如果你只需要对英文文本的每个字节进行数据处理,则无需考虑有符号数和无符号数的转换问题: 但如果你需要对含有中文的文本进行字节处理,则可能需要考虑有无符号数的转换问题. 以下代码均为Java代码. 1.有符号byte 转 无符号int: byte b= -120; int a= bytes & 0xff; 2.无符号int 转 有符号byte: int a= 300; byte b= (byte)a; 3.BigInteger 转 有符号byte BigInteger b= new BigInte

旧代码 public static void main(String[] args) { SecureRandom random = new SecureRandom(); byte[] key = new byte[16]; random.nextBytes(key); BigInteger bigInteger = new BigInteger(key); System.out.println("old:" + Arrays.toString(key)); System.out.p

三月十三号下午: html的<input>的三个属性pattern(限定用户的输入格式)与placeholder(显示的)与required(不能为空) 代码案例: pattern与placeholder搭配使用:<input type="text" name="country_code" placeholder="aaa"pattern="[A-z]{3}"title="三个字母"/&g

BigInteger abs()  返回大整数的绝对值BigInteger add(BigInteger val) 返回两个大整数的和BigInteger and(BigInteger val)  返回两个大整数的按位与的结果BigInteger andNot(BigInteger val) 返回两个大整数与非的结果BigInteger divide(BigInteger val)  返回两个大整数的商double doubleValue()   返回大整数的double类型的值float fl

    BigInteger和BigDecimal都是Java针对大数提供的类 超出了java的表示范围   属性简介 借助于signum和mag 来实现数据的符号位和实际数据的保存 final int signum 保存BigInteger的符号 负数 -1 0 0 正数 1   final int[] mag;保存数字的数据字节序为大端模式,大端模式就是低地址存储高位   数组的第一个元素必须是非0的,也就是如果有前导零将会被移除 这样可以保证每个数都有一个唯一的表示形式 这种要求下 Big

我们都知道在java里边long算是存储长度比较大的了,但是如果有很大的数我们应该怎么处理呢,不用怕,java还为我们准备了一个BigInteger的类,那么这个类到底能存储多大的数呢,这个一时还真不好想,要取决于你计算机的内存大小,意味着我们的内存越大,这个类存储的位数就越大.接下来我们来看看BigInteger这个类. BigInteger继承了Number类并且实现了Serializable , Comparable < BigInteger >接口 首先来看他的构造函数 这个类与之对应

中断是处理器一个非常重要的工作机制.第9章是讲中断在实模式下如何工作,第17章是讲中断在保护模式下如何工作. ★PART1:外部硬件中断 外部硬件中断是通过两个信号线引入处理器内部的,这两条线分别叫NMI和INTR.处理器正在运行的时候会收到各种各样的中断,有些中断必须被处理,这就叫非屏蔽中断:有一些中断的处理优先级没有那么高,并且可以屏蔽,这就叫可屏蔽中断 1. 非屏蔽中断(Non Maskable Interrupt,NMI) 一旦处理器接受到NMI,说明处理器遇到了严重事件,这个时候必须无

本文主要是从HBase应用程序设计与开发的角度,总结几种常用的性能优化方法.有关HBase系统配置级别的优化,这里涉及的不多,这部分可以参考:淘宝Ken Wu同学的博客. 1. 表的设计 1.1 Pre-Creating Regions 默认情况下,在创建HBase表的时候会自动创建一个region分区,当导入数据的时候,所有的HBase客户端都向这一个region写数据,直到这个region足够大了才进行切分.一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的regions,这样当数据写入H

今天用base64编码传输json串,android端那边始终看不到图片! 首先发现android端接收的json串长度不一致,仔细研究发现android端接收到的json数据里把服务器数据里的"/"和"+"过滤掉了. 查看资料发现,之前使用:new BASE64Encoder().encode(bytes)来转byte[]. 跨平台传输base64编码数据需使用:Base64.encodeBase64URLSafeString(bytes)(方法含义:将二进制数据

Kryo是一个快速有效的对象图序列化Java库.它的目标是快速.高效.易使用.该项目适用于对象持久化到文件或数据库中或通过网络传输.Kryo还可以自动实现深浅的拷贝/克隆. 就是直接复制一个对象对象到另一个对象,而不是对象转换为字节然后转化为对象. 目前已经被用在下列项目中: KryoNet (NIO networking) Twitter's Scalding (Scala API for Cascading) Twitter's Chill (Kryo serializers for

import java.math.BigInteger; import org.apache.commons.codec.DecoderException; import org.apache.commons.codec.binary.Hex; import org.apache.commons.logging.Log; import org.apache.commons.logging.LogFactory; /** * Codec工具类 * Integer.toHexString(),Lon

本文主要是从HBase应用程序设计与开发的角度,总结几种常用的性能优化方法.有关HBase系统配置级别的优化,这里涉及的不多,这部分可以参考:淘宝Ken Wu同学的博客. 1. 表的设计 1.1 Pre-Creating Regions 默认情况下,在创建HBase表的时候会自动创建一个region分区,当导入数据的时候,所有的HBase客户端都向这一个region写数据,直到这个region足够大了才进行切分.一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的regions,这样当数据写入H

import java.io.ByteArrayInputStream; import java.io.ByteArrayOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.ObjectInputStream; import java.io.ObjectOutputStream; import java.io.Serializable; import java.math.BigInteger; import java.text.Par

0x00 背景 大多数的web开发者都会遇到设计用户账号系统的需求.账号系统最重要的一个方面就是如何保护用户的密码.一些大公司的用户数据库泄露事件也时有发生,所以我们必须采取一些措施来保护用户的密码,即使网站被攻破的情况下也不会造成较大的危害.保护密码最好的的方式就是使用带盐的密码hash(salted password hashing).对密码进行hash操作是一件很简单的事情,但是很多人都犯了错.接下来我希望可以详细的阐述如何恰当的对密码进行hash,以及为什么要这样做. 0x01 重要提醒

首先,我们来看一个例子: byte[] b=new byte[]{2,9,43}; String ss=new String(b,"utf-8"); byte[] b1=ss.getbytes(); 这种情况下,b和b1字节数组是相同的. 那下面这种情况呢? byte[] b=new byte[]{-2,-9,43}; String ss=new String(b,"utf-8"); byte[] b1=ss.getbytes(); 打印出来的ss是一堆我们看不懂的

主要用于明文密码加密字符串存入数据库.由棱镜门思考.目前大部分企业中都是明文密码.一旦被攻破.危害非常大.现在主流加密技术是MD5加密.不过MD5的存在小概率碰撞(根据密码学的定义,如果内容不同的明文,通过散列算法得出的结果(密码学称为信息摘要)相同,就称为发生了“碰撞”.).如何生成md5碰撞的算法论文http://www.infosec.sdu.edu.cn/paper/md5-attack.pdf.一些黑客破获密码的方法是一种被称为“跑字典”的方法.有两种方法得到字典,一种是日常搜集的用做

本文主要是从HBase应用程序设计与开发的角度,总结几种常用的性能优化方法.有关HBase系统配置级别的优化,可参考:淘宝Ken Wu同学的博客. 下面是本文总结的第一部分内容:表的设计相关的优化方法. 1. 表的设计 1.1 Pre-Creating Regions 默认情况下,在创建HBase表的时候会自动创建一个region分区,当导入数据的时候,所有的HBase客户端都向这一个region写数据, 直到这个region足够大了才进行切分.一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空

新年新气象,也希望新年可以挣大钱.不管今年年底会不会跟去年一样,满怀抱负却又壮志未酬.(不过没事,我已为各位卜上一卦,卦象显示各位都能挣钱...).已经上班两天了,公司大部分人还在休假,而我早已上班,估计今年我就是加班狗的命.(不说了,要坚强...) 以上扯淡已毕,下面言归正传. 这次的.NET加密解析系列中,前面已经讲解了散列加密.对称加密.数字签名三种加密方式,在这篇博文种,将会主要讲解非对称加密的原理,以及非对称加密在.NET种的应用. 一.非对称加密概述: 前面讲解过对称加密,对称加密中

hbase性能优化总结 1. 表的设计 1.1 Pre-Creating Regions 默认情况下,在创建HBase表的时候会自动创建一个region分区,当导入数据的时候,所有的HBase客户端都向这一个region写数据,直到这个region足够大了才进行切分.一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的regions,这样当数据写入HBase时,会按照region分区情况,在集群内做数据的负载均衡. 有关预分区,详情参见:Table Creation: Pre-Creating

1. 表的设计 1.1 Pre-Creating Regions 默认情况下,在创建HBase表的时候会自动创建一个region分区,当导入数据的时候,所有的HBase客户端都向这一个region写数据,直到这 个region足够大了才进行切分.一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的regions,这样当数据写入HBase时,会按照 region分区情况,在集群内做数据的负载均衡. 预分区的一个例子: public static boolean createTable(HBaseA

一.前述 HBase优化能够让我们对调优有一定的理解,当然企业并不是所有的优化全都用,优化还要根据业务具体实施. 二.具体优化 1.表的设计  1.1 预分区 默认情况下,在创建HBase表的时候会自动创建一个region分区,当导入数据的时候,所有的HBase客户端都向这一个region写数据,直到这个region足够大了才进行切分.一种可以加快批量写入速度的方法是通过预先创建一些空的regions,这样当数据写入HBase时,会按照region分区情况,在集群内做数据的负载均衡. publi