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Golang同步:锁的使用案例详解

例如: 第一个读操作读取了块1,第二个操作就应该读取块2,第三个读操作则应该读取块3,以此类推 对于这些读操作是否可以被同时执行,不做要求. 读取一个块 Read() (rsn int64, d Data, err error) 写入一个块 Write(d Data) (wsn int64, err error) 获取最后读取的块的序列号 Rsn() int64 获取最后写入的块的序列号 Wsn() int64 获取块的长度 DataLen() uint32}类型type Data byte, df.dataLen) for ,最后写入块的序号 wsn = offset int64(df.dataLen) var bytes }else{ bytes = d } df.fmutex.Lock() df.fmutex.Unlock =,wsn, ,success.) }(i) } 读取 for i:= 1; i < 4; i++ { go func(i int){ rsn,d,_ := dataFile.Read() fmt.Println

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Golang同步:锁的使用案例详解

例如: 第一个读操作读取了块1,第二个操作就应该读取块2,第三个读操作则应该读取块3,以此类推 对于这些读操作是否可以被同时执行,不做要求. 读取一个块 Read() (rsn int64, d Data, err error) 写入一个块 Write(d Data) (wsn int64, err error) 获取最后读取的块的序列号 Rsn() int64 获取最后写入的块的序列号 Wsn() int64 获取块的长度 DataLen() uint32}类型type Data byte, df.dataLen) for ,最后写入块的序号 wsn = offset int64(df.dataLen) var bytes }else{ bytes = d } df.fmutex.Lock() df.fmutex.Unlock =,wsn, ,success.) }(i) } 读取 for i:= 1; i < 4; i++ { go func(i int){ rsn,d,_ := dataFile.Read() fmt.Println

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    未来工业智能化的关键——智能传感器

    采用WSN建设农业环境自动监测系统,用一套网络设备完成风、光、水、电、热和农药等的和环境控制,可有效提高农业约化生产程度,提高农业生产种植的科学性。   在野外地区或者不宜人工监测的区域布置WSN可以进行长期无人值守的不间断监测,为生态环境的保护和研究提供实时的资料。 它主要由信息采输入、策略控制、输出执行、各子系统间的传输与通信等子系统组成。 所搜将被用于开展以后的医疗研究。通过在鞋、家具和家用电器等设备中嵌入网络传感器,可以帮助老年人、重病患者以及残疾人的家庭生活。 利用传感器网络长时间人的生理,可以加快研制新药品的过程,而安装在被监测对象身上的微型传感器也不会给人的正常生活带来太多的不便。此外,在药物管理等诸多方面,它也有新颖而独特的应用。

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    例如: 第一个读操作读取了块1,第二个操作就应该读取块2,第三个读操作则应该读取块3,以此类推 对于这些读操作是否可以被同时执行,不做要求. { 读取一个块 Read() (rsn int64, d Data, err error) 写入一个块 Write(d Data) (wsn int64, err error) 获取最后读取的块的序列号 Rsn() int64 获取最后写入的块的序列号 Wsn() int64 获取块的长度 DataLen() uint32 } 类型 type Data byte, df.dataLen ,最后写入块的序号 wsn = offset int64(df.dataLen) var bytes }else{ bytes = d } df.fmutex.Lock() df.fmutex.Unlock =,wsn, ,success.) }(i) } 读取 for i:= 1; i < 4; i++ { go func(i int){ rsn,d,_ := dataFile.Read() fmt.Println

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    docker安装Hadoop

    但随着对HDFS的理解,发现那篇文章中有关docker的、免密码登录等设置都是多余的,而这篇文章尽力简化docker使用,演示求pi的MapReduce程序、YARN web界面和mapred日志。 docker build -t wsnbase .保存文件名为Dockerfile:FROM ubuntu:16.04MAINTAINER wsn RUN apt-get update RUN apt-get

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    golang并发编程之互斥锁、读写锁详解

    的值的长度大于块的最大长度的时候,我们会先进行截短处理再将写入文件。 如果没有这个截短处理,我们在后面计算的已读块的序列号和已写块的序列号就会不正确。 有了编写前面两个方法的经验,我们可以很容易的编写出*myDataFile类型的Rsn方法和Wsn方法:func (df *myDataFile) Rsn() int64 { df.rmutex.Lock () defer df.rmutex.Unlock() return df.roffset int64(df.dataLen)} func (df *myDataFile) Wsn() int64 { 在这里,我们对已读块的序列号rsn和已写块的序列号wsn的计算方法与前面示例中的方法是相同的。它们都是用相关的偏移量除以块长度后得到的商来作为相应的序列号(或者说计)的值。

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    的值的长度大于块的最大长度的时候,我们会先进行截短处理再将写入文件。 如果没有这个截短处理,我们在后面计算的已读块的序列号和已写块的序列号就会不正确。 有了编写前面两个方法的经验,我们可以很容易的编写出*myDataFile类型的Rsn方法和Wsn方法: func (df *myDataFile) Rsn() int64 {df.rmutex.Lock ()defer df.rmutex.Unlock()return df.roffset int64(df.dataLen)}func (df *myDataFile) Wsn() int64 {df.wmutex.Lock 在这里,我们对已读块的序列号rsn和已写块的序列号wsn的计算方法与前面示例中的方法是相同的。它们都是用相关的偏移量除以块长度后得到的商来作为相应的序列号(或者说计)的值。

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    的值的长度大于块的最大长度的时候,我们会先进行截短处理再将写入文件。 如果没有这个截短处理,我们在后面计算的已读块的序列号和已写块的序列号就会不正确。 有了编写前面两个方法的经验,我们可以很容易的编写出*myDataFile类型的Rsn方法和Wsn方法: func (df *myDataFile) Rsn() int64 {df.rmutex.Lock ()defer df.rmutex.Unlock()return df.roffset int64(df.dataLen)}func (df *myDataFile) Wsn() int64 {df.wmutex.Lock 在这里,我们对已读块的序列号rsn和已写块的序列号wsn的计算方法与前面示例中的方法是相同的。它们都是用相关的偏移量除以块长度后得到的商来作为相应的序列号(或者说计)的值。

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    GO语言并发编程之互斥锁、读写锁详解

    的值的长度大于块的最大长度的时候,我们会先进行截短处理再将写入文件。 如果没有这个截短处理,我们在后面计算的已读块的序列号和已写块的序列号就会不正确。 有了编写前面两个方法的经验,我们可以很容易的编写出*myDataFile类型的Rsn方法和Wsn方法: func (df *myDataFile) Rsn() int64 {df.rmutex.Lock ()defer df.rmutex.Unlock()return df.roffset int64(df.dataLen)}func (df *myDataFile) Wsn() int64 {df.wmutex.Lock 在这里,我们对已读块的序列号rsn和已写块的序列号wsn的计算方法与前面示例中的方法是相同的。它们都是用相关的偏移量除以块长度后得到的商来作为相应的序列号(或者说计)的值。

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    GO语言并发编程之互斥锁、读写锁详解

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    的值的长度大于块的最大长度的时候,我们会先进行截短处理再将写入文件。 如果没有这个截短处理,我们在后面计算的已读块的序列号和已写块的序列号就会不正确。 有了编写前面两个方法的经验,我们可以很容易的编写出*myDataFile类型的Rsn方法和Wsn方法:代码如下:func (df *myDataFile) Rsn() int64 { df.rmutex.Lock () defer df.rmutex.Unlock() return df.roffset int64(df.dataLen)}func (df *myDataFile) Wsn() int64 { 在这里,我们对已读块的序列号rsn和已写块的序列号wsn的计算方法与前面示例中的方法是相同的。它们都是用相关的偏移量除以块长度后得到的商来作为相应的序列号(或者说计)的值。

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    和存储——仓库

    其实产品从头到尾做的事情就是帮公司、存储、呈现、预测,拆分到具体的工作中,将会在下面介绍。 和存储仓库仓库是存放来的的地方,做分析现在一般尽量不在业务上直接取,因为对业务库的压力太大,影响线上业务的稳定。1. 的时间间隔仓库里的按照的时间间隔大致分为两类:一类是可以进行离线处理的,一般包括内部业务库及外部(比如:爬虫或第三方API);一类是需要实时处理的,比如:内部业务日志 我们要分辨清楚,哪些采用批处理就可以了,哪些是有实时处理的价值的,并不是说所有都实时处理就是更好,毕竟群资源是有限的,要合理利用计算资源。2. 的分层存储另外仓库的存储是分层级的,这个架构一方面跟拉取方式有关,一方面也是为了对进行层级的抽象处理。

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    Logstash神器

    Logstash是一个开源引擎,具有实时管道功能。Logstash可以动态地将来自不同源的统一起来,并将标准化到你所选择的目的地进行存储。 ? 我们可以看到可以搜多种类型的,而且能够把他们标准化,然后发往目的地。对于这些,可以用来分析、归档、监控、报警灯。 第二部分设计实现2.工作流程分为三个阶段 ? 处理流 ? (当然,我们最喜欢的是Elasticsearch) 输入:多往往以各种各样的形式,或分散或中地存在于很多系统中。Logstash 支持各种输入选择 ,可以在同一时间从众多常用来源捕捉事件。 能够以连续的流式传输方式,轻松地从日志、指标、Web 应用、存储以及各种 AWS 服务采。 Persistent Queue(PQ)处理流程1、一条经由input进入PQ,PQ将备份在disk,然后PQ响应input表示已;2、从PQ到达filteroutput,其处理到事件后返回

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    在中国我们如何?全球大教程

    如果想要从之日起的完整国民经济核算资料,权威的来源是中国国家统计局国民经济核算司出版的《中国国内生产总值核算历史资料》(1952-1995)和《中国国内生产总值核算历史资料》(1996-2002 如果你想要从之日起的较为完整的宏观经济,《新中国五十年统计资料汇编》和《新中国55年统计资料汇编》是一个不错的选择。遗憾的是,它们都没有提供电子版,但后者可以在中国资讯行下载。 http:www.stat-usa.gov能源技术交换(ETDE)与能源与交换能源研究与技术的信息,能源文献藏量为世界第一http:www.etde.org 日本统计 Statistics http:www.clark.netpublschankwebgovstats.html 网上(加州大学圣迭戈分校)Data on the Net (UC San Diego )了关于美国经济和其它的站点 全面了全球的资源。包括美国、加拿大、拉丁美洲、欧洲、远东地区以及国际组织等。

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    Hadoop系统—Flume

    Agent 用于采 流产生的地方 通常由source和sink两部分组成 Source用于获取,可从文本文件,syslog,HTTP等获取; Sink将Source获得的进一步传输给后面的 Master 管理协调 agent 和collector的配置信息; Flume群的控制器; 跟踪流的最后确认信息,并通知agent; 通常需配置多个master以防止单点故障; 借助zookeeper 三种可靠性级别 agentE2ESink)] gent到确认消息才认为发送成功,否则重试. agentDFOSink)]当agent发现在collector操作失败的时候,agent写入到本地硬盘上 ,当collctor恢复后,再重新发送。 agentBESink)]效率最好,agent不写入到本地任何,如果在collector 发现处理失败,直接删除消息。构建基于Flume的系统1.

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    Metagoofil 元工具

    Metagoofil是一个信息工具用于提取目标公司元的公共文档(pdf、doc、xls、ppt、docx、pptx、xlsx)这个工具会搜索谷歌,之后识别并且下载这些到本地,之后识别不同的app -d 指定域名-t 指定文件类型(pdf,doc,xls,ppt,odp,ods,docx,xlsx,pptx)-l 搜索结果的量-n 下载文件量-o 工作目录,就是保存结果的文件夹-f 输出文件名由于这个工具会搜索 如果你稍微关注整个过程的话,就会发现,其实它第一步就是DNS解析,之后进行根得到的结果就行相应协议的文件搜索,例如ftp?? 不得不说,其实我对于theharvester的主要关注点在于它的邮箱功能而对于metagoofil比较关注的是应用程序及其版本信息,有时候这些信息会决定我们整个渗透测试的走向,比如我们在此时发现一个程序存在

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    Adobe Analytics的CNAME

    com只能以第三方身份运行,写cookie到www.12345.com如果设置的CNAME,那么www.12345.com可以以第一方身份运行,写cookie到www.ichdata.com其实就是配置了服务器 现在的浏览器逐步全面禁用第三方Cookie:苹果和Mozilla 等公司在过去年内为解决隐私问题,都在各自的浏览器 Safari 和火狐浏览器中引入追踪防护机制,并开始默认拦截由第三方追踪器设置的第三方 Adobe Analytics默认的服务器是2o7.net和omtrdc.net ,由于某些安全原因,这两个域名可能会被列为跟踪的类型并被屏蔽。 什么情况下使用如果你只有一个网站的,可以不需要设置CNAME,直接使用默认的主机名( omtrdc.net 或 2o7.net )即可,访客 ID 服务会使用 JavaScript 直接在当前网站的域上设置访客 如果有多个网站向同一个报表包发送的,建议使用CNAME,通过appendVisitorIDsTo实现跨域跟踪。

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    CCS 2018论文解读:使用少量样本破解文本验证码

    通过大量目标网站的验证码,并训练一个深度网络模型,就可以实现对目标网站验证码的攻击。 具体地,如果能够自动生成大量的验证码,就直接让攻击者从手动和标注验证码的繁重工作中解脱出来,进而降低攻击成本;如果能够去掉验证码中的背景,就能够减少训练样本的量,从而提高模型的识别率。? 这一模块主要针对具有背景或空心字体的验证码而设计的,主要目的是去除复杂的混淆背景,或者统一字体类型,以减少使用训练量,进而降低模型的复杂度、加快模型敛速度。 对于每一种验证码,自动或手动和标记1500个真实验证码,其中500个用于训练生成器和调优CNN模型,1000个用于测试。 ,开发了具有自主知识产权的土遗址监测专用传感节点、用于野生动物监测的 WSN 网关和多模传输基站。

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    Flume:流式利器

    生命周期里的第一环就是通常有两种办法,一种是周期性批处理拷贝,一种是流式。今天我们就说说流式利器Flume怎么使用。 使用flume保存到多节点 by 尹会生 1 使用flume 到hdfs 由于工作的需要,领导要求公司所有在线服务器节点的文本,进行存储分析,从网上做了些比较,发现flume 是个简单实现 我这里的传感器被统一到了nginx中,因此只要实现将nginx输出到hdfs就可以完成汇总了,为了便于分析,nginx的打印到了一个固定文件名的文件中,每天分割一次。 那么flume一直监视这个文件就可以持续到hdfs了。通过官方文档发现flume的tail方式很好用,这里就使用了exec类型的source。 2 到多个源 完成了领导的任务,继续研究下flume的其他强大功能,测试了一下上面提到的同时推送到其他节点的功能,使用的方法就是指定多个channel和sink,这里以到其他节点存储为文件格式为例

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