如果大家发现网上有抄袭本文章的，欢迎举报，并且积极向这个 github 仓库 提交 issue，谢谢支持~ 本文是“为什么我建议”系列第二篇，本系列中会针对一些在高并发场景下，我对于组内后台开发的一些开发建议以及开发规范的要求进行说明和分析解读...，相信能让各位在面对高并发业务的时候避开一些坑。...往期回顾： 为什么我建议在复杂但是性能关键的表上所有查询都加上 force index 在业务一开始上线的时候，我们线上日志级别是 INFO，并且在日志内容中输出了代码位置，格式例如： 2022-03...在上面我给出的线程堆栈的例子中，调用打印日志方法的代码位置信息就是这一行：at com.xxx.apigateway.filter.AccessCheckFilter.filter(AccessCheckFilter.java...由此，我建议：对于微服务环境，尤其是响应式微服务环境，堆栈深度非常深，如果会输出大量的日志的话，这个日志是不能带有代码位置的，否则会造成严重的性能衰减。
对于Windows下ping命令相信大家已经再熟悉不过了，但是能把ping的功能发挥到最大的人却并不是很多，当然我也并不是说我可以让ping发挥最大的功能，我也只不过经常用ping这个工具，也总结了一些小经验...不停的ping地方主机，直到你按下Control-C。 此功能没有什么特别的技巧，不过可以配合其他参数使用，将在下面提到。 ...在默认的情况下windows的ping发送的数据包大小为32byt，我们也可以自己定义它的大小，但有一个大小的限制，就是最大只能发送65500byt，也许有人会问为什么要限制到65500byt，因为Windows...-r 使ping命令旁路掉用于发送数据包的正常路由表。 -s packetsize 使用户能够标识出要发送数据的字节数。...如果能夠成功校驗 IP 地址卻不能成功校驗計算机名，則說明名稱解析存在問題。這种情況下，要保証在本地 HOSTS 文件中或 DNS 數据庫中存在要查詢的計算机名。
Approximate round trip times in milli-seconds: Minimum = 0ms, Maximum = 0ms, Average = 0ms 如果计算机名很多的时候...像这种人事组织结构图，很多公司和企业的外部站点上就有。然后结合分析人事资料里相关员工全称与域内用户名对应关系，就能很快定位到需要定位的人员使用的机器。...0x03 文件定位 结合服务器定位总结出文件定位的大致思路： 定位人力资源主管个人机 定位人力资源相关文档存放位置 从人力资源文档中找相关人 定位相关人的机器 监视相关人工作时存放文档的位置 列出存放文档服务器的目录...参考： nmap加载nse脚本在内网渗透中的使用－上： http://www.mottoin.com/85401.html nmap加载nse脚本在内网渗透中的使用－下： http://www.mottoin.com...不过远程tasklist的时候，需要本地管理员权限。
USERNAME=coldcrysky 当前登陆使用机器的用户 …… （6）跟踪路由器的命令是什么？ tracert 格式：tracert ip 中间会列出所有经过的路由器列表！...例如利用cookie记录你所登陆这个网页的次数、登陆时曾经输入的信息…… 最常见的是，大家再登陆论坛（邮箱）的时候，经常在输入第一个字母的时候，往往下面就显示出了所有在本机登陆过该论坛（邮箱）的用户名吧...看到里面有NNNNNNNNNNNN多的文件了么？呵呵，这些是你浏览过的网页的记录（有的时候从网站上面看到漂亮的FLASH，可是不能保存怎么办？...如果服务名称中不带空格，你可以不用带这个引号！！！这点是我强调的问题！大 家一定不要忘记了！...F、login.exe –列出当前有那些用户登陆再你的机器上。
不停的ping地方主机，直到你按下Control-C。 此功能没有什么特别的技巧，不过可以配合其他参数使用，将在下面提到。...在默认的情况下windows的ping发送的数据包大小为32byt，我们也可以自己定义它的大小，但有一个大小的限制，就是最大只能发送65500byt，也许有人会问为什么要限制到65500byt，因为Windows...在“记录路由”字段中记录传出和返回数据包的路由。 在一般情况下你发送的数据包是通过一个个路由才到达对方的，但到底是经过了哪些路由呢？...通过此参数就可以设定你想探测经过的路由的个数，不过限制在了9个，也就是说你只能跟踪到9个路由，如果想探测更多，可以通过其他命令实现，我将在以后的文章中给大家讲解。...利用 computer-list 指定的计算机列表路由数据包。连续计算机不能被中间网关分隔（路由严格源）IP 允许的最大数量为 9。
真实的！ 我去一家量化交易公司实习，一次meeting中，我和老总还有一个资深大佬谈机器学习在股票和期货里面的应用。...我：LSTM在时间序列上应用的效果比较好，我们可以尝试把LSTM应用在股票预测上。 此时，大佬在阴笑，老总默不作声... 我：你为啥笑 大佬: 不work啊！ 我：为什么不work？！...你是不是可以设计一个类似的趋势策略，来告知你别人在这个时候可能会干嘛，而你来选择做更有意义的事情，而不是是不断去改进所谓的趋势策略呢？...相对而言，在数据准确、全面的基础之上，我们去做DL会好很多，但是这个时候我们也不能说DL得出的结论一定是靠谱的，因为受限于基础理论，目前的DL基本都需要人工去调整参数，这个时候考虑的就是调参人员的经验了...，即使是目前看似神武围棋DL程序alphaGo，在前期也是屡次失败的，因为它走每一步棋都只是代表“走完这一步之后我的棋盘局面会是【相对最好】的概率”，为什么是相对，前面提到过，受限于资源，DL不可能计算每一种可能性
前言：今天在开发应用的时候用到android-support-v7-appcompat以及support-v4这两个依赖库的时候遇到一些问题，code在编译的时候没有问题，在run的时候却报错函数找不到...---- ****为什么需要Android Support依赖库**** 在 Android 开发中，在低版本Android平台上开发一个应用程序时，为了使用高版本API的新特性以及功能，那么就需要添加额外的包来使用这些新特性...---- ****为什么需要Android Support的分类**** Android Support v4： 这个包是为了照顾Android 1.6及以上版本而设计的，在开发中，默认都会使用到这个包...Android Support v7： 这个包是为了照顾Android 2.1及以上版本而设计的，但是不能兼容低版本 Android 系统，如果开发中不考虑 1.6 ，可以采用这个包。...3.2及以上版本而设计的，一般开发中不会用到，平板开发可能会用到 ---- ****如何使用Android Support**** 当今很多的开发工具在创建工程的时候就默认添加了v4这个依赖库，比如
当我1980年左右刚开始接触AI的时候， 人们讨论的都还是AI为什么是做不出来的。当我在马里兰大学读书的时候，我读到了一本书，但是我读了这本书之后，我发现人工智能还有很多能做成的地方的。...我们这里特别提到了这一点，如果我们要让AI来决定人到底是不是犯罪分子的话，我们不能找一些滑稽可笑的理由，我们必须要能够向人们解释出来，以合理、公平、道德的方式展示，为什么这样使用。...我在这里和大家探讨一下目前在AI方面的社会学问题。当每次提到人机协作的时候，人们都是觉得好像是一种期待的过程，大家觉得只是人去解决问题，而机器就站在旁边，什么都做不了。...如果我们关着门一个人待起来的话我周遭的世界是很简单的，但是在社交生活中永远都不是一个人在闭门造车，所以我们需要社会的智能和情感的智能来弥补机器所不具备的这两部分的技能。...首先，我们必须要有一个很好的人类和机器互动的体制，我刚刚也讲过，现在世界上最复杂的一个问题就是我们去考虑旁边那个人在想什么，这是世界上最难以解决的命题，所以要考虑到人类的思维实际上是很难解决的，我们要训练机器去了解它旁边的人在想什么
背景介绍 2019/09/20，一则杭州警方通报打击涉网违法犯罪专项行动战果的新闻出现在我的朋友圈，其中通报了警方发现PhpStudy软件被种入后门后进行的侦查和逮捕了犯罪嫌疑人的事情。...用PhpStudy的Web狗还挺多的，曾经我还是Web狗的时候也用过几天，不过因为不习惯就卸了。...还记得当初会用PhpStudy的原因是在网上自学一些Web方向的课程时，那些课程中就是使用PhpStudy。在拿到样本后，我就对PhpStudy中的后门进行了一波逆向分析。 2....后门分析 最近关于讲phpstudy的文章很多，不过我只得到一个信息，后门在php_xmlrpc.dll文件中，有关键词："eval(%s(%s))"。得知这个信息后，就降低了前期的工作难度。...对美国受影响的目标进行简单的探查发现基本都是属于IDC机房的机器，猜测都是国人在购买的vps上搭建的PhpStudy。 4.
樊麾现任法国围棋队总教练，曾三度获得欧洲冠军，是第一位与 AlphaGo 交手的职业棋手，去年 10 月，他在一场闭门比赛中 0 比 5 败给机器。随后樊麾加盟了DeepMind团队，担任专职陪练。...因此，柯杰在明年对战 AlphaGo 的概率非常大。 一年时间的“闭关修炼”，AlphaGo 可能在干嘛？ 此前田渊栋在《AlphaGo 为什么那么厉害？》...一文中提到： 与之前的围棋系统相比，AlphaGo 较少依赖围棋的领域知识，但还远未达到通用系统的程度。...职业棋手在准备重大比赛的时候，可以研究对手的棋风偏好，可以准备一些布局套路，对局时可以在一定程度上推测对手的选择，但这些对 AlphaGo 都不管用。AlphaGo 的棋风是什么？...除了 AlphaGo 外， Zen 围棋 AI 目前也已升级到了 V13，智能程度不俗。可以预见未来我们看到的不仅是 AI 与人之间的较量，甚至还有各公司水平超越人类的围棋 AI 系统之间的对决。
Guo在提到Line、Messenger和微信等拥有上亿用户的平台时表示，“我认为，趋向于以实用为导向的产品将变得越来越多。”...Kaufmann表示：“在我们的一生中，我们可能会感到孤单，我们可能会需要帮助，我们可能会需要见解，我们可能会需要观点，但在这些时候，可能不会正好有合适的人在我们身边。...这正是聊天机器人能够发挥作用的时候。”“人类需要某种帮助而没有合适人员在场的时候都是聊天机器人能够发挥作用的良机。...他表示：“我们拥有聊天机器人和对话式用户界面，而初创企业未来数十亿美元的市场价值将由这一发展缓慢阶段打造的公司创造。我认为，就投资而言，我们正处于开端的前三分之一阶段。”...Guo说道：“为什么我不能通过扫描随处可见的二维码来通过消息应用程序购物？为什么我不能识别我周围的所有人？为什么我不能随时进行自动翻译？为什么我的消息平台和平台中的应用没有相关背景信息。
看一下ping的输出： C:/Documents and Settings/Administrator>ping 10.26.255.255 -t Pinging 10.26.255.255 with...2.同网段的很多机器，为什么只有这两台回应我了？...，知道我要做什么（icmp reauest），如果它的系统支持（linux支持，windows不支持），就会对其响应（icmp response），于是发给我一个arp查询，查询我的arp是什么，于是我响应这个查询...，这样我也学到了它的arp； 3.以后，我每一个ping广播的icmp，都由组内可以响应的主机来回应我，这是ping的结果了（分别是255.254和20.90回应我） 这个过程不复杂，重点是理清流程...例如：在一个有限网络中接入的无线AP的IP，或者某些网络打印机。
一位来自小公司的 NLP 岗位受访者在文中提到，他会专门收集业务中遇到的“失败”案例，形成并维护一个专门的验证集，并且在未来的模型升级运维过程中反复地使用它。...哦，这也许是因为用户数据和训练数据之间存在漂移（data swift）”。 受访者 P7：...所以我可以通过分析研究后告诉别人模型效果为什么（在生产环境中）下降。那么我能不能提前避免此类问题呢？...在本文的最后，小编打算分享一下受访者 P1 大哥的几个让我感同身受的案例。P1 是一家大型公司的机器学习管理者，他在论文里分享了许多工作中遇到的轶事。...所有人都很沮丧，直到一个非 AI 团队的人在工作流中调整了一个不影响模型的参数，这个产品的运行一下子变得顺畅很多。没有人知道为什么。...受访者 P1：很多人在做机器学习的时候都声称他们了解原理，知道为什么要做某件事，并且为什么它有效。但事实上人们只是通过直觉尝试了所有的东西，然后补充了一些好听的解释来让别人相信他确实是有效的。
用PhpStudy的Web狗还挺多的，曾经我还是Web狗的时候也用过几天，不过因为不习惯就卸了。...还记得当初会用PhpStudy的原因是在网上自学一些Web方向的课程时，那些课程中就是使用PhpStudy。在拿到样本后，我就对PhpStudy中的后门进行了一波逆向分析。...后门分析 最近关于讲phpstudy的文章很多，不过我只得到一个信息，后门在php_xmlrpc.dll文件中，有关键词："eval(%s(%s))"。得知这个信息后，就降低了前期的工作难度。...由于该后门存在于php的ext扩展中，所以不管是nginx还是apache还是IIS介受影响。...对美国受影响的目标进行简单的探查发现基本都是属于IDC机房的机器，猜测都是国人在购买的vps上搭建的PhpStudy。
1.3 为什么快 Turbopack 性能的秘诀有两个：高度优化的机器代码和低层级增量计算引擎，可以缓存到单个函数的级别。...在未来，官方还计划将这个缓存持久化到文件系统或者像 Turborepo 那样的远程缓存中，这将意味着 Turbopack 可以在不同的运行和机器上记住所做的工作。...v13 with Turbopack!...2.3 Dev环境下响应较慢 项目在启动速度方面还是挺快的，只需要几十毫秒，首屏加载也很快，但是当我在页面上切换菜单时，发现就有一点卡。下图是我点击卡片，获取的的响应时间日志。...Webpack 用户还可以期待使用 Turbopack 进入基于 Rust 的未来的增量迁移路径。
都说仿生机器人在大模型趋势带动下，也来到了“iPhone时刻”。 但更加行业内的认知是： 现在只能说到了摩托罗拉/诺基亚时刻。 为什么？...从应用方面，未来我们借助人形机器人的场景肯定比四足机器人要多很多，这是我感受很深的一个地方。现在城市中的基础建设设施、所有工具都是为人而诞生的。...量子位：想问一下李超博士，在管道或工厂巡检场景中，是如何训练机械臂或者执行器识别环境的？ 云深处李超：我来客观说一下，刚刚林总提到的很多还处于仿真阶段。...现在工厂里到底哪些场景是单臂机器人不能做、而需要一个双臂的？答案如果是不需要双臂机器人，那就不用做。但这个需求是实际存在的。 比如刚刚提到的双手协同拼接。...我其实蛮感谢这个时代，从2017年创业开始，每年的技术进步都远超我预期。我们刚成立时，都不能确定我们做到死，机器人能不能用得上。但实际上真实情况比预期好。
反方：机器不能帮助人思考，无人驾驶就是然并卵 谷歌方面表示，无人驾驶汽车出现事故是人为因素造成的，他们有信心将无人驾驶汽车调教得跟人类司机一样聪明。这无疑是实现全自动化汽车的第一步。...“无人驾驶技术不能朝全自动发展，而应该是朝着更加信赖、透明、可靠、安全的方向去，它需要具备足够的互动性：我想让汽车做什么，它就做什么，并且只在我希望它做的时候做。”Mindell如此说到。...也有人想过让月球探测器自动开展工作，但事实上很多时候宇航员还是得告诉它到底该怎么做。他又提到目前已经高度智能化的商业飞行。“现在虽然有许多高科技系统，但它们都不完美，人类就是保持系统协作的粘合剂。...尽管批评者一直希望人类不要让自己生活在一个机器的世界里，但像Ray Kurzweil这样的谷歌高管们坚持认为机器人在我们的身边，我们将会有如神助。机器的存在只会让人类生活更加人性化，而不是更少。...机器人为什么不能和人类共存呢？在谷歌看来，这只是庸人自扰。 最后 不明真相的围观群众表示，呵呵。
这就跟聊天机器人厂商的初衷背道而驰了。一边是厂商希望用户长久留存在产品上，一边是用户对产品的日均使用时间快速下降。那么为什么会出现这种情况？为什么大多数用户对于聊天机器人的满意度很低？...作为从业人员，我在使用这些产品的时候还是很宽容的，由于知道聊天机器人的软肋，就会尽可能的跟聊天机器人心平气和的对话。一次不行，我再试一次，这个指令不管用，我再换一种问法。但对于普通用户，可不会买账。...刚接触这个行业的时候，我曾认为，既然是被高频触发的功能，就证明这些是用户的「刚需」。只要对刚需功能做好优化，用户留存度和满意度自然会大幅提升。...很多企业和政府机构在谈项目需求的时候，一上来就说，「我想用知识图谱技术，你们能不能把现在的知识库变成知识图谱？实现大数据的链接？」「你们做的问答是不是基于知识图谱的问答？」...其次，老人在对话过程中，由于对话速度、连贯性、方言等问题，使得聊天机器人的表现要更差。 最近网上讨论的很多的一个典型案例是夸夸机器人。
如此，在单个领域，百度DuerOS、腾讯小微、思必驰、三角兽这样级别的公司都可以算作它的“对手”，但小i机器人跟大家“交锋”的时候方向跟对手各有细微侧重，多个领域合力的结果，就是小i 聊天机器人在智能客服等领域...但是聊天机器人接下来要在学术会议中具体要学习到什么？实际应用场景中受技术影响的因素有多大？具体应用时要注意些什么？在聊天机器人进入深耕应用场景的时候， 又怎么通过学术会议更上一层楼？...答案当然是智者见智，主要看人怎么去参与，根据我们的实际经验，最好的系统常常是用户边使用边升级，所以可以尝试用在数据挖掘中而非生产系统中，这是我暂时能想到的。 小i在学术研究上的合作院校有哪些？...目前一些创业公司做这个做得还不错，通过把一些big data的分析，把机器学习和某些算法把一些常见的场景定义清楚，再变成一个图形化的操作界面，使得用户觉得非常方便，这样用户就不用关心底层技术，只要知道我已经预知了某些模型...i机器人在践行，不过后者以过来人的姿态参与，显得更有借鉴意义一些。
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