虽然编号就是如上的方式来编写，不过依据Linux内核的发展历程，内核版本的定义有点不太相同。
如上图所示目前主流的Linux 发行版大体可以分为两类：一类是简称为RPM系，另一类是简称为DEB系。基中RPM系是以Redhat 为代表，其主导发行的包括：
Linux 几乎无处不在，不论是服务器构建，还是客户端开发，对操作系统的基本理解和基础技能的掌握对全栈来说都是必备的。
Linux 几乎无处不在，不论是服务器构建，还是客户端开发，操作系统的基础技能对全栈来说都是必备的。 系统的选择 Linux发行版本可以大体分为两类，一类是商业公司维护的发行版本，一类是社区组织维护的发行版本，前者以著名的Redhat(RHEL)为代表，后者以Debian为代表。 Redhat，应该称为Redhat系列，包括RHEL、Fedora、CentOS(RHEL的社区克隆版本，免费)。Ubuntu严格来说不能算一个独立的发行版本，Ubuntu是基于Debian加强而来，一个拥有Debian所有的优
桌面工作负载与服务器工作负载各自拥有不同的实际需求。为什么非要利用同一套发行版同时为这两者提供必要支持呢？
GPU 云服务器（GPU Cloud Computing）是基于 GPU 的快速、稳定、弹性的计算服务，因此，可以广泛应用到深度学习训练/推理、图形图像处理以及科学计算等场景中。 GPU 云服务器提供和标准 CVM 云服务器一致的方便快捷的管理方式。GPU 云服务器通过其强大的快速处理海量数据的计算性能，有效解放用户的计算压力，提升业务处理效率与竞争力。腾讯云的GPU云服务器分为两类，一个是计算型实例服务器，一个是渲染型实例服务器。不管是何种类型的GPU云服务器，都需要配置和安装必要的组件才能正常工作和使用。
Linux 几乎无处不在，不论是服务器构建，还是客户端开发，操作系统的基础技能对全栈来说都是必备的。
课堂上芒果给大家介绍过Linux系统是一种典型的多用户系统，不同的用户处于不同的地位，拥有不同的权限。
open函数属于Linux中系统IO，用于“打开”文件，代码打开一个文件意味着获得了这个文件的访问句柄。
漏洞的可利用性是评估其严重程度的标准之一。如今，针对可利用性的主流评估方法仍然是人工编写ExP并测试。然而，人工编写的ExP通常面向特定程序版本，人们无法确保这样的exploit在其他理论上可能受影响的版本上有效执行。
简单的说。簇(cluster)是一组计算机。他们，作为一个一般的为客户提供了一套网络资源。该计算机系统是集群中的单个节点(node)。
在后续课程中我们把GIC之下的中断控制器分为两类：链式(chained)、层级(hierarchy)。
机器之心专栏 机器之心编辑部 美国物理学会院士 Barabasi 教授在其 2012 年发表于 Nature Physics 的文章中指出：「21 世纪将是网络理论的世纪，它正在形成的理论和算法框架将成为许多研究与应用领域的新的驱动力。」 大量研究显示，复杂网络普遍具有一些显著的统计特性，比如小世界效应、无标度分布、网络弹性等。尤其是，Girvan 和 Newman 发现了复杂网络的另一个重要统计特性——社团结构，即网络通常会由一些稠密相连的结点簇组成。自此，学术界掀起了对复杂网络社团结构的研究热潮。 本文
可以使用uname -r 查看内核版本号，例如：2.6.32-754.2.1.el6.x86_64
目前在用 mac 通过虚拟机的方式安装 linux，不要问题为什么这样做，哈哈哈哈。遇到了关于 liunx 版本的问题，特地来总结一下
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要想了解底层，链接是一个不得不过的一关，我总结了下学习的心得，首先要了解链接器到底是如何工作的，链接器分为两类，一个是静态链接，一个是动态链接，先来讲解静态链接，静态链接要干两件事:
其主要功能包含分配和回收主存空间、提高主存的利用率、扩充主存、对主存信息实现有效保护。
测试者利用它来攻击一个系统，程序，或服务，以获得开发者意料之外的结果。常见的有内存溢出，网站程序漏洞利用，配置错误exploit。 exploits总的来说共分为两类溢出(exploit)攻击方法，即主动溢出和被动溢出。主动溢出是针对目标主机的漏洞主动的进行攻击以获得控制权限，被动溢出是针 对目标主机被动的监听然后获得相应的操作。 Exploit共分为13种，分别是：ais、bsdi、dialup、freebsd、hpux、irix、linux、multi、netware、osx、solaris、unix、windows。其中windows下面的最多。
权限 一词相信大家都不陌生，与我们的生活密切相关。小区里的门禁制度、公司里的管理制度、学校里的校规规定、甚至是社交平台上的一些设置等。可以说我们人类是被生活中的种种“权限”所“约束”着。
Go的源码会被编译成二进制文件，然后直接在对应的操作系统上运行。那么，这对学习GC有什么意义呢？让我们一起看看今天的内容。
在Linux下，elf文件有三类，分别是： relocatable ， shared object, executable. 见下面的例子：
本系列将按照类别对题目进行分类整理，重要的地方标上星星，这样有利于大家打下坚实的基础。
小师妹又遇到难题了，这次的问题是有关文件的创建，文件权限和文件系统相关的问题，还好这些问题的答案都在我的脑子里面，一起来看看吧。
系统聚类法常称为层次聚类法、分层聚类法，也是聚类分析中使用广泛的一种方法。它有两种类型，一是对研究对象本身进
正则表达式一般以文本行进行处理，在进行下面实例之前，先为grep命令设置--color参数：
安全增强型 Linux（Security-Enhanced Linux）简称 SELinux，它是 Linux 的一个安全子系统。SELinux 主要作用是最大限度地减小系统中服务进程可访问的资源（最小权限原则）。对资源的访问控制分为两类: DAC和MAC.
数据仓库分为离线数仓和实时数仓，但是企业在招聘时大多要求两者都会，进入公司之后可能会专注于离线或实时其中之一。
来源：https://blog.ansheng.me/article/examples-of-linux-regular-expressions
正则表达式是一种字符模式，用于在查找过程中匹配制定的字符。 元字符通常在Linux中分为两类： Shell元字符，由Linux Shell进行解析； 正则表达式元字符，由vi/grep/sed/awk等文本处理工具进行解析； 正则表达式一般以文本行进行处理，在进行下面实例之前，先为grep命令设置--color参数： 这样每次过滤出来的字符串都会带色彩了。 在开始之前还需要做一件事情，就是创建一个测试用的re-file文件，内容如下： 文件内容摘录自<<UNIX/SHELL范例精解第四版>> 正则表达式元
TIMER是一款肿瘤浸润免疫细胞组分分析软件，输入肿瘤样本的基因表达谱数据，预测每个肿瘤样本中浸润的免疫细胞组成，支持以下6种免疫细胞的分析
接着我们输入一个不存在的文件后缀进行测试，发现依旧提示是错误的后缀，如下图所示，到此我们可以简单认为本上传点是白名单限制上传，只允许特定后缀文件上传！
总结：内连接就是两个表的交集 ,左外连接就是左边表加两表交集 ,右外连接就是右边表加两表交集
1，使用 echo 命令查看单个环境变量，例如：echo $PATH；使用 env 查看所有环境变量；使用 set 查看所有本地定义的环境变量。查看 PATH 环境的实例如下：
这些概念其实并没有明确的标准定义，参考网上资料和个人理解整理。 ---- 网关支付 是银行金融网络系统和Internet网络之间的接口，是由银行操作的讲Internet上传输的数据转化为金融机构内部数据的一组服务器设备，或由指派的第三方处理商家支付信息和顾客支付指令。 这是在线支付的最普遍形式。 大致支付过程：第三方支付公司作为代理（网关），接入一堆银行。用户在网关页面（可以在商户端，也可以第三方支付平台端）选择银行，页面跳转到第三方支付平台，然后重定向到对应的银行，用户在银行电子银行官网，采用网银（个人网
导读：通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识，没有代码，没有复杂的理论推导，就是图解一下，知道这些算法是什么，它们是怎么应用的，例子主要是分类问题。 1. 决策树 根据一些 feature
今年参加了ROS机器人暑期学校的交流分享，非常感谢组委会的邀请和易科的支持，虽然讲稿准备了一段时间，但是依然感觉没有讲好，在博文中再具体写一下。
本文深入研究了诸如 Rust、Go、Java、C#、Python、Node.js 和 Elixir 等流行编程语言在异步和多线程编程中的内存消耗对比。
Linux最早由Linus Benedict Torvalds在1991年开始编写。在这之前，Richard Stallman创建了Free Software Foundation（FSF）组织以及GNU项目，并不断的编写创建GNU程序（此类程序的许可方式均为GPL: General Public License）。在不断的有杰出的程序员和开发者加入到GNU组织中后，便造就了今天我们所看到的Linux，或称GNU/Linux。
以上两类Container可能在任意节点上，它们的位置通常而言是随机的，即ApplicationMaster可能与它管理的任务运行在一个节点上。
随着人们对安全、舒适的驾驶体验的不断追求，自动驾驶成为汽车研发的新方向。与此同时，自动驾驶相关技术在人工智能领域也是如火如荼的研究方向，吸引了大批来自产业界和学术界的研究者。
这种能自动对输入的东西进行分类的机器，就叫做分类器。 分类器的输入是一个数值向量，叫做特征（向量）。在第一个例子里，分类器的输入是一堆0、1值，表示字典里的每一个词是否在邮件中出现，比如向量(1,1,0,0,0......)就表示这封邮件里只出现了两个词abandon和abnormal；第二个例子里，分类器的输入是一堆化验指标；第三个例子里，分类器的输入是照片，假如每一张照片都是320*240像素的红绿蓝三通道彩色照片，那么分类器的输入就是一个长度为320*240*3=230400的向量。 分类器的输出也是数值。第一个例子中，输出1表示邮件是垃圾邮件，输出0则说明邮件是正常邮件；第二个例子中，输出0表示健康，输出1表示有甲肝，输出2表示有乙肝，输出3表示有丙肝等等；第三个例子中，输出0表示图片中是狗，输出1表示是猫。 分类器的目标就是让正确分类的比例尽可能高。一般我们需要首先收集一些样本，人为标记上正确分类结果，然后用这些标记好的数据训练分类器，训练好的分类器就可以在新来的特征向量上工作了。
每个算法都看了好几个视频，挑出讲的最清晰明了有趣的，便于科普。 以后有时间再对单个算法做深入地解析。
选自MachineLearningMastery 作者：Jason Brownlee 机器之心编译 参与：Nurhachu Null、刘晓坤、李泽南 分类问题和回归问题之间有着很重要的区别。从根本上来说，分类是预测一个标签，回归是预测一个数量。我经常看到这样的问题：如何计算回归问题的准确率？ 这种问题意味着提问的人并没有真正理解分类和回归之间的差别，以及准确率到底是在评估什么？ 你会在这篇文章中发现分类和回归之间的区别。 读完本文，你会了解以下内容： 预测建模是关于学习从输入到输出的函数映射的问题，这个映射
导读：通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识，没有代码，没有复杂的理论推导，就是图解一下，知道这些算法是什么，它们是怎么应用的，例子主要是分类问题。 每个算法都看了好几个视频，挑出讲的最清晰明了有趣的，便于科普。 以后有时间再对单个算法做深入地解析。 今天的算法如下： 决策树 随机森林算法 逻辑回归 SVM 朴素贝叶斯 K最近邻算法 K均值算法 Adaboost算法 神经网络 马尔可夫 1. 决策树 根据一些 feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将数据分为两类，再继续提问。这
来源：不会停的蜗牛 链接：http://www.jianshu.com/p/55a67c12d3e9 通过本篇文章大家可以对ML的常用算法形成常识性的认识。没有代码，没有复杂的理论推导，仅是图解，介绍这些算法是什么以及如何应用（例子主要是分类问题）。以后有机会再对单个算法做深入地解析。 今天的算法如下： 决策树 随机森林算法 逻辑回归 SVM 朴素贝叶斯 K最近邻算法 K均值算法 Adaboost 算法 神经网络 马尔可夫 1. 决策树 根据一些 feature 进行分类，每个节点提一个问题，通过判断，将
在前面的几篇文章中，我们重点分析了如果通过fork, vfork, pthread_create去创建一个进程或者线程，以及后面说了在内核层面do_fork的实现。目前为止我们已经了解到一个进程是如何创建的。
一、前言 威胁情报作为信息安全领域一个正在茁壮成长的分支，在当下依旧处于混浊状态。即网络中存在着大量的所谓“情报”，它们的结构不同、关注方向不同、可信度不同、情报内容不同、情报的来源也是千奇百怪。这使得威胁情报在实际的运用中面临许多问题，而这其中的关键问题在于，在现阶段无法统一有效的提取出威胁情报中能够应用的关键信息。 为了在一定程度上解决这一问题，我们做了一点微小的工作，通过爬取网上已经公开的威胁情报内容，提取其中的域名、URL、IP等数据，作为威胁情报库的基础数据。由此可以看出，威胁情报库的丰富，在于情
(^^)(^^)自動部署腳本原本在上個公司就在使用，由於近期同事需要手動部署一個SpringCloud應用，一邊是sftp軟件上傳，一邊是SourceCRT命令行工具，看這著實很累，就順手把我在上個公司寫的自動部署腳本share了他一份，以前n多行的命令現在只需要雙擊一下bat文件即可完全簡化複雜的坑人部署操作，額(⊙o⊙)…，其實對於自動部署，其實甲方那邊已經部署了一個Jenkins，不過部署Jenkins的人實在是菜。。。，竟然沒給多權限，導致部署只能用最高（administrator）權限部署~，每次部署還需要通知下甲方，實在是。。。
首先需要说明的是，企业网站的SEO和其他性质的网站SEO本质上并无不同，没有所谓的企业网站无法做SEO一说。要说不同，企业网站可能有更多的考虑因素，比如企业发展、产品体系、客户群体等。
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