法相比，深度学习已经显示出有希望的结果，AMC作为信号检测和调制之间的中间步骤发挥着关键作用。然而，获取大规模标记数据仍然具有挑战性，因为数据质量和
  • Java 并发包之线程池和原子计数 lijingyao8206 Java计数ThreadPool并发包java线程池
    对于大数据量关联的业务处理逻辑，比较直接的想法就是用JDK提供的并发包去解决多线程情况下的业务数据处理。线程池可以提供很好的管理线程的方式，并且可以提高线程利用率，并发包中的原子计数在多线程的情况下可以让我们避免去写一些同步代码。     这里就先把jdk并发包中的线程池处理器ThreadPoolExecutor 以原子计数类AomicInteger 和倒数计时锁C
  • java编程思想 抽象类和接口 百合不是茶 java抽象类接口
    接口c++对接口和内部类只有简介的支持,但在java中有队这些类的直接支持   1 ,抽象类 :  如果一个类包含一个或多个抽象方法,该类必须限定为抽象类(否者编译器报错)   抽象方法 : 在方法中仅有声明而没有方法体    package com.wj.Interface;
  • [房地产与大数据]房地产数据挖掘系统 comsci 数据挖掘
           随着一个关键核心技术的突破,我们已经是独立自主的开发某些先进模块,但是要完全实现,还需要一定的时间...        所以,除了代码工作以外,我们还需要关心一下非技术领域的事件..比如说房地产     &nb
  • 数组队列总结 沐刃青蛟 数组队列
          数组队列是一种大小可以改变，类型没有定死的类似数组的工具。不过与数组相比，它更具有灵活性。因为它不但不用担心越界问题，而且因为泛型（类似c++中模板的东西）的存在而支持各种类型。      以下是数组队列的功能实现代码：   import List.Student; public class
  • Oracle存储过程无法编译的解决方法 IT独行者 oracle存储过程　
    今天同事修改Oracle存储过程又导致2个过程无法被编译，流程规范上的东西，Dave 这里不多说，看看怎么解决问题。   1.     查看无效对象 XEZF@xezf(qs-xezf-db1)> select object_name,object_type,status from all_objects where status='IN
  • 重装系统之后oracle恢复 文强chu oracle
    前几天正在使用电脑，没有暂停oracle的各种服务。 突然win8.1系统奔溃，无法修复，开机时系统 提示正在搜集错误信息，然后再开机，再提示的无限循环中。 无耐我拿出系统u盘 准备重装系统，没想到竟然无法从u盘引导成功。 晚上到外面早了一家修电脑店，让人家给装了个系统，并且那哥们在我没反应过来的时候， 直接把我的c盘给格式化了 并且清理了注册表，再装系统。 然后的结果就是我的oracl
  • python学习二（ 一些基础语法） 小桔子 pthon基础语法
    紧接着把！昨天没看继续看django 官方教程，学了下python的基本语法 与c类语言还是有些小差别： 1.ptyhon的源文件以UTF-8编码格式 2. /   除 结果浮点型 //  除 结果整形 %   除 取余数 *   乘 **  乘方 eg 5**2 结果是5的2次方25 _&
  • svn 常用命令 aichenglong SVN版本回退
    1 svn回退版本   1)在window中选择log,根据想要回退的内容,选择revert this version或revert chanages from this version 两者的区别:   revert this version:表示回退到当前版本(该版本后的版本全部作废)   revert chanages from this versio
  • 某小公司面试归来 alafqq 面试
    先填单子，还要写笔试题，我以时间为急，拒绝了它。。时间宝贵。 老拿这些对付毕业生的东东来吓唬我。。 面试官很刁难，问了几个问题，记录下； 1，包的范围。。。public,private,protect. --悲剧了 2，hashcode方法和equals方法的区别。谁覆盖谁.结果，他说我说反了。 3，最恶心的一道题，抽象类继承抽象类吗？（察，一般它都是被继承的啊） 4，stru
  • 动态数组的存储速度比较 集合框架 百合不是茶 集合框架
    集合框架： 自定义数据结构(增删改查等) package 数组; /** * 创建动态数组 * @author 百合 * */ public class ArrayDemo{ //定义一个数组来存放数据 String[] src = new String[0]; /** * 增加元素加入容器 * @param s要加入容器
  • 用JS实现一个JS对象，对象里有两个属性一个方法 bijian1013 js对象
    <html> <head> </head> <body> 用js代码实现一个js对象，对象里有两个属性，一个方法 </body> <script> var obj={a:'1234567',b:'bbbbbbbbbb',c:function(x){
  • 探索JUnit4扩展：使用Rule bijian1013 java单元测试JUnitRule
            在上一篇文章中，讨论了使用Runner扩展JUnit4的方式，即直接修改Test Runner的实现(BlockJUnit4ClassRunner)。但这种方法显然不便于灵活地添加或删除扩展功能。下面将使用JUnit4.7才开始引入的扩展方式——Rule来实现相同的扩展功能。 1. Rule       &n
  • [Gson一]非泛型POJO对象的反序列化 bit1129 POJO
    当要将JSON数据串反序列化自身为非泛型的POJO时，使用Gson.fromJson(String, Class)方法。自身为非泛型的POJO的包括两种： 1. POJO对象不包含任何泛型的字段 2. POJO对象包含泛型字段，例如泛型集合或者泛型类 Data类 a.不是泛型类， b.Data中的集合List和Map都是泛型的 c.Data中不包含其它的POJO    
  • 【Kakfa五】Kafka Producer和Consumer基本使用 bit1129 kafka
    0.Kafka服务器的配置 一个Broker， 一个Topic Topic中只有一个Partition（）   1. Producer： package kafka.examples.producers; import kafka.producer.KeyedMessage; import kafka.javaapi.producer.Producer; impor
  • lsyncd实时同步搭建指南——取代rsync+inotify ronin47
    1. 几大实时同步工具比较 1.1 inotify + rsync 最近一直在寻求生产服务服务器上的同步替代方案，原先使用的是 inotify + rsync，但随着文件数量的增大到100W+，目录下的文件列表就达20M，在网络状况不佳或者限速的情况下，变更的文件可能10来个才几M，却因此要发送的文件列表就达20M，严重减低的带宽的使用效率以及同步效率；更为要紧的是，加入inotify
  • java-9. 判断整数序列是不是二元查找树的后序遍历结果 bylijinnan java
    public class IsBinTreePostTraverse{ static boolean isBSTPostOrder(int[] a){ if(a==null){ return false; } /*1.只有一个结点时，肯定是查找树 *2.只有两个结点时，肯定是查找树。例如{5,6}对应的BST是 6 {6,5}对应的BST是
  • MySQL的sum函数返回的类型 bylijinnan javaspringsqlmysqljdbc
    今天项目切换数据库时，出错 访问数据库的代码大概是这样： String sql = "select sum(number) as sumNumberOfOneDay from tableName"; List<Map> rows = getJdbcTemplate().queryForList(sql); for (Map row : rows
  • java设计模式之单例模式 chicony java设计模式
    在阎宏博士的《JAVA与模式》一书中开头是这样描述单例模式的： 　　作为对象的创建模式，单例模式确保某一个类只有一个实例，而且自行实例化并向整个系统提供这个实例。这个类称为单例类。 单例模式的结构 　　单例模式的特点： 单例类只能有一个实例。 单例类必须自己创建自己的唯一实例。 单例类必须给所有其他对象提供这一实例。 　　饿汉式单例类   publ
  • javascript取当月最后一天 ctrain JavaScript
    <!--javascript取当月最后一天--> <script language=javascript> var current = new Date(); var year = current.getYear(); var month = current.getMonth(); showMonthLastDay(year, mont
  • linux tune2fs命令详解 daizj linuxtune2fs查看系统文件块信息
    一.简介： tune2fs是调整和查看ext2/ext3文件系统的文件系统参数，Windows下面如果出现意外断电死机情况，下次开机一般都会出现系统自检。Linux系统下面也有文件系统自检，而且是可以通过tune2fs命令，自行定义自检周期及方式。 二.用法： Usage: tune2fs [-c max_mounts_count] [-e errors_behavior] [-g grou
  • 做有中国特色的程序员 dcj3sjt126com 程序员
      从出版业说起 网络作品排到靠前的，都不会太难看，一般人不爱看某部作品也是因为不喜欢这个类型，而此人也不会全不喜欢这些网络作品。究其原因，是因为网络作品都是让人先白看的，看的好了才出了头。而纸质作品就不一定了，排行榜靠前的，有好作品，也有垃圾。 许多大牛都是写了博客，后来出了书。这些书也都不次，可能有人让为不好，是因为技术书不像小说，小说在读故事，技术书是在学知识或温习知识，有
  • Android：TextView属性大全 dcj3sjt126com textview
    android:autoLink    设置是否当文本为URL链接/email/电话号码/map时，文本显示为可点击的链接。可选值(none/web/email/phone/map/all)  android:autoText    如果设置，将自动执行输入值的拼写纠正。此处无效果，在显示输入法并输
  • tomcat虚拟目录安装及其配置 eksliang tomcat配置说明tomca部署web应用tomcat虚拟目录安装
    转载请出自出处：http://eksliang.iteye.com/blog/2097184 1.-------------------------------------------tomcat  目录结构 config：存放tomcat的配置文件 temp  ：存放tomcat跑起来后存放临时文件用的 work   ： 当第一次访问应用中的jsp
  • 浅谈：APP有哪些常被黑客利用的安全漏洞 gg163 APP
    首先，说到APP的安全漏洞，身为程序猿的大家应该不陌生；如果抛开安卓自身开源的问题的话，其主要产生的原因就是开发过程中疏忽或者代码不严谨引起的。但这些责任也不能怪在程序猿头上，有时会因为BOSS时间催得紧等很多可观原因。由国内移动应用安全检测团队爱内测（ineice.com）的CTO给我们浅谈关于Android 系统的开源设计以及生态环境。 1. 应用反编译漏洞：APK 包非常容易被反编译成可读
  • C#根据网址生成静态页面 hvt Web.netC#asp.nethovertree
    HoverTree开源项目中HoverTreeWeb.HVTPanel的Index.aspx文件是后台管理的首页。包含生成留言板首页，以及显示用户名，退出等功能。根据网址生成页面的方法：   bool CreateHtmlFile(string url, string path) { //http://keleyi.com/a/bjae/3d10wfax.htm stri
  • SVG 教程 （一） 天梯梦 svg
    SVG 简介 SVG 是使用 XML 来描述二维图形和绘图程序的语言。 学习之前应具备的基础知识： 继续学习之前，你应该对以下内容有基本的了解： HTML XML 基础 如果希望首先学习这些内容，请在本站的首页选择相应的教程。 什么是SVG？ SVG 指可伸缩矢量图形 (Scalable Vector Graphics) SVG 用来定义用于网络的基于矢量
  • 一个简单的java栈 luyulong java数据结构栈
    public class MyStack { private long[] arr; private int top; public MyStack() { arr = new long[10]; top = -1; } public MyStack(int maxsize) { arr = new long[maxsize]; top
  • 基础数据结构和算法八：Binary search sunwinner AlgorithmBinary search
    Binary search needs an ordered array so that it can use array indexing to dramatically reduce the number of compares required for each search, using the classic and venerable binary search algori
  • 12个C语言面试题，涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存，看看你能做出几个！ 刘星宇 c面试
    12个C语言面试题，涉及指针、进程、运算、结构体、函数、内存，看看你能做出几个！ 1.gets()函数 问：请找出下面代码里的问题： #include<stdio.h> int main(void) {     char buff[10];     memset(buff,0,sizeof(buff));
  • ITeye 7月技术图书有奖试读获奖名单公布 ITeye管理员 活动ITeye试读
    ITeye携手人民邮电出版社图灵教育共同举办的7月技术图书有奖试读活动已圆满结束，非常感谢广大用户对本次活动的关注与参与。 7月试读活动回顾： http://webmaster.iteye.com/blog/2092746 本次技术图书试读活动的优秀奖获奖名单及相应作品如下（优秀文章有很多，但名额有限，没获奖并不代表不优秀）： 《Java性能优化权威指南》
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他