在上一篇文章中说到我已经做了frp和反向代理把内网部分端口映射到公网，也都添加了ssl证书。但是始终有一个很让人头疼的事情——我的小水管只有5M，这个限制有时候就比较头疼(应证了那句：我可以不用，但不能没有) 很早之前就了解到 Zerotier
而我，最尴尬的事，是在菲律宾团建，扯着嗓子叫着：“waiter（服务员）！waiter（服务员）！”全店里的服务员，都在埋头刷微视
如果各个程序语言是个人的话，Python 就是妖怪。 别人眼中的编程 VS 现实情况 这样的纹身很帅，也很符合语义 C 是不是最屌的？ 上线前测试的重要性 附：程序员猜灯谜 灯谜 1. 老会计喝二锅
新书小广告 《Python爬虫开发与项目实战》基础篇 试读章节链接： http://pan.baidu.com/s/1hrWEOYg 这本书包括基础篇，中级篇和深入篇三个部分，不仅适合零基础的朋友入门，也适合有一定基础的爬虫爱好者进阶，如果你不会分布式爬虫，不会千万级数据的去重，不会怎么突破反爬虫，不会分析js的加密，这本书会给你惊喜。 扯犊子 熊猫烧香病毒在当年可是火的一塌糊涂，感染非常迅速，算是病毒史上比较经典的案例。不过已经比较老了，基本上没啥危害，其中的技术也都过时了。
“如果让你来评估这次活动，你会怎么分析”无论是面试还是工作，做数据分析的同学都经常遇到这个问题。今天我们系统讲解一下。
“如果让你来评估这次活动，你会怎么分析”无论是面试还是工作，做数据分写的同学都经常遇到这个问题。今天我们系统讲解一下。
这个游戏我最早接触的是PE版也就是现在的基岩版，第一次玩的时候还在上小学，没有中文，没有生存模式，只有一个有限地图的创造模式。 可能那阵比较傻，一个创造模式都能玩上一天。后来长大了(初中)知道我的世界还有PC版，我好像发现了一个新大陆，然后听同学天天谈论我才知道，我的世界可以联机。(小学二年级？)
元宵节刚过，不过专家说：今年是15的月亮16圆，猿们，考研智商和技术知识面的时刻来了，看看下面的灯谜你能搞出几个来。
最近的某顺风车命案，把网约车平台推上了风口浪尖，也将隐私信息管理、审查的讨论面进一步扩大。这让我不禁联想起自己今年春节的遭遇，当时公司放假准备回家过年，我妈给我推荐了一个在我们那十八线小城当时正搞活动的网约车平台，从市火车站到县里原本100+的车费，平台新用户只需1元。是个没听过的平台本有点不放心，不过抱着尝试新鲜事物（穷）的心态还是下载注册了试试，但出于一个伪“黑客”的装逼需求，注册用的是other people实名认证的手机小号，登陆之后提示由于监管部门要求，得先进行身份证实名认证，没问题，当然还是用别人的...至于别人身份信息。。是我随机猜出来的：
说再多也不如做一遍，这里我们一起来一步步做一个插件。就做官网的那个demo，wordCounter,用于统计当前页单词量。 官网是TypeScript，我不会...这里就用nodejs来示例。
写了这么多年爬虫了，经常还是会撞上反爬机制。虽然大多数时候都能解决，但是毕竟反爬机制多种多样，有时候遇到一个许久不见的反爬机制，也会感到手生，一时想不上来应对方法，而浪费不少时间。最近写了不少爬虫，接下来一段时间又不写了，趁着手还比较熟，记录一下备忘，方便大家也方便自己。
从网络运营管理的角度看，关闭NSA对运营商来说是必然之举，因为这有助于简化网络结构，降低运维成本，同时，更重要的，这也能释放出4G核心网的资源，挽救用户对于4G网络的使用体验。
对于这次争论，笔者想说的是，其实谁对谁错根本不重要，重点是言论自由和国人终于开始为有意义的事争吵了。 前两天，镁客网采访了清华大学王志华教授，并出了一篇稿子——「人物特写」清华大学教授、IEEE Fellow王志华：几乎所有的AI，到现在为止都是胡扯。 然后，就炸网了！ 据不完全统计，文章发出的48小时以内，网络总阅读量超过50万、各类评论/留言超过2000条、转发/分享和收藏全都超过2000次。 还有，甚至引起了电子科技大学和华为拥趸的关注： 《易联视讯陈建文：关于AI，需要从人类愿景上整体思考》、《清华
DDoS（Distributed Denial of Service，分布式拒绝服务）主要通过大量合法的请求占用大量网络资源，从而使合法用户无法得到服务的响应，是目前最强大、最难防御的攻击之一。
0、chatPDF不能一次性阅读完整的pdf，效果不好，所以还是想找其他的AI阅读PDF工具
网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动的抓取万维网信息的程序或者脚本。
小游戏出了新的行业数据统计，感觉比之前的好了。行业数据来源是头部游戏的数据（虽然不知道头部游戏是谁），但是相对来说参考价值变大了。
在上一篇博文中，我们见证了 IP 地址的诞生，机器一旦有了 IP，就可以在网络的环境里和其他的机器展开沟通了。
上一次，我们通过宿舍联网打魔兽的需求，认识了如何通过物理层和链路层组建一个宿舍局域网。今天，让我们切换到稍微复杂点的场景，办公室。
大家好哈，最近博主在学习Python，学习期间也遇到一些问题，获得了一些经验，在此将自己的学习系统地整理下来，如果大家有兴趣学习爬虫的话，可以将这些文章作为参考，也欢迎大家一共分享学习经验。 Python版本:2.7，Python 3请另寻其他博文。 首先爬虫是什么？ 网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动的抓取万维网信息的程序或者脚本。 根据我的经验，要学习Python爬虫，我们要学习的共有以下几点： Python基础知识 Pyth
央视新闻曾做过关于高考的调查，结果有七成网友支持高考取消数学，看到新闻后，有一位网友却一针见血地评论道：数学考试存在的意义就是把这七成网友筛选掉。
这个春招估计也要介绍了吧，自己投的公司也不多吧，投简历的时候，如果你提前批和正常网申都投的话，可能会获得两次笔试/面试的机会，我投了两次腾讯，不过，两次都在二面挂了，特别是第二次二面，我真的决定自己太他妈傻了。作为一个新人，谈谈我面试过程中犯过的一些错吧，或许对你也有点收获。
今天咱们来扯一扯分布式进程爬虫，对爬虫有所了解的都知道分布式爬虫这个东东，今天我们来搞懂一下分布式这个概念，从字面上看就是分开来布置，确实如此它是可以分开来运作的。
首先,为什么你一定要意识到,隐私无比重要? 有的键盘侠和杠精,一看到写隐藏踪迹,就跳出来嘲笑道: 做了坏事才怕被人查吧~ 那徐玉玉电信诈骗案,你可还记得? 刚刚接到录取通知书,还没有进入的美好的大
VLAN（Virtual LAN，虚拟局域网），是一个局域网的虚拟化技术，官方文件参考IEEE 802.1q。对于做网络的人来说，谈起它简直是如数家珍。VLAN可以说是网络虚拟化领域的老祖宗，可别看这个技术年头已经很久了，它的活力可不减当年——做VPN有QinQ，做策略有PVLAN，做融合有FCOE，做VPC有AWS的EC2等等，可以说由VLAN衍生出来的标签技术的应用在数通领域历久弥新，而基本上所有的以太网技术在设计或优化的时候都无法忽略VLAN的存在。这里纠正一个初学VLAN常见的概念性错误——虽然以太
现在，讲最后一块DNS解析域名的原理！这块是重中之重！先介绍linux下一个dig命令，以显示解析域名的过程。为了便于说明，我们来dig一下天猫的过程 dig www.tmall.com
转自：静觅 » Python爬虫入门一之综述 大家好哈，最近博主在学习Python，学习期间也遇到一些问题，获得了一些经验，在此将自己的学习系统地整理下来，如果大家有兴趣学习爬虫的话，可以将这些文章作为参考，也欢迎大家一共分享学习经验。 Python版本:2.7，Python 3请另寻其他博文。 首先爬虫是什么？ 网络爬虫（又被称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动的抓取万维网信息的程序或者脚本。 根据我的经验，要学习Python爬虫，我们要学习的
本文中，作者在分析某社交应用的注册机制时，发现复制其中的Confirm链接至微软Edge浏览器中，即能绕过原有的身份确认操作，属于用户注册邮箱自动化确认漏洞，漏洞上报后获得微软官方奖励的$10,000。
写这篇文章的根因呢，是差不多一年前看到了这篇文章：《SR IS SDN DONE RIGHT! OPENFLOW VS SEGMENT ROUTING》
事情回到两年前，那时我刚放暑假，如疯狗般把作业写完后，百无聊赖，就打开电脑玩。 上网看了看新闻后，感觉有点无趣: 上哪个网站都要登录，没账号、没邮箱寸步难行啊！
借助大数据的力量进行巫术般地精准营销，年初爆红的美剧《纸牌屋》将大数据引入了普通人的视野。大数据无疑是当下除移动互联网外IT领域最热的讨论，简言之，从各种各样类型的数据中，快速获得有价值信息的能力，就是大数据技术。年底将至，今年互联网圈子里都是谁在接棒大数据，又玩出了什么新花样呢？ 360手机卫士十亿号码“提纯”10KB专治iPhone骚扰电话 日前，困扰iPhone手机用户7年的骚扰电话问题终于得到解决，360手机卫士iOS版发布更新，向非越狱的iPhone手机用户提供骚扰电话识别功能。
作为互联网从业者，被外行的朋友们问及最多的问题是： “做一个网站需要多少钱？”或者“做一个APP需要多少钱？”。 作为做过完整网站项目和APP的人，今天从产品经理的角度，一起来算一下中小型APP从无到有需要做哪些工作，以及为达成使命，需要付出多少金钱代价。 以下内容的前提是： 深圳、移动互联网方向。包含研发一个新产品过程中一些常见的工作，并非十全十美。 首先假设在做APP之前我们已经有了一个成熟的团队（这是非常幸运的前提，很多产品研发进度极其缓慢的原因之一就是在过程中不断在招人），团队的结构以架构
上一节老高零(瞎)散(扯)的讲了一下laravel的基本知识，不知道你现在搞清楚symfony vs laravel的关系了吗？其实没多大关系，l借用了s的组件，laravel的屏蔽了框架复杂的内部实现，让程序猿们注重业务的开发，而symfony的学习曲线很陡峭，需要你掌握框架的运行机制和各种组件的关系。
只要涉及到分布式服务，就绕不开RPC调用。RPC是什么，我认为大部分同学都能说出个一二三。
对于很多人来说 似乎期中马上就要来了？ 每日必问： 今天论文写完了吗？ 今天pre做完了吗？ 今天代码找完bug了吗？ 好的我知道你没有。 所以，这里码匠菌给大家安利一个网站 可以解决你的很多问题 尤
测试Solarinfo Moni APP过程中，有一次储能逆变器连接的电表硬件损坏，逆变器发出514故障告警，此时使用Moni iOS版监控逆变器数据中馈网功率和负载功率显示“--”，但用Moni Android版监控发现馈网功率和负载功率显示“0W”,很明显两个版本APP数据显示不一致。
经过一天的辛苦作战，总算基础的东西出来了。踩了太多的坑，综合我踩坑的经过，明白到，选好一篇引导文很重要！有些步骤不要先做了，不然后面你都不知道怎么死的..
某天，忽然发现大量的告警，经过多番调查研究考察（此处省略3000字），发现是由于 Eureka 服务下线太慢，而仍然有大量的请求打进来导致的报错。
有些公司一上来随便敷衍一下，你自我介绍一下，然后面试官就开始了他自己的表演：拿着公司遇到的技术难题一个又一个的问，全部是细节问题，一环套一环，要你给出具体实现方案，如果你回答的很广泛，你要你具体一点，甚至还会追问到哪个方法。注意了！这种面试基本就是坑，就是让你解决他们公司遇到的技术难题，或者套取你的思路，越是问的具体的越是坑，谨记！
三、查找上传，一些能上传的页面，比如申请友链、会员头像、和一些敏感页面等等，注意查看验证方式是否能绕过，注意结合服务器的解析特性，比如典型的IIS6.0、Apache等。
腾讯提前批的面试应该是一个月前就开始的，我第一个投的公司就是腾讯了，人生的第一次笔试和面试也献给了腾讯。先说下笔试吧，笔试是 5 道编程题，个人觉得，腾讯的笔试题比较简单吧，也就是说，获得腾讯的面试机会应该算是不难的吧，5 道我好像是做出了 3道 + 一道90%测试用例通过 + 一道也是百分之几十来着的，忘了。
背景介绍 楼主某末流985渣硕一枚，磕盐不会，偶然接触了下编程，然后又稍微学了学Java，后面就走上了程序猿的道路，今年四月侥幸去菊厂实习了一波（虽然没学到东西）。 秋招拿了几个一般的offer（大佬们别见笑）：去哪儿、海康威视、招银网络科技，最后签约招银（四川人，想每天下班吃火锅）。 去年的时候比较迷茫，不知道自学到底需要准备什么，在牛客上看了很多面经，非常受益，今天也分享一下供参考。本篇文章主要讲讲自学的历程即找工作需要注意的地方。 自学经历 楼主去年4、5月开始决定学习Java，最开始主要看《He
楼主某末流985渣硕一枚，磕盐不会，偶然接触了下编程，然后又稍微学了学Java，后面就走上了程序猿的道路，今年四月侥幸去菊厂实习了一波（虽然没学到东西）。
深度工作（Deep Work）：是指在没有干扰的专注下进行的工作，它可以把你的认知能力推向极限，最终得到具有创造性和高价值的工作结果。
当前后端分离时，权限问题的处理也和我们传统的处理方式有一点差异。笔者前几天刚好在负责一个项目的权限管理模块，现在权限管理模块已经做完了，我想通过5-6篇文章，来介绍一下项目中遇到的问题以及我的解决方案，希望这个系列能够给小伙伴一些帮助。本系列文章并不是手把手的教程，主要介绍了核心思路并讲解了核心代码，完整的代码小伙伴们可以在GitHub上star并clone下来研究。另外，原本计划把项目跑起来放到网上供小伙伴们查看，但是之前买服务器为了省钱，内存只有512M，两个应用跑不起来(已经有一个V部落开源项目在运行
【新智元导读】上周GeoHot开源代码那篇文章一发，反响还是很强烈的，好多兄弟问我这事儿靠谱么，代码怎么样，论文怎么样，索性上周末抽时间找了赵李二位无人车老司机，跟GeoHot和他实习生勾兑了一下细节，然后我们仨复现了一下，然而今天才腾出空来整合一下分析。本文做了三件事：具体怎么复现、论文有啥看点以及代码核心在哪。这代码离实际路上能用还差很多，所以不用担心一波人拿这个唬投资人。 【特约编辑】小猴机器人，人工智能博士，自动驾驶技术爱好者，参与多个自动驾驶项目研发，有丰富的行业经验，尤其对决策规划控制方面了解深
最近，很多人问学习数据挖掘有哪些网站和公众号可以推荐的，我结合自己的学习经验和知乎大神上的推荐，现在给大家归纳一下，希望能对大家的学习有帮助。 1.公开的数据集 UCI（http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.html）：加州大学欧文分校开放的经典数据集，被很多机器学习实验室采用。 Awesome Public Datasets （https://github.com/awesomedata/awesome-public-datasets）：这是github一大神整理的
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