Fuzzy

Nmap是一个网络连接端扫描软件，用来扫描网上电脑开放的网络连接端。确定哪些服务运行在哪些连接端，并且推断计算机运行哪个操作系统（这是亦称 fingerprinting）。它是网络管理员必用的软件之一，以及用以评估网络系统安全，堪称神器 　　Nmap官方网址：https://nmap.org/ 基本功能 ： 探测一组主机是否在线 扫描主机端口，嗅探所提供的服务 推断主机所用的操作系统 支持探测脚本的编写 最简单的就是ping命令 发送简单的icmp报文 不能进行网段中扫描  SYN探测 俩次握手    TCP/IP标志位： ACK FIN RST SYN PSH URG 扫描结果(不一定靠谱)：   open  closed   filtered  　　unfiltered    open|filtered      closed|filtered  开放  关闭  过滤的 　　　 被过滤的 　　 开放或被过滤的     关闭或被过滤的 主机发现和目标扫描： -P* （用于选择ping的类型）可以被结合使用  可以使用不同的tcp端口/标志位和ICMP码发送许多探测报文，为了增加穿透防守严密的防火墙机会   -P0(无ping)  完全跳过nmap发现阶段，每个IP地址都重点扫描，包括没有主机存活的ip，如果在命令行指定一个B类地址空间，所有65536个ip都会被扫描(非常慢)

根据多年的经验，以下计算机EI源刊可以说是百发百中(只要有工作量，并不需要什么创新性均可录用): Journal of Computers (JCP, ISSN 1796-203X), Journal of Networks (JNW, ISSN 1796-2056), Journal of Software (JSW, ISSN 1796-217X). Journal of Computational Information Systems，ISSN 1553-9105 Information Technology Journal, ISSN 1812-5638 Journal of Information& Computational Science,ISSN 1548-7741 Journal of Systems Science and Information,ISSN: 1478-9906 Journal of Convergence Information Technology, ISSN 1975-9320 International Journal of Digital Content Technology and its Applications ,ISSN: 1975-9339 International Journal of Advancements in

摘要 ：基于传统手工特征的骨龄评估方法主要包括预处理、关键区域检测、手骨分割、特征提取、测量五个步骤。 基于传统手工特征的骨龄评估方法主要包括预处理、关键区域检测、手骨分割、特征提取、测量五个步骤，见图1，以下为该类方法的发展历史介绍。 图1 前人基于手工特征的骨龄评估方法的主要技术路线 1989年，Michael和Nelson共同开发了世界上第一套基于模型的半自动化手骨测量系统，并将其命名为HANDX。该系统包含了三个主要模块：预处理、分割和测量。首先构造直方图模型用于增强图像，使用高斯分布函数将图像大致分为三类：背景，软组织和骨骼；然后，采用自适应轮廓逼近算法逐步勾勒出每块骨骼的形状；最后，通过找到每块骨骼的长轴和短轴来计算测量值。HANDX系统需要基于手的位置作为先验知识输入到系统中，并未进行大规模的数据测试。 1991年，Pietka等人提出了一种基于测量指骨长度来估计骨龄的简便方法。通过对二值化后的图像缩小范围，确定大致的指骨及其骨骺感兴趣区（phalangeal ROI，PROI）并对图像进行旋转，获得大致PROI垂直正位X光片，使用Sobel梯度算子进行边缘检测，根据经验选择合适的阈值，从而获得指骨及其骨骺的边缘图。然后根据中指位于图像最顶端的特性，找出中指的近端指骨、中端指骨和远端指骨并测量他们的长度。通过查阅中指的标准指骨长度表，对应给出大致估计的骨龄

参考黑马架构课程。从InnoDB体系结构、逻辑存储结构、chekpoint、插入缓存、两次写、自适应hash索引、异步IO、刷新临时页、 InnoDB事务隔离级别、隔离级别实现对InnoDB刨析。 一 存储引擎体系 1.1 MySQL体系架构 上图描述 Connection Pool : 连接池组件 Management Services & Utilities : 管理服务和工具组件 SQL Interface : SQL接口组件 Parser : 查询分析器组件 Optimizer : 优化器组件 Caches & Buffers : 缓冲池组件 Pluggable Storage Engines : 存储引擎 File System : 文件系统 1. 连接层 最上层是一些客户端和链接服务，包含本地sock 通信和大多数基于客户端/服务端工具实现的类似于TCP/IP的通信。主要完成 一些类似于连接处理、授权认证、及相关的安全方案。在该层上引入了线程池的概念，为通过认证安全接入的客户端提供线程。 同样在该层上可以实现基于SSL的安全链接。服务器也会为安全接入的每个客户端验证它所具有的操作权限。 2. 服务层 第二层架构主要完成大多数的核心服务功能，如SQL接口，并完成缓存的查询，SQL的分析和优化，部分内置函数的执行。所有 跨存储引擎的功能也在这一层实现，如 过程、函数等

1、实战问题 球友提问：怎么搜索才能使得结果是最好的呢？ 我这边一个搜索功能，实现做法就是将用ik分词器配合multi查询实现的。 中途也追加了客户所在领域相关词汇字典。 但是客户一直反馈搜索体验不好。 如果想要提高搜索体验还能从那些方面入手呢？ 来自：死磕 Elasticsearch 知识星球 这个问题非常有代表性，我在实际产品开发中也遇到过。 2、从几个例子说搜索体验 示例一：“慕X网”输入“触发器”的搜索截图。 注意：我输入的是“触发器”，返回结果第一条没有问题，其他几条有关：“触”、“发”的，可以说和我的搜索没有关系。 站在用户体验的角度，我认为：体验很差，返回了很多不相关的数据。 示例二：某题库APP，不支持跳转翻页。 如下所示，题库共1703题，包含：判断题、选择题。 只支持：点击：上一题、下一题。 实际场景： 当做了100道、200道的时候，只有选择题；到底多少选择题？ 当退出后，需要点击几百下进入自己上次做到的最后一道题..... 这不是用户体验差，这是没有用户体验，开发者完全没有动脑子的设计，用户会"怀疑人生"。 示例三：电商搜索“秋天第一条秋裤”，该返回什么？ 放大 查看图片，亮点自现 这是个见仁见智的问题，究竟返回什么，各个电商公司都有自己的评判。 但，单纯站在用户的角度，高下立判。 铭毅一句话点评： 拼多多 “活该你发展快”，的确返回结果就是预期结果

作者|Low Wei Hong 编译|VK 来源|Medium 当我还是一名大学生的时候，我很好奇自动提取简历信息是如何工作的。我将准备各种格式的简历，并上传到招聘网站，以测试背后的算法是如何工作的。我想自己尝试建一个。因此，在最近几周的空闲时间里，我决定构建一个简历解析器。 一开始，我觉得很简单。只是用一些模式来挖掘信息，结果发现我错了！构建简历解析器很困难，简历的布局有很多种，你可以想象。 例如，有些人会把日期放在简历的标题前面，有些人不把工作经历的期限写在简历上，有些人不会在简历上列出公司。这使得简历解析器更难构建，因为没有要捕获的固定模式。 经过一个月的工作，根据我的经验，我想和大家分享哪些方法工作得很好，在开始构建自己的简历分析器之前，你应该注意哪些事情。 在详细介绍之前，这里有一段视频短片，它显示了我的简历分析器的最终结果( https://youtu.be/E-yMeqjXzEA ) 数据收集 我在多个网站上搜了800份简历。简历可以是PDF格式，也可以是doc格式。 我使用的工具是Google的Puppeter（Javascript）从几个网站收集简历。 数据收集的一个问题是寻找一个好的来源来获取简历。在你能够发现它之后，只要你不频繁地访问服务器，抓取一部分就可以了。 之后，我选择了一些简历，并手动将数据标记到每个字段。标记工作的完成是为了比较不同解析方法的性能。

1.1 模糊编辑器操作 对于一个模糊控制系统，首先需要使用MATLAB自带的模糊编辑器进行模块规则的编辑，在MATLAB执行 fuzzy ，打开模糊编辑器，你可以看到如下的界面： 这个是模糊编辑器的基本界面，之后需要在模糊编辑器中设置模糊规则控制文件，按照论文中的要求，这里有三个输入一个输出，且都其隶属函数满足高斯隶属函数，再根据其值域变换范围，得到如下的结果。 下面分别对三个输出和一个输出进行编辑。 双击打开输入输出编辑，得到如下的界面： 下面分别对三个输入和一个输出进行编辑。 V ： a ： Ac ： Dy ： 然后双击打开控制器编辑器，得到如下的界面，开始进行模糊规则的输入： 在里面输入模糊控制规则。输入完成后得到如下的结果： 这里共输入175条模糊规则，输入完成后见如上的效果。 通过查看设置完的模糊规则如下所示： 将模糊规则文件保存，可以得到fis文件。 后面的设计，都将基于这个模糊规则文件进行。 然后，我们将在Simulink中进行系统的设计。 1.2 系统的搭建 1.2.1 模糊控制器的仿真与分析 为了方便分析，我们首先不将模糊控制得到的档位值反馈给汽车，直接使用已知的速度来输入到模糊控制器中，从而得到一个在开环条件下的结果，其结果如下所示： V a 模糊控制器 汽车档位 Ac （注意，这个图仅仅为示意图，这里不要直接复制到你的论文中）