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JSON Parsers 差异安全问题探索
前言 作者发现各类JSON解析器针对相同的JSON字符串解析结果存在差异，产生差异的原因为： JSON RFC标准本身存在不同版本，同时也有JSON5,HJSON等扩展标准，不同标准之间存在差异。 RFC标准定义中对某些技术细节采用开放性描述，导致具体实现存在差异。 已经发现可能导致安全问题的差异有以下5种： 重复键的优先级存在差异 字符截断和注释 JSON序列化怪癖 浮点数及整数表示 宽容解析与一次性bug 1.重复键的优先级存在差异 下面这个JSON字符串，根据官方文档的描述 下面是一个优先级差异导致安全问题的场景，Cart SERVICE执行订单校验逻辑，校验通过后转发至Payment SERVICE进行支付相关逻辑： ? 序列化怪癖 目前为止，我们讨论的都是解析JSON的问题，但几乎所有实现都支持JSON编码（也称作序列化），让我们看几个例子： 优先顺序差异：序列化 vs 反序列化 Java的JSON-iterator
1.3K20发布于 2021-03-25 - 来自专栏刷题笔记
7-5 字符串循环左移
点这里 7-5 字符串循环左移 输入一个字符串和一个非负整数N，要求将字符串循环左移N次。 输入格式： 输入在第1行中给出一个不超过100个字符长度的、以回车结束的非空字符串；第2行给出非负整数N。
1.1K20发布于 2019-11-08 - 来自专栏陶士涵的菜地
json_encode对中文和引号的处理差异研究
编码是有好处的 2.对单引号和双引号的处理是有差异的,并且受数组键值包裹字符串的引号影响 3.json_encode(array(),JSON_FORCE_OBJECT));输出空的对象 json_encode php var_dump(json_encode(array())); var_dump(json_encode(array(),JSON_FORCE_OBJECT)); var_dump(json_encode ,JSON_UNESCAPED_UNICODE|JSON_UNESCAPED_SLASHES)); var_dump(json_encode(array("name"=>"陶士涵","point"=>100 失败的问题: var_dump(json_last_error());//打印出错信息 var_dump($b); 0 JSON_ERROR_NONE 1 JSON_ERROR_DEPTH 2 JSON_ERROR_STATE_MISMATCH 3 JSON_ERROR_CTRL_CHAR 4 JSON_ERROR_SYNTAX 5 JSON_ERROR_UTF8 6 JSON_ERROR_RECURSION 7 JSON_ERROR_INF_OR_NAN
1.3K20发布于 2019-09-10 - 来自专栏freesan44
PTA 7-5 买地攻略 (25 分)
数码城市有土地出售。待售的土地被划分成若干块，每一块标有一个价格。这里假设每块土地只有两块相邻的土地，除了开头和结尾的两块是只有一块邻居的。每位客户可以购买多块连续相邻的土地。
20900发布于 2021-09-11 - 来自专栏刷题笔记
7-5 小字辈 (25 分)
点这里 7-5 小字辈 (25 分) 本题给定一个庞大家族的家谱，要请你给出最小一辈的名单。
89910发布于 2019-11-08 - 来自专栏做数据的二号姬
技术 | 提取JSON在不同数据库中处理语法的差异
原创内容 No.744 技术 | 提取JSON在不同数据库中处理语法的差异 自己mark一下提取JSON在不同数据库中处理语法的差异~ 最近又遇到了写SQL提取json中某一个key对应的信息的问题，顺便学习了一下不同数据库之间的语法差异补一下短板 首先我们假设这么一个案例数据在这里： CREATE TABLE users( id INT PRIMARY KEY, info JSON -- 或类似类型（如 JSONB、NVARCHAR） users; -- 简写 SELECT id, info->>'$.name' AS name FROM users; pgsql的写法是： SELECT id, info->'name' AS name_json , info->>'name' AS name_text FROM users; sqlserver的写法是： SELECT id, JSON_VALUE(info, '$.name') AS name FROM users; 如果json的格式假为 {"user": {"address": {"city": "Paris"}}}，提取paris的时候。
82500编辑于 2025-04-26 - 来自专栏freesan44
PTA 7-5 买地攻略 (25 分)
数码城市有土地出售。待售的土地被划分成若干块，每一块标有一个价格。这里假设每块土地只有两块相邻的土地，除了开头和结尾的两块是只有一块邻居的。每位客户可以购买多块连续相邻的土地。
32720编辑于 2021-12-06 - 来自专栏以终为始
7-5 堆中的路径 （25 分)
7-5 堆中的路径 （25 分) 将一系列给定数字插入一个初始为空的小顶堆H[]。随后对任意给定的下标i，打印从H[i]到根结点的路径。
22120编辑于 2023-03-09 - 来自专栏freesan44
PTA 7-5 实验室使用排期 (25 分)
受新冠疫情影响，当前大家的活动都必须注意保持充分的社交距离，国家实验室的使用也同样受到了严格的限制。假设规定任何一个时间点上，实验室内最多只能有 1 个人，且每个人都必须提前申请实验室的使用，只有申请被批准后才能进入。现给定一批第二天的实验室使用申请，你需要写个程序自动审批，使得能够被批准的申请数量最大化。
64600发布于 2021-09-10 - 来自专栏freesan44
PTA 7-5 实验室使用排期 (25 分)
受新冠疫情影响，当前大家的活动都必须注意保持充分的社交距离，国家实验室的使用也同样受到了严格的限制。假设规定任何一个时间点上，实验室内最多只能有 1 个人，且每个人都必须提前申请实验室的使用，只有申请被批准后才能进入。现给定一批第二天的实验室使用申请，你需要写个程序自动审批，使得能够被批准的申请数量最大化。
48710编辑于 2021-12-06 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-5 文件传输 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/102727502 7-5 文件传输 (25 分) 当两台计算机双向连通的时候，文件是可以在两台机器间传输的
43720发布于 2019-11-07 - 来自专栏freesan44
PTA 7-5 子串与子列 (25 分)
子串是一个字符串中连续的一部分，而子列是字符串中保持字符顺序的一个子集，可以连续也可以不连续。例如给定字符串 atpaaabpabtt，pabt是一个子串，而 pat 就是一个子列。
47340发布于 2021-09-10 - 来自专栏freesan44
PTA 7-5 子串与子列 (25 分)
子串是一个字符串中连续的一部分，而子列是字符串中保持字符顺序的一个子集，可以连续也可以不连续。例如给定字符串 atpaaabpabtt，pabt是一个子串，而 pat 就是一个子列。
40710编辑于 2021-12-06 - 来自专栏生信小驿站
差异分析①
duplicated(genes$ENTREZID),] x$genes <- genes x 数据预处理 从原始尺度转换 对于差异表达和相关分析，基因表达很少在原始计数水平上考虑，因为文库测序的深度更大会导致更高的计数 相反，通常的做法是将原始计数转换为可以解决这种库大小差异的规模。 在我们的分析中，CPM和log-CPM转换经常使用，尽管它们没有考虑RPKM和FPKM值所做的特征长度差异。 假设条件之间的异构体使用没有差异差异表达分析着眼于条件之间的基因表达变化，而不是比较多个基因的表达或得出绝对表达水平的结论。 换句话说，基因长度对于感兴趣的比较保持不变，任何观察到的差异都是条件变化的结果，而不是基因长度的变化。
1.1K10发布于 2018-08-27 - 来自专栏刷题笔记
【未完成】7-5 对称排序 (25 分)20分
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/101473181 7-5 对称排序 (25 分) 你供职于由一群丑星作为台柱子的信天翁马戏团
62320发布于 2019-11-08 - 来自专栏生信小驿站
差异分析②
该图以无监督的方式显示了样本之间的相似性和不相似性，以便人们可以了解在进行正式测试之前可以检测差异表达的程度。 如果样本以任何这些维度中的给定因子聚类，则表明该因子有助于表达差异，并且值得包括在线性建模中。另一方面，影响很小或没有影响的因素可能会被排除在下游分析之外。 虽然所有样本都是按照群组聚集的，但是观察到在基础和LP之间以及基线和ML在维度1上的最大转录差异。 差异表达分析 创建一个设计矩阵和对比 在这项研究中，我们感兴趣的是看到哪些基因在三种细胞群体之间的不同水平上表达。 在我们的分析中，假设基础数据是正态分布的，假设线性模型符合数据。 检查DE基因的数量 为了快速了解差异表达水平，可以在表格中总结显着上调和下调基因的数目。 显着性是使用默认设置为5％的调整后的p值截止值来定义的。
1.1K50发布于 2018-08-27 - 来自专栏生信小驿站
差异分析③
统计差异基因数目 tfit <- treat(vfit, lfc=1) dt <- decideTests(tfit) summary(dt) BasalvsLP BasalvsML LPvsML dt[,1:2], circle.col=c("turquoise", "salmon")) write.fit(tfit, dt, file="results.txt") #使用topTreat输出差异基因信息 差异基因可视化 为了总结目测所有基因的结果，可以使用plotMD函数生成显示来自线性模型的log-FC与平均对数-CPM值拟合的均值 - 差异图，其中突出显示差异表达的基因。
98930发布于 2018-08-27 - 来自专栏AI机器学习与深度学习算法
机器学习入门 7-5 高维数据映射为低维数据
我们此时有一个m行n列的样本矩阵X，此时的X样本矩阵代表有m个样本n个特征。通过前面的关于主成分的学习，此时假设我们已经求出针对X样本矩阵来说前k个主成分，每一个主成分对应的一个单位方向，用W矩阵来表示，此时的W矩阵为k行n列，代表前k个主成分，每一个主成分有n个元素。在上一小节提到主成分分析的本质就是从一组坐标系转移到另外一组新的坐标系的过程，而由于我们原来为n维坐标系，因此转换之后的坐标系也有n个维度，只不过对于转换后的坐标系来说，取出前k个更加重要的方向，因此W是k行n列的矩阵。
4K31发布于 2019-11-13 - 来自专栏刷题笔记
【2020HBU天梯赛训练】7-5 宇宙无敌大招呼
7-5 宇宙无敌大招呼 据说所有程序员学习的第一个程序都是在屏幕上输出一句“Hello World”，跟这个世界打个招呼。作为天梯赛中的程序员，你写的程序得高级一点，要能跟任意指定的星球打招呼。
82710发布于 2020-06-23 - 来自专栏刷题笔记
【2019秋PAT乙级真题】7-5 链表合并 (25 分)
本文链接：https://blog.csdn.net/shiliang97/article/details/100634522 7-5 链表合并 (25 分) 给定两个单链表 L1=a1→
44320发布于 2019-11-08
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