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长篇tcp 网络,汇集大小厂经典问题

02 常见tcp问题 分为3块进行讲解:tcp 基础问题、tcp连接问题、tcp断开问题。 下面我回答会相对简化一些,有需要朋友,可以跟着问题去搜索更深入细节。...序列号:上面也说了,解决网络包乱序问题;确认应答号:用来解决丢包问题(例如:发送者收到数据序列号后,发送端收到确认应答后,会认为前面传输都是正常);控制位:单独解释一波:(ack:该位为 1 时,「确认应答...网络中可能存在来自发送方数据包,当这些发送方数据包被接收方处理后又会向对方发送响应,所以一来一回需要等待 2 倍时间。...MSL 是 Maximum Segment Lifetime,报文最大生存时间,它是任何报文在网络存在最长时间,超过这个时间报文将被丢弃。...由于引入了时间戳,我们在前面提到 2MSL 问题就不复存在了,因为重复数据包会因为时间戳过期被自然丢弃。

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网络问题排查实战经典案例汇总

现在大部分软硬件系统都是基于网络,有走局域网(私网),有走外网(公网),会不可避免地出现很多与网络相关问题,特别是将产品部署到安全级别较高客户环境中,会出现各式各样复杂网络问题。...今天我们就来分享一下实际项目中遇到多个网络问题,以供参考!...一般情况下直接回复RST可能是端口不存在引起,经后来和升级服务器开发确认,升级服务器端口已经变更了,不再是之前60000端口号了。...7、在复杂网络环境中主从服务器切换时遇到多个网络异常问题 主服务器和从服务器共用一个IP,当主服务器出问题时,切换到从服务器上,然后服务器以组播方式将抢IP数据包发出去,这个数据包始终没有发出来...现场人员和客户一起做了对比测试,把客户之前购买别的厂商设备放置在该网络节点下,别的厂商设备都没有丢包问题,就我们公司设备有问题

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KPI考核存在问题

很多企业都在使用KPI考核,那它到底是怎么出现?这种考核方式存在什么问题呢? KPI考核关键是能够通过数据量化结果,这种思维方式是甭管黑猫白猫,抓住老鼠就是好猫。比起主观判断,客观数据更精准。...这场革命用数字测量和分析,取代了原来主要凭经验和直觉判断,用指标考核,取代了仅凭领导个人好恶来考核。不可否认,在很长时间里,这是推动社会进步力量。...但问题在于,再好工具也是有边界,当指标考核应用超出了合理限度,它缺点也就暴露出来了。 指标考核三大危害: 一、它会带来作弊 上有政策,下有对策。为了应付考核,被考核人员可能会作弊。...你不知道考核得到结果,会付出什么代价。 二、它会让容易量化目标排挤掉难以量化目标。 首先,随着越来越多知识型工作,或者说无法量化工作越来越多。只考核可量化指标,会排挤掉难以量化指标。...而法律部门考核是避免公司承担风险,两者是相互对立。这种个人利益最大化,可能会造成公司利益损失。 最后,容易量化目标往往是短期目标,而难以量化目标往往是长期目标。

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国内外网络安全现状与存在问题

英国皇家战略研究所公布报告,指出当前核武器系统存在大量明显安全漏洞,网络攻击破坏核武器控制装置风险极大。...3月,英国政府通信总部发现家用新型智能电表存在安全漏洞,威胁数百万物联网设备安全,甚至可能影响国家电网正常运转。4月,黑客利用思科高危漏洞发起攻击,20余万台思科设备受到影响。...各国将更加重视数据安全治理 数据已成为国家重要战略资源和生产要素,针对数据网络攻击以及数据滥用问题日趋严重,提升数据安全治理水平刻不容缓。 一是进一步完善数据安全保护法律法规。...No.3 我国网络安全目前存在问题 我国网络威胁监测技术仍待加强 长期以来,我国网络安全核心技术受制于人,在网络攻防技术发展日新月异今天,我国应对网络安全威胁能力相对于发达国家处于劣势。...二是关键信息基础设施安全保障工作存在标准缺失问题

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Laravel 软删除存在问题

Model $model) { $builder->whereNull($model->getQualifiedDeletedAtColumn()); } 3、软删除trait使用之后,不会对字段是否存在进行校验...对应已经存在表,有些表存在软删除,有些表不存在软删除字段,如果要应用软删除,只能在需要应用model中一个个添加trait 如果重写Illuminate\Database\Eloquent\SoftDeletestrait...但是中间表软删除不是通过scope实现,关联关系对象在创建时候就已经把中间表软删除条件附加上去了,因此,即使指定了withTrashed,也会有中间表软删除查询条件。...如果要修改,也可以,通过scope方式附加软删除条件,这样就能保证软删除查询条件是在真正查询时候才附加上去。...从上面可以看出,Laravel软删除,在关联关系中会造成一些查询上条件歧义,非常容易产生bug.而且,belongsToMany中间表问题是无解

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压力测试中存在问题

压力测试中存在问题 (What) 什么是压力测试 软件压力测试是一种基本质量保证行为,它是每个重要软件测试工作一部分。...压力测试存在那些问题 我归纳一下又几点: 操作系统默认安装,在未做任何优化情况下实施压力测试 未考虑磁盘IO对软件影响 未考虑网络带宽对软件影响 网络软件测试,没有考虑到TCP特点 各种超时参数优化...客户端 很多网络软件需要从客户端发出压力测试请求,所以客户端优化也是必须,否则客户端压力出不去,服务端压力进不来。 并发 很多人认为并发,就是同一时间内最大连接数,这是错误。...(Where) 在哪里做压力测试 有些软件需要封闭环境测试,不能在共享资源环境中做测试。所以你有必要做Vlan隔离,甚至独立路由器与交换机在封闭网络中测试。...目前受地球自转影响,经常闰秒,你不不考虑这个问题

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压力测试中存在问题

压力测试中存在问题 (What) 什么是压力测试 软件压力测试是一种基本质量保证行为,它是每个重要软件测试工作一部分。...压力测试存在那些问题 我归纳一下又几点: 操作系统默认安装,在未做任何优化情况下实施压力测试 未考虑磁盘IO对软件影响 未考虑网络带宽对软件影响 网络软件测试,没有考虑到TCP特点 各种超时参数优化...客户端 很多网络软件需要从客户端发出压力测试请求,所以客户端优化也是必须,否则客户端压力出不去,服务端压力进不来。 并发 很多人认为并发,就是同一时间内最大连接数,这是错误。...(Where) 在哪里做压力测试 有些软件需要封闭环境测试,不能在共享资源环境中做测试。所以你有必要做Vlan隔离,甚至独立路由器与交换机在封闭网络中测试。...目前受地球自转影响,经常闰秒,你不不考虑这个问题

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经典同步问题

生产者——消费者问题是一个经典同步问题,生产者生成数量存在一个上限,不能生成超出这个上限。...(此处假设了full为整数,那么wait函数就是经典意义下)。那么消费者进程在等待生产者进程。生产者进程即将退出临界区时候signal(full)和signal(mutex)。...最为简单读者——作者问题是:第一读者——作者问题,要求没有读者需要等待,除非有一个作者已经获得了使用这个共享数据对象权利。...哲学家进餐问题是在多个进程之间分配多个资源而且不会出现死锁和饥饿形式简单表示。 一个简单解决方法是每只筷子都用一个信号量来表示。...(必须在临界区内有两只可用筷子) 奇数哲学家先拿起他左边筷子,接着拿起他右边筷子,而偶数哲学家则先拿起右边筷子,接着拿起左边筷子 有关哲学家进餐问题任何满意解答方案必须保证没有一个哲学家会被饿死

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回溯经典问题

递归概念 简单说:递归就是方法调用自己,每次调用传入不同变量。...递归有助于编程者解决复杂问题,同时可以让代码变得简洁 两个案列说明递归调用机制 public class Demo1 { public static void main(String[]...test(2),test(3)完毕出栈之后,最后才是test(4) 3.每个空间数据(局部变量,是独立) 再来一个例子 //阶乘问题 class Demo2{ puclic static void...1)执行一个方法时,就创建一个新受保护独立空间(栈空间) 2)方法局部变量时独立,不会相互影响 3)如果方法中应用是引用类型变量(比如数组),就会共享该引用类型数据 3)递归必须向退出递归条件逼近...经典迷宫问题 问题:小球从坐标位置为(1,1)空白位置移动到(6,5)最短路径怎么用回溯思想求出来(注:左上角坐标是(0,0)) 提示: 小球得到路径,和程序员设置找路策略有关即:找路上下左右顺序相关

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dp经典问题

最长子序列问题 最长上升不连续子序列 给定一个无序整数数组,找到其中最长上升子序列长度。...示例 2: 输入: [2,2,2,2,2] 输出: 5 解释: 最长递增子序列长度是1,并且存在5个子序列长度为1,因此输出5 求最大长度个数,实际是基于最大长度算法 进行更新 dp[i] 代表...背包问题就是选与不选问题,问 容量w 和 物品 n 下选择最多价值,就先求1,1 ,12 ,等情况,反向递推 public int packet(int n, int k, int[] w,int...零钱兑换问题2 是完全背包问题 暴力求解 public int change(int amount, int[] coins) { // 零钱兑换问题 int[][]...注意: 这里应该从后向前推导,防止数据重用,在只有前i个物品是 j为3 是减了一遍sum[i], j 为8 还要减一遍; // 实际上可以转化为,子集中是否存在是二分之一子集 // 采用枚举方法进行

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深度神经网络作为拓扑量子神经网络经典极限:泛化问题

摘要: 深度神经网络缺少其运行原则模型。最近探索了一种基于拓扑量子场论监督学习新框架,该框架看起来特别适合在量子处理器上实现。我们建议使用该框架来理解深度神经网络泛化问题。...更具体地说,在这种方法中,深度神经网络被视为拓扑量子神经网络经典极限。这种框架可以轻松解释深度神经网络在训练步骤中过度拟合行为以及相应泛化能力。...这些问题共同构成了实现公平、负责和透明的人工智能(AI)主要技术挑战,第一个问题通常被认为是在可验证性标题下(最近综述见[5,6]),第二个问题通常被认为是在XAI标题下(最近综述见[5–7]...TQNN框架作为作用于经典数据以产生经典输出计算过程代表,其充分一般性最近已被证明[31]。...我们使用这个框架,通过采用量子物理方法来解释DNNs中一般化问题,根据该方法,DNNs一般化能力是量子效应经典操纵模拟,或者更具体地说,是TQNN实现拓扑编码模拟。

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从链表存在问题说起

有这样一个经典算法题,说是一个单向链表,它内部可能存在环,也可能不存在,用怎样方法,可以检测出,这个链表是否存在环。...网上能见到最普遍解决方法就是双指针,一快一慢,从链表头部开始,快每次走两步,慢一次走一步,交替进行,直到二者相遇或快指针抵达链表尾部。如果相遇说明存在环。...这种方法只需要一个指针,且不会重复遍历走过了节点,但缺点是存在记录走过节点开销: 如果链表节点允许使用某变量标记状态(例如 visited 这样布尔值),当然可以,且不需要额外空间复杂度; 如果不允许...,可以额外使用一个 HashSet 来记录节点,如果存在过,就找到节点了,这种方式空间复杂度是 O(n)。...可是,这个图是错,错地方就在于,我们已经讨论过了,在环上是无法分叉出去,即 X 点是不可能存在。 两个链表都成环 这时,这个问题就比较有意思了,下面我们按照相交点出现位置来分别讨论。

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AI存在典型安全问题

第二类就是AI系统引入第三方组件,但这些组件也会存在问题,这就是传统安全问题了,包括对文件处理,对网络协议处理,各种外部输入协议处理都可能会出问题。 第三类就是黑产也会用到AI。...这就是对AI攻击。大家可以想像,如果这个攻击案例被用到了实际环境,可能直接导致车毁人亡严重情况。 ? 第三个问题就是被污染,也就是在AI底层框架存在问题。...比如谷歌深度学习系统TensorFlow,Tencent Blade Team研究之后,发现它其实存在一些传统网络安全问题,比如恶意构造一个模型文件,格式经过特殊构造就可以控制它整个AI系统,然后可以算出...如果大家感兴趣,可以在今年8月份在拉斯维加斯DEF CON上关注我们介绍智能音箱漏洞技术细节议题。 智能音箱也存在被窃听问题,小米和亚马逊都出现过安全问题,它们对协议解析和认证授权有问题。...大家会发现,现在智能手机也是不够靠谱。 前面我讲的是智能设备本身一些安全问题和供给场景演示,但除了他们本身存在问题之外,AI技术还可能被黑产滥用。 ? ? ?

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经典TCP性能问题

这里没毛病,逻辑很对,符合TCP核心可靠传输意义。但是带来一个问题是:带宽效率不高。那能不能优化呢? 这里优化就是delay ack。...再来看一个经典例子和数据分析 这个案例来自:http://www.stuartcheshire.org/papers/nagledelayedack/ 案例核心奇怪问题是,如果传输数据是 99,900...回到前面的问题 服务写好后,开始测试都没有问题,rt很正常(一般测试都是小对象),没有触发这个问题。后来碰到一个300Krt就到几百毫秒了,就是因为这个原因。...另外有些http post会故意把包头和包内容分成两个包,再加一个Expect参数之类,更容易触发这个问题。 这是修改后C代码 ?...总结 这个问题确实经典,非常隐晦一般不容易碰到,碰到一次决不放过她。文中所有client、server概念都是相对,client也有delay ack问题。 Nagle算法一般默认开启

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图像处理经典网络

VGG image.png 3.1 网络结构 VGG 块组成规律是:连续使⽤数个相同填充为 1、窗⼝形状为 卷积层后接上⼀个步幅为 2、窗⼝形状为 最⼤池化层。...3.2 PyTorch 实现 以下实现了一个简单 VGG-11 网络。...NiN 4.1 网络结构 NiN 使⽤ 卷积层来替代全连接层。 NiN 块是 NiN 中基础块。它由⼀个卷积层加两个充当全连接层 卷积层串联⽽成。...GoogLeNet 5.1 网络结构 GoogLeNet 引入了并行连结网络结构,其基础卷积块称为 Inception 块,其结构如下: image.png Inception 块⾥有 4 条并⾏线路...DenseNet 7.1 网络结构 DenseNet 主要局部结构如下: image.png DenseNet 网络结构如下: image.png DenseNet 基础块称为稠密块(DenseBlock

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