Java实现:LeetCode负二进制数相加

iOS逆向实战:绕过SSL Pinning抓取ChatGPT设备令牌 在移动应用安全与网络协议分析领域,中间人攻击是一种核心的流量拦截与分析技术。其原理是在客户端与服务器之间插入一个代理节点,通过伪造数字证书来解密和窥探HTTPS加密流量。这项技术的工程价值在于,它使开发者能够调试API、分析通信协议以及实现自动化集成。然而,许多高安全要求的应用(如金融、社交类App)会采用SSL Pinning(证书绑定)技术来抵御此类攻击,这为逆向工程带来了挑战。本文聚焦于一个具体的应用场景:如何针对启用了SSL Pinning的ChatGPT iOS客户端,通过特定的工具链(如Trol 阅读详情
  • 题目:
  • 代码:
  • public class text4 {
        public static void main(String[] args) {
            int[] arr1={1};
            int[] arr2={1};
            int[] arr = addNegabinary(arr1, arr2);
            for (int i=0;i<arr.length;i++){
                System.out.print(arr[i]+" ");
            }
    
        }
    
        public static int[] addNegabinary(int[] arr1, int[] arr2) {
            //始终让数组 arr1 的长度大于 arr2
            if(arr2.length > arr1.length) {
                int[] temp = arr1;
                arr1 = arr2;
                arr2 = temp;
            }
    
            int temp,i,j;
            //从每个数组的末尾元素开始
            for(i = arr1.length - 1, j = arr2.length - 1; j > -1; j--, i--) {
                //对应位置的元素+1
                temp = arr1[i] + arr2[j];
                if(temp == 2) {
                    arr1[i] = 0;
                    if(i > 0 && arr1[i - 1] == 1) {
                        arr1[i - 1] = 0;
                        continue;
                    } else if(j > 0 && arr2[j - 1] == 1) {
                        arr2[j - 1] = 0;
                        continue;
                    }
                    temp = arr1.length - i;
                    arr1 = addOne(arr1, i - 1);
                    i = arr1.length - temp;
                    arr1 = addOne(arr1, i - 2);
                    i = arr1.length - temp;
                } else if(temp == 1) {
                    arr1[i] = 1;
                }
            }
            i = 0;
            while(i < arr1.length) {
                if(arr1[i++] != 0) {
                    break;
                }
            }
            //copyOfRange(): 将指定数组的指定范围复制到新数组中
            return Arrays.copyOfRange(arr1, i - 1, arr1.length);
        }
    
        private static int[] addOne(int[] arr, int index) {
            if(index < 0) {
                int[] result = new int[arr.length + 1];
                //arraycopy(): 将指定源数组中的数组从指定位置复制到目标数组的指定位置
                System.arraycopy(arr, 0, result, 1, arr.length);
                result[0] = 1;
                return result;
            }
    
            if(arr[index] == 0) {
                arr[index] = 1;
            } else {
                arr[index] = 0;
                if(index > 0 && arr[index - 1] == 1) {
                    arr[index - 1] = 0;
                    return arr;
                }
                int temp = arr.length - index;
                arr = addOne(arr, index - 1);
                index = arr.length - temp;
                arr = addOne(arr, index - 2);
            }
            return arr;
        }
    }
    
  • 结果:
手把手教你YOLOv8/YOLOv11分割训练自己数据集和推理,并教你使用Labelme工具标注数据(附分割网络结构图) YOLOv8-seg 和 YOLOv11-seg 都是一种高效实例分割算法,实例分割模型的输出是一组勾勒出图像中每个物体的遮罩或轮廓,以及每个物体的类标签和置信度分数。当你不仅需要知道物体在图像中的位置,还需要知道它们的具体形状时,实例分割就非常有用了,功能非常强大,可以应对各种视觉任务。 YOLOv11-seg 则在 YOLOv8-seg 基础上进一步魔改了模型架构,相对分割速度可能更快,其他指标性能有待测试。实例分割可以用于自动驾驶、医疗图像处理、智能农业监控等领域。 阅读详情

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