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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。 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 Content-Type: application/json { "orderId": 10, "paymentInfo": { //... }, "shippingInfo data = request.get_json(force=True) # 1b: Validate constraints using jsonschema: id: 0 <= x <= 10 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 - 来自专栏林德熙的博客
win10 uwp json
本文讲的是关于在uwp使用json的简单使用，json应用很多，因为我只是写简单使用，说的东西可能不对或者不符合每个人的预期。 json，想要把它变为我们C艹艹可以用的，我们需要先对json的类进行转换，其实很简单，我们在复制一段json 不需要我们对这json转换为类，如果需要手动写很容易写错。 我们复制完一段json，然后点击粘贴，就好了，自动生成对应的类，不过类的命名有些奇怪。 如果觉得我做的简单，想要使用微软的Windows.Data.Json ，其实使用Newtosoft的才好 如果使用Windows.Data.Json，那么需要这样写 JsonArray root = JsonValue.Parse ---- 本文会经常更新，请阅读原文： https://lindexi.gitee.io/lindexi/post/win10-uwp-json.html ，以避免陈旧错误知识的误导
75410发布于 2018-09-19 - 来自专栏林德熙的博客
win10 uwp json
本文讲的是关于在uwp使用json的简单使用，json应用很多，因为我只是写简单使用，说的东西可能不对或者不符合每个人的预期。 json，想要把它变为我们C艹艹可以用的，我们需要先对json的类进行转换，其实很简单，我们在复制一段json 不需要我们对这json转换为类，如果需要手动写很容易写错。 我们复制完一段json，然后点击粘贴，就好了，自动生成对应的类，不过类的命名有些奇怪。 如果觉得我做的简单，想要使用微软的Windows.Data.Json ，其实使用Newtosoft的才好 如果使用Windows.Data.Json，那么需要这样写 JsonArray root = JsonValue.Parse 会遇到一些属性我们不要的，那么如何json忽略属性，其实很简单，在Newtosoft可以在属性加[JsonIgnore]，因为这些比较乱，所以也不打算在这里说。
46010编辑于 2022-08-04 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
ATAC-seq分析：差异分析（10）
在这里，我们使用与 ChIPseq 相同的方法来推导差异的一致峰。我们在所有样本中取峰并将它们减少为一组非冗余峰。然后我们可以在每个样本上创建这些峰存在/不存在的矩阵。 差异计数我们现在确定出现非冗余峰的样本数量。在这里，我们将 rowSums() 函数与我们的出现矩阵一起使用，并选择出现在至少 2 个样本中的那些样本。 图片library(TxDb.Mmusculus.UCSC.mm10.knownGene)toOverLap <- promoters(TxDb.Mmusculus.UCSC.mm10.knownGene 差异注释在最后一部分，我们可以将我们的差异 ATACseq 区域注释到基因，然后使用基因信息来测试 GO 集的富集。 anno_KidneyMinusHindbrain <- annotatePeak(KidneyMinusHindbrain, TxDb = TxDb.Mmusculus.UCSC.mm10.knownGene
1.1K20编辑于 2023-01-27 - 来自专栏数据科学（冷冻工厂）
ATAC-seq分析：差异分析（10）
差异计数 我们现在确定出现非冗余峰的样本数量。在这里，我们将 rowSums() 函数与我们的出现矩阵一起使用，并选择出现在至少 2 个样本中的那些样本。 在此示例中，我们将查看后脑样本和肾脏样本之间的差异。我们在这里返回一个 GRanges 对象，以允许我们执行更多的 GenomicRanges 操作。 library(TxDb.Mmusculus.UCSC.mm10.knownGene) toOverLap <- promoters(TxDb.Mmusculus.UCSC.mm10.knownGene 差异注释 在最后一部分，我们可以将我们的差异 ATACseq 区域注释到基因，然后使用基因信息来测试 GO 集的富集。 anno_KidneyMinusHindbrain <- annotatePeak(KidneyMinusHindbrain, TxDb = TxDb.Mmusculus.UCSC.mm10.knownGene
57220编辑于 2023-02-27 - 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($b); 0 JSON_ERROR_NONE 1 JSON_ERROR_DEPTH 2 JSON_ERROR_STATE_MISMATCH 3 JSON_ERROR_CTRL_CHAR 4 JSON_ERROR_SYNTAX 5 JSON_ERROR_UTF8 6 JSON_ERROR_RECURSION 7 JSON_ERROR_INF_OR_NAN
1.3K20发布于 2019-09-10 - 来自专栏微光点亮星辰
Oracle 与 MySQL 的差异分析（10）：字符集
Oracle 与 MySQL 的差异分析（10）：字符集 1 数据库支持的字符集 1.1Oracle Oracle创建数据库时指定字符集，一般不能修改，整个数据库都是一个字符集。
2K31发布于 2020-04-10 - 来自专栏数据科学学习手札
「Python实用秘技10」深度比较Python对象间差异
本文完整示例代码及文件已上传至我的Github仓库https://github.com/CNFeffery/PythonPracticalSkills 这是我的系列文章「Python实用秘技」的第10 作为系列第10期，我们即将学习的是：深度比较Python对象间差异。 很多情况下我们需要对两条数据之间的差异进行比较，如果仅仅是针对数值型对象，那么两者的差值就是所谓的差异，但是如果要比较两条JSON数据间的差异呢？ 由于JSON数据具有可嵌套可分层的特点，想要明确找出两条JSON数据间的差异并加以描述，如果自己书写方法还是有些费事。 使用pip install deepdiff完成安装之后，通过from deepdiff import DeepDiff导入所需功能，就可以直接对两个JSON对象之间的差异进行比较，下面是一个简单的例子
81720编辑于 2022-09-20 - 来自专栏做数据的二号姬
技术 | 提取JSON在不同数据库中处理语法的差异
原创内容 No.744 技术 | 提取JSON在不同数据库中处理语法的差异 自己mark一下提取JSON在不同数据库中处理语法的差异~ 最近又遇到了写SQL提取json中某一个key对应的信息的问题，顺便学习了一下不同数据库之间的语法差异补一下短板 首先我们假设这么一个案例数据在这里： CREATE TABLE users( id INT PRIMARY KEY, info JSON -- 或类似类型（如 JSONB、NVARCHAR） users; -- 简写 SELECT id, info->>'$.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, '$.name') AS name FROM users; 如果json的格式假为 {"user": {"address": {"city": "Paris"}}}，提取paris的时候。
78600编辑于 2025-04-26 - 来自专栏AI SPPECH
10. vLLM vs LMDeploy：部署差异与迁移指南
本文深入剖析了vLLM与LMDeploy的部署差异，包括LMDeploy的轻量部署特点和vLLM的分布式支持优势。 然而，框架迁移是一个复杂的过程，需要考虑API兼容性、性能差异、部署成本等多个因素。因此，深入了解vLLM和LMDeploy的部署差异，掌握它们的迁移方法，对于工程师来说具有重要意义。 下表详细对比了vLLM和LMDeploy的API层兼容性： API维度 vLLM LMDeploy 兼容性 请求格式 JSON JSON 兼容 响应格式 JSON JSON 兼容 API端点 /generate =data) return response.json() # vLLM客户端代码 def vllm_generate(prompt): url = "http://localhost 与主流方案深度对比 4.1 vLLM与LMDeploy的核心差异 vLLM与LMDeploy在部署架构、性能、易用性、扩展性等多个维度存在明显差异。
60510编辑于 2026-01-20 - 来自专栏Eureka的技术时光轴
Delphi xe10对json的解析应用
Json语句 {"code":100,"state":"true","data":["hero","npc","pet"]} 引用单元 System.JSON 类型说明 //申明变量 Root:TJSONObject; //赋值 Root:= TJSONObject.ParseJSONValue(Trim(JsonStr)) as TJSONObject; 获取Json ' + Root.Get(i).JsonValue.ToString); end; 结果显示 "code" = 100 "state" = "true" "data" = {"id":10 ,"name":"test"} 获取指定对象内数值 Root.GetValue('data').ToString 获取数组对象 申明json数组变量 Arr:TJSONArray; Arr:=TJSONArray(Root.GetValue('data')); 遍历json数组 for i:=0 to Arr.Size - 1 do begin
1.7K20发布于 2019-07-24 - 来自专栏云计算D1net
10组数据揭云计算三种服务模式市场差异
但是应该了解IaaS，PaaS和SaaS平台之间的差异，并确定每个类别中的市场推动者和领导者。从而衡量哪些公司成长最快。 10.根据Skyhigh Networks的数据显示，一家公司使用大约1,427个云服务。
99150发布于 2018-03-27 - 来自专栏生信小驿站
差异分析①
加载数据 setwd("D:\\diff") # Reading in count data files <- c("GSM1545535_10_6_5_11.txt", "GSM1545536_9_6 <- lane x$samples > x$samples files group lib.size norm.factors lane 10 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。 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。 labCol=group, col=mycol, trace="none", density.info="none", margin=c(8,6), lhei=c(2,10
97430发布于 2018-08-27 - 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 - 来自专栏历史专栏
【愚公系列】2022年10月 .NET CORE工具案例-DiffPlex文本差异组件
文章目录 前言 一、DiffPlex文本差异组件 1.Nuget 安装 DiffPlex 组件 2.比较代码 前言 对于开发人员来说，Git 是我们经常使用的工具，在每次编写完代码并提交后，我们可以通过 git diff 来对比不同版本之间的代码的差异，当然也可以借助一下开发工具， 这样可以让我们很直观的看到修改了哪里? 对于c#就有一个DiffPlex文本差异组件来实现git的功能 git地址：https://github.com/mmanela/diffplex 一、DiffPlex文本差异组件 1.Nuget
64010编辑于 2022-11-07 - 来自专栏马涛涛的专栏
Node.js基础10：理解NPM、package.json、使用nodemon
NPM与package.json 看我写过的博客 https://segmentfault.com/a/11...
99640发布于 2019-04-19 - 来自专栏搬砖记录
Java学习笔记-全栈-web开发-10-Ajax&JSON&Axios
JSON 2.1 简介 JSON 指的是 JavaScript 对象表示法（JavaScript Object Notation） JSON 是轻量级的文本数据交换格式 JSON 独立于语言 JSON 2.3 客户端JSON处理 – js JSON.parse(str) ------- 将str解析为JSON JSON.stringify(str) -------将str字符串化 ? 3. 服务端JSON处理 – jackson Jackson是一个简单基于Java应用库，Jackson可以轻松的将Java对象转换成json字符串和xml文档，同样也可以将json、xml转换成Java对象 3.1.2 model转JSON ? 4. ajax处理JSON 原理： Servlet：将model的数据写为map，利用jackson将map内容转为json字符串给前端。 前端：利用js将json字符串转为json Servlet 注意将contentType设为text/json ?
2.1K20发布于 2021-08-18 - 来自专栏掘金安东尼
VS Code settings.json 10 个高（装）阶（杯）配置！
这是我参与11月更文挑战的第9天，活动详情查看：2021最后一次更文挑战 ---- 本篇译自：Top 10 Advanced VS Code Settings for Senior Developers 灵魂拷问：你 VS Code settings.json 文件有多少行了？ 本瓜查了下有 60 多行，有一些看起来，却还比较陌生，不知道是配置用来干嘛的；╮(╯▽╰)╭ 本篇带来 10 个 settings.json 高（装）阶（杯）配置项~ 1. 处于隐私考虑，建议不要在工作中使用 Copilot，但是可以在个人项目中使用它，有趣又有用，尤其是对于单元测试； 可以在 settings.json 中配置 Copilot； 3. 10. 单击打开文件 VS Code 默认用户界面，有个奇怪的现象，它需要双击才能从文件资源管理器中打开文件。 单击一下得到的是奇怪的“预览”模式，当你单击下一个文件时，第一个文件就会消失。
1.6K30编辑于 2022-09-19 - 来自专栏历史专栏
【愚公系列】2023年10月 Java教学课程 137-JSON
XML语言繁琐，不如JSON易读。 相比于XML格式，JSON格式更加简洁、效率更高，且更易于理解和使用。 2.JSON 基础语法 JSON数据可以表示为对象或数组。 3.JS中JSON和字符串互转 在JavaScript中，我们可以使用JSON.parse()和JSON.stringify()方法来实现JSON和字符串之间的互相转换。 将JSON字符串转换成JavaScript对象 JSON.parse()方法将JSON字符串转换成JavaScript对象。 字符串 JSON.stringify()方法将JavaScript对象转换成JSON字符串。
34610编辑于 2025-05-28
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