Mesh网络（Mesh Network）、无线传感网（Wireless Sensor Network，WSN）和自组织网络（ad hoc Network）是三种不同类型的网络，它们在结构和应用方面有所区别：
https://docs.docker.com/toolbox/toolbox_install_mac/ 安装好Toolbox后，在启动台多出Kitematic软件，是一个轻量级的docker管理工具。抱歉没有安装这个软件的过程。启动后界面如图，
ZooKeeper 典型的应用场景，限于篇幅就不详细展开，百度或https://www.jianshu.com/p/1e052bddba80
始于无线电，跃于物联网，立足 AIoT，跑进 6G 时代……这不仅是杨旸的个人经历，也是一代通信科学家的缩影。 作者｜黄楠 编辑｜陈彩娴 《圣经·旧约·创世纪》里记载，有河从伊甸流出，滋润那园子，从那里分为四道。 第一道河名叫比逊，环绕着由金子的哈腓拉全地；第二道河名为基训；第三道河名叫希底结，有供给棕榈之意；第四道河是伯拉河，寓意生长。这四道河有山和高地环绕成谷，向东流出，滋养着沿岸万物灵长。 当时间迈进智能物联网（AIoT）技术赋能的、各行各业数字化转型并高速发展的今天，人们在探索 AIoT 技术和应用
互斥锁 互斥锁是传统的并发程序对共享资源进行访问控制的主要手段。它由标准库代码包sync中的Mutex结构体类型代表。只有两个公开方法 Lock Unlock 类型sync.Mutex的零值表示了未被锁定的互斥量。 var mutex sync.Mutex mutex.Lock() 1 2 1 2 示例 // test for Go // // Copyright (c) 2015 - Batu <1235355@qq.com> package main import ( "fmt" "sy
传感器是自动化设备的重要部件 传感器是自动化设备的重要部件，智能传感器可应用于SmartCar、机器人等，可将其感应到的状况，利用人工智能辨识，透过驱动装置回馈反应的系统。制造业自动化第一品牌广东拓斯
如果你要在本机做开发，配置IDE环境，想要连接到Docker中，推荐使用Docker toolBOX。docker for mac 版本没有docker0网桥。
互斥锁 互斥锁是传统的并发程序对共享资源进行访问控制的主要手段。它由标准库代码包sync中的Mutex结构体类型代表。只有两个公开方法 Lock Unlock 类型sync.Mutex的零值表示了未被锁定的互斥量。 var mutex sync.Mutex mutex.Lock() 复制代码 示例 // test for Go // //
var mutex sync.Mutex mutex.Lock()
// test for Go // //
点击“阅读原文”，获取原文和答案 现代通信理论与新技术 - 填空绪论概述卫星通信简介光纤通信简介移动通信简介光纤传输网技术基本概念基本原理(全反射)SDH光传输网大容量光传输技术波分复用WDM光时分复用OTDM光码分复用OCDM光交换技术数字微波通信技术移动通信网络基本概念多址接入技术OFDM技术的基本原理多输入多输出MIMO技术的基本原理无线网络的媒体接入控制层MAC协议ALOHA协议CSMA协议宽带无线移动网络中的自组织网络无线传感网络综述WSN的路由协议TD-LTE移动通信网络
数据分析如何合法的进行，这是一个在当今数字化时代愈发重要的问题。随着大数据技术的快速发展，数据分析已经渗透到各个领域，从商业决策到政策制定，从医疗健康到个人生活，无处不在。然而，数据的获取、存储、处理和使用都必须遵循法律法规，尊重个人隐私，保护数据安全。
多路复用技术：频分多路复用（FDM）、时分多路复用（TDM）、统计时分多路复用（STDM）、波分多路复用（WDM）
问题导读 1.Atlas中实体具体指什么？ 2.如何为Flink创建Atlas实体类型定义？ 3.如何验证元数据收集？ 在Cloudera Streaming Analytics中，可以将Flink与Apache Atlas一起使用，以跟踪Flink作业的输入和输出数据。 Atlas是沿袭和元数据管理解决方案，在Cloudera Data Platform上受支持。这意味着可以查找，组织和管理有关Flink应用程序以及它们如何相互关联的数据的不同资产。这实现了一系列数据管理和法规遵从性用例。 有关Atlas的更多信息，请参阅Cloudera Runtime文档。 Flink元数据集合中的Atlas实体 在Atlas中，表示Flink应用程序，Kafka主题，HBase表等的核心概念称为实体。需要了解Flink设置中实体的关系和定义，以增强元数据收集。 为Flink创建Atlas实体类型定义 在提交Flink作业以收集其元数据之前，需要为Flink创建Atlas实体类型定义。在命令行中，需要连接到Atlas服务器并添加预定义的类型定义。还需要在Cloudera Manager中为Flink启用Atlas。 验证元数据收集 启用Atlas元数据收集后，群集上新提交的Flink作业也将其元数据提交给Atlas。可以通过请求有关Atlas挂钩的信息来在命令行中使用消息验证元数据收集。 Flink元数据集合中的Atlas实体 在Atlas中，表示Flink应用程序，Kafka主题，HBase表等的核心概念称为实体。需要了解Flink设置中实体的关系和定义，以增强元数据收集。 在向Atlas提交更新时，Flink应用程序会描述自身以及用作源和接收器的实体。Atlas创建并更新相应的实体，并从收集到的和已经可用的实体创建沿袭。在内部，Flink客户端和Atlas服务器之间的通信是使用Kafka主题实现的。该解决方案被Atlas社区称为Flink挂钩。
相信大家在日常上网的时候都会遇到“千奇百怪”的验证码，而在种类繁多的验证码家族中，文本验证码是使用最广泛的一种，也是我们遇到最多的一种验证码方案。近年来，随着深度学习技术的突破性发展，文本验证码的安全性也受到了挑战。通过收集大量目标网站的验证码，并训练一个深度网络模型，就可以实现对目标网站验证码的攻击。为了抵抗基于深度学习模型的攻击，一方面，各大网站都采用诸如字符扭曲、粘连、旋转，背景混淆，空心字体等多种复杂变换方案来提高文本验证码的安全性；另一方面，有些网站采用了诸如前端代码混淆、关键代码加密等反分析方式来防止验证码被恶意收集和自动爬取，进而通过增大攻击的成本来降低验证码被攻击的可能性。然而，上述两种方式真的能够增强验证码的安全性吗？
网络爬虫是最常见和使用最广泛的数据收集方法。DIY网络爬虫确实需要一些编程知识，但整个过程比一开始看起来要简单得多。
基本上1，3 ，4 ，6，7项工作是属于工程属性比较强的工作，2，5项属于工程和领域知识有交叉的工作。
专家认为智能定价是在COVID-19流行期间拯救公司的关键。他们指出，由于随之而来的经济影响，COVID-19已经使之前较为成功的定价策略失效。因此，需要有竞争力的智能定价来维持利润并通过足够的利润在新冠流行期间维持公司生计。
所以说监控是运维这个职业的根本。尤其是在现在DevOps这么火的时候，用监控数据给自己撑腰，这显得更加必要。
在当今信息爆炸的时代，如何高效地进行大规模数据收集和分析是一项重要的能力。API（Application Programming Interface）作为一种常见的数据交互协议，提供了访问和操作数据的接口，为我们提供了便利。本文将介绍如何使用API进行大规模数据收集和分析的步骤，并分享一些实用的代码示例，帮助您掌握这一技巧，提升数据收集和分析的效率。
一、引言 单纯的防御措施无法阻止蓄意的攻击者，这已经是大家都认同的事实，应对挑战业界有了诸多方面的探索和实践，而其中最有趣的就非安全分析莫属了，围绕着安全分析展开，我们可以看到大数据、安全智能、情景感知、威胁情报、数据挖掘、可视化等等，因为这些都是安全分析师手中的武器。 下面想针对个人有一定了解的地方，具体谈几个方面，每个方面单独成为一篇： 1.安全分析的相关背景及理念 2.安全分析中的狩猎（Hunting）和事件响应 3.安全分析与可视化 4.安全分析相关技能 今年的RSA大会主题是“变化，挑战当今的安
作者：Chris Sanders 、Jason Smith、David J. Bianco、Liam Randall 译者：ZenMind 摘自：FreeBuf黑客与极客（FreeBuf.COM） 一、引言 单纯的防御措施无法阻止蓄意的攻击者，这已经是大家都认同的事实，应对挑战业界有了诸多方面的探索和实践，而其中最有趣的就非安全分析莫属了，围绕着安全分析展开，我们可以看到大数据、安全智能、情景感知、威胁情报、数据挖掘、可视化等等，因为这些都是安全分析师手中的武器。 下面想针对个人有一定了
这是我的学习笔记，大量摘抄网上、书本里的内容，将我自己认为关联度较高的内容呈现上来。
Zabbix6.0手册已发布，不少初学者面对浩渺的手册找不到重点。手册教程系列为初学者挑重点，本节提供监控项值预处理详细信息。监控项值预处理允许为接收到的监控项值定义和执行转换规则 。
Aftermath是一款针对macOS的事件响应框架，该工具基于Swift语言开发，是一款完全免费且开源的网络安全事件响应框架。
众所周知，网页数据抓取在世界各地的各行各业中变得越来越流行。并且大家都知道收集公共数据（尤其是大规模收集）会面临很多挑战。这就是Oxylabs举办第二次网页抓取会议的原因！
2023 年，斯坦福大学等机构推出了一个用于双机械手远程操作的低成本开源硬件系统 ALOHA，它可以远程操作并完成组装链条、托举乒乓球等复杂、丰富的任务。
在本节，我们对Go语言所提供的与锁有关的API进行说明。这包括了互斥锁和读写锁。我们在第6章描述过互斥锁，但却没有提到过读写锁。这两种锁对于传统的并发程序来说都是非常常用和重要的。 一、互斥锁 互斥锁是传统的并发程序对共享资源进行访问控制的主要手段。它由标准库代码包sync中的Mutex结构体类型代表。sync.Mutex类型（确切地说，是*sync.Mutex类型）只有两个公开方法——Lock和Unlock。顾名思义，前者被用于锁定当前的互斥量，而后者则被用来对当前的互斥量进行解锁。 类型sync.Mut
一、互斥锁 互斥锁是传统的并发程序对共享资源进行访问控制的主要手段。它由标准库代码包sync中的Mutex结构体类型代表。sync.Mutex类型（确切地说，是*sync.Mutex类型）只有两个公开方法——Lock和Unlock。顾名思义，前者被用于锁定当前的互斥量，而后者则被用来对当前的互斥量进行解锁。 类型sync.Mutex的零值表示了未被锁定的互斥量。也就是说，它是一个开箱即用的工具。我们只需对它进行简单声明就可以正常使用了，就像这样： var mutex sync.Mutex mutex.Lo
一、引言 单纯的防御措施无法阻止蓄意的攻击者，这已经是大家都认同的事实，应对挑战业界有了诸多方面的探索和实践，而其中最有趣的就非安全分析莫属了，围绕着安全分析展开，我们可以看到大数据、安全智能、情景感知、威胁情报、数据挖掘、可视化等等，因为这些都是安全分析师手中的武器。 二、安全战略思路的变化 坏的消息是，入侵总会发生，再强的防御也难以做到御敌于国门之外，攻击者总会进入到你的网络中；那么好消息就是入侵和破环是两回事，虽然也存在入侵开始到实际损害发生之间时间窗口很短的情况，但是我们也还是
我们对Go语言所提供的与锁有关的API进行说明。这包括了互斥锁和读写锁。我们在第6章描述过互斥锁，但却没有提到过读写锁。这两种锁对于传统的并发程序来说都是非常常用和重要的。
编译整理：孙强 大数据文摘“医疗大数据”专栏已经成立，如果您是专业人员并愿意与大家分享，请后台留言，加入我们，一起把这个平台和专栏做得更好。 同时，我们也欢迎熟悉外语（含各种“小语种”）的朋友，加入大
互斥锁是传统的并发程序对共享资源进行访问控制的主要手段。它由标准库代码包sync中的Mutex结构体类型代表。sync.Mutex类型（确切地说，是*sync.Mutex类型）只有两个公开方法——Lock和Unlock。顾名思义，前者被用于锁定当前的互斥量，而后者则被用来对当前的互斥量进行解锁。 类型sync.Mutex的零值表示了未被锁定的互斥量。也就是说，它是一个开箱即用的工具。我们只需对它进行简单声明就可以正常使用了，就像这样：
Loki、ELK、EFK是三种广泛使用的开源日志管理工具。这些工具可以帮助开发人员和运维人员更轻松地管理应用程序的日志数据，包括收集、存储、分析和可视化。
在公司的日常业务中，存在不少数据的收集提取需求，大部分公司会采取Excel来完成数据的收集和汇总，但这项工作会让负责信息收集的业务人员相当头大。虽然提前做好了数据收集模板，但最终提交上来的模板会被修改的五花八门，信息填写错误率比较高，无法实现信息填写不完整不允许提交的约束。后期的数据汇总虽然可以采用手动的复制黏贴来实现，但如果想要把这些数据做结构化存储，又需要去研发人员去开发一套解析Excel文档的功能，将这些填报数据提取入库，整个流程比较繁琐且出错率较高。
在大数据时代，学术界和业界的大量研究都是关于如何以一种可扩展和高效率的方式来对数据进行储存，交换和计算（通过统计方法和算法）。 这 些研究领域无疑非常重要，然而，只有当我们对数据智慧（Data Wisdom）也给予同等程度的重视时，大数据（或者小型数据）才能被转换为真正的知识和有用的，可被采纳的信息。换而言之，我们要认识到必须拥有足够数 量的数据才有可能对复杂度较高的问题给出较可靠的答案。“数据智慧”对于我们从数据中提取有效信息和确保没有误用或夸大原始数据是至关重要的。 “数据智慧”一词是我对应用统计学核
Cacti是一款功能完整的网络图形化解决方案，Cacti旨在利用RRDtool的数据存储以及图形化功能来给广大安全研究人员提供以下功能性帮助：
原文地址：http://blog.codinglabs.org/articles/how-web-analytics-data-collection-system-work.html 网站数据统计分析工具是网站站长和运营人员经常使用的一种工具，比较常用的有谷歌分析、百度统计和腾讯分析等等。所有这些统计分析工具的第一步都是网站访问数据的收集。目前主流的数据收集方式基本都是基于javascript的。本文将简要分析这种数据收集的原理，并一步一步实际搭建一个实际的数据收集系统。
据外媒报道，美国国家情报总监(DNI)于日前公开承认了自2001年就已经开始的NSA大规模监控项目。现 在，该机构已经在其官方上公布了一份名为"DNI Announces the Declassification of the Existence of Collection Activities Authorized by President George W. Bush Shortly After the Attacks of September 11, 2001（《DNI公开承认自200
上篇文章聊到了对账系统业务逻辑以及千万数据集对账系统存在的难点，这篇文章就来聊下千万级数据集下对账系统实现方案。
文|孟永辉 同很多互联网公司一样，百度同样迎来了自己的“开年第一讲”。在经历了百度高层的调整之后，李彦宏的“开年第一讲”看上去似乎更有意义。李彦宏在讲话中指出，百度将重新回到自己真正出发的原点，借助大数据的手段做好内容分发的工作。从某种意义上来讲，以人工智能、大数据为代表的新突破口将会是百度未来的发展重点。 通过李彦宏的讲话，我们能够看出未来的百度将会更加专注于内容分发，百度与今日头条之间的内容分发大战或许将会提前到来。另外，李彦宏提到的人工智能、大数据、云计算等热门领域同样将会被更多人多熟知与关注。很多
与小型项目相比，大规模的网页抓取带来了一系列截然不同的挑战，例如基础结构搭建、管理资源成本、绕过爬虫检测措施等。
民间有一句俗语叫做：“看花容易绣花难”，画龙点睛的添花之笔就更难了，同数据分析是一个道理。
随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战变的尤为突出。今天为大家介绍几款数据采集平台：Apache Flume Fluentd Logstash Chukwa Scribe Splunk Forwarder。
今天为大家介绍几款数据采集平台： Apache Flume Fluentd Logstash Chukwa Scribe Splunk Forwarder 大数据平台与数据采集 任何完整的大数据平台，
随着大数据越来越被重视，数据采集的挑战变的尤为突出。今天为大家介绍几款数据采集平台：
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