We1ky's Blog

前言考研真的是一场非常漫长且煎熬的马拉松。最后的胜利者，必然是那些既坚韧又乐观，同时还带有一点幸运的同学。 第一阶段2024年11月，我正式决定考研。从那时起到2025年春节后开学，算是我考研的第一阶段。这个阶段的任务不需要太重，只需认真去理解基础概念，做好学习积累。“做完”比“做好”更重要。同时，不得不提的是，在刚开始的阶段，星途的月考制度让我对取得好成绩充满了热情，也培养了我的自信心。一开始，在同学的推荐下，我选择了星途教育这个本土机构报名学习。第一个月里，主要学习数学高数部分的内容，也就是所谓的打基础。到2025年春节前，我基本上完成了极限、函数、导数和积分这四章的课程学习。刚开始进度很慢，因为这是考研数学的重中之重，整个高数部分几乎都离不开前四章。其次，就是背英语单词，并拿着英语外刊训练翻译。虽然单词和翻译在最终考试中占比不大，但在初期非常有利于我端正英语学习态度、培养积极性——我的英语一直不太好，这种初期规划帮助我建立了自信心。到了十二月，基本就是学校的考试周，几乎没有时间用来准备考研。期末考试结束后进入寒假，虽然放假，但也零零散散地做了不少题目。数学方面，主要还是围绕前三章 ...

SQL注入速查表本SQL注入速查表提供了在执行SQL注入攻击时常用的语法示例，用于完成各种常见任务。 字符串连接可以将多个字符串连接成一个字符串。 数据库 语法 Oracle `’foo’ Microsoft 'foo'+'bar' PostgreSQL `’foo’ MySQL 'foo' 'bar' [注意两个字符串之间的空格] CONCAT('foo','bar') 子字符串提取可以从指定偏移位置（偏移索引从1开始）提取指定长度的子字符串。以下表达式均返回字符串”ba”。 数据库 语法 Oracle SUBSTR('foobar', 4, 2) Microsoft SUBSTRING('foobar', 4, 2) PostgreSQL SUBSTRING('foobar', 4, 2) MySQL SUBSTRING('foobar', 4, 2) ...

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对我来说，前端三剑客是熟悉而陌生的东西。熟悉在于作为网安学习者避免不了和网页打交道，尤其是XSS渗透测试的时候。陌生又在于我并非从事或者想从事前端的开发，对于网页开发的细节并不需要深入了解，此外还有一个就是现在AI已经可以胜任基础的前端代码的编写。由此，我想借助HTML、CSS和JavaScript做成一个可以真正互动的游戏，对于前端有一个比较浅层次的了解。今天，我想和大家分享我刚刚完成的一个HTML小游戏——「记忆翻转卡牌」，体现了我对于前端基础知识的全部理解。 一、为什么我要做这个游戏？在完成了HTML、CSS和JavaScript的基础知识学习后，我迫切地想要做一个综合项目来巩固所学。在众多的想法中，我选择了经典的记忆卡牌匹配游戏。原因很简单：它规则清晰、逻辑完整，而且能让我全面练习到前端三剑客的配合。更重要的是，我希望不依赖任何复杂框架，只使用纯原生技术，去理解最底层的实现逻辑。 二、游戏展示：记忆翻转挑战 核心玩法很简单：游戏板上有若干张背面朝上的卡牌，每两张卡牌上的图标是相同的。玩家需要轮流翻开两张卡牌，如果它们图标相同，则保持翻开状态（匹配成功）；如果不同，则翻回背面。 ...

导语这是文章”如果只想读一本时间管理的鸡汤文学“的续文，该文的主要主线是”从总到分，从早到晚，从工作日到周末“，而本文更侧重记录在工作和业余生活中一些具体的小技巧。 工作tips1.”FOR YOU“工作术 珍惜别人的时间，对方也会尊重我们的时间，帮我们省时间 把”要别人等的工作“放在最紧急的优先级，不仅会获得时间也会获得名誉 任何事情提前行动，提前的时间只要计划好并不会损失时间，”提前“可以更合理调度 计划说时候开始就什么时候正式开始，而不是开始准备 2.”趁现在“工作术 30秒决断术：做一个判断”30秒“就够了，因为事实上拖拉做出的判断大部分也不会有任何改变 如果真的是不了解的事情。那么就它他们贴上”未决”的标签，并且明确在什么时候了解并做判断 2分钟判定术：如果一个任务马上就可以完成就立马完成 不要说”到什么时候前完成“，而是说“什么时候完成” 只把握”现在“，脑子里只有马上要做的一件事情 和善于把握”现在“的人一起工作 3.并行工作术 如果两家事情调动的感官完全不同，则可以实现”并行“。如果有感官使用上的冲突则不行。（视、听、说、嗅、脑） 自我投资tips1.自由时间不要 ...

导语从今天开始，来开一个新坑，学期结束，看看能不能利用一些零散的时间在寒假结束前完成一个web安全的靶场，portswigger的靶场算是比较入门的，希望能够在写博客的基础上好好坚持下来。明确一下任务：*就题论题，熟练地了解并掌握在靶场题目限定下的操作 注：文章所添加的题目，翻译来自浏览器系统自带，倘若有愚蠢至极的翻译，并不代表本人水平，仅作大体表达参考！ 友链： 靶场平台：Web Security Academy: Free Online Training from PortSwigger CTF-Web修炼手册：XSS 完全指南 - CTF-Web修炼手册 跨站脚本攻击（XSS） XSS攻击主要有三种类型。它们分别是： 反射型XSS，恶意脚本来自当前的HTTP请求。 存储型XSS，恶意脚本存在于网站数据库。 基于DOM的XSS，其中漏洞存在于客户端代码中，而非服务器端代码。 题目一 解答：这个题目直接在可利用的搜索栏输入<stript>alert('XSS')</stript>有”XSS”回显，就说明有XSS漏洞 总结：熟悉最基本的 ...

该内容提取自《为什么精英都是时间控》，作者为桦泽紫苑。该书虽然可能会被贴上鸡汤文学的标签，但是我觉得简单明确的理论如果可以执行，确实可以给时间管理带来启发。如果就看一本相关的书，这本就够了。 时间管理四原则这四点原则是时间管理的核心，本文下述所有内容都将围绕这四点进行。 1.以“专注力”为中心对时间分配进行思考 时间的二维的，不是一维的。应当用时间×专注力来评价工作量 黄金时间：早晨睡醒的2-3个小时、休息/运动之后（不是娱乐）、deadline。要把高强度工作放在黄金时间 不必勉强自己提高专注力 2.“重启”专注力，创造出时间 把握好节奏，在感到累之前就休息 重启方法：一静（睡眠、冥想、小憩）+一动（有氧运动+健身） 不要发生什么事情都牺牲睡眠 3.要以提高“效率”对工作做思考 提高效率决定工作、工作也为了提升效率 其他工作技巧，如工作方法的创新、删减不必要的工作 凡工作都要在提供工作效率上下功夫，要学会如何“省力气” 4.要花时间进行“自我投资” 提高效率的目的是“从忙碌中解放出来”。 “自由时间”要”自我投资“、“主动性娱乐”和“享受人生” “自我投资”实 ...

我到底掌握了吗？“这个问题在我考研期间，尤其是后期不断的折磨着我。有的时候，明明已经掌握了的知识点，却怎么也建立不了信心，但是对于真正不熟悉的知识点又不幸的在一遍又一遍的复习中，反复参见而过。就此，我想试图总结一下关于知识体系建立的方法论 思维方式必要性思维（N思维）目的导向：以”如果要A，则一定要B“的方式思考问题。指向事物的核心本质与最小构成。就像建造一座房屋的承重墙和地基。少了它们，房屋会倒塌。在学习中，如果要学习一个知识，就会想到必须掌握的、不可绕过的基础概念、公理和关键原理。 充分性思维（S思维）过程导向：以”若要有A，则一定有A1,A2,A3…….”指向能达成目标的完整路径或充分集合。就像要使得房屋有舒适居住的完整系统，必须有水电、装修、家具等等。有了这些，房屋才能实现其居住功能。在学习中，就是能解决问题、实现应用的一整套知识、技能和方法组合。 总结对于两种思维的合理利用至关重要，如果你不慎对于一个知识点的某些阶段采用错误的思维方式，那么可能你就要走一些弯路了。”用必要性思维探路，再用充分性思维补充“，这是我高中数学老师在讲数学证明大题时反复提到的一句话，即对于一个命题要先 ...

前言本篇介绍决策树与随机森林的内容，先完成了决策树的部分。 决策树决策树(Decision Tree)是一种有监督学习的方法，可以同时解决分类和回归问题，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决问题。 决策树算法容易理解，适用各种数据，在解决各种问题时都有良好表现，尤其是以树模型为核心的各种集成算法，在各个行业领域都有广泛的应用。 举例分析我们来简单了解一下决策树是如何工作的。决策树算法的本质是一种树结构，我们只需要问一系列问题就可以对数据进行分类了。比如说，来看看下面的一组数据集，这是一些列已知物种以及所属类别的数据： ) 我们现在的目标是，将动物们分为哺乳类和非哺乳类。那根据已经收集到的数据，决策树算法为我们算出了下面的这棵决策树： 这时，假如我们现在发现了一种新物种，它是冷血动物，体表带鳞片，并且不是胎生，我们就可以通过这棵决策树来判断它的所属类别。 可以看出，在这个决策过程中，我们一直在对记录的特征进行提问。最初的问题所在的地方叫做根结点，在得到结论前的每一个问题都是中间结点，而得到的每一个结论(动物的类别)都叫做叶子结点。 ...

简介本文章将介绍：机器学习中的线性模型有关内容，我将尽可能做到 详细地介绍线性模型的所有相关内容,模块如下，希望这些将有助于读者了解这种最初步但却强大的算法： 线性回归 逻辑回归 Sigmoid函数 Lasso回归 Ridge回归 同时，考虑到学习线性回归算法的学者，大部分是入门者，所以也会详细python中使用到的库、以及在文章案例中所用到的常用方法。 前置什么是回归回归 就是 整合＋预测 回归处理的问题可以预测： 预测房价 销售额的预测 设定贷款额度 就是可以根据事物的相关特征预测出对应的结果值 概念对比回归算法是相对分类算法而言的，两者最终都可以得到一个想要的预测结果，但二者区别与我们想要预测的 目标变量y 的值类型有关。 1.如果目标变量y是离散型变量，如预测用户的性别（男、女），预测月季花的颜色（红、白、黄……），预测是否患有肺癌（是、否），那我们就需要用分类算法去拟合训练数据并做出预测； 2.如果y是连续型变量，如预测用户的收入（4千，2万，10万……），预测员工的通勤距离（500m，1km，2万里……），预测患肺癌的概率（1%，50%，99%…… ...