考题格式如下： 1.Burpsuit常用的功能是哪几个？ 截获代理– 让你审查修改浏览器和目标应用间的流量。 爬虫 – 抓取内容和功能 Web应用扫描器* –自动化检测多种类型的漏洞 Intruder – 提供强大的定制化攻击发掘漏洞 Repeater – 篡改并且重发请求 Sequencer –测试token的随机性 能够保存工作进度，以后再恢复 2.reverse_tcp 和 bind_tcp 的区别? 这两个其实是msf工具的不同payload reverse_tcp 攻击机设置一个端口（LPORT）和IP（LHOST），Payload在测试机执行连接攻击机IP的端口，这时如果在 攻击机监听该端口会发现测试机已经连接。 bind_tcp 网络安全是信息技术领域的重要组成部分，它涉及保护网络系统和数据免受未经授权的访问、攻击或破坏。这份名为"网络安全考题，面试题-含答案.pdf"的资料提供了丰富的网络安全相关问题和答案，涵盖了渗透测试、信息收集、漏洞扫描、漏洞利用、权限提升等多个方面。以下是对这些知识点的详细说明： 1. **Burp Suite** 是一款广泛使用的网络安全工具，主要用于测试Web应用程序的安全性。其主要功能包括： - 截获代理：通过拦截和修改HTTP/HTTPS流量，帮助安全专家分析和调试网络通信。 - 爬虫：自动遍历Web应用，发现页面和功能。 - Web应用扫描器：自动化检测各种漏洞，如SQL注入、XSS等。 - Intruder：用于执行自定义攻击，挖掘潜在漏洞。 - Repeater：允许用户手动篡改和重新发送请求，以测试不同场景。 - Sequencer：评估令牌的随机性，确保安全性。 2. **reverse_tcp 和 bind_tcp** 是Metasploit框架中的两种payload类型： - reverse_tcp：攻击机设定一个端口（LPORT）和IP（LHOST），Payload在测试机上运行后连接到攻击机的指定端口。这种模式通常更隐蔽，因为连接是从被控制设备发起的。 - bind_tcp：攻击机设定一个端口（LPORT），Payload在测试机上开启监听。攻击机主动连接到测试机的这个端口。bind_tcp在内网中使用较多，因为它不需要知道测试机的IP，但更容易被防火墙检测到。 3. **渗透测试的初始步骤**： - 信息收集：包括WHOIS查询、查找旁站和子域名、确定服务器信息、扫描端口和漏洞、检查目录结构和敏感文件、使用Google Hack技术等。 - 漏洞扫描：使用工具如AWVS、Nessus、AppScan、Xray等，结合手动测试进行SQL注入、XSS、CSRF、XXE、SSRF、文件包含、文件上传等漏洞检测。 - 漏洞利用：通过工具如sqlmap、Beef-XSS、Brup和文件上传漏洞来获取Webshell。 - 权限提升：如MySQL提权、Windows溢出提权和Linux内核漏洞提权（如脏牛漏洞）。 - 日志清理：清除活动痕迹，避免被追踪。 - 总结报告与修复建议：提供详细的漏洞分析报告，并给出修复漏洞和强化安全性的建议。 4. **学习和资源**： - 有许多在线平台和社区可以帮助学习网络安全，如Seebug、FreeBuf、吾爱破解、看雪论坛、阿里聚安全、PentesterLab、阿里云先知社区和四叶草安全等。 - 漏洞报告平台如奇安信补天、CNVD、教育漏洞平台、漏洞银行、Wooyun、漏洞盒子等。 - 网站服务器容器（中间件）包括IIS、Apache、Nginx、Lighttpd、Tomcat、Weblogic和Jboss等。 5. **技术实践**： - 使用NMAP进行网络扫描，确定服务器类型、版本和开放端口。 - 分析DNS记录、WHOIS信息、邮件反查等，以获取更多目标信息。 - 使用Google Hacking技术寻找特定信息，如PDF文件、中间件版本、弱口令等。 - 扫描网站目录结构，寻找后台、测试文件、备份等敏感信息。 这些知识点展示了网络安全专业人士在面试和实际工作中可能遇到的问题和解决方案，对于提升网络安全技能和防范威胁具有重要意义。

阿里巴巴网络工程师面试题附加答案，非常不错，可以参考

网络工程师面试题（附答案） 本文总结了网络工程师面试题的知识点，涵盖了路由协议、路由选择、路由表、距离矢量协议、链路状态算法、OSPF 协议、RIP 协议、静态路由配置等方面的知识。 1. 解决路由环问题的方法有水平分割、路由保持法、路由器重启、定义路由权的最大值等。 2. 路由协议通过执行一个算法来完成路由选择，可以是基于路径某单一特性计算，也可以基于路径多种属性。 3. 路由信息中不包含源地址、下一跳、目标网络、路由权值等信息。 4. 路由优先级与路由权值的计算可能是一致的，也可能基于路径某单一特性计算，或者基于路径多种属性。 5. IGP 的作用范围是自治系统内。 6. 距离矢量协议包括 RIP、BGP 等。 7. 矢量距离算法可能产生路由环路问题，靠传递路由信息来实现，路由信息的矢量表示法是（目标网络，metric）。 8. 如果一个内部网络对外的出口只有一个，那么最好配置缺省路由。 9. BGP 是在自治系统之间传播路由的协议。 10. 决定最佳路由的因素有路由的优先级、路由的 metric 值等。 11. 在 RIP 协议中，计算 metric 值的参数是路由跳数。 12. 路由协议存在路由自环问题，例如 RIP。 13. 链路状态算法是对网络拓扑结构的描述，不会产生自环路由。 14. 在 OSPF 同一区域内，每台路由器的 LSDB 都是相同的。 15. 在一个运行 OSPF 的自治系统之内，骨干区域自身必须是连通的，非骨干区域与骨干区域必须直接相连或逻辑上相连。 16. OSPF 协议支持基于接口的报文验证、到同一目的地址的多条等值路由等。 17. 禁止 RIP 协议的路由聚合功能的命令是 undo auto-summany。 18. 静态路由配置的正确命令是 ip route 129.1.0.0 255.255.0.0 10.0.0.2。 19. 不属于动态路由协议的是 ICMP。 20. 三种路由协议分别是 RIP、OSPF 和 IS-IS。 本文总结了网络工程师面试题的知识点，涵盖了路由协议、路由选择、路由表、距离矢量协议、链路状态算法、OSPF 协议、RIP 协议、静态路由配置等方面的知识，为网络工程师提供了必备的知识储备。

Vue.js 是一款流行的前端JavaScript框架，用于构建用户界面，尤其适用于单页应用程序（SPA）。Vue的核心特性之一是它的响应式系统，它使得数据模型的变化能够实时反映到视图上，反之亦然。以下是对Vue面试题中涉及的知识点的详细说明： 1. **Vue的基本原理**： - 当创建一个Vue实例时，Vue会遍历`data`对象中的所有属性，使用`Object.defineProperty`（在Vue 3中改为`proxy`）来拦截这些属性的读取和设置操作。 - 这些拦截器（getter和setter）使得Vue可以追踪依赖关系。当属性被访问或修改时，它会通知相关的观察者（watcher）。 - 每个组件实例都有一个watcher实例，它在渲染过程中记录属性依赖。当依赖发生变化时，watcher会重新计算，导致组件更新。 2. **双向数据绑定的原理**： - 双向数据绑定是通过数据劫持和发布-订阅者模式实现的。 - 使用`Object.defineProperty`（Vue 3中使用`proxy`）来监听数据对象的属性变化。 - `compile`阶段解析模板指令，将数据绑定到视图，并为每个指令绑定更新函数，添加数据变化的监听器。 - `Watcher`作为订阅者和观察者之间的桥梁，它在实例化时添加到属性的依赖管理器（dep）中，并拥有`update`方法。当数据变化时，watcher接收到通知，调用`update`方法更新视图。 3. **MVVM、MVC、MVP的区别**： - **MVC**（Model-View-Controller）模式将代码分为模型、视图和控制器三个部分。视图负责显示，模型存储数据，控制器处理用户交互并协调模型和视图。 - **MVP**（Model-View-Presenter）模式与MVC类似，但Presenter承担了更多的职责，它是视图和模型之间的中介，处理视图和模型之间的交互。 - **MVVM**（Model-View-ViewModel）模式中，ViewModel作为桥梁，监听Model变化并自动更新视图，同时也响应视图的用户操作来改变Model。Model和View之间的数据绑定是自动的，简化了开发者的工作。 4. **MVVM的优势**： - MVVM模式下，开发者无需手动操作DOM，只需关注数据的维护，提高了开发效率和代码可维护性。 - 数据驱动的特性使得Vue等MVVM框架在处理复杂交互和状态管理时更加得心应手。 在面试中，理解这些基本概念和原理是至关重要的，因为它们揭示了Vue.js如何有效地处理数据和用户界面的同步。同时，对于其他如MVC和MVP模式的理解，也展示了开发者对软件架构设计模式的广泛知识，这对于大型项目和团队协作是必不可少的。熟悉这些模式可以帮助开发者更好地选择和适应不同的项目需求。

内容概要：本文档《前端100道面试题及答案汇总.pdf》涵盖了HTML、CSS、JavaScript等多个前端知识领域的100道常见面试题及其详细答案。HTML部分介绍了HTML5的新特性、DOCTYPE的作用、HTML语义化、meta标签属性及作用、SVG图形嵌入等；CSS部分讲解了盒模型、BFC概念、Flex布局与Grid布局的区别、选择器优先级等内容；还涉及了一些实用技巧，如使用CSS绘制三角形等。; 适合人群：前端开发工程师，特别是准备面试或希望系统复习前端知识的从业者。; 使用场景及目标：①帮助求职者准备前端技术面试，掌握常见问题的答案；②为前端开发者提供系统复习资料，巩固基础知识；③深入理解前端核心技术，提升实际开发能力。; 其他说明：文档内容详实，涵盖面广，不仅有助于应对面试，更能加深对前端技术的理解。建议读者结合实际项目经验进行学习，以达到更好的效果。

数据结构是计算机科学中的核心概念，它涉及到数据的组织方式、存储结构以及对这些数据的操作。在面试中，数据结构的知识点经常被考察，以评估候选人的编程能力和问题解决能力。以下是对提供的面试题目的详细解释： 1. 栈和队列都是线性数据结构，它们的共同特点在于只允许在端点进行插入和删除操作。栈遵循“后进先出”（LIFO）原则，而队列遵循“先进先出”（FIFO）原则。 2. 栈可以采用线性存储结构（数组）和链表存储结构。线性存储结构中，栈顶操作较快，但需要预先知道大小；链表存储结构则不需要预估大小，但操作可能稍慢。 3. 栈具有后进先出的特性，这意味着最后入栈的元素最先出栈，这是栈的基本性质。 4. 链表不具有随机访问任一元素的特点，因为要访问链表中的某个元素，需要从头节点开始遍历。 5. 线性表在链式存储结构中，增加头结点是为了方便进行链表操作，如插入和删除，因为头结点总是已知的。 6. 循环链表的优点在于可以从链表中的任意节点开始访问整个链表，因为链表的尾部指针指向头节点，形成了循环。 7. 线性表的顺序存储结构适合随机访问，但插入和删除操作可能需要移动大量元素；链式存储结构则不需要预先分配连续空间，插入和删除更灵活。 8. 树是一种非线性数据结构，它的根节点只有一个，而子节点数量可以是零个、一个或多个。 9. 深度为5的满二叉树共有2^5 - 1 = 31个叶子节点。 10. 二叉树的形态多样性体现在其分支结构上，3个节点的二叉树有5种形态。 11. 算法是解题方案的准确而完整描述，它应该具有可行性、确定性、有穷性和足够的信息，但不应具有无穷性。 12. 算法的时间复杂度衡量了算法执行基本操作的次数，而空间复杂度则关注算法在执行过程中所需的存储空间。 13. 算法分析的目标是评估算法效率并寻找改进方法。算法的执行效率与数据的存储结构有关，而空间复杂度指的是算法在内存中占用的空间，不一定与程序中的指令数对应。 14. 数据结构的研究包括逻辑结构、存储结构和对数据的操作。逻辑结构独立于具体的计算机系统，而存储结构则是逻辑结构在计算机中的具体实现。 15. 栈具有记忆功能，因为它遵循后进先出的原则，新入栈的元素会覆盖之前的部分信息。 16. 递归算法常使用栈来保存中间状态，因为栈的特性适合处理函数调用的嵌套。 17. 共享存储空间的两个栈可以节省存储空间，并减少上溢发生的概率，因为两个栈的顶部可能会交替接近存储空间的中心，而不是各自向两端扩展。 18. 打印作业通常会被放入硬盘中的一个打印队列，等待打印机按先来先服务的方式处理。 19. 队列是一种先进先出的线性表，只允许在队尾插入元素，在队头删除元素。 这些知识点涵盖了数据结构的基础概念，如栈、队列、链表、树和二叉树，以及算法分析的关键要素，如时间复杂度和空间复杂度。掌握这些基础知识对于理解和解决实际编程问题至关重要。

根据给定的SQL题目及其答案，我们可以总结出一系列重要的SQL知识点和技巧，这些知识点对于学习SQL及准备面试都非常有帮助。 ### 1. 比较两个不同表中的记录 **知识点**: 子查询和连接操作是解决此类问题的关键技术。通过在两个不同的表中比较相同字段的数据来找出符合条件的记录。 **示例**: 在第一个问题中，我们通过子查询分别获取了“001”和“002”两门课程的成绩，并通过外部查询将这两组数据进行比较，找出成绩更高的学生学号。 ```sql select a.S# from (select S#, score from SC where C#='001') a, (select S#, score from SC where C#='002') b where a.score > b.score and a.S# = b.S#; ``` ### 2. 使用聚合函数与HAVING子句 **知识点**: AVG()函数用于计算平均值，GROUP BY子句用于对结果集进行分组，HAVING子句则用于过滤这些分组后的结果。 **示例**: 第二个问题展示了如何使用这些功能来找出平均成绩大于60分的学生。 ```sql select S#, avg(score) from sc group by S# having avg(score) > 60; ``` ### 3. 左连接与聚合函数结合使用 **知识点**: LEFT JOIN用于确保左侧表中的所有记录都会出现在结果集中，即使右侧表中没有匹配的记录。与聚合函数结合使用可以统计每位学生的选课数量和总成绩。 **示例**: 第三个问题中，我们使用LEFT JOIN连接学生表和成绩表，然后通过GROUP BY进行分组统计。 ```sql select Student.S#, Student.Sname, count(SC.C#), sum(score) from Student left join SC on Student.S# = SC.S# group by Student.S#, Sname ``` ### 4. 使用LIKE操作符进行模糊匹配 **知识点**: LIKE操作符允许我们在WHERE子句中使用通配符来搜索模糊匹配的字符串。 **示例**: 第四个问题中，我们利用LIKE '李%'来找出所有名字以“李”开头的老师。 ```sql select count(distinct(Tname)) from Teacher where Tname like '李%'; ``` ### 5. 使用NOT IN排除特定条件 **知识点**: NOT IN操作符可以帮助我们排除指定集合中的值，适用于查找不包含某些值的记录。 **示例**: 在第五个问题中，我们找出没有上过“叶平”老师课程的学生。 ```sql select Student.S#, Student.Sname from Student where S# not in (select distinct(SC.S#) from SC, Course, Teacher where SC.C# = Course.C# and Teacher.T# = Course.T# and Teacher.Tname = '叶平'); ``` ### 6. 存在性子查询的应用 **知识点**: EXISTS子句用于检查子查询的结果集是否为空，通常用于判断某个条件是否存在。 **示例**: 第六个问题展示了如何使用EXISTS来找出同时选修了“001”和“002”课程的学生。 ```sql select Student.S#, Student.Sname from Student, SC where Student.S# = SC.S# and SC.C# = '001' and exists (Select * from SC as SC_2 where SC_2.S# = SC.S# and SC_2.C# = '002'); ``` ### 7. 多表连接与子查询嵌套 **知识点**: 当需要从多个表中获取数据并进行复杂的逻辑判断时，可以使用多表连接配合子查询嵌套。 **示例**: 第七个问题中，我们通过多表连接以及嵌套子查询找出了学过“叶平”老师所有课程的学生。 ```sql select S#, Sname from Student where S# in (select S# from SC, Course, Teacher where SC.C# = Course.C# and Teacher.T# = Course.T# and Teacher.Tname = '叶平' group by S# having count(SC.C#) = (select count(C#) from Course, Teacher where Teacher.T# = Course.T# and Tname = '叶平')); ``` ### 8. 复杂的比较操作 **知识点**: 在某些情况下，需要在一个查询中同时比较多个条件下的记录，这通常涉及到子查询和嵌套查询的使用。 **示例**: 第八个问题中，我们使用子查询和嵌套查询来找出课程编号“002”的成绩比课程编号“001”低的所有学生。 ```sql Select S#, Sname from (select Student.S#, Student.Sname, score, (select score from SC SC_2 where SC_2.S# = Student.S# and SC_2.C# = '002') score2 from Student, SC where Student.S# = SC.S# and C# = '001') S_2 where score2 < score; ``` ### 9. 排除特定条件 **知识点**: NOT IN和NOT EXISTS是两种常用的排除特定条件的方法，它们在处理NULL值时有所不同。 **示例**: 第九个问题使用NOT IN来找出所有课程成绩小于60分的学生。 ```sql select S#, Sname from Student where S# not in (select Student.S# from Student, SC where S.S# = SC.S# and score > 60); ``` ### 10. 分组后的条件筛选 **知识点**: GROUP BY配合HAVING子句可以实现对分组后的数据进行进一步的筛选。 **示例**: 第十个问题中，我们使用GROUP BY和HAVING来找出没有学全所有课程的学生。 ```sql select Student.S#, Student.Sname from Student, SC where Student.S# = SC.S# group by Student.S#, Student.Sname having count(C#) < (select count(C#) from Course); ``` ### 11. 利用IN操作符简化查询 **知识点**: IN操作符可以用于匹配一组值中的任意一个，非常适合于简化查询语句。 **示例**: 第十一个问题中，我们使用IN操作符来找出与学号为“1001”的同学所学课程相同的其他同学。 ```sql select S#, Sname from Student, SC where Student.S# = SC.S# and C# in select C# from SC where S# = '1001'; ``` ### 12. 基于已知条件的扩展查询 **知识点**: 当已经知道某些条件时，可以通过扩展这些条件来进一步筛选数据。 **示例**: 第十二个问题中，我们基于已知的学号“001”同学的课程信息，找出所有学过他所学课程的其他同学。 ```sql select distinct SC.S#, Sname from Student, SC where Student.S# = SC.S# and C# in (select C# from SC where S# = '001'); ``` ### 13. 表更新操作 **知识点**: UPDATE语句用于修改表中的数据。通常需要指定哪些列被更新以及更新的条件是什么。 **示例**: 虽然题目只给出了前面的部分，但可以推测这里可能涉及到了对SC表进行某种更新操作。 通过以上分析，我们可以看到这些问题涵盖了SQL的基础知识到高级应用，包括连接操作、聚合函数、子查询、条件判断等多个方面。这些技能不仅对准备SQL面试非常有用，也是日常开发工作中不可或缺的能力。

Vue.js 前端面试题及答案解读 本文对2023前端vue面试题及答案进行了详细的解读，涵盖了Proxy的使用、slot的理解和使用场景、优化大数据渲染的思路等多个方面。 一、Proxy的使用 Proxy是Vue 3.0中引入的一种机制，可以创建对象的虚拟表征，并提供set、get和deleteProperty等处理器，这些处理器可以在访问或修改原始对象上的属性时进行拦截。Proxy的使用可以解决Vue 2中的问题，如Object.defineProperty会改变原始数据。 Proxy实现的响应式原理与Vue 2的实现原理相同，都是通过get收集依赖、Set、delete等触发依赖来实现响应式。Proxy也支持Map、Set、WeakMap和WeakSet等数据结构。 二、Slot的理解和使用场景 Slot是Web Components技术套件的一部分，是Web组件内的一个占位符。Slot可以在后期使用自定义标记语言填充，并且可以在组件模板中占好位置，当使用该组件标签时，组件标签里的内容就会自动填坑。 Slot的使用场景包括： * 通过插槽可以让用户可以拓展组件，并对其进行定制化处理。 * 在父组件中使用插槽可以获取这个组件在不同地方的少量修改，而不需要重写组件。 * Slot可以用来承载分发内容的出口。 三、优化大数据渲染的思路 在大型企业级项目中，渲染大量数据是非常常见的，这时需要采取不同的处理方式来避免卡顿的情况。优化大数据渲染的思路包括： * 采取分页的方式获取数据，避免渲染大量数据。 * 使用虚拟滚动方案，如vue-virtual-scroller，只渲染视界范围内的数据。 * 如果不需要更新，可以使用v-once方式只渲染一次。 * 通过v-memo可以缓存结果，结合v-for使用，避免数据变化时不必要的VNode创建。 * 采用懒加载方式，在用户需要的时候再加载数据。 四、Scoped样式穿透 Scoped样式可以避免组件间样式污染，但是有时我们需要修改组件中的某个样式，但 又不想去除scoped属性。解决方法包括： * 使用/deep/来穿透scoped样式。 * 使用>>>来穿透scoped样式。 本文对2023前端vue面试题及答案进行了详细的解读，涵盖了Proxy的使用、Slot的理解和使用场景、优化大数据渲染的思路等多个方面，旨在帮助读者更好地理解Vue.js前端技术。

大数据面试题V3.0完成了。共523道题，679页，46w+字，来源于牛客870+篇面经。 主要分为以下几部分： Hadoop面试题：100道 Zookeeper面试题：21道 Hive面试题：47道 Flume面试题：11道 Kafka面试题：59到 HBase面试题：36道 Spark面试题：97道 Flink面试题：40道 数仓面试题：25道 综合面试题：43道 数据库（MySQL）面试题：44道 面试题总结是一个长期工作，面试不停，这份面试题总结就不会停。以后会慢慢把Java相关的面试题、计算机网络等都加进来，其实这不仅仅是一份面试题，更是一份面试参考，让你熟悉面试题各种提问情况，当然，项目部分，就只能看自己了，毕竟每个人简历、实习、项目等都不一样。面试题总结是一个长期工作，面试不停，这份面试题总结就不会停。以后会慢慢把Java相关的面试题、计算机网络等都加进来，其实这不仅仅是一份面试题，更是一份面试参考，让你熟悉面试题各种提问情况，当然，项目部分，就只能看自己了，毕竟每个人简历、实习、项目等都不一样。面试题总结是一个长期工作，面试不停，这份面试题总结就不会停。

71道经典Android面试题和答案，重要知识点都包含了。