在“数据湖”概念与理论逐渐深入人心的今天，面向云存储的交互式查询这个需求场景显得愈发重要。这是因为原生的云存储（主要指S3这样的对象存储）既能够容纳大容量的明细数据，又能在性能和成本间取得一个很好的平衡——如果它同时再支持复杂的即席分析查询，那么云原生存储就将成为数据湖的最佳载体，对于实现数据分析人员的自由探索和应用系统的查询集成都有着非常重要的意义。
送上2016神Key一枚：MDCJV-3YX8N-WG89M-KV443-G8249 异常处理汇总-数据库系列 http://www.cnblogs.com/dunitian/p/4522990.h
因为不少同学正在使用SQL SERVER进行学习，但是在学习第一步的安装阶段便出现了问题或者安装后经常需要激活等情况，因此做了一个简单的安装指引。大家可以在歌声中边听边学。
机器、车辆和结构的零部件经常会承受重复载荷的作用，由此产生的循环应力可导致相关材料发生微观物理损伤，微观损伤在连续的循环载荷作用下累积，直至发展成裂纹或其他宏观损伤，这个过程称为疲劳。疲劳分为高周疲劳和低周疲劳，一般将失效循环数小于次循环的疲劳称为低周疲劳，将失效循环数大于此次数的疲劳称为高州疲劳。低周疲劳一般采用基于应变的疲劳算法。
随着汽车的快速发展以及客户对整车品质要求的逐渐提高，制动系统柔性管路关键件设计的可靠性更加重要。现在正在研发的很多车型在开发过程中大都存在管线路干涉问题，在后期解决干涉问题过程中投入了大量的人力物力。为了在设计研发前期就能充分的识别出柔性管路干涉风险，暴露问题进而整改问题，只能通过柔性管路仿真软件进行管路设计、运动仿真分析才能达到上述效果。柔性管路运动仿真是能够在设计阶段充分识别柔性管路问题及风险的极其重要的有效手段。
在结构变形过程中，结构刚度一般会发生变化。在结构变形不太大时，结构刚度变化不大，采用线性近似可得到工程应用可接受的结果，此即为线性求解。结构变形较大时，结构刚度发生显著变化，必须采用变刚度法求解，此即为非线性问题。
有限元分析的过程主要包括复杂模型建立、网格划分、材料赋予、边界条件设立以及外载荷添加等，在完成有限元模拟前处理过程后提交任务进行计算，有的时候会出现不收敛问题，常常让人很头大，这个时候应该如何来解决呢？
17.Distributed Replay控制器配置—推荐使用使用默认（添加当前用户）
各种东西还是比较多的， 具体的信息留在索引过程分析中再讲，我们快进到写入代码分析.
Abaqus/CAE是Abaqus的前后处理器，具有几何体建模、模型装配、定义材料性质、定义约束和接触、网格划分、后处理过程自动化等功能。具备Patran、Hepermesh等专用前后处理程序功能。此外，便于开发流程化环境。几何体建模模型装配定义材料性质定义约束和接触网格划分后处理过程自动化。
mssql-cli.x86_64 : Microsoft SQL Server CLI
通过数据虚拟化打破数据孤岛, 通过利用SQL Server PolyBase, SQL Server大数据集群可以在不移动或复制数据的情况下查询外部数据源。SQL Server 2019引入了到数据源的新连接器。
在可靠性、准确性和性能方面，人工智能和机器学习都严重依赖于大型设备。因为数据池越大，你就越能对模型进行训练。这就是为什么重要的数据平台能够高效地处理不同的数据流和系统，而不管数据的结构(或缺乏)、数据
1. 额定载荷： 传感器在规定技术指标范围内能够测量的最大轴向负荷。在实际使用时，一般只用额定量程的1/3~2/3。 例如：500kg、10KN。 2. 允许使用负荷（安全过载）： 称重传感器
启动引导令牌是一种简单的 bearer token ，这种令牌是在新建集群或者在现有集群中添加新加新节点时使用的。 它被设计成能支持 kubeadm，但是也可以被用在其他上下文中以便用户在 不使用 kubeadm 的情况下启动cluster。它也被设计成可以通过 RBAC 策略，结合Kubelet TLS Bootstrapping 系统进行工作。
Multilinear Elasticity Material Model 多线性弹性材料模型
在有限元分析中，我们经常会和非线性打交道，如材料非线性、几何非线性、边界非线性。非线性有限元一直是有限元中较为困难的一部分，在非线性有限元中我们经常碰到诸如Newton-Raphson迭代法，切线刚度阵等概念，今天我们就单的介绍一下非线性吧。
Master节点在平时提供服务，另外一个或多个Slave节点在平时不提供服务（或只提供数据读取服务）。当Master节点由于某些原因停止服务后，再人工/自动完成Slave节点到Master节点的切换工作，以便整个Redis集群继续向外提供服务。
先看看RTP时间戳的定义： RTP包头的第2个32Bit即为RTP包的时间戳，Time Stamp ，占32位。 时间戳反映了RTP分组中的数据的第一个字节的采样时刻。在一次会话开始时的时间戳初值也是随机选择的。即使是没有信号发送时，时间戳的数值也要随时间不断的增加。接收端使用时间戳可准确知道应当在什么时间还原哪一个数据块，从而消除传输中的抖动。时间戳还可用来使视频应用中声音和图像同步。 在RTP协议中并没有规定时间戳的粒度，这取决于有效载荷的类型。因此RTP的时间戳又称为媒体时间戳，以强调这种时间戳的粒度取决于信号的类型。例如，对于8kHz采样的话音信号，若每隔20ms构成一个数据块，则一个数据块中包含有160个样本（0.02×8000=160）。因此每发送一个RTP分组，其时间戳的值就增加160。
我记得之前在多媒体文件格式剖析：M3U8篇中讲解了什么是流式视频，什么不是流式视频？其实有一个更简单更明确的解释，能够用于直播的格式是流式视频格式，反之则不是。
我们知道，虽然mysql innodb有自己的log，mysql主备同步是通过binlog来实现的。而binlog同步有三种模式：Row 模式，Statement 模式，Mixed模式。因为statement模式有各种限制，通常生产环境都使用row模式进行复制，使得读取全量日志成为可能。
同样在构造函数中. org.apache.lucene.codecs.lucene84.Lucene84PostingsWriter#Lucene84PostingsWriter.
今年SQL Server 30岁了！SQL Server 这些年来不断发展，本文介绍了这些年来的一些变化和版本。
我们继续聊database的故事。严格的说今天这篇有点偏题了。因为只有酱油主Michael Stonebraker，和DoNotEvil但是比谁都Evil的Google。为了添油加醋的讲这个故事，我会插播一些我听到的小道消息，未经证实或者证伪。关于此类消息我会说明。 Google的三架马车到今天已经家喻户晓耳熟能详了：GFS, MapReduce，BigTable。2004年OSDI发表的paper是MapReduce。这篇paper据说早年先提交过database的conference，被拒。转投操作系统
总共分为4部，只有在用户重新登录时才会再次签发新的token，如果原token没有超过过期时间，也是有效的，并且会在每个需要登录的接口中客户端会携带token与服务端校验
MQTT 5.0 协议相比 MQTT 3.1.1 增加了很多属性，这些属性分布于报文的可变头部 ( Variable Header ) 和有效载荷 ( Payload ) 中。
Cisco Talos最近发现了知名黑客组织74（又名Tsar Team，Sofacy，APT28，Fancy Bear…）的一种新型恶意行动，具有讽刺意味的是，这次行动中的使用的诱饵文件是一份有关美国网络冲突会议的Word文档。美国网络冲突会议由美国军事科学院，军事网络研究所与北约的网络军事学院和网络防御中心合作而共同开展，所以从这个文档的性质出发，我们认为这次行动主要针对网络安全从业人员或者是感兴趣的人。与之前发起的行动不同，这次的文档不包含Office exploit，也不包含0day，只有一个恶意的
MQTT由Andy Stanford-Clark（IBM）和Arlen Nipper（Eurotech，现为Cirrus Link）于1999年开发，用于监测穿越沙漠的石油管道。目标是拥有一个带宽有效且使用很少电池电量的协议，因为这些设备是通过卫星链路连接的，当时这种设备非常昂贵。 与HTTP及其请求/响应范例相比，该协议使用发布/订阅体系结构。发布/订阅是事件驱动的，可以将消息推送到客户端。中央通信点是MQTT代理，它负责调度发送者和合法接收者之间的所有消息。向代理发布消息的每个客户端都在消息中包含一个主题。主题是代理的路由信息。每个想要接收消息的客户端都订阅某个主题，并且代理将具有匹配主题的所有消息传递给客户端。因此，客户不必彼此了解，他们只通过主题进行通信。该架构支持高度可扩展的解决方案，而不依赖于数据生产者和数据使用者。
临界平面法广泛应用于工程构件在复杂应力状态下的疲劳寿命预测。临界平面法的基本思想是认为裂纹的萌生具有一个危险平面，定义一个综合参数，用来衡量不同截面裂纹萌生的难易程度。
壳体结构被广泛应用于工程实际中，例如航空航天工程中的飞机、火箭，机械、石化、电力等部门的各类容器，以及航海和海洋工程的船舰、潜艇，土木、水利工程中的穹顶、拱坝等。其特点是结构一个方向的尺度（厚度）远小于其它方向的尺度，且变形以弯曲为主，此时可以采用壳单元模拟该结构。壳单元可以承受面内拉伸应力和弯曲应力，采用板壳单元模拟这种结构可以大大节省计算时间，并且增加求解精度。
当可用的数据有太多的变量无法进行分析时，主成分分析(PCA)和因子分析在R中最有用，它们在不损害他们所传达的信息的情况下减少了需要分析的变量的数量。
JWT 英文名是 Json Web Token ，是一种用于通信双方之间传递安全信息的简洁的、URL安全的表述性声明规范，经常用在跨域身份验证。JWT 以 JSON 对象的形式安全传递信息。因为存在数字签名，因此所传递的信息是安全的。 在讲解 JWT 之前我们先来看一个问题。我们都知道 Internet 服务的身份验正过程是这样的，客户端向服务器发送登录名和登录密码，服务器验证后将对应的相关信息保存到当前会话中，这些信息包括权限、角色等数据，服务器向客户端返回 session ，session 信息都会写入到客户端的 Cookie 中，后面的请求都会从 Cookie 中读取 session 发送给服务器，服务器在收到 session 后会对比保存的数据来确认客户端身份。 但是上述模式存在一个问题，无法横向扩展。在服务器集群或者面向服务且跨域的结构中，需要数据库来保存 session 会话，实现服务器之间的会话数据共享。 在单点登录中我们会遇到上述问题，当有多个网站提供同一拨服务，那么我们该怎么实现在甲网站登陆后其他网站也同时登录呢？其中一种方法时持久化 session 数据，也就是上面所说的将 session 会话存到数据库中。这个方法的优点是架构清晰明了。但是缺点也非常明显，就是架构修改很困难，验证逻辑需要重修，并且整体依赖于数据库，如果存储 session 会话的数据库挂掉那么整个身份认证就无法使用，进而导致系统无法登录。要解决这个问题我们就用到了 JWT 。
[算例] 一根各向同性杆，一端固定，另一端施加轴向力做拉伸试验，荷载分级来加。某一时刻应力
JSON Web Token（JWT）是一个非常轻巧的规范。这个规范允许我们使用JWT在用户和服务器之间传递安全可靠的信息。 让我们来假想一下一个场景。在A用户关注了B用户的时候，系统发邮件给B用户，
当我们需要根据现有的理论知识，采用MATLAB等软件对有限元计算结果进行处理时，可以采用Python提取ABAQUS数据。在采用Python对ABAQUS结果提取之前，首先我们要了解ABAQUS odb文件结构。
thr0cyte，Gr33k，花花，MrTools，R1ght0us，7089bAt
http://blog.csdn.net/niu_gao/article/details/6946781
“授人以鱼不如授人以渔”，为了提升黑盒模型的透明度，提升模型在高度动态网络环境下的鲁棒性、可维护性，我们通过无监督学习、可解释人工智能（eXplainableAI, XAI）、字符序列相似性分析等方法，实现了自动化的攻击特征提取工具——XAIGen。目前，XAIGen项目已经开源，项目地址为https://github.com/oasiszrz/XAIGen，项目开源信息可见前文《XAIGen：自动化攻击特征提取的项目开源啦》。
SUBROUTINE DLOAD(F,KSTEP,KINC,TIME,NOEL,NPT,LAYER,KSPT,
JSON Web Token（JWT）是一个非常轻巧的规范。这个规范允许我们使用JWT在用户和服务器之间传递安全可靠的信息。
TS：全称为MPEG2-TS。TS即"Transport Stream"的缩写。它是分包发送的，每一个包长为188字节（还有192和204个字节的包）。包的结构为，包头为4个字节（第一个字节为0x47），负载为184个字节。在TS流里可以填入很多类型的数据，如视频、音频、自定义信息等。MPEG2-TS主要应用于实时传送的节目，比如实时广播的电视节目。MPEG2-TS格式的特点就是要求从视频流的任一片段开始都是可以独立解码的。简单地说，将DVD上的VOB文件的前面一截cut掉（或者是数据损坏数据）就会导致整个文件无法解码，而电视节目是任何时候打开电视机都能解码（收看）的。
blog.leapoahead.com/2015/09/06/understanding-jwt/
原文地址：http://blog.leapoahead.com/2015/09/06/understanding-jwt/
JSON Web Token（JWT）是一个开放的标准（RFC 7519），它定义了一个紧凑且自包含的方式，用于在各方之间作为 JSON 对象安全地传输信息。由于此信息是经过数字签名的，因此可以被验证和信任。
Metasploit框架中含有数百个模块，当然无法用“脑子”，也没有功夫去记所有的模块（除非很闲），当然了，一些比较基础的还是需要记住的了。
事情开始变得有趣起来，使我不得不停下手中的工作。我很惊讶，这个问题之前竟然没有人能发现它。搜做表单中的XSS是最基本的情况之一，我和我的朋友都经常逛YouPorn，但从来没有发现过这个问题。
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