巧用Chrome-CDP远程调用Debug突破JS逆向 巧用Chrome-CDP远程调用Debug突破JS逆向前言我在测试一个网站的时候,大多数的网站不会对接口的请求数据做加密处理,但有的时候在测试一些重点行业的网络资产时,常常会碰到一些功能点存在加密,例如登录,个人信息查询,搜索等等。在以往我遇到这些存在接口加密站点的时候,一般就是通过一些调试手段,找到加解密函数,从F12的控制台对变量手动加密,解密,但这一方法的弊病就是我们每次都必须断好点,同时必 2025-08-05 JS逆向 #CDP
iOS AltStore侧载工具使用教程 iOS AltStore侧载工具使用教程 iOS AltStore侧载工具使用教程 终于开始写iOS侧载了(好耶) 目前网上的教程还是有点乱七八糟的,也不乏那些机翻的教程(不过我个人觉得我的写作风格也有点机翻的味道?)而且有一些AltStore的新功能网上讲的还是有点少。(总之还是以个人整理为主) 那么就不多逼逼,马上开始介绍。 Windows食用方法“AltStore”虽然是一个在iOS上 2025-05-18 AltStore #AltStore
Mysql实现按距离排序、范围查找 Mysql实现按距离排序、范围查找现在几乎所有的O2O应用中都会存在“按范围搜素、离我最近、显示距离”等等基于位置的交互,那这样的功能是怎么实现的呢?本文提供的实现方式,适用于所有数据库。 实现实现过程主要分为四步: 搜索 在数据库中搜索出接近指定范围内的商户,如:搜索出1公里范围内的。 过滤 搜索出来的结果可能会存在超过1公里的,需要再次过滤。如果对精度没有严格要求,可以跳过。 2025-04-16 mysql > spatial4j #mysql #spatial4j
关于mysql做距离筛选的两种方法 关于mysql做距离筛选的两种方法 - 降温了 - 博客园使用mysql自带的函数计算距离作为筛选条件 这种方式是网上比较常见的,缺点很明显,不能使用索引,查询非常的慢,几万条数据量查询都慢的要死 12345678/*** @param :lat 纬度* @param :lon 经度* @param :dis 距离范围**/SELECT a.*,ROUND(6378.138 * 2 * A 2025-04-15 java > redis > 实用操作 #java #redis #实用操作
经纬度计算距离 经纬度计算距离根据经纬度计算距离公式 其中: (Lng1, lat1) 表示A点经纬度对应弧度,(lng2, lat2)表示B点经纬度对应弧度; $a=Lat1-Lat2$为两点纬度的弧度之差,$b=Lng1-Lng2$为两点经度的弧度之差; R为地球半径,$R=6378.137km$ 公式计算出来的结果单位为千米。若将半径改以米为单位,则计算的结果单位为米; 计算 2025-04-15 Java #Java
Miniconda的安装和使用 Miniconda的安装和使用 Excerpt参考文献 Miniconda Anaconda 简介 Miniconda和Anaconda都是Python环境管理工具,可以用于创建、管理和部署Python环境及其依赖的软件包。它们的主要区别在于其默认安装的软件包和所需空间的大小。 Miniconda 是一个轻量级的Python环境管理工具,仅包括 参考文献 Miniconda Anaconda 2025-03-02 conda > Python #conda
用好大模型?这5种实用的Prompt框架你一定要看看 用好大模型?这5种实用的Prompt框架你一定要看看!前言大模型正为我们带来前所未有的技术革新,而用好大模型也是有一定技巧的。 本文主要分享5种实用的Prompt对话提示框架,结合自己的实际需求,让你能够灵活使用大模型! 1.RTF框架RTF(Role-Task-Format)框架是一个非常简单通用的Prompt提示框架,我们和任意大模型对话场景下都可以使用该规范进行改进输出 **R-Role( 2025-02-25 RAG #RAG #Prompt
AI工程师学习计划 要符合上述AI工程师岗位要求,你需要系统学习以下知识和技能,并推荐相关教程与材料:1. Python编程 学习内容:基础语法、数据结构、面向对象编程、常用库(NumPy、Pandas、Scikit-learn)。 推荐资源: 书籍:《Python编程:从入门到实践》(Eric Matthes)、《利用Python进行数据分析》(Wes McKinney)。 课程:Coursera Python f 2025-02-25 #AI
Rerank——RAG中百尺竿头更进一步的神器,从原理到解决方案 Rerank——RAG中百尺竿头更进一步的神器,从原理到解决方案 本文主要内容: 为什么一般情况下RAG的检索相关性存在问题? Rerank为什么可以解决这个问题? 几种常用Rerank组合评测; 如何在自己的产品中使用Rerank? 检索增强生成(RAG)是解决大语言模型(LLM)实际使用中的一套完整的技术,它可以有效解决LLM的三个主要问题:数据时效性、幻觉和数据安全问题(在我之 2025-02-24 RAG #RAG #Rerank
最详细的文本分块(Chunking)方法——可以直接影响基于LLM应用效果 最详细的文本分块(Chunking)方法——可以直接影响基于LLM应用效果 Excerpt基于大模型的应用中,最大的需求应该就是RAG,里面涉及很多技术环节,本文主要讲述了其中的文本分块Chunking环节,包括为什么分块、分块的方法,以及一些工程化优化的方式。 本文主要内容: RAG中涉及的技术环节 什么是分块 分块需要考虑的四种因素 分块的多种方法 RAG是一个考验技术的工 2025-02-24 RAG #RAG #Chunking