0x00：介绍利用手法的背景：houseofstorm是一种结合了unsortedbinattack和Largebinattack的攻击技术，其基本原理和Largebinattack类似。但不同的是，Largebinattack只可以在任意地址写入堆地址，而houseofstorm则可以导致任意地址分配chunk，也就是说可以造成任意地址写的后果，危害性大。不过，houseofstorm虽然危害大，但其利用条件也是十分苛刻的。该利用手法适用于glibc2.28及以下的版本，因为unsortedbinattack在glibc2.29中已失效。 利用条件：1.需要unsortedbin中的bk指针
一、题目大意标签:动态规划https://leetcode.cn/problems/house-robber你是一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有一定的现金，影响你偷窃的唯一制约因素就是相邻的房屋装有相互连通的防盗系统，如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入，系统会自动报警。给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组，计算你不触动警报装置的情况下，一夜之内能够偷窃到的最高金额。示例1：输入：[1,2,3,1]输出：4解释：偷窃1号房屋(金额=1)，然后偷窃3号房屋(金额=3)。 偷窃到的最高金额=1+3=4。示例2：输入：[2,7,9,3,1]输出：12解释：偷窃1号房屋(金额
一、题目大意标签:动态规划https://leetcode.cn/problems/house-robber你是一个专业的小偷，计划偷窃沿街的房屋。每间房内都藏有一定的现金，影响你偷窃的唯一制约因素就是相邻的房屋装有相互连通的防盗系统，如果两间相邻的房屋在同一晚上被小偷闯入，系统会自动报警。给定一个代表每个房屋存放金额的非负整数数组，计算你不触动警报装置的情况下，一夜之内能够偷窃到的最高金额。示例1：输入：[1,2,3,1]输出：4解释：偷窃1号房屋(金额=1)，然后偷窃3号房屋(金额=3)。 偷窃到的最高金额=1+3=4。示例2：输入：[2,7,9,3,1]输出：12解释：偷窃1号房屋(金额
一.需求分析本文主题：基于Pandas的数据预处理技术本次任务共分为16个任务，将其分为前七个任务和后11个任务，本文探讨其前七个任务。本次实验内容：本次实验以california_housing加州房价数据集为例，下载数据集查看数据集的描述、特征及目标数据名称、数据条数、特征数量将数据读入pandas的DataFrame并转存到csv文件查看数据集各个特征的类型以及是否有空值对数据集做中心化度量：计算各个特征的中位数和均值，分析中位数和均值情况对数据集做离散化度量：对第一个特征（收入中位数）画盒图（箱线图），检查孤立点（离群点）并进行分析【选做】对所有特征画盒图（箱线图），检查孤立点（离群点
一.需求分析本文主题：基于Pandas的数据预处理技术本次任务共分为16个任务，将其分为前七个任务和后11个任务，本文探讨其前七个任务。本次实验内容：本次实验以california_housing加州房价数据集为例，下载数据集查看数据集的描述、特征及目标数据名称、数据条数、特征数量将数据读入pandas的DataFrame并转存到csv文件查看数据集各个特征的类型以及是否有空值对数据集做中心化度量：计算各个特征的中位数和均值，分析中位数和均值情况对数据集做离散化度量：对第一个特征（收入中位数）画盒图（箱线图），检查孤立点（离群点）并进行分析【选做】对所有特征画盒图（箱线图），检查孤立点（离群点
