跨站请求伪造 CSRF攻击原理及过程 用户C打开浏览器，访问受信任网站A，输入用户名和密码请求登录网站A 在用户信息通过验证后，网站A产生Cookie信息并返回...
数据节点 数据节点主要是存储索引数据的节点，主要对文档进行增删改查操作，聚合操作等。...数据节点对cpu，内存，io要求较高， 在优化的时候需要监控数据节点的状态，当资源不够的时候，需要在集群中添加新的节点。...索引数据和搜索查询等操作会占用大量的cpu，内存，io资源，为了确保一个集群的稳定，分离主节点和数据节点是一个比较好的选择。...文档相对于关系型数据库的列。 mapping 类比关系型数据库中的 schema 概念，mapping 定义了 index 中的 type。...Elastic 和 关系型数据库 概念对比 ElasticSearch RDBMS 索引（index） 数据库（database） 类型（type） 表（table） 文档（document） 行（row
概念： 我们来了解一下爬虫的概念，那爬虫的话呢，它到底是什么东西呢，可能有一些 朋友会稍微的听过，比如说我要去爬取什么视频，图片啊，或者是像小说，那实际上 我们这个爬虫的话，它就是什么模拟浏览器发送请求获取响应...首先啊，我们写一下有爬虫，爬虫概念，就其实比较简单，就是什么模拟浏览器 牛奶器，然后呢，发送请求获取响应，因为正常用户去上网浏览的时候，是不是都需 要干嘛打开浏览器，然后去搜索，去搜索吗，我比如说我要搜索什么爬虫...，我直接输 入爬虫就行，他下面的话呢，就会有相对应的一些页面出来，浏览器想然后我们要获 取里面特定的一些数据，那么再去进行解析即可，那这个爬虫的话，只能获取我们这 个客户端所展示出来的数据，那你像有一些数据...反扒的话，它主要是什么，就补重要的数据，补重要的数据阻止一些恶意的攻击， 恶意网络攻击，也就是什么，就是一般像比如说如果识别到请求次数过多，是一个爬 虫程序的话，那么就会封IP或者说拒绝访问，所以这里大家注意...当然相对应的就人 家反爬了，就你有反爬的措施没关系，我还有什么反反扒，反反扒，写一下反反扒， 反扒是相对于反扒做出的测试好针对什么，针对我们这个反扒做的措施，措施，所以 这里的话呢，就是我们这个爬虫的概念
spring 概念理解(资料) 一、Spring的IoC(Inversion of Control)。 这是Spring中得有特点的一部份。...所以要理解IoC，你必须先了解工厂模式和反射编程，否则对它产生的前因后果和实现原理都是无法理解透彻的。...只要你理解了这一点，你自己也完全可以自己在程序中实现一个IoC框架，只不是这还要涉及到XML解析等其他知识，稍微麻烦一些。 IoC最大的好处是什么？...一些人曾认为IoC没什么实际作用，这种说法是可以理解的，因为如果你在编程中很少使用接口，或很少使用工厂模式，那么你根本就没有使用IoC的强烈需要，也不会体会到IoC可贵之处。...（2）要理解IoC，首先要了解“工厂、接口、反射”这些概念。 二、Spring中IOC的实现 了解了IOC模式的思想以及其优点，再来学习其实现。
一、进程概念 进程有两种可以理解的方式： 1、已经加载到内存中的程序，叫做进程。...2、正在运行的程序，叫做进程 从概念上挺好理解的，我们运行一个程序必然要通过CPU，所以自然需要加载到内存中…… 但我们应该关注的是，OS中不仅仅只有一个进程，可能运行着多个进程...举个更好理解的例子就是，比方说你正在数一堆书，当你数到50的时候，这个时候突然一个电话告诉你外卖到了，为了不让外卖员等太久，你需要暂停当前的工作马上下去，但是你又怕你数过的数字忘记了，所以你就把他记在本子上...五、通过系统调用获取进程标识符 5.1 理解PPID 进程id（PID） 父进程id（PPID） 思考：什么是PPID呢？？...6.6 通过fork来理解bash命令行是如何工作的 bash本身就是一个进程，当你输入相关指令的时候，他会为指令创建子进程，然后由子进程去执行对应的指令，这样即使子进程失败了也不会影响到
我们生活在一个三维的世界中，因此很容易理解二维和三维的概念。然而，当谈到更高维度时，许多人可能会感到困惑。在本文中，我们将解释维度的基本概念，并帮助大家理解高维数据。 一、什么是维度？...二、理解更高维度 当我们谈论更高维度时，通常指的是四维及以上的空间。这些维度虽然在物理上难以直观理解，但在数学和数据科学中却非常重要。...我们可以通过一些类比来帮助理解： 四维空间（4D）：可以想象成在三维空间上再加一个额外的方向。例如，时间可以被认为是第四维度，我们在三维空间中随时间移动。...计算复杂性：高维数据需要更多的计算资源和存储空间，这可能会导致计算速度变慢。 可视化困难：人类只能直观地理解三维及以下的数据，因此高维数据的可视化是一个挑战。...六、总结 虽然高维数据难以直观理解，但在数据科学中，它们是不可或缺的工具。通过数学和计算方法，我们可以有效地处理和分析高维数据，揭示复杂系统中的模式和规律。
其核心概念是Container Pod（容器仓）。一个Pod是有一组工作于同一物理工作节点的容器构成的。这些组容器拥有相同的网络命名空间VIP以及存储配额，可以根据实际情况对每一个Pod进行端口映射。...注意该图为了强调核心概念有所简化。这里可以看到一个典型的Kubernetes架构图。...你可能会有这些问题： 如果Pod是短暂的，那么我怎么才能持久化容器数据使其能够跨重启而存在呢？ 是的，Kubernetes支持卷的概念，因此可以使用持久化的卷类型。...因为Service是抽象的，所以在图表里通常看不到它们的存在，这也就让这一概念更难以理解。...下一步 现在我们已经了解了Kubernetes核心概念的基本知识，你可以进一步阅读Kubernetes 用户手册。用户手册提供了快速并且完备的学习文档。
执行 JavaScript 代码，调用 wasm 的方法，进行数据的交换。 代码实例： fetch('....wasm 文件暴露的 add 方法 const { add } = instance.exports; console.log(add(12, 34)); }); 上面是为了让大家理解所有步骤...这也是 wasm 让人诟病的通信问题： 如果计算本身的 CPU 密集度不高，那瓶颈就落到数据序列化反序列化以及通信上了，别说提升性能了，降低性能都可能。...用于 SIMD（Single Instruction, Multiple Data），它是一种计算机并行处理技术，允许一个单一的操作指令同时处理多个数据元素，使用用在大量数据执行相同操作的场景，比如矩阵运算...v128 是其他数据的打包，打包一起好做并行运行，提高计算速度。
一、分布式问题背景 随着科技进步互联网的发展，各行各业产生的数据越来越多，由此催生了大量的数据处理需求。...此时需要引入一个概念：RDD 的分区。 在源码中，分区是 RDD 的一个非常重要的属性 可以想象，既然是分布式计算，那么每个 Task 肯定只需要计算自己的这一份数据。...一旦数据发送端生成数据超出了数据计算端的计算能力，系统就会发生不可预期的问题。...为此，Kafka 也设计了分区的概念，只有对数据分区了，才能把数据存储在不同的服务器上。 Kafka 的 Topic 可以在创建的时候，指定多个分区。每个分区可以指定多个副本。多个副本之间保持同步。...这个问题也被称之为：数据倾斜。 关于数据倾斜的解决，最终思路都大同小异：使用一定的方法，避免热点数据进入同一个 Task 中。
大数据概念 最早提出“大数据”时代到来的是全球知名咨询公司麦肯锡，大数据是当前很热的一个词。这几年来，云计算、继而大数据，成了整个社会的热点，大数据究竟是什么东西?有哪些相关技术?...在讲什么是大数据之前，我们首先需要厘清数据的基本概念。 数据 数据是可以获取和存储的信息，直观而言，表达某种客观事实的数值是最容易被人们识别的数据(因为那是“数”)。...数据分析的前提是有数据，数据存储的目的是支撑数据分析。究竟怎么去存储庞大的数据量，是开展数据分析的企业在当下面临的一个问题。...传统的数据存储模式存储容量是有大小限制或者空间局限限制的，怎么去设计出一个可以支撑大量数据的存储方案是开展数据分析的首要前提。...这个时候就需要有新的技术去解决这些问题，这个技术就是大数据。 大数据主要解决的问题: 海量数据的存储和海量数据的计算问题
最大的公开仓库是 Docker Hub(https://hub.docker.com/ ）国内也有很多公开的仓库地址 需要正确的理解仓库/镜像/容器这几个概念: Docker 本身是一个容器运行载体或称之为管理引擎
对于那些久经职场的人，也很难一句话说明白； 业务，作为工作中绝对的核心点，即便在一个公司待的足够久，对业务足够熟悉，也很难简单直接的说清概念； 业务，立足在一个行业的范畴内，比如物流、金融、电商等； 从行业向下看...，延伸到工作中经常说的业务需求和价值，进行结构化的梳理； 从个人的经验中来描述业务的定义：行业的基本模式，运作的流程，具体的事务执行； 对于业务这种结构化的概念分析，只能作为了解事物的入门参考，并不在具体问题的范畴内...； 比如浏览行为的数据采集、存储、加工等； 基于行为数据分析出用户的画像，进行精准的推荐营销，进而实现商品销售； 这些场景的核心技术支撑，依赖软件的数据处理能力； 所以软件技术可以理解为数据的生产、采集...前瞻性的解决业务可能或已经出现的问题； 也可以从技术领域直接为公司创造价值，然而技术服务也同样依赖大量的基础用户，业务问题自然也会随之而来； 从实践经验来看，技术的流程通常划分：业务、实现、架构、沉淀四大阶段...； 设计合理的解决方案，支撑业务稳定和持续的发展； 分析业务本质的关键在于，理解不同参与方的需求与核心利益，这是引发矛盾和问题的根本原因； 对于技术而言； 理解业务的发展周期，在不同的阶段对于业务和技术投入要合理分配
这里，(1)和(3)是显而易见的，对于(2)，来看下面的三组算例，考虑三组数据，每组包含五个数，如表 1所示： 表1反映了组内数据差值对平方和的影响。...这三组数据的和是相同的，但每组五个数间的最大差值是不同的，因此这三组数据的平方和是不同的。可以看出，三组数据中五个数间的差值越大，其平方和也越大。...由上述三条结论可导出以下三个结构概念: 如果在承受某一特定荷载的结构中有许多杆件的内力为零，则荷载不通过这些杆件而被传递到支座，即荷载会沿着较短或较直接的传力路径到达支座。...从式(8)(11)可以看出，如果大跨度桥梁由梁式改为桁架式，虽然增加了杆件数量，但这只是简单相加的线性增加量。而跨度增加造成弯矩M以二次方的速度增加。所以，加斜撑成了大跨度桥梁中不假思索的选择！
第一章、MySQL架构与概念 1、MySQL的逻辑架构 ? 最上面不是MySQL特有的，所有基于网络的C/S的网络应用程序都应该包括连接处理、认证、安全管理等。...1.3.1、事务的ACID特性 事务是由一组SQL语句组成的逻辑处理单元，事务具有以下4个属性，通常简称为事务的ACID属性(Jim Gray在《事务处理：概念与技术》中对事务进行了详尽的讨论)。...这意味着所有相关的数据规则都必须应用于事务的修改，以保持数据的完整性；事务结束时，所有的内部数据结构（如B树索引或双向链表）也都必须是正确的。...] (20, positive infinity) 对于最后一个区间，next-key锁将锁住索引最大值以上的区间，上界虚记录(“supremum” pseudo-record)的值比索引中的任何值都大，...5.0中，MyISAM的变长记录表默认处理256TB数据，使用6字节的指针来指向数据记录；而之前的版本使用默认的4字节指针，所以只能处理4GB数据。
Mixin 的概念 Mixin 即 Mix-in，常被译为“混入”，是一种编程模式，在 Python 等面向对象语言中，通常它是实现了某种功能单元的类，用于被其他子类继承，将功能组合到子类中。...实质上是利用语言特性，可以把它看作一种特殊的多重继承，所以它并不是 Python 独享，只要支持多重继承或者类似特性的都可以使用，比如 Ruby 中 include 语法，Vue 等前端领域也有 Mixin 的概念
大数据文摘出品 编译：M、陈同学、蒋宝尚 人工智能发展到了今天，关于深度学习以及神经网络等学术名词人人都能说上两句。 但是，你真的理解这些概念么？ 其实，人们对这些词语的很多理解都存在偏差。...对基本概念的误解必然导致对人工智能的错误解读。因此“杀手AI”、“机器人使我们过时”等话题便应运而生。 ?...与AI中的传统方法不同，在机器学习中我们不是编写一个循序渐进的程序来做某事，而是收集大量关于我们想要理解的内容的数据。...机器学习是一个非常大的领域，并且可以追溯到很久以前，当时人们称之为“模式识别”，但算法在数学上变得更加广泛和复杂。在机器学习中是受大脑启发的神经网络，然后是深度学习。...深度学习是计算密集型的，但只需编写一个程序，并通过提供不同的数据集，你就可以解决不同的问题。你不必是领域专家。因此，对于存在大量数据的任何事物，都有成千上万的应用程序。
frame: 该view在父view坐标系统中的位置和大小。（参照点是：父亲的坐标系统） bounds：该view在本地坐标系统中的位置和大小。（参照点是：本地...
在Kotlin的协程世界中，我们经常会遇到coroutineScope，CoroutineScope，supervisorScope和withContext这些概念。...这些概念在初次接触时可能会让人感到困惑，但理解它们对于有效地使用Kotlin协程至关重要。本文将深入探讨这些概念的含义和用法。...这些概念和功能使得Kotlin协程成为处理异步任务和并发编程的强大工具。...理解这些概念的差异和适用场景，可以帮助我们更有效地使用Kotlin协程。coroutineScope和CoroutineScope都定义了协程的作用域，但它们的使用方式和目的有所不同。...通过理解和应用这些高级特性，我们可以更好地利用Kotlin协程来编写简洁、高效的异步代码。
可能是数据中心里面的计算机，也可能是云中的虚拟机，还可能是其他的东西。 Node 就是一个抽象层，我们不必关注某台机器的特性，只需要简单的视为我们可以利用的 CPU 和 RAM 资源。...（3）Persistent Volumes 持久型数据卷 ? 应用不是运行在特定的节点上的，随时可能转移到其他节点上，所以，应用不能把数据保存到所在节点的文件系统中。...为了永久存储数据，kubernetes 提供了 Persistent Volumes，就像一个插件一样，挂载到集群中，不与特定的节点绑定。 2. 软件 （1）Container 容器 ?...通过上述的概念，已经可以创建一个包含多个 Node 的 Cluster，通过 Deployment 启动并管理多个 Pod（Pod 中是 Container，Container 里是你的 App）。
物理内存与磁盘的关系 如何理解物理内存？...， 物理内存也要提供保存4KB的数据空间 把物理内存中存放数据的空间称之为 页框 磁盘中数据块称之为 页帧 内存在实际进行内存管理的时候，也要是4KB为单位的 ---- 内存管理的本质：将磁盘中特定的...4KB块(数据内容)放入到哪一个物理内存的4KB空间(数据保存的空间) 凭什么物理内存要分为一个个4KB大小？...假设访问一段代码只有10个字节，load时以4KB为块进入磁盘中，则会多出来2KB的空间 局部性原理的特性， 允许提前加载正在访问数据的相邻或者附近的数据 通过预先加载要访问数据的附近的数据来减少未来的...线程2把全局变量的地址和数据的同时，把数据++ ---- 当有一个线程中的数据修改后，所有的线程中的数据都跟着修改 以全局变量为例，在多线程场景中，多个线程看到的是同一个全局变量
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