Java.net包中有InetAddress类的定义，InetAddress类的对象用于IP地址和域名，该类提供以下方法：
教你动手写UDP协议栈系列文章 序号内容1《教你动手写UDP协议栈-UDP协议栈格式》2《教你动手写UDP协议栈-DHCP报文解析》3《教你动手写UDP协议栈-OTA上位机》4《教你动手写UDP协议栈-DNS报文解析》 背景 因特网上的节点通过IP地址唯一标识，并且能通过IP地址来识别参与分布式应用的主机。但对于大多数人来说，这些地址太繁琐而且难以使用和记忆（特别是IPV6地址）。因此互联网支持使用主机名称来识别包括客户机和服务器在内的主机。为了使用如TCP和IP等协议，主机名称可以通过称为域名解析的过程转
按照惯例，首先放出一张ABC_123绘制的关于Solarwinds供应链攻击事件中Sunburst后门的设计思路及流程图，是从大量的Sunburst后门样本分析文章中归纳整理出来的，接下来依据此图，详细讲解整个后门工作过程。
前文详细介绍2020 Coremail钓鱼邮件识别及分析内容。这篇文章是作者2022年参加清华大学、奇安信举办的DataCon比赛，主要是关于涉网FZ分析，包括恶意样本IOC自动化提取和攻击者画像分析两类题目。这篇文章来自L师妹的Writeup，经同意后分享给大家，推荐大家多关注她的文章，也希望对您有所帮助。非常感谢举办方让我们学到了新知识，DataCon也是我比较喜欢和推荐的大数据安全比赛，我连续参加过四届，很幸运，我们团队近年来获得过第1、2、4、6、7、8名，不过也存在很多遗憾，希望更多童鞋都参加进来！感恩同行，不负青春，且看且珍惜！
Freddy是一款开源工具，该工具的功能基于主动/被动式扫描，在Freddy的帮助下，研究人员可以快速查找Java和.NET应用程序中的反序列化安全问题。
MurMurHash这款工具可以帮助广大研究人员计算一个网站中favicon的MurMurHash值，并在Shodan平台上寻找钓鱼网站。
大家好啊，今天网管想给大家介绍一下Go的singleflight包，当然它不是直译过来的单飞的意思~~！SingleFlight是Go语言sync扩展库提供的另一种并发原语，那么SingleFlight是用于解决什么问题的呢？官方文档里的解释是：
今天我们来看一个日常工作中会遇到的问题：实际开发中常见的做法是在查数据库前先去查缓存，如果缓存Miss(未命中)就去数据库中查到数据并放到缓存里。这是正常情况，然而缓存击穿则是指在高并发系统中，大量请求同时查询一个缓存的key，假如这个key刚好过期就会导致大量的请求都打到数据库上。在绝大多数情况下，可以考虑使用singleflight来抑制重复函数调用。
wordpress开启多站点模式，多站点模式即是使用一套wordpress程序就可以搭建多个独立、互不干扰的wordpress站点，各站点之间的用户、文章、附件等都互不干预。wordpress的多站点模式对于需要搭建多个不同语言外贸站子站点的用户，或者不同主题的演示网站的用户来说都非常理想。
通过浏览器输入域名访问网页的实质是通过DNS（域名解析系统）访问该网站的IP地址。
最近突然发现双拼域名越来越少，价格也在不断上涨。想注册一个有趣的双拼域名玩玩，于是动手写了一个暴力查询双拼域名的工具。 思路比较简单，首先找到域名查询的接口，这些接口一般都会做策略防止暴力查询，这边我
在 Kubernetes 集群中，数据库往往会在应用容器集群外部单独布设为数据中心，这就需要集群内服务有访问集群外部服务的需求。
在今年三四月份，我接受了一个需求：从文本中提取URL。这样的需求，可能算是非常小众的需求了。大概只有QQ、飞信、阿里旺旺等之类的即时通讯软件存在这样的需求。在研究这个之前，我测试了这些软件这块功能，发现它们这块的功能还是非常弱的。这类软件往往也是恶意URL传播的媒介，如果不能准确识别出URL，相应的URL安全检测也无从谈起。而且网上也有很多使用正则表达式的方法，可是我看了下，方法简单但是不够精确，对于要求不高的情况可以胜任，但是如果“坏人”想绕过这种提取也是很方便的。（转载请指明出处）下面也是我在公司内部做的一次分享的内容：
今天聊一下gRPC的服务发现和负载均衡原理相关的话题，不同于Nginx、Lvs或者F5这些服务端的负载均衡策略，gRPC采用的是客户端实现的负载均衡。什么意思呢，对于使用服务端负载均衡的系统，客户端会首先访问负载均衡的域名/IP，再由负载均衡按照策略分发请求到后端具体某个服务节点上。而对于客户端的负载均衡则是，客户端从可用的后端服务节点列表中根据自己的负载均衡策略选择一个节点直连后端服务器。
PHP根据URL提取主域名，在网上荡了一个! 优化了一下域名库，修复了PHP7.0！ 可以直接拿来用，测试了一下没发现问题！ <?php #使用示例 echo getBaseDomain('http
PHP根据URL提取主域名，在网上荡了一个! 优化了一下域名库，支持了PHP7.0！ 可以直接拿来用，测试了一下没发现问题！ <?php #使用示例 echo getBaseDomain('http
最近踩了个DNS解析的小坑，虽然问题解决了，但排查过程比较曲折，最后还是有一点没有想通，整个过程分享给大家。
问题 从Bash切换到Zsh后，发现原先Bash下的bashrc文件配置都失效了（显示zsh: command not found字样，当然如果手动通过source FIleName加载是可以的），那么如何实现不用每次加载.bashrc文件就实现alias等便捷功能呢？ 解决方案 使用系统级的/etc/zshrc或/etc/zprofile 使用用户级的~/[X]bashrc或~/[X]profile 鉴于/etc/zshrc里有较多zsh特性配置，而且默认全局加载，因此这里通过编辑用户级的profile
拉格朗日乘子法(Lagrange Multiplier)和KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件是求解约束优化问题的重要方法，在有等式约束时使用拉格朗日乘子法，在有不等约束时使用KKT条件。前提是：只有当目标函数为凸函数时，使用这两种方法才保证求得的是最优解。
问题 package main import ( "fmt" "io/ioutil" "net/http" "runtime" ) func main() { num := 6 for index := 0; index < num; index++ { resp, _ := http.Get("https://www.baidu.com") _, _ = ioutil.ReadAll(resp.Body) } fmt.Printf("此时goroutine个数= %d\n",
L1=(X1*theta)/sqrt(theta(2)^2+theta(1)^2)
http://www.opencv.org.cn/opencvdoc/2.3.2/html/doc/tutorials/gpu/gpu-basics-similarity/gpu-basics-similarity.html
小概率事件在一次试验中发生的概率记为\alpha，\alpha为显著水平，检验水平
前提准备 准备系统环境 安装基础环境 $ yum -y install wget vim tree lrzsz epel-release bash-completion ntpdate ntp 关闭SELinux $ setenforce 0 #此为临时生效，建议编辑 /etc/selinux/config ，将SELINUX的值改为disabled 关闭防火墙 $ systemctl stop firewalld $ systemctl disable firewalld
随着数字化时代的不断演进，无线通信技术在人们的生活中扮演着越来越重要的角色。无论是在家庭、办公室还是公共场所，Wi-Fi连接已成为人们日常生活中不可或缺的一部分。然而，随着移动设备数量的不断增加和应用需求的多样化，过去的无线网络技术已经逐渐显露出瓶颈，影响着无线通信的效率和性能。
接上一篇文章，我们继续记录统计力学中的一些基础的概率论知识。这一篇文章主要介绍的是一些常用的概率密度函数的对应参数计算，如期望值、方差等。
Archlinux上安装MySQL/MariaDB和其它发行版略有不同，因此这里梳理记录一下 执行常规安装 [mu@mu polls]$ sudo pacman -S mariadb #安装MariaDB [mu@mu polls]$ sudo systemctl enable mariadb #设置开机自启 Created symlink /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/mariadb.service → /usr/lib/systemd/syste
运行之后，你会发现程序会卡住，这就是发生死锁了。程序运行可能会发生类似下面的情况：
Mu 是一个给初学者的 Python 编辑器，它旨在使学习体验更加愉快。它使学生能够在早期体验成功，这在你学习任何新知识的时候都很重要。
该文介绍了如何使用OpenCV库实现图像的结构相似性（SSIM）指标计算。首先介绍了SSIM指标的原理和计算方法，然后通过一系列示例展示了如何在C++和Python中使用OpenCV库实现SSIM指标的计算。具体包括原始图像的读取、高斯滤波、计算SSIM指标和绘制图像等内容。
为了找出某个用户所在组织（部门）的所有员工，即该用户的所有同事包括他自己，常见的做法是通过用户找到他所在的组织（部门），然后再通过部门找到所有的员工。而我在实践中发现了另外一种做法，不知道好坏，仅供参考。
本文和下面这篇文章有类似之处，都是考虑不确定性，指同一作者缩写，感兴趣的小伙伴可以阅读
本题的要求很简单，就是求N个数字的和。麻烦的是，这些数字是以有理数分子/分母的形式给出的，你输出的和也必须是有理数的形式。
基本思路，首先安装DavMail server版本，将exchange服务转换成标准服务，比如smtp, pop3, imap。
Q3_final.m % Question 3 | Take Home Exam #3 % Anja Deric | February 24, 2020 clear all; close all; clc; %% Part 1 n=2; experiments = 100; N = [10 100 1000]; % number of iid samples num_GMM_picks = zeros(length(N),6); for i = 1:experiments % True m
本文主要针对序列推荐中的多行为序列推荐，即行为序列中包含不同的行为类型，比如点击，加购，购买等。为了捕获用户的个性化行为模式和行为间的复杂协作关系，作者提出PBAT方法：
在正式阅读文章之前，请随小编一起了解下本研究的大Boss：MU节律，到底是什么。mu-rhythm（mu节律），出现在中央区或Rolandic区，如下图所示：
本文记录高斯分布。 高斯分布 / 正态分布 正态分布是很多应用中的合理选择。如果某个随机变量取值范围是实数，且对它的概率分布一无所知，通常会假设它服从正态分布。有两个原因支持这一选择： 建模的任务的真实分布通常都确实接近正态分布。 中心极限定理表明，多个独立随机变量的和近似正态分布。 在具有相同方差的所有可能的概率分布中，正态分布的熵最大（即不确定性最大）。 一维正态分布 正态分布的概率密度函数为: p(x)=\frac{1}{\sqrt{2 \pi} \sigma} e{-(x-\mu){2}
标准拉普拉斯分布的0.99分位点是3.91，而标准正态分布是2.32，这说明，服从拉普拉斯分布的随机变量，出现极端大的值的概率，要远远大于正态分布。
[1] John Moody, Lizhong Wu, Yuansong Liao, and Matthew Saffffell. Performance functions and reinforcement learning for trading systems and portfolios. Journal of Forecasting, 17(56): 441–470, 1998.
$$ \begin{aligned} EX^l &= \mu_l, \quad l=1,2,... \ A_l &= \frac{1}{n}\sum\limits_{i=1}^{n}X_i^l \ make \quad \mu_l &=A_l \end{aligned} $$
WordPress MU 2.9.1 发布，这可能是 WordPress MU 最后一个版本了，从 WordPress 3.0 开始 WordPress MU 要整合到 WordPress 中了。
死锁是指两个或两个以上的进程在执行过程中，由于竞争资源或者由于彼此通信而造成的一种阻塞的现象，若无外力作用，它们都将无法推进下去。此时称系统处于死锁状态或系统产生了死锁，这些永远在互相等待的进程称为死锁进程。
老板觉得课件的图形太过模糊和单调，于是想让我用可视化软件复现一下，做的更加高清、精美些。
之前几个章节都是介绍有监督学习，这个章节介绍无监督学习，这是一个被称为k-means的聚类算法，也叫做k均值聚类算法。
lamda=0.3 mu=0.06 sigma=5.0 (1-1/sig)=0.8
安装Pyton 3 [root@mu ~] yum -y install python36 git tree 安装pip3 [root@mu ~] curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py [root@mu ~] py3 get-pip.py #需事先配置alias [root@mu ~] mkdir ~/.pip #使用国内pip源 [root@mu ~] cat > ~/.pip/pip.conf [global] i
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