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八百元八核的服务器?二手服务器(工作站)搭建指南(下)| 你们要的第二弹

本文分成两部分,上一部分传送门:《八百元八核的服务器?二手服务器搭建指南》 在上一部分我们已经学习了搭建二手服务器的基础知识,这部分,我们将深入学习各种配件的详细参数、选择适合的配置、学习搭建八百元八核的服务器。 不过,在我们开始之前,让我先对上一部分中,同学们提出的问题做一下回答。 1、最多人质疑的一点:功耗和噪音问题。 我估计这里大家指的“功耗”应该是“功耗性能比”。受限于老一代的制程,1366的功耗性能比是较低的,而到了2011 V2,事实上已经跟民用级的Core i7-3900系同是22nm制程了,

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在双因素身份认证领域混迹6年,聊聊我的见解

先简单聊点众所周知的,什么是双因素认证? 借用百科的描述: 双因素认证是一种采用时间同步技术的系统,采用了基于时间、事件和密钥三变量而产生的一次性密码来代替传统的静态密码。每个动态密码卡都有一个唯一的密钥,该密钥同时存放在服务器端,每次认证时动态密码卡与服务器分别根据同样的密钥,同样的随机参数(时间、事件)和同样的算法计算了认证的动态密码,从而确保密码的一致性,从而实现了用户的认证。因每次认证时的随机参数不同,所以每次产生的动态密码也不同。由于每次计算时参数的随机性保证了每次密码的不可预测性,从而在最基本的

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聊聊淘宝天猫个性化推荐技术演进史

无线个性化推荐起步于2013年10月。现在往回看,当时的阿里很好地把握住了移动端快速发展的浪潮,以集团All-in无线的形式吹响了移动端战斗的号角。个性化推荐团队也是从All-in无线这一事件中孵化的。我们从零开始搭建了个性化推荐算法体系及个性化算法平台TPP。TPP这一个性化算法平台对个性化推荐团队的成长起到了至关重要的作用。基于TPP,个性化算法团队成员们验证算法的速度得到了极大的提高,优化算法的速度从而也得到了极大的提高。仅仅花了不到两个月的时间,个性化推荐的第一版算法就在“有好货” 中初露锋芒:结合基于主动学习的选品算法平台TSP,个性化推荐团队一举打造了“有好货”针对高端人群的优质导购体验。

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#互联网资讯早知道#

1、双11每10个分期用户就有6个95后 2、工信部:6G概念研究今年已启动,下载速度每秒1TB 3、支付宝双11当天通过指纹和刷脸完成的支付逾60% 4、支付宝将在12月1日推出花呗将推延期还款功能 双11每10个分期用户就有6个95后 5、双十一唯品会小程序订单量超过55万单 【周边新闻】 1、支付宝上线电子离婚证 一网通办理 2、广州自动驾驶出租车试运营被叫停,现改为免费试乘 3、微博 CEO 回应王思聪抽奖男女比例不均:与活跃度有关 4、网联平台“双十一”单日处理交易笔数11.7亿笔 5、趣店总部南迁争议:员工出差后被告知不能回京办公 6、FF计划2020年IPO,新一轮融资或于近期公布 7、谷歌推新API:用户不必再通过Google Play即可更新App 8、上海:到2020年底5G率先开展商用 9、趣头条第三季度净亏损10.334亿元:同比扩大近89倍 10、2019年1月1日起,微商代购要依法办理营业执照 11、工信部:给予贫困地区网络资费最大幅度折扣优惠 12、网信办约谈腾讯微信新浪微博平台,已处理“傅首尔”等9800多个自媒体账号 【融资收购】 1、智慧家居生态服务商“百创”获数千万B轮融资 2、智能恒温器及空调制造商“Tado”获5000万美元F轮融资 3、医疗器械企业“信迈医疗”完成7000万C轮融资 4、听段子背单词的“南瓜姐姐”获百万级人民币种子轮融资 5、国内K12教育企业“橘郡美高”获得千万级A轮融资 6、移动广告平台“试玩互动”获Pre-A轮数千万元融资 7、资讯及泛娱乐生活平台“免票网”完成数百万种子轮融资 8、儿童启蒙教育品牌“常青藤爸爸”完成A轮5000万元融资 9、网易云音乐完成新一轮融资,金额约20亿元 10、社区团购项目“同程生活”获近千万元种子轮融资 11、云计算服务商“树熊云”获得1000万人民币天使轮融资 12、信用卡智能还款软件“叮咚智还”获得1500万人民币天使轮融资

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快手于冰:咱客户端工程师,还可以往哪个方向纵深?

1、2019 年,于冰在一次演讲中提出了这样一个观点——5G 很可能不是革命,反而更像是一种催化剂,在 5G 的加持下,视频会像空气和水一样无处不在。这句话得从两个角度理解。 2、从用户需求来看,图文到视频的升级是必然趋势。作为一种多媒体的载体,视频内容的信息量、丰富程度、可观看性和可消费性都是非常大的,给用户带来了全方位的沉浸感体验。再加上推荐算法的赋能,视频显然是一种体验更好的内容消费形式,如今的短视频大潮也印证了这一点。 3、从基础设施的进步来看,整个网络基础设施和移动端体验都在持续提升。包括千兆固网

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【JavaP6大纲】MySQL篇:如何设计可以动态扩容缩容的分库分表方案?

对于分库分表来说,主要是面对以下问题: 选择一个数据库中间件,调研、学习、测试; 设计你的分库分表的一个方案,你要分成多少个库,每个库分成多少个表,比如 3 个库,每个库 4 个表; 基于选择好的数据库中间件,以及在测试环境建立好的分库分表的环境,然后测试一下能否正常进行分库分表的读写; 完成单库单表到分库分表的迁移,双写方案; 线上系统开始基于分库分表对外提供服务; 扩容了,扩容成 6 个库,每个库需要 12 个表,你怎么来增加更多库和表呢? 这个是你必须面对的一个事儿,就是你已经弄好分库分表方案了,然后一堆库和表都建好了,基于分库分表中间件的代码开发啥的都好了,测试都 ok 了,数据能均匀分布到各个库和各个表里去,而且接着你还通过双写的方案咔嚓一下上了系统,已经直接基于分库分表方案在搞了。 那么现在问题来了,你现在这些库和表又支撑不住了,要继续扩容咋办?这个可能就是说你的每个库的容量又快满了,或者是你的表数据量又太大了,也可能是你每个库的写并发太高了,你得继续扩容。这都是玩儿分库分表线上必须经历的事儿。

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