第二次执行这个程序也没问题，但奇怪的是，此时第一次执行的那个程序却被kill掉了： ? 这是为什么呢？...这也就解释了为什么上面第二次运行该程序时，mmap是没有报错的。...这也就解释了，为什么上面在第二次执行那个程序时，被kill掉的是第一次执行的那个进程，而不是第二次执行的进程，因为第一次执行的那个进程，占用的物理内存更大。...我们假设以下场景： 假如，我们有一台机器，上面跑着一个非常重要的服务，比如数据库，或者某个应用进程等。 它非常耗内存，但是正常情况下，它使用的物理内存肯定不会高于实际总物理内存大小。...另外也欢迎关注我公众号，主要是结合实际，讲一些linux内核相关的知识。
第二次执行这个程序也没问题，但奇怪的是，此时第一次执行的那个程序却被kill掉了： ? 这是为什么呢？...这也就解释了为什么上面第二次运行该程序时，mmap是没有报错的。...这也就解释了，为什么上面在第二次执行那个程序时，被kill掉的是第一次执行的那个进程，而不是第二次执行的进程，因为第一次执行的那个进程，占用的物理内存更大。...我们假设以下场景： 假如，我们有一台机器，上面跑着一个非常重要的服务，比如数据库，或者某个应用进程等。 它非常耗内存，但是正常情况下，它使用的物理内存肯定不会高于实际总物理内存大小。...又因为在不调整oom_score_adj值的情况下，linux内核中的oom killer默认kill掉的，就是占用物理内存最多的那个进程，一般来说，就是我们数据库进程，或其他应用进程，假设这个进程又是线上的一个重要服务
限制数据滥用并且努力解决偏见数据和问题数据，正成为解决科技对社会基石产生影响的重要条件。 简而言之，我认为大家应该重新考虑，安全、公平到底意味着什么。...本文从三个方向告诉我们，在数据驱动的世界中，我们的数据有可能被如何情况操纵。 操纵数据的原罪者-谷歌 1998年，两个斯坦福毕业生决心着手解决主流搜索引擎存在的问题。...忽略了这些数据从一开始就不具有代表性这一个重要的点，绝大多数用着这些API工程师都相信他们可以清洁抓到的数据、并去除所有的问题内容。我向你保证，没门儿。...我眼睁睁地看着无数人或者组织用尽各种方式想要混淆公共数据，大公司的系统也在他们的目标范围之列。他们试图通过低空飞行避开雷达监管。...为什么在魔高一丈之前，我们不抢先道高一尺呢？ 乐观的看，作为应急措施，很多研究人员都将在机器学习系统的高级研发中融入了对抗思维。 以生成性对抗网络（GANs）为例。
简介 上次赵小编给大家介绍了如何使用 Echarts 进行图形可视化，可见：如何快速画出美观的图形？。但是有些小伙伴问到：我应该怎么选择图表来展示我的数据呢？...这个问题确实非常重要，图表的作用，是帮助我们更好地看懂数据。"选择什么图表，需要回答的首要问题是我有什么数据，需要用图表做什么，而不是图表长成什么样"。...假设我有一组分类数据，并想查看各类别的占比是多少，这时候就可以点击占比类： 占比类图表 点击进入即可看到展示占比情况的相关图表，此时如果还不知道该选哪个，那么就可以逐一查看各个图表用法。...比如，我点击堆叠面积图，进入图形详情页，详情页的右侧有个内容导航栏： 详情页 在详情页，你可以了解到图形的构成、应用场景、与其他图形的对比等等。...其中，我觉得很重要的一 part 就是应用场景，将自己的数据与图形正确示例进行比较，进而判断这个图形是否适应于自己的数据。 适用的应用场景 文章还给出了不适用的场景，避免大家错用图形❌。
导读 所有优秀的数据可视化依赖优异的设计，并非仅仅选择正确的图表模板那么简单。全在于以一种更加有助于理解和引导的方式去表达信息，尽可能减轻用户获取信息的成本。当然并非所有的图表制作者都精于此道。...所以我们看到的图表表达中，各种让人啼笑皆非的错误都有，下面就是这些错误当容易纠正的例子。 1、饼图顺序不当 饼图是一种非常简单的可视化工具，但他们却常常过于复杂。...2、在线状图中使用虚线 虚线会让人分心，而是用实线搭配合适的颜色更容易彼此区分。 ? 3、数据摆放不直观 你的内容应该符合逻辑并于直观的方式引导读者阅读数据。...9、数据对比困难 对比是呈现差异的有效方式，但如果你的读者不易对比时，效果就大打折扣了。确保数据的呈现方式一致，可以让你的读者对比。 ?...转载大数据公众号文章请注明原文链接和作者，否则产生的任何版权纠纷与大数据无关。
---- 一、中间表的产生 中间表是数据库中专门存放中间计算结果的数据表，往往是为了前端查询统计更快或更方便而在数据库中建立的汇总表，由于是由原始数据加工而成的中间结果，因此被称为中间表。...同时，中间表过多还会引发数据库性能问题，中间表并不是孤立存在，从原始数据到中间表要经过一系列运算这就要耗费数据库计算资源，而且加工中间表的频率有时很高，数据库的大量资源消耗在中间表生成上，严重时会导致数据库查询慢...为什么会产生这么多中间表呢？主要原因有以下几条。 1、一步算不出来 数据库中的原始数据表要经过复杂计算，才能在报表上展现出来。一个 SQL 很难实现这样的复杂计算。...4、中间表难以删除 由于数据库通常采用缺乏层次的扁平结构，中间表一旦创建就可能被多个查询使用，删除就可能影响其他查询。甚至一个中间表被哪些程序使用都很难搞清楚，更不用提删除了，不是不想删，而是不敢删。...日积月累，上万张中间表也就不奇怪了。 那么，为什么要把中间数据存到数据库中形成中间表呢？仔细观察中间表产生的直接原因可以看出来，存到数据库主要是为了继续借助数据库的计算能力。
但如果有一天，你发现我写了这样一个类： class People: def say(self): print(f'我叫做：{self.name}') def __new...一个不能被初始化的类，有什么用？ 这就要引入我们今天讨论的一种设计模式——混入（Mixins）。 Python 由于多继承的原因，可能会出现钻石继承[1]又叫菱形继承。...为了保留多继承的优点，但又摒除缺点，于是有了混入这种编程模式。 Mixins 是一个 Python 类，它只有方法，没有状态，不应该被初始化。它只能作为父类被继承。...不同的 Mixin 的方法互不重叠。...显然，这样写会报错，因为两个类的实例是不能比较大小的： 但在现实生活中，当我们说 某人比另一个人大时，实际上是指的某人的年龄比另一人年龄大。
大数据已经开始慢慢的走进了大众的视野，让越来越多的人熟知而伴随着大数据在电商领域的“杀熟”，在新闻行业助力“今日头条”的崛起，也让各个行业看到了大数据带来的商机。...而随着大数据应用技术的不断深入和发展，其发展前景也被越来越来的人看好。可以说，未来的大数据不论是企业还是个人都值得倍加重视。...从Facebook的数据泄露，到万豪酒店数据泄露，如今戴尔也被波及。...数据的价值体现的越明显，大数据技术的越强大，相对应的数据安全就越重要，无论是企业和个人，在数据时代如何保障自己的数据安全，已经成为一个严重的问题，所以，在未来的发展中，大数据的安全问题必将是一个需要重点攻克的难题...大数据应用场景愈加的丰富，企业对于大数据的愈加重视，自然就需要更多的大数据从业者。
最近，有位读者问起一个奇怪的事情，他说他想抓一个baidu.com的数据包，体验下看包的乐趣。 但却发现“抓不到”，这就有些奇怪了。 我来还原下他的操作步骤。...在wireshark中搜索baidu的包，发现一无所获 这是为啥？ 到这里，有经验的小伙伴，其实已经知道问题出在哪里了。 为什么没能抓到包 这其实是因为他访问的是HTTPS协议的baidu.com。...HTTP协议里的Host和实际发送的request body都会被加密。 正因为被加密了，所以没办法通过http.host进行过滤。 但是。 虽然加密了，如果想筛选还是可以筛的。...在配置项中找到Protocols 将导出的ssl.key文件路径输入到这里头。 在Protocols中找到TLS那一栏 点击确定后，就能看到18号和20号数据包已经被解密。...四次握手中，客户端和服务端最后都拥有三个随机数，他们很关键，我特地加粗了表示。 第一次握手，产生的客户端随机数，叫client random。
来源：网站分析公会 原文链接：http://blog.sina.com.cn/s/blog_691ac57d0102vmx8.html 导读 所有优秀的数据可视化依赖优异的设计，并非仅仅选择正确的图表模板那么简单...全在于以一种更加有助于理解和引导的方式去表达信息，尽可能减轻用户获取信息的成本。当然并非所有的图表制作者都精于此道。...所以我们看到的图表表达中，各种让人啼笑皆非的错误都有，下面就是这些错误当容易纠正的例子。 1、饼图顺序不当 饼图是一种非常简单的可视化工具，但他们却常常过于复杂。...2、在线状图中使用虚线 虚线会让人分心，而是用实线搭配合适的颜色更容易彼此区分。 ? 3、数据摆放不直观 你的内容应该符合逻辑并于直观的方式引导读者阅读数据。...9、数据对比困难 对比是呈现差异的有效方式，但如果你的读者不易对比时，效果就大打折扣了。确保数据的呈现方式一致，可以让你的读者对比。 ?
导读 所有优秀的数据可视化依赖优异的设计，并非仅仅选择正确的图表模板那么简单。全在于以一种更加有助于理解和引导的方式去表达信息，尽可能减轻用户获取信息的成本。当然并非所有的图表制作者都精于此道。...所以我们看到的图表表达中，各种让人啼笑皆非的错误都有，下面就是这些错误当容易纠正的例子。 1、饼图顺序不当 饼图是一种非常简单的可视化工具，但他们却常常过于复杂。...2、在线状图中使用虚线 虚线会让人分心，而是用实线搭配合适的颜色更容易彼此区分。 ? 3、数据摆放不直观 你的内容应该符合逻辑并于直观的方式引导读者阅读数据。...5、耗费读者更多的精力 要通过辅助的图形元素来使数据更易于理解，比如在散点图中增加趋势线。 ? 6、错误呈现数据 确保任何呈现都是准确的，比如，气泡图的大小应该跟数值一样，不要随便标注。 ?...9、数据对比困难 对比是呈现差异的有效方式，但如果你的读者不易对比时，效果就大打折扣了。确保数据的呈现方式一致，可以让你的读者对比。 ?
当然了，bad case分析这块我也聊了很多，多分析能发现其中的端倪，知道模型需要什么，该怎么处理，我再放一遍在这里，希望能好好阅读。...类似的思路其实我在这两篇文章里其实都有谈过： 心法利器[44] | 样本不均衡之我见 所以，很多时候你需要的可能是更多地挖掘数据，从日志，从更多渠道去找，这个可能比增强本身要好。...这里背后的逻辑可以参考我这篇文章： 心法利器[45] | 模型需要的信息提供够了吗 训练问题 针对训练问题，其实也就是一个经验的问题了，多弄其实问题就会小很多，大家可以多去看各个论文使用的超参，一般调的差不多基本都不会有的...首先要做基线，一般是考虑折腾这个CLS，而在下游加插件的时候，也要注意不能让BERT模型被学走，注意调整学习率、trainable，同时也可以结合MLM任务来维持模型的稳定，平衡BERT原有的基础知识与实际场景问题的差距...而文章本身的输出并非是按照这个思路走，而是从一些大家经常问的点深入来讨论，希望能从我的角度和风格来思考和回答问题。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。...常见的数据分析图表 一、常见图表种类 二、各种图表的适用范围和作用（图表来自于网络） 1、饼状图：在想对基本比例进行比较的时候，饼状图比较有用；当扇形快的大小相似时，饼图用处不大。...标靶图：用于销售配额评估、实际花费与预算的比较情况、绩效优劣范围（ 优/良/差） 3、直方图：分类型数据用条形图，数值型数据用直方图。...6、散点图：表达两个数据之间的关系 气泡图：表达三个变量之间的关系 7、树形图：用方块的面积表示所占的比例 8、桑基图：表达数据的流向 9、热力图：通过颜色表达程度...9、雷达图：雷达图是以从同一点开始的轴上表示的三个或更多个定量变量的二维图表的形式显示多变量数据的图形方法。
如果您的网站已经被攻击，以下是一些建议来加强您的网站安全并保护它免受未来攻击的影响： 保持软件更新：确保您的操作系统、服务器软件、应用程序和插件等软件都是最新版本。更新通常包括修补已知漏洞的补丁。...强密码和多因素认证：使用强密码，并启用多因素身份验证(MFA)来保护您的账户。 防病毒软件和防火墙：使用安全软件来保护您的服务器免受病毒和恶意软件的侵害，并使用防火墙来限制对服务器的访问。...加密：对您的网站上的所有敏感信息进行加密，特别是在数据传输时。可以使用 HTTPS 和 SSL/TLS 证书来保护用户数据和信息。 限制访问权限：限制对服务器的访问权限，并只授权必要的人员来访问。...建立备份：定期备份您的网站和数据，以便在攻击或数据丢失时能够恢复。 培训员工：培训所有员工如何保护自己的账户和密码，并识别和报告潜在的网络威胁。...如果您的网站已经受到攻击，请尽快采取必要的步骤，如停止服务器和清除受感染的文件。最好请专业人员来处理，以确保安全并最大限度地减少损失。
终端产品一般部署在客户的环境中，那么奇奇怪怪的问题也就容易出现了。比如Windows产品进程为什么忽然停止了？这个时候稍微有些经验的程序员会做出以下判断： 中型的产品中，代码比较复杂。...是不是系统中的其他程序关闭了我们的进程？比如客户的脚本或者其他的软件。 是不是程序中有什么退出逻辑，没有注意到？...常见的程序退出的时候会有Log记录，这种情况一般通过Debug Log 结合代码审查可以进行追踪。 是不是程序崩溃了，比如资源不足或者代码bug?...当然如果是Crash，最好的方式还是通过收集dump来进行确认，可以参考我之前写过的一篇文章>，然后再通过Windbg进行分析，可以参考<<Windbg分析程序崩溃实践...是不是系统中的其他程序关闭了我们的进程？ 这个看似是最难查找的了，用户环境纷繁复杂。但是Windows调试工具集中的gflags可以满足我们的需求。
但需要提一下做这些图的时候的细节： 首先，告别excel默认的样式和配色，因为那样会使你的报告逼格很低。在我平时工作中，许多伙伴会问“你这图表用什么软件做的？感觉好高级？”...先仔细摸索图表布局选项卡下的坐标轴、网格线、趋势线、图例，标签等功能细节；其次是熟悉绘图区格式里面的细节，如调整图表区域的配色，合理使用阴影等；最后是选择合适的图表来反映问题，这一点其实相当复杂，在后续的文章中会循序渐进地提及...（结合一些场景），一股脑地说，我写得辛苦你读的累，划不来。...我们不能说，增加sem投放是注册转化率升高且cpc降低的原因。但是，有这么显著的相关关系，我们就有足够的理由去增加投放，然后再去观察数据。 数据分析再精确，如果缩手缩脚，是依然办不成事情的。...注释： 1.文中图表是使用R软件的gglot2包实现的，很遗憾不是excel。感兴趣的读者可以关注“川术”公众号并给我留言，留下邮箱。我将无偿分享代码。
在传递信息时，有数据比没数据更有说服力，而一旦有了数据，那就牵涉到如何呈现。PowerPoint为我们提供了诸多图表，它们在一定程度上已经可以满足我们平时需求。...（一）单一数据的表示 有些时候（演讲类居多），我们只用提供一个最重要的数据，此时，我们可以选择：1.直接把该数据放大；2.通过简单图形颜色对比反映数据。...在更多情况下，我们若只提供一个绝对值，那很容易让观者（听众）信服自己的观点。此时，同时提供竞争对手，或者自身前一年（环比）、前一月（环比）或者连续几年（时间序列）的数据，那论证效果肯定不言而喻。...在对比型数据表示过程中，一个通用的图表就是条形图（或柱形图），长长短短一目了然。当然，我们也可以尝试用信息图的方式，利用颜色对比，或者大小变化来让信息更醒目。...（五）复合关系 有的时候信息太多太杂，单一简单图表并不能够合适（全面）地传递相关内容。此时，可以考虑利用excel提供的复合关系图表。 1.复合饼图。
俗话又说了，出来混，早晚要还的。只是没想到自己还的这么快。就在之前的几篇关于MITM的笔记兼科普文刚发布不久，我自己就遭遇了一次中间人攻击。无奈由于技不如人，当时花了两天都没找到原因。...这时候我才意识到，我被黑了。由于技术水平限制，我还一时不知道是什么问题。莫非是被中毒了？...由于我平时用的是Linux操作系统，所以并没在安全防护方面花费过多少心思，也许是被钻了漏洞，于是马上更新了最新版的浏览器，并且把操作系统的所有安全补丁也打上了。...一开始访问网站的时候，为什么请求了一个假的baidu_c.h呢？...关于缓存投毒可以参考Browser-Cache-Poisoning.pdf 后记 这次中招突如其来，如果不是弹窗太突兀，整个中间人攻击的过程还是相当隐秘的，其背后还好是个以钓鱼为目的的黑产链，若是单纯的监控或者做小手脚
曾几何时，我觉得很兴奋，在如此短的时间内就可以做到这样的高度，让我十分的开心。开发出的内容也完全符合校内应用的需求。我变成了一个别人眼中的“大师”。 但事情并没有往想象的地方发展。...框架用的时间久了之后就发现了一个问题：我真的有学习过吗？我学的内容真的有用嘛，这些框架内的东西能对我今后有帮助吗，当然，这种想法不是一天形成的，还有一个小的故事。...但当有一天在讲授开发经验的时候，当我当着大家的面真的静下心来写我需要展示的一个类的时候，以前用了这么多的框架，我发现在这么多人面前的我已经几乎写不出来一个正确的类了！！...我很兴奋，因为我终于开始创造点东西出来了，虽然他很基本，连接了数据库，封装了几个方法，但是我觉得这距离大师又近了那么一丢丢，每天都是一丢丢，那我还得了哈哈！...于是我又开始新的一轮学习，看大量的书籍，有一天我重新打开Yii框架在我当时看起来很难理解的代码的时候我发现：我居然有点明白它的工作原理，知道整体的架构了！
但当内存中的数据被换到磁盘上后，访问这些数据就需要从磁盘中读取，这个速度要比内存慢太多！...尤其是针对 Redis 这种高性能的内存数据库来说，如果 Redis 中的内存被换到磁盘上，对于 Redis 这种性能极其敏感的数据库，这个操作时间是无法接受的。...这时你需要检查一下机器的网卡流量，是否存在网卡流量被跑满的情况。 网卡负载过高，在网络层和 TCP 层就会出现数据发送延迟、数据丢包等情况。...下面就针对这两块，分享一下我认为比较合理的 Redis 使用和运维方法，不一定最全面，也可能与你使用 Redis 的方法不同，但以下这些方法都是我在踩坑之后总结的实际经验，供你参考。...总结 以上就是我在使用 Redis 和开发 Redis 相关中间件时，总结出来 Redis 推荐的实践方法，以上提出的这些方面，都或多或少在实际使用中遇到过。
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