简单的讲，NAT（Network Address Translation，网络地址转换）是将IP数据报头中的IP地址转换为另一个IP地址的过程。...我们使用的手机，网络公司的服务器往往都采用了NAT技术，因此，做网络系统开发绕不开这个问题。IM系统中的心跳，直播系统等跟NAT息息相关。...基站在这里可以认为是一个NAT设备，基站通过查询NAT路由表确定这条消息是发给哪个手机的。最终，消息成功发送到手机的微信程序中。...移动、联通NAT失效时间是5分钟，电信失效时间约30分钟（良心企业啊），这就是为什么微信每隔4.5分钟一定会有一个心跳（或别的消息）的原因。...NAT基本原理已经说明，这个结构中，需要手机先向微信服务器发送报文，基站才能建立NAT路由表。如果手机不访问微信服务器，微信服务器就没有办法找到手机。
一、什么是HttpOnly 根据Jordan Wiens一篇博客《No cookie for you!》...记载，HttpOnly cookie最初是由Microsoft Internet Explorer开发人员于2002年在Internet Explorer 6 SP1的版本中实现。...微软开发者网站介绍，HttpOnly是Set-Cookie HTTP响应头中包含的附加标志。...服务端可以通过在它创建的cookie上设置HttpOnly标志来缓解这个问题，指出不应在客户端上访问cookie。...更好的解决方法是处理先前设置的标志。实际上，SecurityWrapperResponse 的addCookie方法可以解决这个问题。我们可以编写一个servlet过滤器 ?
一、网站登录是怎么回事 在一个普通的网站开发中，Web Server怎么知道当前用户是谁？ ? 1. 典型WEB 在典型的WEB应用中，应用大致包含三类数据：用户数据、权限数据、业务数据。...下图是一个简单的描述。 ? 问题来了，在登录成功后的后续访问中，服务器是怎么知道当前请求的用户到底是谁呢？...简单分析，大致有三种解决方案： ① 各系统自行实现权限定义和判断 这个方案最简单，对原有系统不做任何修改。 这个方案有一个缺点：各个子系统的超级管理员如何设置。...这时候，*.xyz.com的所有服务器，都能读取到这个域名。如果不指定域名，缺省使用的是主系统的域名www.xyz.com，其他子系统就不能读取同一个Cookie了。...这个方案针对方案4做改进，每次构造子系统链接时，生成一个新的token，当子系统验证用户成功后，立刻抛弃这个token，后续用户就不能再使用这个token进行验证。 ?
换刀点 所谓换刀点是指刀架自动转位时的位置。大部分数控车床，其换刀点的位置是任意的，换刀点应选在刀具交换过程中与工件或夹具不发生干涉的位置。...还有一些机床的换刀点位置是一个固定点，通常情况下，这些点选在靠近机床参考点的位置，或者取机床的第二参考点来作为换刀点。...二、刀具补偿与刀位点 所谓刀位点是指编制程序和加工时，用于表示刀具特征的点，也是对刀和加工的基准点。数控车刀的刀位点如图所示。...所谓刀尖圆弧半径是指车刀刀尖圆弧所构成的假想圆半径（图中的r）。实践中，所有车刀均有大小不等或近似的刀尖圆弧，假想刀尖在实际加工中是不存在的。 3....刀补的取消用G40来执行，需要特别注意的是，G40必须与G41或G42成对使用。
推荐：煎鱼大佬对这个场景的分析var a []intfunc test(b []int) { a = b[:3] return}解决这个问题可以使用append的方法，append不会直接引用原来的数组...并且我们是在 for 循环中定时执行 select，也就相当于每一次执行 select 我们都重新创建（实例化）了新的 time.After()，因此每一次执行 select time.After()...4：select-case select时case上没有完全覆盖所有场景也就是case操作阻塞，导致这个goroutine不能退出，最终发生内存泄漏。...default则会出现循环空转的情况，并最终导致资源无法释放msg := make(chan int, 10) go func() { for { select...其实最主要的还是如何避免，规范写法，多学多总结经验，在开发的时候就把这个问题从根源上尽量避免，出现问题再排查总会更耗时耗力。
CAS到底是怎么回事 为什么需要CAS 如何实现CAS 关于CAS和ABA 关于应用层的锁和CPU的锁的关系 参考 ---- 为什么需要CAS CAS全称为Compare And Set(比较并交换)...), curVal, newVal); // 这里是CAS 即这个代码的第一句和第三句可能看到的curVal是一样的，但是有可能造这个curVal在另一个线程ABA了。...CPU锁主要解决的是多个核心并发访问/修改同一块内存的问题。所以有锁总线和MESI协议来做。对于上层主要的抽象就是CAS。主要的招数就是用CAS+循环来抢东西。...这个是OS提供的支持。...（这里也要做一次系统调用） 这个被复活了的进程一般需要在做一次循环尝试抢锁，然后就回到了上面的抢锁流程。
今天马哥教育要跟大家分享的文章是Python中的random是怎么回事？如何增加输出结果的不确定性?...就是说，我们输入内容之后，至于会输出什么，我们是不知道的， python入门新手和正在python学习的小伙伴快来看一看吧，希望能够对大家有所帮助 ！ 如何增加输出结果的不确定性?...就是说，我们输入内容之后，至于会输出什么，我们是不知道的，这就是我们这节课要给大家介绍的random，来看看到底是怎么一回事吧!...我们终于一步步把这个弱智小游戏给做出来了，有没有一丁点的成就感呢? 如果你对其中的某些细节还不是很理解，恭喜你，你已经开始入门了。相信你会带着一颗追求真相的心，在编程这条路上不断走下去。...以上就是马哥教育今天为大家分享的关于Python中的random是怎么回事的文章，希望本篇文章能够对正在 python学习 和从事python相关工作的小伙伴们有所帮助，想要了解更多相关知识记得关注马哥教育官网
今天摸鱼（划掉）看到一个问题蛮有意思的，想来展开说说：图片别急，解决办法是有的。1.这个错误很可能是因为你正在尝试读取一个 JSON 格式的响应，但是实际返回的却是 HTML 格式的响应。...我们检查一下我们的请求是否正确，并且确保请求的 URL 返回的是 JSON 格式的数据。...如果确认请求 URL 返回的是 JSON 格式的数据，那么可以使用函数将返回的字节类型数据转换为 JSON 对象。...ssl模块，那可能确实和前面那位uu说的一样，可能是底层OpenSSL库的问题有关。...图片买之前，先测试，这个没有人不知道吧，就不废话了。我们来说说成本问题，要如何在一众海量的HTTP代理厂商中，找到一家物美价优的呢？稍等，问个度娘，大几千万条信息要筛选。
（http://surlymo.iteye.com/blog/2082684） 在这里，采用mysql数据库来实现这个功能。...微信access_token是2小时过期，为了保险起见，每隔1个小时就获取（刷新）一次access_token。...两个中控服务器每个5分钟读一次数据，大多数时候，refreshtime>now（refreshtime是设置的未来一个小时的时刻，这一个小时之内的时间访问数据，都是这个结果），这种情况下没到刷新时间，不会刷新...两个中控服务器的计时器一般是不同步的，多数情况下，两个中控服务器会一前一后（一个执行完了，另一个才执行）的执行这3步。...那mysql的行级锁又是怎么实现的呢（苦海无边，回头是岸）？不管怎样，mysql在单机上实现锁会容易多了。
支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种用于分类问题的监督算法。主要用于二分类和多分类问题。...其基本思想是找到一个超平面，能够将不同类别的样本点尽可能地分开，并使得离超平面最近的样本点尽可能远离超平面，从而实现较好的分类效果。...SVM的关键是找到一个最优的超平面，这个超平面可以通过使得最靠近超平面的样本点之间的间隔最大化来定义。这些最靠近超平面的样本点被称为支持向量。...SVM使用铰链损失函数计算经验风险并在求解系统中加入了正则化项以优化结构风险，是一个具有稀疏性和稳健性的分类器。同时，SVM可以通过核方法进行非线性分类，是常见的核学习方法之一。...SVM是一种常见的监督学习算法，具有很好的泛化能力和较高的分类准确率。在实际应用中，SVM广泛用于文本分类、图像识别、生物信息学等领域。
如果你对这5道题的回答，有3个或3个以上的“是”，那么说明你已经深陷“帕金森定律”的陷阱之中；如果你想从目前的困境当中解脱出来，就徐需要了解帕金森定律了，想要更进一步了解，就需要阅读《决定命运经典：帕金森定律
2．Servlet的执行时期 在服务器装载初始化servlet后，servlet就能够无限循环往复的处理客户端的请求。在前面的例子中，我们用doXXX方法来处理每个客户的请求，且发回相应的响应。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/166697.html原文链接：https://javaforall.cn
由于在下曾经干过两天成本，他就不耻下问向我请教怎么写这个成本程序。 说实话，一听到这个问题，我就有些心惊胆颤，因为我总觉得，他会把这个问题考虑得太简单，要知道，在ERP系统中，成本程序是相当难写的。...由于成本计算几乎牵扯到ERP系统中各个角落的数据，成本计算该是ERP系统中所有信息的集大成者，一个企业的ERP系统如果最终能按作业成本法的要求把成本算准，那肯定说明这个企业的ERP系统使用得相当出色。...（了解更多内容，关注公众号：SAP Technical） image.png 一个合格的成本系统，至少有三方面的功能，一是标准成本，二是实际成本，三是差异分析。...价格的计算方法可能是加权平均，移动加权平均，先进先出，后进先出等，不同的企业会有不同的会计制度要求。当然，对于ERP软件本身，所有这些都是需要考虑的。 2、建立成本模型。...这个将作为下一道工序的材料成本，出库时，需要考虑价格计算方法。(参见原材料成本) 5、发货给客户时，计算销售成本。 价格计算参考原材料成本。
什么是正态分布？ 正态分布是在统计分析最广泛应用的一类分布，自然界、社会、科研、生活、生产中的很多现象都被发现近似地服从正态分布，它无处不在，让你在纷繁芜杂的数据背后看到隐隐的秩序。...，不少人在这个地方感到无奈和沮丧。...我的建议，深入研究你期望使用的统计分析方法，查看它适用条件的严苛程度，比如方差分析，它有“样本独立”“正态”“方差齐”的条件，首先，我们判断出方差分析对“样本独立”的条件是最为严苛的，但这个条件基本都满足...，同时，我们了解到方差分析模型本身的稳定性比较好，所以，可以认为，在样本充足的状况下，因变量不过分的偏态（非完全正态），是可以接受的。...总结一句：对于正态分布检验的使用，应结合具体的统计分析方法，判断它对于正态检验的严苛程度，如果这个条件不允许“近似”，必须严谨对待，则考虑使用非参数检验。
写在前面 前一篇文章简单写了双向加密的原理，ssh是我们使用比较多的一个命令，用于计算机之间的加密登陆，那么ssh协议是如何保证通信过程中的安全的呢？...整个过程是这样的： （- 1）远程主机收到用户的登录请求，把自己的公钥发给用户。 （2）用户使用这个公钥，将登录密码加密后，发送回来。...这个过程本身是安全的，但是实施的时候存在一个风险：如果有人截获了登录请求，然后冒充远程主机，将伪造的公钥发给用户，那么用户很难辨别真伪。...再用这个密码登录远程主机，那么SSH的安全机制就荡然无存了。这种风险就是著名的"中间人攻击"（Man-in-the-middle attack）。...回答是没有好办法，远程主机必须在自己的网站上贴出公钥指纹，以便用户自行核对。 假定经过风险衡量以后，用户决定接受这个远程主机的公钥。
这个例子充分说明了大数据相比较小数据而言对数据偏差更容易进行识别，从而发现数据收集过程中的问题并加以改善。...如何处理这个问题，统计学上还在做着进一步的研究。...但当数据记录达到上万上百万时，测试的结果告诉我们统计学上是有意义的了。 这又是怎么回事？我们回到源头上去看，为什么要做两组数据的统计分析比较？不可以就算出两组的平均值，比一比他们是否相同吗？...接下来的问题就是：什么是真实的符合产品真正质量的评分如果我们能把“羊群效应”给剔除出去的话？ 应用IBM Watson 研究中心建立的统计模型能够部分回答这个问题。...当然，我们很难找到一个人才具有以上所有技能，但通过团队分工合作建立起高效的大数据小组是目前可行的方向。从而， 在这个大数据分析变得更加主流的时代，把握时机，脱颖而出或百尺竿头，更进一步。
#define RING_BUFFER_SIZE 128 问题3：为什么环形队列长度必须是2的n次方？...回答：因为在判断队列是否为满的时候，用到了RING_BUFFER_MASK，而RING_BUFFER_MASK的值为RING_BUFFER_SIZE-1，这个MASK为二进制全1，所以长度是2的n次方。...回答：在ring_buffer_is_full函数中，用head_index减去tail_index，根据这个值来判断。...head_index 的值是一直++的，从0一直加到RING_BUFFER_MASK，然后再回到0继续加(形成一个环形)。...Increase tail index */ buffer->tail_index = ((buffer->tail_index + 1) & RING_BUFFER_MASK); } 这个怎么理解呢
也许里面，并不能说明问题，一个计价模型其实很复杂，要考虑很多因素，如：卡劵，是否是vip用户，是否是新用户等等，说不定老用户还真没有新用户便宜。这里面，是存在一定的空间，但也不是很主观的因素。...捂脸，逃跑； 想到很多年前，不管是滴滴还是美团，其实我们做为用户，撸了太多的羊毛，都快被惯坏了，免费大行其道的今天，我们要明白，羊毛终究要出在羊身上。一旦价格有波动，我们就敏感了，觉得很不公平。
=w10=0这个条件得到假设集合H2；然后为了进一步化简，我们可以将这个条件设置的宽松一点，即任意的8个wi为0，只要其中有三个系数不为0就行，得到一组新的假设空间H2'，但这个问题的求解是一个NP-hard...的问题，还需要我们修正一下；最后，我们还需要将这个约束条件进一步修正一下得到假设集合H(C)，给系数的平方的加和指定一个上限，这个假设集合H(C)和H2'是有重合部分的，但不相等。...下图表示了这个约束条件的变化： ? 正则化的回归问题的矩阵形式 ? 由上图所示，我们现在要求解的是在一定约束条件下求解最佳化问题，求解这个问题可以用下面的图形来描述。 ?...本来要求解Ein的梯度，相当于在一个椭圆蓝色圈中求解梯度为零的点，而下面这个图表示，系数w在半径是根号C的红色球里面（w需要满足的约束条件），求解蓝色区域使得梯度最小的点。...那么，最优解发生在梯度的反方向和w的法向量是平行的，即梯度在限制条件下不能再减小。我们可以用拉格朗日乘数的方法来求解这个w。 ? ?
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