import time y = 2.5 while y>=-1.6: x = -3.0 while x<=4.0: if (x*x+y*y-1)**3<=3.6*x*x*y*y*y or (x>-2.4 and x<-2.1 and y<1.5 and y>-1) or (((x<2.5 and x>2.2)or(x>3.4 and x<3.7)) and y>-1 and y<1.5) or (y>-1 and y<-0.6 and x<3.7 and x>2.2): print('*',end="") else: print(' ',end="") x += 0.1 print() time.sleep(0.25) y -= 0.2 一台电脑，一个键盘，尽情挥洒智慧的人生。 几行数字，几个字母，认真编写生活的美好。 一个灵感，一段程序，推动科技进步，促进社会发展。 1024程序员节，用代码编写程序，我的人生我自己书写!!!

HLS是HTTP Live Streaming的缩写，是由苹果提出的基于HTTP的流媒体网络传输协议。 m3u是ASCII编码的纯文本，可以理解为我们播放器自己的播放列表，m3u8是Unicode编码的m3u文件，同时m3u8在m3u的基础上可以做多码流适配。 #EXTM3U #EXT-X-VERSION:3 #EXT-X-ALLOW-CACHE:NO #EXT-X-TARGETDURATION:3 #EXT-X-MEDIA-SEQUENCE:988 #EXTINF:10.000, /rtp/gb_play_34020000001320000000_34020000001320000000/2021-09-14/13/135/50-08_988.ts #EXTINF:10.000, /rtp/gb_play_34020000001320000000_34020000001320000000/2021-09-14/13/135/50-17_989.ts #EXTINF:10.000, /rtp/gb_play_34020000001320000000_34020000001320000000/2021-09-14/13/135/50-27_990.ts ts就是m3u和m3u8的“播放列表”中的文件，其实我们播放的m3u、m3u8文件播放的是这个ts文件，一般10s为单位一个ts。 那么ts文件怎么生成，m3u8及m3u文件怎么生成的呢？假设我们有mp4文件那么可以通过FFmpeg将文件切成ts分片，然后生成“播放列表”m3u8

主要思路： 将待检测的数字number对10循环求余，然后拿每次产生的余数与要计算次数的digit比较，相等，则次数+1，最终计算出digit的出现次数 参考代码如下 int CountDigit(int number, int digit) { int count = 0; do { if (digit == number % 10) { count++; } number /= 10; } while (number > 0); return count; }

dom操作：bootstrap、layui的是基于jquery来操作实际dom；vue、react操作的是虚拟dom 上手难度：bootstrap、layui需要html+js基础就能快速上手，vue和react需要付出一定的学习成本 vue和react的区别还在于双向绑定和单项绑定，详细区别参考：Vue（MVVM）、React(MVVM)、Angular(MVC)对比 - 阅读清单 - 云+社区 - 腾讯云 (tencent.com) 什么场景下用呢？对于没有多少前端知识的人来讲bootstrap和layui更容易上手一些，追求效率和技术先进性的话可以考虑vue和react

xPack完整生命周期版本从5.0诞生、6.2最后一版 5.X版本之前：没有x-pack，是独立的，es相当于裸奔，所以经常出现索引被恶意删除的问题，security安全,watch查看，alert警告等独立单元。 5.X版本：将安全，警告，监视，图形和报告形成独立的x-pack组件。 image.png 6.3 版本之前：和Elasticsearch独立发布需要额外安装。 image.png 6.3版本及之后：已经集成在一起发布，无需额外安装，基础安全属于付费黄金版内容。 image.png 2019年5月21日，Elastic官方发布消息： Elastic Stack 新版本6.8.0 和7.1.0的核心安全功能现免费提供。 7 .1版本：基础安全免费（TLS、原生认证Realm、基于角色认证）。 什么是基础安全、黄金版、白金版呢？和付费有什么差别，请注意查看官方说明 订阅 | Elastic Stack 产品和支持 | Elastic

可以拆分成两个部分，一部分是生成aaaa，另一部分是求和 生成aaaa，可以这么实现（其中，E是为了方便×10的倍数） long E(int m) { long num = 1; while (m) { num *= 10; m--; } return num; } long GenNum(int num, int count) { long ret = 0; while (count) { count--; ret += num * E(count); } return ret; } 然后对生成的数求和即可 int main() { int a, n; printf("Input a,n:\n"); scanf("%d,%d", &a, &n); long sum = 0; while (n) { sum += GenNum(a, n); n--; } printf("sum=%ld\n", sum); return 0; }

主要还是基于如下两点： 1、LTS长期支持(Long Term Support) 只有8、11、17 image.png 支持周期官方描述：https://www.oracle.com/java/technologies/java-se-support-roadmap.html 2、商业授权、付费问题 image.png JDK11及以后Oracle的JDK就收费了，只能用免费的OpenJDK，11以后的OpenJDK兼容性也还不错，但是Oracle在使用上依然留了个坑。就是免费版本在6个月以后会收费，继续使用新版本的则免费，所以11以后OpenJDK必须随oracle的升级而升级，基本就是当完小白鼠就不让用了。 详细订阅付费说明可以参考官网：https://www.oracle.com/a/tech/docs/javase-subscription-datasheet.pdf

编译报错，可以排除和sdk没有关系，但是为什么有这个问题呢？经过调查发现是因为idea的问题，可以通过如下步骤解决 IDEA的操作流程:File -> Settings -> Build,Execution,Deployment -> Compiler -> Java Compiler选择eclipse，如下图 截图.png

这个主要涉及到双重循环，逐行扫描，需要一重循环，按行逐列扫描，又需要一重循环，所以说需要双重循环 循环体内执行的操作就是坐标互换，x变y，y变x，中间可能需要一个临时变量。 参考代码如下： int transpose(int M[N][N], int n) { int temp; for (int i = 0; i < n; i++) { for (int j = 0; j < i; j++) { temp = M[i][j]; M[i][j] = M[j][i]; M[j][i] = temp; } } }

API管理平台了解一下

可以先看看官网的demo，测试后进行开发对接SDK框架 https://cloud.tencent.com/act/cps/redirect?redirect=11822

csrf：一般指跨站请求伪造。跨站请求伪造（英语：Cross-site request forgery），也被称为 one-click attack 或者 session riding，通常缩写为 CSRF 或者 XSRF， 是一种挟制用户在当前已登录的Web应用程序上执行非本意的操作的攻击方法。 如何攻击 爱豆打援$100 www.bank.com/transfer/to=aidou&money=100 应援群：请各位粉丝登记一下，www.danger.com, 放一张爱豆照片/为了我们爱豆请帮我们点一下下方广告 <img src=http://www. bank.com/transfer?to=应援群主&money=100> 发现钱少了，一查记录给了群主 群里声讨，被认定为黑粉，被踢出了群聊 如何防御 get改post cookie设置为http-only 增加后端生成的token校验（csrf的token） 增加refer头校验

Linux上安装OpenCV其实挺简单的。对于Python来说，可以直接使用pip进行安装，如： pip3 install opencv-python 当然，如果你是想在C++或者Java内作为外部包使用，你可以考虑编译安装。 参考文章：macOS和Linux上手动编译OpenCV并作为依赖添加到Python/C++/Java 安装依赖 首先是依赖安装问题，我们需要有GCC编译器还有Cmake： # Debian/Ubuntu版本 sudo apt-get install build-essential sudo apt-get install cmake # CentOS发行版本 sudo yum install gcc gcc-c++ sudo yum install cmake 如：使用腾讯云轻量应用服务器的CentOS镜像： 📷 OpenCV源码 我们进入OpenCV的官网：https://opencv.org，找到Source Forge选项： 📷 Cmake预编译 下载好了OpenCV的源码，接下来我们使用Cmake进行预编译，进入OpenCV源码目录，输入： cmake -S . -B build -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local/opencv 其中： DCMAKE_INSTALL_PREFIX：OpenCV的安装地址，这里选择安装到/sur/local/opencv里。 之后，就会开始“跑码”预编译生成build文件夹和Markfile文件： image.png 但是这样，我们后续编译只能安装Python2（系统）和C++的支持，无法支援到Python3和java。 需要支援带Python3和Java，需要在Cmake前，部署JAVA_HOME和设置Python3的地址。具体可以看原文嗷 我们Cmake预编译没问题，只需运行make命令即可： make make install image.png 卸载OpenCV 卸载OpenCV很简单，我们重新进入OpenCV源码目录内的build文件夹，运行： make uninstall all 之后，OpenCV就会自动卸载完成： 📷 综上所述，就是Linux上安装OpenCV的方法嗷。

建议使用国内镜像

自问自答？

由于github的DNS被污染问题，导致国内的机器访问github速度特别慢，但是我们可以通过修改Hosts的方式来绕过DNS解析，具体步骤是打开https://www.ipaddress.com/ ，分别查询github.com、assets-cdn.github.com、github.global.ssl.fastly.net 三个域名的IP，然后将其添加到hosts文件中。等生效后，再访问github，就能看到github的访问速度有明显的提升

升级OpenSSH危险性很高，如果升级不当，可能造成SSH远程登录无法使用问题。强烈建议升级前，使用腾讯云的快照功能对服务器进行“存档”，如果后续因为不可抗拒原因，升级失败，可以“读档”： 现在，教程开始，需要注意，升级OpenSSH需要： Zlib：http://www.zlib.net/ OpenSSL：https://www.openssl.org/source/ 所以，我们需要分别编译安装这两个库。以下内容，提取自：Linux上如何手动升级OpenSSH版本？解决CVE-2021-41617漏洞 如果需要完整步骤演示，可以访问原文嗷。 编译Zlib 首先是编译zlib： # 下载源码 wget http://www.zlib.net/zlib-1.2.11.tar.gz # 解压 tar -xf zlib-1.2.11.tar.gz # 进入源码目录 cd zlib-1.2.11 # 预编译 ./configure --prefix=/usr/local/zlib # 编译 make # 安装 make install 现在，新版本的zlib就安装完成了，以防万一，Debian我们再用apt-get安装一下库文件： # Debian/Ubuntu sudo apt-get install libz-dev 编译安装OpenSSL 其次是编译安装OpenSSL： wget https://www.openssl.org/source/openssl-1.1.1l.tar.gz tar -xf openssl-1.1.1l.tar.gz cd openssl-1.1.1l # 配置 ./config --prefix=/usr/local/openssl shared # 编译 make # 安装 make install 编译OpenSSH 最后是编译OpenSSH，CentOS和Debian过程不一样，这里演示CentOS，如果需要Debian，可以访问原文。 首先是卸载系统自带OpenSSH： 我们使用rpm卸载旧版本的OpenSSH： rpm -e --nodeps `rpm -qa | grep openssh` 这个时候，千万不要断开SSH远程连接，不然就只能去恢复快照了。 # 下载源码 wget https://mirror.leaseweb.com/pub/OpenBSD/OpenSSH/portable/openssh-8.8p1.tar.gz # 解压源码 tar -xf openssh-8.8p1.tar.gz # 进入源码目录 cd openssh-8.8p1 # 编译配置 ./configure --prefix=/usr/local/openssh --sysconfdir=/etc/ssh --with-ssl-dir=/usr/local/openssl --with-zlib-dir=/usr/local/zlib --without-openssl-header-check # 编译 make # 安装 make install 果出现这样的问题：configure: error: Your OpenSSL headers do not match your 一般是系统OpenSSL和我们自己编译的OpenSSL版本不一样所致，我这就直接加参数忽略了： ./configure --prefix=/usr/local/openssh --sysconfdir=/etc/ssh --with-ssl-dir=/usr/local/openssl --with-zlib-dir=/usr/local/zlib --without-openssl-header-check image.png 配置SSH 现在，我们需要重新配置SSH。 复制命令文件 cp /usr/local/openssh/sbin/sshd /usr/sbin/sshd cp /usr/local/openssh/bin/ssh /usr/bin/ssh cp /usr/local/openssh/bin/ssh-keygen /usr/bin/ssh-keygen 之后，复制启动文件： cp contrib/redhat/sshd.init /etc/init.d/sshd 因为我们刚刚彻底删除了系统自带的SSH，所以我们需要重新配置： vim /etc/ssh/sshd_config 开放22端口、允许密码和Root用户远程登录： image.png 保存之后，我们重新载入一下Systemctl即可： systemctl daemon-reload systemctl start sshd.service systemctl enable sshd.service image.png 之后，等一下，即可重新连接服务器成功，并且OpenSSH更新完毕： image.png OpenSSH更新完成

经过一系列分析发现排除，因为我使用的是CDN设置时启用了防盗链并在Referer白名单只开放了自己的域名。从360、百度、谷歌等这些搜索引擎过来的链接，HTTP head头部的Referer是带着搜索引擎的域名，例如百度过来的链接，Referer携带着baidu.com，但是CDN白名单的Referer里面并没有Baidu.com，导致用户通过搜索引擎点击访问站点返回HTTP状态403。 解决方法 1、 在Referer白名单中添加 *.baidu.com *.so.com以及其他搜索引擎，外链Referer。例如我使用的CDN防盗链Referer白名单设置： 2、 禁用CDN的防盗链功能。CDN可以选择Referer黑名单功能，但是要确保自己的域名和外链域名不在Referer黑名单中。腾讯云CDN可以清空Referer白名单设置。 3、 如果使用外链做图床和做存储，可以在外链站点设置Referer白名单，添加来源站点域名为本站域名来防御恶意盗链等这些情况。 因为网站访问可能有各种各样的情况，数不胜数的Referer 你不可能每一个都添加进去，所以个人建议尽量不要启用防盗链，以免导致用户无法正常访问站点。但是可以从图床那些去添加限制，来保证站点的正常访问。

1. 内存：top 2. 磁盘存储： df -lh（文件系统du -h） 3. 端口占用：netstat -tunlp 4. 进程：ps -aux | grep 进程名 5. io读写：iotop （没有通过yum安装）（观察大内存读写）

1）排序的分类： （1）部分排序： MapReduce根据输入记录的键对数据集排序。保证输出的每个文件内部排序。 （2）全排序： 如何用Hadoop产生一个全局排序的文件？最简单的方法是使用一个分区。但该方法在处理大型文件时效率极低，因为一台机器必须处理所有输出文件，从而完全丧失了MapReduce所提供的并行架构。 替代方案：首先创建一系列排好序的文件；其次，串联这些文件；最后，生成一个全局排序的文件。主要思路是使用一个分区来描述输出的全局排序。例如：可以为待分析文件创建3个分区，在第一分区中，记录的单词首字母a-g，第二分区记录单词首字母h-n, 第三分区记录单词首字母o-z。 （3）辅助排序：（GroupingComparator分组） Mapreduce框架在记录到达reducer之前按键对记录排序，但键所对应的值并没有被排序。甚至在不同的执行轮次中，这些值的排序也不固定，因为它们来自不同的map任务且这些map任务在不同轮次中完成时间各不相同。一般来说，大多数MapReduce程序会避免让reduce函数依赖于值的排序。但是，有时也需要通过特定的方法对键进行排序和分组等以实现对值的排序。 （4）二次排序： 在自定义排序过程中，如果compareTo中的判断条件为两个即为二次排序。 2）自定义排序WritableComparable bean对象实现WritableComparable接口重写compareTo方法，就可以实现排序 发生阶段有两个 （1）一个是在map side发生在spill后partition前。 （2）一个是在reduce side发生在copy后 reduce前。 ———————————————— 版权声明：本文为CSDN博主「小蚂蚁爱吃肉」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。 原文链接：https://blog.csdn.net/qq_38603049/article/details/102741572