【电梯网站源码下载】【java 接口源码】【dw简历源码】mapping源码分析
1.mimikatz源码分析-lsadump模块（注册表）
2.PostgreSQL 技术内幕（十七）：FDW 实现原理与源码解析
3.source-map原理及应用
4.PyTorch ResNet 使用与源码解析
5.Mybatis源码剖析（懒加载原理）
6.Spring MVC组件之HandlerMapping
mimikatz源码分析-lsadump模块（注册表）
mimikatz是码分一款内网渗透中的强大工具，本文将深入分析其lsadump模块中的码分sam部分，探索如何从注册表获取用户哈希。码分
首先，码分简要了解一下Windows注册表hive文件的码分结构。hive文件结构类似于PE文件，码分电梯网站源码下载包括文件头和多个节区，码分每个节区又有节区头和巢室。码分其中，码分巢箱由HBASE_BLOCK表示，码分巢室由BIN和CELL表示，码分整体结构被称为“储巢”。码分通过分析hive文件的码分结构图，可以更直观地理解其内部组织。码分
在解析过程中，码分需要关注的关键部分包括块的签名（regf）和节区的签名（hbin）。这些签名对于定位和解析注册表中的数据至关重要。
接下来，深入解析mimikatz的解析流程。在具备sam文件和system文件的情况下，主要分为以下步骤：获取注册表system的句柄、读取计算机名和解密密钥、获取注册表sam的句柄以及读取用户名和用户哈希。若无sam文件和system文件，mimikatz将直接通过官方API读取本地机器的注册表。
在mimikatz中，会定义几个关键结构体，包括用于标识操作的注册表对象和内容的结构体（PKULL_M_REGISTRY_HANDLE）以及注册表文件句柄结构体（HKULL_M_REGISTRY_HANDLE）。这些结构体包含了文件映射句柄、映射到调用进程地址空间的位置、巢箱的起始位置以及用于查找子键和子键值的键巢室。
在获取注册表“句柄”后，接下来的任务是获取计算机名和解密密钥。密钥位于HKLM\SYSTEM\ControlSet\Current\Control\LSA，通过查找键值，将其转换为四个字节的密钥数据。利用这个密钥数据，mimikatz能够解析出最终的java 接口源码密钥。
对于sam文件和system文件的操作，主要涉及文件映射到内存的过程，通过Windows API（CreateFileMapping和MapViewOfFile）实现。这些API使得mimikatz能够在不占用大量系统资源的情况下，方便地处理大文件。
在获取了注册表系统和sam的句柄后，mimikatz会进一步解析注册表以获取计算机名和密钥。对于密钥的获取，mimikatz通过遍历注册表项，定位到特定的键值，并通过转换宽字符为字节序列，最终组装出密钥数据。
接着，解析过程继续进行，获取用户名和用户哈希。在解析sam键时，mimikatz首先会获取SID，然后遍历HKLM\SAM\Domains\Account\Users，解析获取用户名及其对应的哈希。解析流程涉及多个步骤，包括定位samKey、获取用户名和用户哈希，以及使用samKey解密哈希数据。
对于samKey的获取，mimikatz需要解密加密的数据，使用syskey作为解密密钥。解密过程根据加密算法（rc4或aes）有所不同，但在最终阶段，mimikatz会调用系统函数对数据进行解密，从而获取用户哈希。
在完成用户哈希的解析后，mimikatz还提供了一个额外的功能：获取SupplementalCreds。这个功能可以解析并解密获取对应用户的SupplementalCredentials属性，包括明文密码及哈希值，为用户提供更全面的哈希信息。
综上所述，mimikatz通过解析注册表，dw简历源码实现了从系统中获取用户哈希的高效功能，为内网渗透提供了强大的工具支持。通过深入理解其解析流程和关键结构体的定义，可以更好地掌握如何利用mimikatz进行深入的安全分析和取证工作。
PostgreSQL 技术内幕（十七）：FDW 实现原理与源码解析
FDW，全称为Foreign Data Wrapper，是PostgreSQL提供的一种访问外部数据源的机制。它允许用户通过SQL语句访问和操作位于不同数据库系统或非数据库类数据源的外部数据，就像操作本地表一样。以下是从直播内容整理的关于FDW的使用详解、实现原理以及源码解析。 ### FDW使用详解 FDW在一定规模的系统中尤为重要，数据仓库往往需要访问外部数据来完成分析和计算。通过FDW，用户可以实现以下场景： 跨数据库查询：在PostgreSQL数据库中，用户可以直接请求和查询其他PostgreSQL实例，或访问MySQL、Oracle、DB2、SQL Server等主流数据库。 数据整合：从不同数据源整合数据，如REST API、文件系统、NoSQL数据库、流式系统等。 数据迁移：高效地将数据从旧系统迁移到新的PostgreSQL数据库中。 实时数据访问：访问外部实时更新的数据源。 PostgreSQL支持多种常见的FDW，能够直接访问包括远程PostgreSQL服务器、主流SQL数据库以及NoSQL数据库等多种外部数据源。### FDW实现原理
FDW的核心组件包括：1. **Foreign Data Wrapper (FDW)**：特定于各数据源的库，定义了如何建立与外部数据源的连接、执行查询及处理其他操作。例如，`postgres_fdw`用于连接其他PostgreSQL服务器，`mysql_fdw`专门连接MySQL数据库。
2. **Foreign Server**：本地PostgreSQL中定义的android 珍藏源码外部服务器对象，对应实际的远程或非本地数据存储实例。
3. **User Mapping**：为每个外部服务器设置的用户映射，明确哪些本地用户有权访问，并提供相应的认证信息。
4. **Foreign Table**：在本地数据库创建的表结构，作为外部数据源中表的映射。对这些外部表发起的SQL查询将被转换并传递给相应的FDW，在外部数据源上执行。
FDW的实现涉及PostgreSQL内核中的`FdwRoutine`结构体，它定义了外部数据操作的接口。接口函数包括扫描、修改、分析外部表等操作。### FDW源码解析
FDW支持多种数据类型，并以`Postgres_fdw`为例解析其源码。主要包括定义`FdwRoutine`、访问外部数据源、执行查询、插入、更新和删除操作的逻辑。 访问外部数据源：通过`postgresBeginForeignScan`阶段初始化并获取连接到远端数据源。 执行查询：进入`postgresIterateForeignScan`阶段，创建游标迭代器并从其中持续获取数据。 插入操作：通过`postgresBeginForeignInsert`、`postgresExecForeignInsert`和`postgresEndForeignInsert`阶段来执行插入操作。 更新/删除操作：遵循与插入操作相似的流程，包括`postgresBeginDirectModify`、`postgresIterateDirectModify`和相应的结束阶段。 对于更深入的技术细节，建议访问B站观看视频回放，以获取完整的FDW理解和应用指导。source-map原理及应用
源码映射（Source Map）是存放源代码与编译代码对应位置映射信息的文件，帮助开发者在生产环境中精确定位问题。当开启source-map编译后，构建工具生成的sourcemap文件可以在特定事件触发时，自动加载并重构代码回原始形态。
sourcemap文件由多个部分组成，pytorch源码1V3版本的文件包括文件名、源码根目录、变量名、源码文件、源码内容以及位置映射。映射数据使用VLQ编码进行压缩，以减小文件体积。
当页面运行时加载编译构建产物，特定事件如打开Chrome Devtool面板时，系统会根据源码映射加载相应Map文件，重构代码至原始形态。
sourcemap文件内容包括文件名、源码根目录、变量名、源码文件、源码内容以及位置映射。位置映射由VLQ编码表示，用于还原编译产物到源码位置。
Webpack提供多种设置源码映射的方式，包括通过配置项设置规则短语或使用插件深度定制生成逻辑。这些设置符合特定正则表达式，如source-map、eval-source-map、cheap-source-map等，分别对应不同的生成策略。
cheap-source-map和module-cheap-source-map在cheap场景下生效，允许根据loader联调处理结果或原始代码作为source。nosources-source-map则不包含源码内容，而inline-source-map将sourcemap编码为Base DataURL，直接追加到产物文件中。
通常，产物中需要携带`# sourceMappingURL=`指令以正确找到sourcemap文件。当使用hidden-source-map时，编译产物中不包含此指令。需要时，可手动加载sourcemap文件。
通过sourcemap文件，开发者可以上传至远端，根据报错信息定位源码出错位置，实现高效问题定位与调试。
PyTorch ResNet 使用与源码解析
在PyTorch中，我们可以通过torchvision.model库轻松使用预训练的图像分类模型，如ResNet。本文将重点讲解ResNet的使用和源码解析。模型介绍与ResNet应用
torchvision.model库提供了多种预训练模型，包括ResNet，其特点是层深度的残差网络。首先，我们需要加载预训练的模型参数: 模型加载代码: pythonmodel = torchvision.models.resnet(pretrained=True)
接着，将模型放置到GPU上，并设置为评估模式: GPU和评估模式设置: pythonmodel = model.to(device='cuda')
model.eval()
Inference流程
在进行预测时，主要步骤包括数据预处理和网络前向传播: 关键代码: pythonwith torch.no_grad():
output = model(input_data)
残差连接详解
ResNet的核心是残差块，包含两个路径：一个是拟合残差的路径（称为残差路径），另一个是恒等映射（称为shortcut）。通过element-wise addition将两者连接: 残差块结构: 1. 残差路径: [公式] 2. 短路路径: [公式] (通常为identity mapping)网络结构与变种
ResNet有不同深度的变种，如ResNet、ResNet、ResNet等，网络结构根据层数和块的数量有所不同: 不同ResNet的结构图: ...源码分析
构造函数中，例如ResNet的构造过程是通过_resnet()方法逐步构建网络，涉及BasicBlock或Bottleneck的使用: ResNet构造函数: ... 源码的深入解析包括forward()方法的执行流程，以及_make_layer()方法定义网络层: forward()方法和_make_layer()方法: ...图解示例
ResNet和ResNet的不同层结构，如layer1的升维与shortcut处理: ResNet和ResNet的图解: ... 希望这些内容对理解ResNet在PyTorch中的应用有所帮助。如果你从中受益，别忘了分享或支持作者继续创作。Mybatis源码剖析（懒加载原理）
懒加载，即按需加载，旨在优化查询性能。以一个包含订单列表的User对象为例，当仅获取用户信息时，若启用懒加载模式，执行SQL不会查询订单列表。需获取订单列表时，才会发起数据库查询。实现方式包括在核心配置文件中设置或在相关映射文件中通过fetchType属性配置懒加载策略。
懒加载的配置如何加载到项目中呢？首先，这些配置保存在全局Configuration对象中，通常在解析核心配置文件的代码中实现。在settingsElement方法中，懒加载配置被保存在lazyLoadingEnabled属性中。对于resultMap标签中collection | association的fetchType属性，其配置通过解析mappers标签下的resultMap标签实现，最终调用buildResultMappingFromContext方法处理子标签。该方法结合全局配置判断是否需要执行懒加载。
懒加载的实现原理涉及动态代理。当调用代理对象的延迟加载属性方法时，如访问a.getB().getName()，代理对象会调用拦截器方法。若发现需要延迟加载，代理对象会单独发送SQL查询关联对象，加载数据后设置属性值，完成方法调用。简而言之，懒加载通过动态代理实现，拦截指定方法并执行数据加载。
深入剖析懒加载源码，会发现它涉及查询和数据处理的多步操作。查询完成后，结果集处理、列值获取、判断是否进行懒加载等步骤共同构建懒加载机制。动态代理在访问对象属性时触发，最终通过Javassist库创建代理对象，实现懒加载逻辑。当访问如userList2.get(0).getOrderList()时，若满足条件，代理对象会调用懒加载查询方法获取数据。判断懒加载条件的关键在于结果集处理阶段，通过访问映射关系和查询映射值来确定是否执行后续懒加载查询。
综上所述，Mybatis的懒加载机制通过动态代理和结果集处理实现，旨在优化性能，按需加载数据，提高查询效率。通过核心配置和映射文件中的配置，懒加载逻辑被加载到项目中，为开发者提供灵活的加载策略。
Spring MVC组件之HandlerMapping
HandlerMapping组件在Spring MVC中扮演着关键角色，它负责解析每个请求，并找到相应的处理器（Handler）进行处理。Handler通常指的是Controller控制器中的某个方法。
HandlerMapping组件执行两大核心任务：一是组件初始化时，将请求与对应的处理器进行注册，即在映射表中以键值对形式存储请求和处理器；二是解析请求，从映射表中查找相应的处理器。
HandlerMapping接口在Spring的源码中定义，其主要实现类分属两个系列：AbstractHandlerMethodMapping与AbstractUrlHandlerMapping。AbstractHandlerMethodMapping实现了HandlerMapping接口，而AbstractUrlHandlerMapping实现了MatchableHandlerMapping接口。
AbstractHandlerMapping是一个基础抽象类，其核心在于模板设计模式，允许子类覆盖特定方法实现业务逻辑。AbstractHandlerMapping继承自WebApplicationObjectSupport类，负责初始化上下文时，处理拦截器。
AbstractHandlerMethodMapping继承自AbstractHandlerMapping，实现InitializingBean接口，确保在实例化时，自动完成注册工作。其初始化注册逻辑主要在afterPropertiesSet方法中，通过循环遍历所有Bean，筛选出符合@Controller和@RequestMapping注解的处理器进行注册。
RequestMappingInfoHandlerMapping类重写getMatchingMapping方法，根据请求返回匹配的RequestMappingInfo对象，Spring MVC则据此获取对应的Handler。
RequestMappingHandlerMapping重写父类的afterPropertiesSet、isHandler和getMappingForMethod方法，分别负责初始化、过滤处理器以及创建RequestMappingInfo对象，用于请求与Handler映射。
AbstractUrlHandlerMapping系列专注于url与Handler之间的映射关系，首先存储映射，再通过url获取对应的处理器。AbstractUrlHandlerMapping实现MatchableHandlerMapping接口，包含match方法用于匹配。
HandlerMap的注册与查找逻辑在AbstractUrlHandlerMapping中实现，包括url与Handler的注册以及根据url查找对应Handler。lookupHandler方法通过url直接或使用PathPattern进行模式匹配，获取Handler并完成注册和校验。
BeanNameUrlHandlerMapping与SimpleUrlHandlerMapping分别通过Bean名称和Properties配置文件进行url与Handler的注册，简化了映射配置。
综上所述，HandlerMapping组件在Spring MVC架构中发挥着核心作用，通过高效地解析请求并匹配相应的处理器，保证了应用的响应速度与灵活性。
还在用BeanUtils拷贝对象？MapStruct才是王者!附源码
MapStruct 是一个强大的 Java 代码生成工具，专用于简化 JavaBean 类型之间的映射实现，尤其在多层应用中实体类与数据传输对象（DTO）之间映射的场景中发挥巨大优势。与传统的手工实现映射相比，MapStruct 通过生成高性能且易于理解的映射代码，显著提高了开发效率，降低了错误率。 MapStruct 的核心特点包括： 自动代码生成：MapStruct 作为编译器插件，在编译时自动为映射接口生成映射代码，实现对象属性的快速映射。 性能优化：生成的映射代码基于普通方法调用，高效且类型安全，支持快速开发和错误检查。 约定优于配置：默认提供了丰富的映射规则，减少配置复杂性，但允许用户自定义实现特殊映射行为。 以下是 MapStruct 的基本使用流程： 引入依赖：确保在项目中正确配置 MapStruct 与 Lombok 的版本兼容性。 定义实体类和 DTO 类：创建需要映射的对象。 创建映射接口：定义映射方法，约定映射规则。 生成映射代码：编译项目，MapStruct 会自动生成实现类，包含所有定义的映射逻辑。 使用映射接口：在客户端代码中注入映射接口，调用映射方法完成对象间的转换。 除了基础用法，MapStruct 还提供了更高级的特性： @Mapper 注解：用于标记映射接口，激活代码生成。 @Mapping 属性：用于配置映射规则，支持多种映射策略，如通过源属性、表达式或常量。 @Mappings、@MappingTarget 等注解：支持更复杂、动态的映射逻辑，如更新已有对象的属性。 扩展功能：如支持多个对象映射至单个对象等高级用法。 MapStruct 与传统拷贝方法的对比显示，它在处理大数据量时具有显著的性能优势。在性能测试中，MapStruct 的表现优于其他常见拷贝工具，如 Apache BeanUtils、cglib 等。在实际应用中，选择 MapStruct 作为对象映射工具，尤其在需要处理大量数据时，能够显著提升系统性能，优化资源利用。