CF武器数据遍历源码

CF特征码遍历

HOOK_游戏代码 8B 00 8B 08 8B 91 A8 00 00 00 地址-15 4E5E954E5EA 44E5E95DIRECT 从733E00开始搜 6B 00 94 51 6C 地址+22 F3930CC 玩家数组同版本的人物基址减去同版本的玩家数组,找到汇编代码的FPS地址使用FPS-36 数组大小 89 54 24 28 8B 54 24 70 89 54 24 34 88 44 24 10 下面的imul eax,eax,00000数组大小4A8 本人ID 找到OBJE

Soul 网关 Nacos 数据同步源码解析

学习目标: 学习Soul 网关 Nacos 数据同步源码解析学习内容: 环境配置 Soul 网关 Nacos 数据同步基本概念源码分析学习时间:2020年1月28号早7点学习产出: 环境配置: 引入依赖在 soul-bootstrap项目的 pom.xml 文件中引入了 soul-spring-boot-starter-sync-data-nacos 这个 starter . <dependency> <groupId>org.dromara</groupId>

多队列网卡简介以及Linux通过网卡发送数据包源码解读

http://blog.csdn.net/yanghua_kobe/article/details/7485254 首先我们看一下一个主流多队列网卡(E1000)跟多核CPU之间的关系图: 非多队列: linux的网卡由结构体net_device表示,一个该结构体对应一个可以调度的数据包发送队列. 数据包的实体在内核中以结构体sk_buff(skb),形如: 多队列: 一个网卡可以拥有多个队列接下来,看看TX引擎是如何工作的(注:对于发送和接收数据包有两个名词,分别应对TX,RX) 解释: 函

nGrinder对监控机器收集自定义数据及源码分析

转载:https://blog.csdn.net/neven7/article/details/50782451 0.背景性能测试工具nGrinder支持在无需修改源码的情况下,对目标服务器收集自定义数据,最多支持5类: 在性能测试详细报告页,目标服务器->你的机器ip便签页下,默认只收集CPU, Memory, Received Byte/s, Sent Byte Per Secode/s等4类数据: 可能你还需要监控其它的性能统计数据,用于分析(比如load, Full Gc):本文先介绍

TableInputFormat分片及分片数据读取源码级分析

我们在MapReduce中TextInputFormat分片和读取分片数据源码级分析这篇中以TextInputFormat为例讲解了InputFormat的分片过程以及RecordReader读取分片数据的过程.接下来咱们分析TableInputFormat的分片信息和数据读取过程. TableInputFormat这是专门处理基于HBase的MapReduce的输入数据的格式类.我们可以看看继承结构:(1)public class TableInputFormat extends Table

android 股票数据通过日K获取周K的数据算法源码

目前的数据是从新浪接口获取的, http://biz.finance.sina.com.cn/stock/flash_hq/kline_data.php?symbol=sh600000&end_date=20141120&begin_date=20120101 返回数据为XML格式: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <control> <content d="201

Python day11 filter函数筛选数据，reduce函数压缩数据的源码详解

1.filter滤波器函数定义一个数组,需求:过滤出带ii的字符串 arr=['dsdsdii','qqwe','pppdiimmm','sdsa','sshucsii','iisdsa'] def filter_ii(n): return 'ii' in n def filter_test(func,array): ret=[] for i in array: if not func(i):#注意内置函数没有not ret.append(i) return ret print(list(fil

ASP.NET MVC3 入门指南之数据验证[源码RAR下载]

http://www.cnblogs.com/BingoLee/archive/2011/12/23/2298822.html 前言: 无论你编写什么样的网页程序,都需要对用户的数据进行验证,以确数据的有效性和完整性. ASP.NET MVC3允许你采用一种被称之为“数据注释”的方式来进行数据验证,这种验证包含了客户端浏览器和服务器端的双重验证.或许你会问为什么要进行两次验证?首先,客户端验证能够直接响应客户,减少了服务器压力的同时还提高了用户体验,但是你永远不能信任来自客户端的信息(用户可

Eureka应用注册与集群数据同步源码解析

在之前的EurekaClient自动装配及启动流程解析一文中我们提到过,在构造DiscoveryClient类时,会把自身注册到服务端,本文就来分析一下这个注册流程客户端发起注册 boolean register() throws Throwable { logger.info(PREFIX + "{}: registering service...", appPathIdentifier); EurekaHttpResponse<Void> httpResponse;

SpringBoot整合Redis、mybatis实战，封装RedisUtils工具类，redis缓存mybatis数据附源码

创建SpringBoot项目在线创建方式网址:https://start.spring.io/ 然后创建Controller.Mapper.Service包 SpringBoot整合Redis 引入Redis依赖  <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter

利用js编写一个简单的html表单验证，验证通过时提交数据(附源码)

<!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0"> <meta http-equiv="X-UA-Compatib

jQuery1.9.1源码分析--数据缓存Data模块

jQuery1.9.1源码分析--数据缓存Data模块阅读目录 jQuery API中Data的基本使用方法介绍 jQuery.acceptData(elem)源码分析 jQuery.data(elem, name, data)源码分析 internalRemoveData方法源码分析 internalData方法的源码分析 jQuery.fn.extend({data: function( key, value ) {}})源码分析 jQuery.extend({removeData: fu

jQuery 源码分析和使用心得 - 文档遍历 ( traversing.js )

jQuery之所以这么好用, 首先一点就是$()方法和它强大的选择器. 其中选择器使用的是sizzle引擎, sizzle是jQuery的子项目, 提供高效的选择器查询. 有个好消息告诉大家, 就是sizzle可以独立使用, 如果你觉得jQuery太大但又非常喜欢它的选择器, 那不妨可以用sizzle. 感兴趣的话可以到官方网站了解. 本系列内部不准备解析sizzle的源码, 一是sizzle内容相对独立, 二是内容主要涉及算法, 与整体的代码设计关系不大, 三嘛, 我的实力有限, 遇到算法就退

Java爬取同花顺股票数据（附源码）

最近有小伙伴问我能不能抓取同花顺的数据,最近股票行情还不错,想把数据抓下来自己分析分析.我大A股,大家都知道的,一个概念火了,相应的股票就都大涨. 如果能及时获取股票涨跌信息,那就能在刚开始火起来的时候杀进去,小赚一笔.但是股票那么多,小伙伴也盯不过来,于是就微信问我,能不能抓取同花顺的板块下的股票信息存到数据库里?他就能根据数据库里的数据,制定一些策略. 俗话说:哪里有痛点,哪里就有编程!不就是个同花顺嘛,办他! 调研背景于是我点开了同花顺的板块页面:http://q.10jqka.com.

HashMap源码：聊聊Map的遍历性能问题（一）

目录引言迭代器测试迭代器源码探究其他遍历方法增强型for循环 Map.forEach Stream.forEach 总结附:四种遍历源码附:完整测试类与测试结果+一个奇怪的问题引言今天刷题时遇到了一个很奇怪的问题,我们知道java HashMap的扩容是有成本的,为了减少扩容的次数和成本,可以给HashMap设置初始容量大小,如下所示: HashMap<String, Integer> map0 = new HashMap<String, Integer>(100

Spark Streaming源码解读之流数据不断接收全生命周期彻底研究和思考

本期内容 : 数据接收架构设计模式数据接收源码彻底研究一.Spark Streaming数据接收设计模式 Spark Streaming接收数据也相似MVC架构: 1. Mode相当于Receiver存储数据,C级别的,Receiver是个抽象因为他有好多的Receiver 2. ReceiverSupervisor 是控制器,因为Receiver启动是靠ReceiverSuperior启动的,及接收到的数据交给ReceiverSuperior存储数据的 3. Driver会获得源数据,

Spark Streaming源码解读之流数据不断接收和全生命周期彻底研究和思考

本节的主要内容: 一.数据接受架构和设计模式二.接受数据的源码解读 Spark Streaming不断持续的接收数据,具有Receiver的Spark 应用程序的考虑. Receiver和Driver在不同进程,Receiver接收数据后要不断给Deriver汇报. 因为Driver负责调度,Receiver接收的数据如果不汇报给Deriver,Deriver调度时不会把接收的数据计算入调度系统中(如:数据ID,Block分片). 思考Spark Streaming接收数据: 不断有循环器接收

spark源码分析以及优化

第一章.spark源码分析之RDD四种依赖关系一.RDD四种依赖关系 RDD四种依赖关系,分别是 ShuffleDependency.PrunDependency.RangeDependency和OneToOneDependency四种依赖关系.如下图所示:org.apache.spark.Dependency有两个一级子类,分别是 ShuffleDependency 和 NarrowDependency.其中,NarrowDependency 是一个抽象类,它有三个实现类,分别是OneToO

cocos2dx骨骼动画Armature源码分析(三)

代码目录结构 cocos2dx里骨骼动画代码在cocos -> editor-support -> cocostudio文件夹中,win下通过筛选器,文件结构如下.(mac下没有分,是整个一坨) armature(目录): animation(目录):动画控制相关. CCProcessBase(文件): ProcessBase(类):CCTween和ArmatureAnimation的基类. CCTWeen(文件): Tween(类):控制flash里一个layer的动画. CCArmatur

CopyOnWriteArrayList实现原理及源码分析

CopyOnWriteArrayList是Java并发包中提供的一个并发容器,它是个线程安全且读操作无锁的ArrayList,写操作则通过创建底层数组的新副本来实现,是一种读写分离的并发策略,我们也可以称这种容器为"写时复制器",Java并发包中类似的容器还有CopyOnWriteSet.本文会对CopyOnWriteArrayList的实现原理及源码进行分析. 实现原理我们都知道,集合框架中的ArrayList是非线程安全的,Vector虽是线程安全的,但由于简单粗暴的锁同步机制,

ConcurrentHashMap源码阅读

1. 前言 HashMap是非线程安全的,在多线程访问时没有同步机制,并发场景下put操作可能导致同一数组下的链表形成闭环,get时候出现死循环,导致CPU利用率接近100%. HashTable是线程安全的,使用synchronized锁住整个table的方式来保证并发访问下的线程安全,但效率却比较低下.因为线程1调用HashTable的put同步方法时,线程2的put或get等方法则进入阻塞状态,所以竞争越激烈,效率越低. ConcurrentHashMap是支持高并发.高吞吐量的线程安全的

巴特西