TK教主16年在腾讯内部的一个分享，讲述安全研究者的个人成长。虽然分享的内容是关于安全研究领域，但我相信对各个领域的学习成长是相同的。这里记录如下：个人成长确立个人方向，结合工作内容，找出对应短板该领域主要专家们的工作是否都了解？相关网络协议、文件格式是否熟悉？相关的技术和主要工具是否看过，用过？阅读知识学习过程的起点，不能止于阅读工具的每个参数每个菜单都要看、要试学习网络协议要实际抓包分析，学习文件格式要读代码实现学习老漏洞一定要调试，搞懂别人代码每一个字节的意义，之后要完全重写一个Exploit细节、细节、细节、刨根问底建立学习参考目标短期参考什么？比自己优秀的同龄人阅读他们的文章和其他工
0x00电子书「图解TCPIP(第5版）.pdf」https://www.aliyundrive.com/s/gF9tDM43deS点击链接保存，或者复制本段内容，打开「阿里云盘」APP，无需下载极速在线查看，视频原画倍速播放。0x01OSI参考模型物理层 比特流和电子信号直接的切换数据链路层 数据帧和比特流之间的转换（数据帧的生成与接受）网络层 负责寻址和路由选择传输层 可靠的传输，只在双方通信节点进行处理，不在路由上进行处理会话层 负责建立和断开通信连接（数据流动的逻辑通路）表示层 负责数据格式的转换，将设备固有的数据格式转换为网络标准格式应用层 针对特定应用的协议在每个分层上，在处理上一
同事天天说我卷，我没有。我只是在你们摸鱼的时候偷偷出去，见识了一下世面，结果发现面试官更卷.....下面是我最近个月面试整理的题目，可能会有遗漏，毕竟头发都快没了，你还能要求我有记忆力吗！不是说开局都先问底层的吗，我这一拳四个月的工夫，你怎么不接啊！图像、渲染流程图片是什么时候解码的，如何优化drawrect&layoutsubviews调用时机解释一下离屏渲染,什么场景下会出现?优化点在哪里?SDWebImage源码，如果保证图片只下载一次如何从磁盘快速显示图片，SDWebImage做了什么UIImage*image=[UIImageimageNamed:/imageWithContentO
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队列结构一.认识队列受限的线性结构:我们已经学习了一种受限的线性结构:栈结构.并且已经知道这种受限的数据结构对于解决某些特定问题,会有特别的效果.下面,我们再来学习另外一个受限的数据结构:队列.队列(Queue)，它是一种受限的线性表,先进先出(FIFOFirstlnFirstOut)受限之处在于它只允许在表的前端(front）进行删除操作而在表的后端(rear)进行插入操作生活中类似的队列结构生活中类似队列的场景就是非常多了比如在电影院,商场,甚至是厕所排队.优先排队的人,优先处理.(买票,结账,WC)二.队列的应用打印队列:有五份文档需要打印,这些文档会按照次序放入到打印队列中.打印机会依
队列结构一.认识队列受限的线性结构:我们已经学习了一种受限的线性结构:栈结构.并且已经知道这种受限的数据结构对于解决某些特定问题,会有特别的效果.下面,我们再来学习另外一个受限的数据结构:队列.队列(Queue)，它是一种受限的线性表,先进先出(FIFOFirstlnFirstOut)受限之处在于它只允许在表的前端(front）进行删除操作而在表的后端(rear)进行插入操作生活中类似的队列结构生活中类似队列的场景就是非常多了比如在电影院,商场,甚至是厕所排队.优先排队的人,优先处理.(买票,结账,WC)二.队列的应用打印队列:有五份文档需要打印,这些文档会按照次序放入到打印队列中.打印机会依
LLaMA最近开源，分别开源了7e9,1.3e10,3.3e10,6.5e10四个参数量的模型。但是这里有意思的是，他们管自己的模型称为smallermodels。Google推出了22B的ViT1.Efficient（PEFT）简要概括更高效，哪里慢就让它快起来让所有的方法更efficient一些。论文1：AIM论文：AIM:AdaptingImageModelsforEfficientVideoActionRecognition如何使用parameterefficientfine-tuning本篇是做视频动作识别（视频理解）摘要、介绍、相关工作、结论之前的视频理解的工作，粗略地可以被分为两
LLaMA最近开源，分别开源了7e9,1.3e10,3.3e10,6.5e10四个参数量的模型。但是这里有意思的是，他们管自己的模型称为smallermodels。Google推出了22B的ViT1.Efficient（PEFT）简要概括更高效，哪里慢就让它快起来让所有的方法更efficient一些。论文1：AIM论文：AIM:AdaptingImageModelsforEfficientVideoActionRecognition如何使用parameterefficientfine-tuning本篇是做视频动作识别（视频理解）摘要、介绍、相关工作、结论之前的视频理解的工作，粗略地可以被分为两
目录一、SQL与NoSQL二、数据库重要概念三、基本SQL语句1、基于库-CRUD1、1.创建库1、2.查看库1、3.编辑库1、4.切换库2、基于表-CRUD2、1.创建表2、2.查看表2、3.编辑表3、基于记录-CRUD3、1.插入记录3、2.查询记录3、3.编辑数据一、SQL与NoSQL 数据库服务端可以服务多种类型的客户端 客户端可以是自己开发的，也可以是python代码编写的，也可以是其他编程语言编写的SQL操作关系型数据的语言NoSQL操作非关系型数据的语言须知: 1、SQL有时又也指代关系型数据库 2、NoSQL有时候也指代非关系型数据库二、数据库重要概念 为了更方便的理
