cuckoo

前言 　　多年前，曾看过此篇文章（内容雷同），以及 BBC 每隔七年跟拍穷人与富人长达 49 年的纪录片： 《人生七年》 　　多年后，再次看到此文，随着人生的成长、学识的增加、阅历的丰富，人生的见解也产生了一些变化，觉得有必要在这里记录下。 原文 　　以下为转载的原文： 25岁前，一定要完成哪些人生规划？ 序言 　　最近在朋友的安利下看了 BBC 一部非常优秀的纪录片 《BBC 跟拍 49 年：穷人与富人的人生七年》 ，完全被震撼到了。 　　导演似乎想要证明： 富人的孩子还将会是富人，穷人的孩子多半还将会是穷人 。导演选择了 14 个不同阶层的孩子进行跟拍，每七年记录一次他们的生活，分别是他们 7 岁，14 岁，21 岁，28 岁，35 岁，42 岁，49 岁，一直到 2012 年他们 56 岁的生活。 　　这部 150 分钟的片子基本上证明了导演的初衷： 社会阶层的鸿沟是很难逾越。 　　是这些穷人不努力么？是他们没有机会么？是他们基因不好么？ 　　这些并不是根本原因。这些穷人孩子里不乏天赋绝佳、工作拼命、机会多多的人，但他们依然过得很不如意。 归根结底是他们没有人帮他们正确的规划人生，在人生的分叉口上没有做出正确选择。 　　那么哪些规划是越早做就越好的呢？ 1、人生路径规划 　　这是非常让人难过却又很现实的问题：这些孩子 7 岁时，富人家长已经告诉孩子 Andrew 和 John

为了解决布隆过滤器不能删除元素的问题，布谷鸟过滤器横空出世。 论文《Cuckoo Filter：Better Than Bloom》作者将布谷鸟过滤器和布隆过滤器进行了深入的对比。相比布谷鸟过滤器而言布隆过滤器有以下不足：查询性能弱、空间利用效率低、不支持反向操作（删除）以及不支持计数。 查询性能弱是因为布隆过滤器需要使用多个 hash 函数探测位图中多个不同的位点，这些位点在内存上跨度很大，会导致 CPU 缓存行命中率低。 空间效率低是因为在相同的误判率下，布谷鸟过滤器的空间利用率要明显高于布隆，空间上大概能节省 40% 多。不过布隆过滤器并没有要求位图的长度必须是 2 的指数，而布谷鸟过滤器必须有这个要求。从这一点出发，似乎布隆过滤器的空间伸缩性更强一些。 不支持反向删除操作这个问题着实是击中了布隆过滤器的软肋。在一个动态的系统里面元素总是不断的来也是不断的走。布隆过滤器就好比是印迹，来过来就会有痕迹，就算走了也无法清理干净。比如你的系统里本来只留下 1kw 个元素，但是整体上来过了上亿的流水元素，布隆过滤器很无奈，它会将这些流失的元素的印迹也会永远存放在那里。随着时间的流失，这个过滤器会越来越拥挤，直到有一天你发现它的误判率太高了，不得不进行重建。 布谷鸟过滤器在论文里声称自己解决了这个问题，它可以有效支持反向删除操作。而且将它作为一个重要的卖点

短视频作为一种新型的内容传播方式，是未来区块链媒体发展不容忽视的命题。据布谷鸟Cuckoo统计，短视频自17年微博的短视频博主爆发式增长，到后来抖音的横空出世，以及后来居上，想要分得一杯羹的腾讯微视，都在把短视频推上新一轮的的热度高峰，可以说，每年都有人在唱衰短视频，可是短视频的热度却从未受到影响。 自从工信部正式发放5G商用牌照之后，我们国家的5G网络建设进展明显加速。全国各地运营商争先恐后地建起了5G基站，开通了5G网络，推出了5G体验套餐。 这些年以来，正如大家所见，3G、4G开启了智能手机时代，引领了移动互联网的爆炸式发展。移动支付、共享经济、网络社交、……，各种各样的数字应用彻底改变了我们以往传统的生活方式，带来了巨大的效率进步和生活质量提升。 短视频没有年龄区分，也没有地域区分，凭借它独特的传播方式，逐渐成为人们生活娱乐的重要组成部分。有越来越多的人喜欢看短视频，也有越来越多的人，想要加入这个行业，玩转短视频。 作为最热门行业之一，受到各界人士喜爱和欢迎的短视频其实压力很大。 短视频之殇 以抖音为例，也催生了很多不同的短视频系列，比如“假装不认识系列”“剧情反转系列”还有“原创不如盗版火系列”。在文章内容方面，抄袭可能还会对原本的文章稍有改动，可是在短视频内容领域，往往就直接是赤裸裸的搬运。有些作品的原创者获得的关注度可能还没有搬运者获得的关注度高

系统安全绕不开PE文件，PE文件又与恶意样本检测及分析紧密相关。前文作者带领大家逆向分析两个CrackMe程序，包括逆向分析和源码还原。这篇文章主要介绍了PE文件基础知识及恶意样本检测的三种处理知识，手动编写代码实现了提取IAT表、二进制转字符串及获取PE文件时间戳，这是恶意样本分析和溯源至关重要的基础，并且网络上还没见到同时涵盖这三个功能且详细的文章，希望对您有所帮助。术路上哪有享乐，为了提升安全能力，别抱怨，干就对了~ 同时，PE文件基础知识推荐作者另一个安全系列： [网络安全自学篇] PE文件逆向之PE文件解析、PE编辑工具使用和PE结构修改 [网络安全自学篇] PE文件逆向之数字签名解析及Signcode、PEView、010Editor等工具用法 [网络安全自学篇] Windows PE病毒原理、分类及感染方式详解 从2019年7月开始，我来到了一个陌生的专业——网络空间安全。初入安全领域，是非常痛苦和难受的，要学的东西太多、涉及面太广，但好在自己通过分享100篇“网络安全自学”系列文章，艰难前行着。感恩这一年相识、相知、相趣的安全大佬和朋友们，如果写得不好或不足之处，还请大家海涵！ 接下来我将开启新的安全系列，叫“安全攻防进阶篇”，也是免费的100篇文章，作者将更加深入的去研究恶意样本分析、逆向分析、内网渗透、网络攻防实战等

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【转】cuck hash https://coolshell.cn/articles/17225.html （感谢网友 @我的上铺叫路遥 投稿） 对于海量数据处理业务，我们通常需要一个索引数据结构，用来帮助查询，快速判断数据记录是否存在，这种数据结构通常又叫过滤器(filter)。考虑这样一个场景，上网的时候需要在浏览器上输入URL，这时浏览器需要去判断这是否一个恶意的网站，它将对本地缓存的成千上万的URL索引进行过滤，如果不存在，就放行，如果（可能）存在，则向远程服务端发起验证请求，并回馈客户端给出警告。 索引的存储又分为有序和无序，前者使用关联式容器，比如B树，后者使用哈希算法。这两类算法各有优劣：比如，关联式容器时间复杂度稳定O(logN)，且支持范围查询；又比如哈希算法的查询、增删都比较快O(1)，但这是在理想状态下的情形，遇到碰撞严重的情况，哈希算法的时间复杂度会退化到O(n)。因此，选择一个好的哈希算法是很重要的。 时下一个非常流行的哈希索引结构就是 bloom filter ，它类似于bitmap这样的hashset，所以空间利用率很高。其独特的地方在于它使用多个哈希函数来避免哈希碰撞，如图所示（ 来源wikipedia ），bit数组初始化为全0，插入x时，x被3个哈希函数分别映射到3个不同的bit位上并置1，查询x时