在解另外一个issue(gssproxy.service start operation timed out. Terminating.)时了解到熵的概念,在此做下总结。
由于建立了很多数据库链接,猜想可能是数据库比较慢,查看数据库这段时间的 SQL 统计,发现数据库并不慢:
linux中提供了 /dev/urandom 和 /dev/random 两个特殊设备来提供随机数。那么这两个文件有什么区别呢? 要回答这个问题,先需要了解熵这个概念。
但是要记住所有的命令,任何人可能都无法完成,其次,Linux的命令都带有十分多的参数。
1.adminServer配置 base_domain/servers/AdminServer下新建文件夹security 同时里面创建一个新的文件boot.properties
在.NET Framework时代,我们生成验证码大多都是用System.Drawing。
今天发现了一个好玩的命令,该命令会根据二八原则给出命令的常用场景示例,支持在近20种语言环境下运行,通过tldr --update更新本地命令库。什么--help和man都弱爆了。
假设我们想设计一个定时任务,比如每天定时的用python来测试服务是否在正常运行,但是又不希望每天登录到系统后台去查看服务状态。这里我们就可以采取python的smtp模块进行任务结果广播,申请一个公共邮箱,每次python执行完定时的测试任务后,调用smtp的接口将测试结果广播给需要接收的人的邮箱中。这就使得,我们可以在移动端就能按照我们的意愿实时监测系统的状态。
按照提示分别修复: 1.第一个提示somaxconn这个值为128太小了,这个值是系统的网络连接队列大小,而redis的TCP backlog设置的值为511,因此受限,所以修改下系统的值
joomscan:https://github.com/OWASP/joomscan
这边文章不是一个如何引导,尽管它确实展示了如何编译和调试共享库和可执行文件。为了解动态加载的内部工作方式进行了优化。写这篇文章是为了消除我在该主题上的知识欠缺,以便成为一名更好的程序员。我希望它也能帮助您变得更好。
/dev/random设备提供的不是伪随机数据,而是基于环境中的真实随机因素(即背景噪声作为熵源)的随机数据。
在这篇文章中和 Carla Schroder 一起探索 Linux 中的一些鲜为人知的强大工具。 本文是一篇关于一些有趣但鲜为人知的工具 termsaver、pv 和 calendar 的文章。 termsaver 是一个终端 ASCII 屏保,pv能够测量数据吞吐量并模拟输入。Debian 的 calendar 拥有许多不同的日历,并且你还可以制定你自己的日历。 工具1:终端屏保 难道只有图形桌面能够拥有有趣的屏保吗? 现在,你可以通过安装 termsaver 来享受 ASCII 屏保,比如 matr
CPU:Intel Xeon E5-2699 v4 显卡:Nvidia Tesla P100 操作系统:CentOS 7.4
前言: 一般生成随机数,可以用glibc提供的random()函数,不过这个是伪随机的函数,所以一般会在使用使用random函数之前初始化种子:srandom(time()),或者使用srandom(getpid())。但是,两次使用的种子相同的情况下,会得到相同的随机数!简单做一个实验,使用同一个seed,两次生成100个随机数,它们是相同的数列!原因也很简单,通过相同的算法做hash或者移位或者加减,必然会得到同样的结果。 所以,/dev/random出现了。用来生成随机数,避免生成相同的数列的随机数!
首先要在代码中开启webview debug 然后输入Chrome://inspect 然后切换driver 获取元素控件 如果想要在继续测试原生,则需要将driver切换回来
在使用PySpark进行开发时,由于不同的用户使用的Python环境不同,有基于Python2的开发也有基于Python3的开发,这个时候会开发的PySpark作业不能同时兼容Python2和Python3环境从而导致作业运行失败。那Fayson接下来介绍如何在提交PySpark作业时如何指定Python的环境。
Arthas 是一款线上监控诊断产品,通过全局视角实时查看应用 load、内存、gc、线程的状态信息,并能在不修改应用代码的情况下,对业务问题进行诊断,包括查看方法调用的出入参、异常,监测方法执行耗时,类加载信息等,大大提升线上问题排查效率。
1.什么是Hacklab WebIDE1.1 优势1.2 趋势2. 使用方法2.1 功能介绍2.2 编译第一个程序2.3 搭建esp32的开发环境2.4 建立开发板与云平台的连接M5Stack串口驱动Device Agent简介远程串口打印3.优势与特点
一、背景 近日在客户系统运维中发现,有系统在定时脚本执行期间会将Linux系统CPU利用率跑满,导致其他服务受到影响,故查阅资料发现有大神写的CPU利用率限制程序。 地址:CPU Usage Limiter for Linux 根据此编写脚本,配合定时任务放置在服务器上,达到限制程序CPU情况,可根据自己系统CPU核心数进行参数配置,会记录CPU超过阀值的日志,可供后期进行查看分析。 二、脚本 GIT地址:cpulimit.sh #!/bin/bash # auth:kaliarch # func:sys
一、分类 整数 浮点数 布尔 复数 二、整数 说明 python可以处理任意大小的整数,包含复数 普通定义 # 普通定义 num1 = 10 # id(变量名):可以查看变量的内存地址 # hex(十进制数字):将十进制数字转为十六进制数字(0x为开头,不是数据内容部分) print(id(num1), hex(id(num1))) # type(变量名):可以查看变量的类型,int表示整数数字 print(type(num1)) 连续定义 # 连续定义 num2 = num3 = num4 = 5 交互定
本人上周亲手写下了一个牛逼的bug,直接导致的结果是,晚上12点升级后台接口以后,第二天早上7点多开始,所有的app页面出现卡顿,白屏。
Fayson在前面的文章《0483-如何指定PySpark的Python运行环境》介绍了使用Spark2-submit提交时指定Python的运行环境。也有部分用户需要在PySpark代码中指定Python的运行环境,那本篇文章Fayson主要介绍如何在代码中指定PySpark的Python运行环境。
Code # -*- coding:utf8 -*- import string import urllib2 import re import time import random class CSDN_Spider: def __init__(self,url): self.myUrl = url self.datas = [] print u"爬虫已启动...." def csdn(self): url = self
很多库例程产生的“随机”数是准备用于仿真、游戏等等;它们在被用于密钥生成一类的安全函数时是不够随机的。其问题在于这些库例程使用的算法的未来值可以被攻击者轻易地推导出来(虽然看起来它们可能是随机的)。对于安全函数,需要的随机值应该是基于量子效应之类的确实无法预测的值。Linux内核(1.3.30以上)包括了一个随机数发生器/dev/random,对于很多安全目的是足够的。
PS:一般的生产服务器CPU稳定在80-85以内,不会让资源利用率太高,也不会太低,资源利用率很高的话,留一些剩余的空间,证明你的机器买了那么多可能就是浪费,CPU和内存都是一样的。在高并发的情况,一般都是需要提前做优化,做测试的,往往有时候大家的一些编码习惯导致的出其不意的问题。网络突然慢了,请求慢了,都可以按照这个思路来定位问题。
java TestLinuxDemo
Snap是Canonical为使用Linux内核的操作系统开发的软件打包和部署系统。这些包(称为 snaps)和使用它们的工具 snapd 可在一系列 Linux 发行版中工作。
DNSX:A fast and multi-purpose DNS toolkit designed for running DNS queries
前言:最近部署springboot项目的时候,正常情况下启动很快,但是当我在centos上启动的时候卡在一个地方3-5分钟。所以查看一下问题。
Windows 开发环境: Windows 7 64bit 、Windows 10 64bit
1. 概述 继续进行MOTS类型攻击方式的进展。这里再次强调一下,MOTS 是指 Man-On-The-Side,是一种在旁路监听模式下的攻击方式;和 MITM 不同,MITM 是指 Man-In-The-Middle,是中间人攻击。MOTS 其原理是监听与构造响应数据包,并在正常数据包返回之前插入伪造的数据包。其实现的核心条件是 TCP/IP 协议本身实现时并没有考虑这方面的安全问题。MOTS 实现的整体逻辑如下所示,其中 Attack 是旁路监听模式,而不是直接串在网络中的。这种类型的攻击比中间人攻击相
本文中主要包含有三个领域的知识点:随机数的应用、量子计算模拟产生随机数与基于pytest框架的单元测试与覆盖率测试,这里先简单分别介绍一下背景知识。
SYN FLOOD是DDOS的一种,发生在OSI第四层,这种方式利用TCP协议的特性,就是三次握手。攻击者发送TCP SYN,SYN是TCP三次握手中的第一个数据包,当服务器返回ACK后,该攻击者就不对其进行再确认,那这个TCP连接就处于挂起状态,也就是所谓的半连接状态,服务器收不到再确认的话,还会重复发送ACK给攻击者。
相对于内核来说,Shell是Linux/Unix的一个外壳,它负责外界与Linux内核的交互,接收用户或其他应用程序的命令,然后把这些命令转化成内核能理解的语言,传给内核,内核是真正干活的,干完之后再把结果返回用户或应用程序。 简单的说,shell就是那“黑乎乎”的命令行。
打开 $JAVA_PATH/jre/lib/security/java.security 这个文件,找到下面的内容
无非就是A连B热点然后通过局域网的WLAN的WiFi信号或者蓝牙信号传输文件,其中,不考虑扫一扫功能和定位判断功能,A连B热点然后访问B指定的http站点即可读取指定文件(或者通过目录寻找到指定文件)。
从零学 Python 案例,自从提交第一个妹子图版本引来了不少小伙伴的兴趣。最近,很多小伙伴发来私信说,妹子图不能爬了!?
默认情况下,执行的所有命令 的Bash 命令存储在 ~/.bash_history、系统管理员可以查看系统上用户执行的命令列表。默认不显示命令的执行时间。 > history 965 ls -lR /var/log 966 ls -lR /var/log 967 ls -lR /var/log | grep "^-" | wc -l 968 netstat -n 969 netstat -n | awk '/tcp/ {print $5}' 970 netstat -
设备上一共有四个网口,一个是原生的mac,另外三个是USB扩展的RTL8152,为了生产时候方便mac地址统一,所以需要所有的mac地址都存在一个存储空间里,然后四个mac去获取设置。这里比较简单的是将ethaddr这些参数在uboot通过bootargs传递给内核驱动。设备上有一个eeprom,可以把mac存储在里面,uboot启动时候去读取,然后设置到环境变量,再传递给内核的mac驱动。
到hadoop官网下载对应的包 这里用的src带源码的hadoop2.7.1,因为需要自己编译(如果是32位的系统,直接下载编译的版本也行) 通过命令上传到linux后,解压 在目录下,可以观察对应的BUILDING.txt (这里用的SecureCRT lrzsz 应用安装已经下载好的文件, 通过 yum -y install lrzsz 安装应用)
本篇文章主要讲解如下安装Logstash,logstash依赖于Java环境,首先安装Java,安装脚本如下:
GoTTY 是一个简单的基于 Go 语言的命令行工具,它可以将你的终端(TTY)作为 Web 程序共享。GoTTY 的架构是基于 Hterm + Web Socket 的,它能在 Web 浏览器上运行一个基于 JavaScript 的终端,并支持通过 HTTP 和 HTTPS 访问。
仅拷贝状态的信息,包括:mode bits, atime, mtime, flags
上一篇已经讲解了为什么需要Docker?,相信大家已经对Docker有一个简单的认识了。
背景:前段时间帮学长跑实验,在电脑上挂着得跑15个小时左右。白天跑,半夜跑,跑了5、6次,一次因为电脑死机,一次因为PyCharm闪退。跑了那么久全白费,想想就气。而且在本地跑实验十分占用CPU等资源,耗电又有风险。想着自己还有个服务器,这2天就捣鼓了下怎么在服务器上跑实验。总结下步骤,避免大家采坑。
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