谣言通常被定义为其真实价值不可核实的状态。谣言可能传播错误信息（false infor-
我们提出的特征到目前为止都是基于个人tweet的内容。在第二组特征我们专注于tweet上的用户行为。我们观察了4种类型的基于网络的性能，并建立2种捕获他们的特征。
问题 Web 应用上线前，程序员应考虑哪些技术细节呢？ 如果 Jeff Atwood 忘记把 HttpOnly cookies、sitemaps 和 cross-site request forgeries 放在同一个网站，那我会把什么重要的东西也会忘掉呢？ 我以一个 Web 开发人员的角度思考这个问题，别人为网站进行美化设计并填充内容。因此，他们可能认为可用性和内容比平台更重要，程序员在这方面没多少发言权了。而你需要考虑到的是：你实现平台的稳定性、安全性和满足其它商业目的（如成本不要太高、耗时不要太长和
Google Wave的设计初衷是让人们互相发送信息，一起编辑文档，但用户对此感到困惑，很快就以失败告终。Google Wave持续了大约一年时间，于2010年8月被关闭。
“Node.js Best Practices” 目前是 Node.js 社区中最大的最佳实践合集，在 Github 已拥有 91.5k star，支持多个国家语言。内容涵盖了项目结构、异常处理、编码规范、测试和质量、安全和性能等众多模块内容。
Twemproxy是一个代理服务器，可以通过它减少Memcached或Redis服务器所打开的连接数。 Twemproxy有何用途呢？它可以： 通过代理的方式减少缓存服务器的连接数 自动在多台缓存服务器间共享数据 通过不同的策略与散列函数支持一致性散列 通过配置的方式禁用失败的结点 运行在多个实例上，客户端可以连接到首个可用的代理服务器 支持请求的流式与批处理，因而能够降低来回的消耗 Redis的创建者Salvatore Sanfilippo（@antirez）撰写了一篇文章，介绍了如何通过Twemprox
允许从基于其id的特定索引中删除一个JSON文档，下面的示例从twitter中删除类型为_doc的JSON文档，其id为1:
GETBIT key offset SETBIT key offset value BITCOUNT key [start] [end] 统计下标范围内值为1的数量 BITOPS op destkey [key…] 多个KEY位运算 OP=AND/OR/XOR/NOT 应用场景：
Web/移动应用程序的会话管理对终端用户非常重要。会话管理包括两个重要部分，即认证和授权。认证部分是“我是谁？”问题的答案，授权部分是“我能做什么？”问题的答案。
setnx key value，当key不存在时，将 key 的值设为 value ，返回1
上篇文章和读者分享了Elasticsearch中文档Get API的一些基本用法，本文来看看DELETE API的基本用法。
网络上的恐怖主义宣传是较新的现象，在现实世界中，恐怖主义团体对反恐工作具有很强的适应力，所以任何人都不应该对Facebook这样的社交平台上存在这样的动态感到惊讶。越多地发现和删除恐怖主义内容，这些群体就越精明。
Keras是一个Python深度学习库，它可以使用高效的Theano或TensorFlow符号数学库作为后端。同时，Keras很容易使用，你可以在几分钟内开发出你的第一个多层感知器，卷积神经网络，或者
关系数据库管理系统（RDBMS） SQLServer：世界最有活力的数据库； MySQL：世界最流行的开源数据库； PostgreSQL：世界最先进的开源数据库； Oracle 数据库：对象-关系型数据库管理系统。 框架 Apache Hadoop：分布式处理架构，结合了 MapReduce（并行处理）、YARN（作业调度）和HDFS（分布式文件系统）； Tigon：高吞吐量实时流处理框架。 分布式编程 AddThis Hydra ：最初在AddThis上开发的分布式数据处理和存储系统；
Redis从一个不为人熟知、只有少量应用的崭新数据库，逐渐变成了内存数据库领域的事实标准。时至今日，经过大量的实践应用，Redis简洁高效、安全稳定的特性已经深入人心。
元标签，在网站页面优化：标题（TITLE）、网站页面优化：关键词（KEYWORDS）和网站页面优化：描述（DESCRIPTION）这三节课中分别介绍SEO标题，关键词和描述三要素，以及使用方法，把主要关键词用在各个元标签，这些关键词在谷歌排名中很可能起不到真正作用，因为搜索引擎会分析分散在页面周围它认为更有用的关键字。除了一些与SEO相关的元标签，还有很多其它很好的元标签，但是这些标签没有起到SEO的作用。
当然这只是个玩笑。公众号力求有关量化策略的文章都配代码，这样。可以让大家亲自动手去学习研究。
编译 ｜ 明知山、Tina 作为 Twitter 的替代品，Mastodon 越来越受欢迎，但这个平台背后，只有一名全职员工。面对激增而来的用户，凭一己之力运营 Mastodon 是个什么感受？ Mastodon 明显需要感谢 Twitter 的 CEO 马斯克。马斯克于 10 月下旬正式接管 Twitter，Mastodon 用户数量就开始激增。仅在马斯克接掌 Twitter 的几天之后，Mastodon 宣称其用户已从 30 万涨到了 65 万 5 千人。这段时间，马斯克削减开支、大幅裁员和对平台进
我编写了一个名为Rhodiola的工具，该工具可以分析目标数据（例如目标的tweets），并检测其中最常用的主题，以此来构建一个用于密码猜测/暴破的个性化的Wordlist。这是一个为密码猜测攻击创建新方法的实验性项目。
本文介绍了如何用Node.js开发一个RESTful API，包括使用Express、Koa、Prisma、Sequelize等框架，以及如何处理数据库、文件上传、认证、授权、API版本控制等实际问题。此外，文章还探讨了如何为API编写详细的文档，包括API规范、文档、测试、部署等方面。最后，作者还分享了一些实用的开发工具和技巧，以帮助开发者提高开发效率。
本文以实用为第一目标，保证读者在看完此文之后可以迅速上手 p y t h o n python python画图，掌握所有画图的基本技巧。
@homepage, @homepageURL, @website and @source
生活在科技如此发达的今天，互联网上我们已经没有任何秘密可言。说这是一个「众人裸奔」的时代，其实一点也不过分。不错，皇帝的新衣，说的就是你，重点不在于你是皇帝，而在于「新衣」。不要以为别人说你没穿衣服，你不信，非得像我这么「纯真的小孩」说你在裸奔，你才相信。 Facebook 事件刚刚落下帷幕，Twitter 又搅和进来了。大数据的兴起，云服务的枝繁叶茂，云端数据的计算，让如今这个时代网络安全显的更为重要。 一、 昨天，Twitter 在其官方博客上表示，他们在应用内部发现了新的密码漏洞，“出于谨慎考虑”，建
1. 问题 之前我们讨论的PCA、ICA也好，对样本数据来言，可以是没有类别标签y的。回想我们做回归时，如果特征太多，那么会产生不相关特征引入、过度拟合等问题。我们可以使用PCA来降维，但PCA没有将类别标签考虑进去，属于无监督的。 比如回到上次提出的文档中含有“learn”和“study”的问题，使用PCA后，也许可以将这两个特征合并为一个，降了维度。但假设我们的类别标签y是判断这篇文章的topic是不是有关学习方面的。那么这两个特征对y几乎没什么影响，完全可以去除。 再举一
一个简单的问题可以作为测试是否应该是一个分类变量的试金石测试：“两个价值有多么不同，或者只是它们不同？”500美元的股票价格比100美元的价格高5倍。 所以股票价格应该用一个连续的数字变量表示。 另一方面，公司的产业（石油，旅游，技术等）应该无法被比较的，也就是类别特征。
HBase 与传统关系数据库（例如MySQL，PostgreSQL，Oracle等）在架构的设计以及为应用程序提供的功能方面有很大的不同。HBase 权衡了其中一些功能，以实现更好的可扩展性以及更灵活的模式。与关系数据库相比，HBase 表的设计有很大的不同。下面将通过解释数据模型向您介绍 HBase 表设计的基础知识，并通过一个例子深入探讨 HBase 表的设计。
API文档： https://www.elastic.co/guide/en/elasticsearch/reference/current/docs.html Index API 索引API
正在进行的AI革命正在给我们带来各个方向的创新。OpenAI的GPT(s)模型正在领导发展，并展示了基础模型实际上可以使我们的日常任务变得更加简单。从帮助我们写得更好到优化我们的一些任务，每天我们都看到有新模型发布的消息。
https://www.cnblogs.com/eventhorizon/p/17557821.html
hbase的内部使用KeyValue的形式存储，其key时rowKey：family:column:logTime,value是其存储的内容。
本文由ELab团队技术团队分享，原题“Twitter和微博都在用的 @ 人的功能是如何设计与实现的？”，有修订。
Apache Hadoop：分布式处理架构，结合了 MapReduce（并行处理）、YARN（作业调度）和HDFS（分布式文件系统）；
哈希散列的想法在不同的地方独立出现。1953 年 1 月，汉斯·彼得·卢恩 ( Hans Peter Luhn ) 编写了一份IBM内部备忘录，其中使用了散列和链接。开放寻址后来由 AD Linh 在 Luhn 的论文上提出。大约在同一时间，IBM Research的Gene Amdahl、Elaine M. McGraw、Nathaniel Rochester和Arthur Samuel为IBM 701汇编器实现了散列。 线性探测的开放寻址归功于 Amdahl，尽管Ershov独立地有相同的想法。“开放寻址”一词是由W. Wesley Peterson在他的文章中创造的，该文章讨论了大文件中的搜索问题。
Tracing 是在上世纪 90 年代就已出现的技术，但真正让该领域流行起来的还是源于 Google 的一篇 Dapper 论文。分布式追踪系统发展很快，种类繁多，但无论哪种组件，其核心步骤一般有 3 步：代码埋点、数据存储和查询展示，如下图所示为链路追踪组件的组成。
越来越多的网站，开始采用"单页面结构"（Single-page application）。 整个网站只有一张网页，采用Ajax技术，根据用户的输入，加载不同的内容。 这种做法的好处是用户体验好、节省流
导读：上篇我们分享了ElasticSearch最全详细使用教程：入门、索引管理、映射详解，本文详细介绍ElasticSearch的索引别名、分词器、文档管理、路由、搜索详解。
墨墨导读：之前我们分享了ElasticSearch最全详细使用教程：入门、索引管理、映射详解，本文详细介绍ElasticSearch的索引别名、分词器、文档管理、路由、搜索详解。
Shiro是一个强大易用的java安全框架，提供了认证、授权、加密、会话管理、与web集成、缓存等功能，对于任何一个应用程序，都可以提供全面的安全服务，相比其他安全框架，shiro要简单的多。
正如我在前面章节强调的，HBase数据模型跟关系型数据库系统有非常大的差异。因此，设计Hbase的数据表的方法和思路跟关系型数据库不一样。设计HBASE表应该在具体业务场景的上下文中回答以下问题：
Redis是生产环境中默默无闻的主力配置。它不常用作主要的数据存储，但它可存储和访问临时数据（度量，会话状态，缓存等损失可以容忍的数据）方面有一个甜蜜点，并且速度非常快，不仅提供了最佳性能，还通过一组有用的内置数据结构提供了高效的算法。它是现代技术栈中最常见的主要部件之一。 Stripe的限速器建立在Redis的基础之上，直到最近，他们都运行在Redis 的一个非常Hot的实例上。服务器上有用于故障转移的follower，但在任何时候，只有一个节点处理每个操作。 你不得不佩服这样的系统。各种消息称，Redis可以在一个节点上每秒处理一百万次操作 - 我们项目不需要那么多，但是也有很多操作。每个速率限制检查都需要运行多个Redis命令，并且每个API请求都要通过很多速率的限制器。一个节点每秒处理大约数十到数十万个操作。 我们最终通过迁移到10个节点的Redis群集来实现这个目标。对性能的影响可以忽略不计，我们现在有一个简单的配置开关可以实现水平可伸缩性。 操作的限制 在更换系统之前，应该理解导致原始故障的原因和结果。 Redis的一个值得理解的特性是：它是一个单线程程序。但是会有后台线程处理一些像删除对象这样的操作，实际上所有正在执行的操作都堵塞在访问单个流控制点上。理解这点相对容易--Redis需要保证操作的原子性（无论是单一命令MULTI，还是 EXEC），这是源于它一次只执行其中一个操作的事实。 这个单线程模型确实是我们的瓶颈。 面对失败 即使以最大容量运营，我们发现Redis也会非常优雅地降级。主要表现：从与Redis交谈通信的节点观察到的基线连接性错误率增加 - 为了容忍发生故障的Redis，它们受到连接和读取超时（约0.1秒）的限制，并且与过载主机无法无法建立连接。 Redis这种表现虽然不是最佳的，但大部分时间情况都是好的。只有当合法 用户能够成功进行身份验证并在底层数据库上运行昂贵的操作时，它才会成为一个真正的问题，因为我们的目标是拦截巨大的非法流量冲击（即数量级超过允许的限制）。 这些流量峰值会导致错误率的成比例增加，并且许多流量还应该被允许通过，因为限速器默认是允许在错误情况下通过请求。这会给后端数据库带来更大的压力，这种压力在过载时不会像Redis那样优雅地失败。很容易看到数据库分区几乎完全无法操作。 Redis Cluster的分片模型 Redis的核心设计价值在于速度，而Redis集群的构建方式不会对此产生影响。与许多其他分布式模型不同，在其输出响应成功信号时，Redis集群中的操作并未在多个节点上进行确认，而是更像是一组独立的Redis通过分散空间来分担工作负载。这牺牲了高可用性，有利于保持操作的快速性 - 与标准的Redis独立实例相比，针对Redis群集运行操作的额外开销可以忽略不计。 分片是根据key进行的，可能的key总数分为16,384个插槽。key的插槽是通过稳定的哈希散列函数计算的，所有客户端都知道该如何操作： HASH_SLOT = CRC16(key) mod 16384 例如，如果我们想执行GET foo，我们会得到foo的以下插槽号： HASH_SLOT = CRC16("foo") mod 16384 = 12182 集群中的每个节点将处理16,384个插槽中的一部分，确切数量取决于节点数量。节点彼此通信以协调插槽分配以及可用性和插槽的再平衡。 客户端使用该CLUSTER系列命令来查询群集的状态。一个常见的操作是CLUSTER NODES获得插槽到节点的映射，其结果通常在本地缓存，并保持数据新鲜。 127.0.0.1:30002 master - 0 1426238316232 2 connected 5461-10922 127.0.0.1:30003 master - 0 1426238318243 3 connected 10923-16383 127.0.0.1:30001 myself,master - 0 0 1 connected 0-5460 我简化了上面的输出，但重要的部分是第一列中的主机地址和最后一个中的数字。5461-10922意味着这个节点处理开始于5461和结束于10922的插槽范围。 `MOVED`重定向 如果Redis群集中的某个节点接收到一个插槽不处理的的key的命令，则不会尝试向其他插槽转发该命令。相反，客户端会被告知在其他地方再次尝试。这是以MOVED新目标的地址作为回应的形式 ： GET foo -MOVED 3999 127.0.0.1:6381 在集群重新平衡期间，插槽会从一个节点迁移到另一个节点，MOVED是服务器用于告诉客户端其插槽
Twitter是最大的社交网络服务之一，用户可以在其中共享照片、新闻和基于文本的消息。在本章中，我们将设计一个可以存储和搜索用户推文的服务。类似的问题：推特搜索。
如果希望一次查询可查询多个索引。 如果希望通过索引的视图来操作索引，就像数据库库中的视图一样。 索引的别名机制，就是让我们可以以视图的方式来操作集群中的索引，这个视图可是多个索引，也可是一个索引或索引的一部分。
一、背景 如何实现分布式id，搜索相关的资料，一般会给出这几种方案： 使用数据库自增Id 使用reids的incr命令 使用UUID Twitter的snowflake算法 利用zookeeper生成
今天看了 https://hackerone.com/reports/26647 有感。这个漏洞很漂亮，另外让我联想到很多之前自己挖过的漏洞和写过的程序，有感而发。
接下来我们就应用技术手段，基于Python，建立一个工具，可以阅读和分析川普的Twitter。然后判断每条特定的Twitter是否具有川普本人的性格。
实际上，不管是“散列”还是“哈希”，这都是中文翻译的差别，英文其实就是“Hash”。所以，我们常听到有人把“散列表”叫作“哈希表”“Hash
让我们设计一个像TinyURL这样的URL缩短服务。此服务将提供短别名重定向到长URL。类似服务：bit.ly、goo.gl、qlink.me等。难度等级：轻松
之前我们讨论的 PCA降维，对样本数据来言，可以是没有类别标签 y 的。如果我们做回归时，如果特征太多，那么会产生不相关特征引入、过度拟合等问题。我们可以使用PCA 来降维，但 PCA 没有将类别标签考虑进去，属于无监督的。
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