在以前很多人可能听过拓扑排序，但可能认为它太难而不愿接触学习，也不清楚是排啥序的，然而拓扑排序实际很简单，生活中也很常用，面试笔试也会遇到,所以掌握拓扑排序已是必要的！
1、 Sun Y, Zhao Y, Su Y, et al. Hotspot: Anomaly localization for additive kpis with multi-dimensional attributes[J]. IEEE Access, 2018, 6: 10909-10923.
实验拓扑图： 实验要求： 1、 在1.10和1.20上分别部署tomcat服务，并创建java的web站点。在本机上分别验证是否能访问创建的web站点（如http：//192.168.1.10:808
前两天朋友分享了一个实验靶场，感觉环境还不错，于是对测试过程进行了详细记录，靶场中涉及知识点总结如下：
一、背景介绍 在生产环境中tomcat很少直接用于响应客户端请求，即使它可以通过Connector组件接收用户的请求，一般来说常见于server.xml配置文件中Connector连接器的类型有3种：http、SSL和AJP 1.3
PAMI（IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence），IEEE模式分析与机器智能汇刊，简称PAMI，是IEEE最重要的学术性汇刊之一。事实上，PAMI有着超高的影响因子（17.730）和排名，被誉为SCI之王。与顶级会议相比，顶级期刊的评议过程更为严格，特别重视工作的创新性和完整性，录取难度和门槛很高。
想必大家对于Nginx和Tomcat都非常熟悉了，Nginx的应用非常广泛，不仅是对web静态资源非常友好，而且也是非常实用的反向代理和负载均衡软件。结合后端Tomcat的服务，从而搭建Nginx+Tomcat集群。
前言 《HDFS NameNode内存全景》中，我们从NameNode内部数据结构的视角，对它的内存全景及几个关键数据结构进行了简单解读，并结合实际场景介绍了NameNode可能遇到的问题，还有业界进行横向扩展方面的多种可借鉴解决方案。 事实上，对NameNode实施横向扩展前，会面临常驻内存随数据规模持续增长的情况，为此需要经历不断调整NameNode内存的堆空间大小的过程，期间会遇到几个问题： 当前内存空间预期能够支撑多长时间。 何时调整堆空间以应对数据规模增长。 增加多大堆空间。 另一方面NameNo
国密SSL性能指标主要有三个：新建速率（CPS，Connection per second）、加密吞吐(Throughput)、最大并发连接(Max Persistent Connections)
内网核心敏感数据，不仅包括数据库，电子邮件，也包含个人数据，业务数据，技术数据等等，大部分敏感数据基本都在内网中。
大家在大数据开发的学习中，肯定会遇到各种各样的数据库，比如MySQL，但是它是全能的吗？当然不是。所以才会出现各种各样的数据库，以适用于不同的场景，今天介绍的MongoDB就是如此。
Transformer 网络结构作为一种性能卓越的神经网络学习器，已经在各类机器学习问题中取得了巨大的成功。伴随着近年来多模态应用和多模态大数据的蓬勃发展，基于Transformer 网络的多模态学习已经成为了人工智能领域的前沿热点之一。
把时间退回到二十年之前，当时企业级领域研发主要推崇的还是C/S模式，PB、Delphi这样的开发软件是企业应用开发的主流。随着时间的推移，基于浏览器的B/S架构开始渐渐流行了起来。初期，Web开发ASP还占据了不少优势，但JSP的预编译模式让性能有了很大提升，随后基于JAVA语言的J2EE架构变得越来越流行。
在某次威胁分析的过程中，看到攻击方在使用反序列化漏洞拿下资产组内一台暴露在外网的主机之后，就开始使用reGeorg工具进行连接，视图渗透到内网。之前由于我并没有接触过reGeorg工具，出于好奇，就研究了一下这个工具的用途以及原理，于是形成了本篇文章。 1. 是什么 在大多数的文章中，都把reGeorg称为内网代理。实际上，它也确实在渗透的过程中，起到了代理的作用。 考虑一种场景，资产组里有2台机器：主机A、主机B。其中主机A上运行了Web服务，且IP或者端口映射到公网，可以被外部人员访问，主机B是在外网访
图：equals()方法、hashCode()方法的区别 HashCode被设计用来提高性能。equals()方法与hashCode()方法的区别在于： 如果两个对象相等(equal)，那么他们一定有相同的哈希值。 如果两个对象的哈希值相同，但他们未必相等(equal)。 其余七张图敬请点击《8张图理解Java》。 一、 程序员必须进行的10项投资 你的健康 提高你的数学能力 提高你的英语水平 一个自己的域名和网站 一个活跃的Github帐户 一台好的电脑 足够快的网速 读一些经典的计算机科学的书籍：计
拓扑（Topology）是研究几何图形或空间在连续改变形状后还能保持不变的一些性质的一个学科。它只考虑物体间的位置关系而不考虑它们的形状和大小。
拓扑是研究几何图形或空间在连续改变形状后还能保持不变的一些性质的一个学科。它只考虑物体间的位置关系而不考虑它们的形状和大小。
目标资产信息搜集的程度，决定渗透过程的复杂程度。 目标主机信息搜集的深度，决定后渗透权限持续把控。 渗透的本质是信息搜集，而信息搜集整理为后续的情报跟进提供了强大的保证。
1901年，古列尔默.马可尼把长波无线电信号从Cornwall（康沃尔，位于英国的西南部）跨过大西洋传送到3200公里之外的Newfoundland(加拿大的纽芬兰岛)，至此人类进入了无线通信时代。100多年来，无线技术的发展为人类带来了无线电、电视、移动电话和通信卫星。近20年，最让人们深刻感受的是移动通信，手机几乎成为人们的一个器官，用它便捷接入Internet。
Turf.js是JavaScript 空间分析库，由Mapbox 提供，Turf 实现了
拓扑主要用于确保空间关系并帮助其进行数据处理，在很多情况下拓扑也用于分析空间关系，概括下来就两点，一是分析有无错误，二是利用拓扑进行编辑。
reGeorg 的前身是2008年 SensePost 在 BlackHat USA 2008 的 reDuh 延伸与扩展。
有如下图所示测试环境，外网服务器拥有双网卡，既可与公网进行通信，也可以与内网服务器进行通信。
上周斗哥给大家介绍来“百香果”内网安全沙盘的构建，主要用于学习内网渗透的基础环境，那么内网渗透中最基础的就是内网通信隧道了，本期给大家带来内网通信隧道中SOCKS的学习。
数据集一致，提供三维空间中的车道真值。与之有区别的是，OpenLane-Huawei 提供的是车道中心线的3D标注，而OpenLane提供的是车道分割线3D标注。此外，还提供了交通标志(交通灯和路标)及其属性的2D框标注，和车道中心线之间以及车道中心线与交通要素之间的拓扑关系标注。
STL文件是网格文件的一种格式，分为二进制和文本两种类型。具体来讲，它定义了一群三角面片，比如下面是一个文本的STL示例：
在工程实践中,一个工程项目往往由若干个子项目组成。这些子项目间往往有两种关系: （1） 先后关系，即必须在某个项完成后才能开始实施另一个子项目。 （2） 子项目间无关系，即两个子项目可以同时进行,互不影响。
现在很多开发，都采用了前后端完全分离的模式，随着近几年前端工程化工具和MVC框架的完善，使得这种模式的维护成本逐渐降低。但是这种模式目前并不利于SEO（前后端分离的SEO问题会慢慢改善），而且某些场景使用模板引擎会更方便，比如说邮件模板以及数据变化不频繁的后台系统。 Spring，确切来说是Spring MVC除了可以实现RESTful web服务之外，还可以使用它提供动态HTML内容。Spring MVC支持多种模板技术，包括Thymeleaf、FreeMarker和JSP等。
网络拓扑测绘是网络空间测绘中的关键一环，主要体现了网络空间中资源之间的物理和逻辑通联关系。根据OSI七层网络体系结构分，有物理层的光纤、电缆拓扑，数据链路层的二层交换机拓扑，网络层的路由器拓扑，应用层的服务拓扑等等。本文主要考虑网络层的AS（Autonomous System，自治域）级拓扑，面向全球IPv4地址空间自治域编号，研究其注册、分配、使用现状，为后续重点关注地区网络拓扑测绘提供数据和技术支撑。
前言 目前的主流服务器一般是二路，即有2个NUMA node。每个NUMA上有一个CPU。比较主流的CPU一般是10Core/12Core，打开了Hyper-thread的场景下，就是2 Sockets × 10/12 Cores/socket × 2 Hyper-threads/Core，也就是40核或者48核。 对于大规格的虚拟机，尤其是32 vCPU或者40vCPU的场景下，对于计算密集型的业务，需要把物理机的CPU拓扑信息正确的透传到虚拟机中，否则跨Socket的内存访问，同一个Core下的两个Hyper-thread的资源的争抢，都是影响性能的关键因素。 分析 Host上拓扑关系 我们一般会用lscpu命令看到基本的CPU拓扑信息，也可以通过cat /proc/cpuinfo的方式看到“physical id”，“core id” cpuid 再进一步探讨，Host kernle是怎么获取到的CPU的拓扑关系的呢？ Linux有命令cpuid，代码在https://github.com/tycho/cpuid cpuid命令的结果截取如下：
《本文同步发布于“脑之说”微信公众号，欢迎搜索关注~~》 一、背景 大脑的发育受多方面因素影响，较高的社会经济地位（higher socioeconomic status, SES）就是其中一个重要的因素。儿童、青少年时期的SES与其较强的认知能力，学业成就和较低的精神疾病发病率有关，甚至会影响婴儿时期的大脑皮层发育。已有的一些研究发现SES与大脑的结构发育呈现紧密关系，具体表现为低SES个体的大脑结构发育加速，这表明SES会调节年龄和大脑结构发展之间的关系，目前尚不清楚其在大脑功能发育中是否存在这种调节关系，这促使人们深入地研究社会经济地位是否以及如何影响青少年大脑功能网络的发育。在大多数这些研究中，关于SES的研究是在家庭层面进行的，包括家庭收入，成员学历等，部分研究也关注了邻里社区SES的影响。然而已有的研究结果还不足以清晰的揭示SES与儿童、青少年的大脑功能发育之间的关系，以及SES是如何影响的发育的，特别是与年龄的交互作用。该研究利用费城跨年龄段的大样本横断面影像数据来研究年龄，SES和大脑功能网络拓扑之间的关系，分别从全脑水平，网络水平，以及单个大脑区域三个层次，利用图论的聚类系数和模块化指数两个网络指标，从整体到局部的研究了在青少年发育过程中，SES对其功能网络拓扑结构的影响。该研究为SES与功能网络拓扑的发展之间的联系提供了证据，为早期成长环境影响大脑神经活动提供了更深入的见解。 二、材料和方法 1、被试和数据 从Philadelphia Neurodevelopmental Cohort(PNC)数据集中选取符合排除标准的，年龄在8到22岁之间的，1012名儿童和青少年的神经影像数据，其中平均年龄15.78，女性552名。SES的测量结合了被试社区的结婚率，贫困人口比例，家庭收入以及邻里家庭收入，教育占比，人口密度，就业率等多个特征计算其SES得分。结构和功能数据的预处理借助ANTs和XCP工具包处理，将功能数据映射到皮层上进行后续功能网络分析 2、构建功能网络 对每个被试，提取N = 360 个皮层区域的BOLD信号，通过计算皮尔逊相关系数来表示每两个区域之间的功能连接，最后得到了一个360*360的功能连接矩阵，如图1。基于个体数据的差异性与局限性，只有359个节点被纳入到后续分析中。
Struts框架是MVC的一个实现，它非常好的结合了JSP、Servlet、JavaBean、Taglib等技术。它为MVC的各层提供了良好的支持，就像房地产商盖房子时先盖的大楼框架。
拓扑排序是一种对有向无环图（DAG）进行排序的算法。在树结构中，树是一种特殊的有向无环图，因此我们可以将拓扑排序应用于树的节点。
DFS方法通过递归遍历图，将访问过的节点存入栈中，最终从栈顶依次取出节点构建拓扑序列。
蓝鲸社区S-mart市场一直为大家免费提供一些脚本工具、应用系统、以及一些实用插件。
为了保证总项目的顺利进行，必须要对这些子项目进行一定的先后顺序规化，为了解决这类问题，我们可以采用拓扑排序的方法。
非常直观的错误，在启动项目时，jetty报错，无法编译invalidatePrevSession.jsp该文件，原因是FileLinkCellRenderer这个类无法被解析。接着看该jsp文件，可以发现import了不少java类，如下：
关于MySQL的拓扑关系，最近是比较困扰我的，主要是因为最近在思考重构元数据层面的一些东西，发现原来的一些设计方式已经不能够支持现在的业务特点了。
本文介绍了Java技术栈的一些重要概念和基础知识，包括面向对象、集合、流程控制、函数式编程等。同时，还介绍了一些重要的Java库和工具，如Spring、Hibernate、Maven等。最后，通过一个具体的实例演示了如何使用这些概念和工具实现一个简单的Web应用程序。
No.31期 拓扑排序 Mr. 王：很好，你还记得这个问题。接下来我们来讨论另一种磁盘中的大数据算法策略，叫作时间前向处理方法。在这种策略中，我会讲解求解最大独立集的方法。先介绍一个时间前向独立集的其
springboot内部对jsp的支持并不是特别理想，而springboot推荐的视图是Thymeleaf，对于java开发人员来说还是大多数人员喜欢使用jsp，接下来我们来讲解下springboot
今天看了下leetcode周赛的题目，没怎么做，第四题是一道Hard题目，看了下题意感觉要用拓扑排序，但是这道题除了依赖关系，还有一个分组的变量，导致这道题处理起来会复杂些，可能需要2次拓扑排序或者1次复杂的拓扑排序。
查看Castle的代码，在Castle.Core中内部的数据结构采用图，排序使用的拓扑排序算法： 对于一条有向边(u,v)，定义u < v；满足所有这样条件的结点序列称为拓扑序列。拓扑排序就是求一个有向图的拓扑序列的算法。 一个有向图顶点的拓扑序列不是惟一的。并不是任何有向图的顶点都可以排成拓扑序列，有环图是不能排的。 例子：比如排课问题，比如士兵排队问题等。 拓扑排序在实际生活中和算法中都有很大的应用。比如要排一下几门课程的先后次序，我们可以把课程抽象成结点，把什么课是什么课的
系统架构是项目中技术实现的最重要的环节。系统架构的良好与否关系到系统的性能指标、安全指标、稳定性指标、可扩展性、业务实现等等。
说到 Android 启动优化，大家第一时间可能会想到异步加载。将耗时任务放到子线程加载，等到所有加载任务加载完成之后，再进入首页。
Web 负载均衡解决方案——HAproxy+keepalived实现高可用负载均衡
Jsp 中的注释（三点） 合理、详细的注释有利于代码后期的维护和阅读 在JSP文件的编写过程中，共有三种注释方法：
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