lua

原文来自：360NetLab 原文链接：http://blog.netlab.360.com/iot-reaper-a-quick-summary-of-a-rappid-spreading-new-iot-botnet/ 从2017-09-13 01:02:13开始，360NetLab捕获到一个新的针对iot设备的恶意样本出现，在随后的这个一个多月时间里，这个新的IoT僵尸网络家族不断持续更新，开始在互联网上快速大规模的组建僵尸网络军团。 该僵尸网络脱胎于mirai，但是在诸多方面比mirai更进一步，特别是开始放弃弱口令猜测，完全转向利用IoT设备漏洞收割，成为IoT僵尸网络里的新兴玩家。我们将之命名为IoT_reaper。 IoT_reaper规模较大且正在积极扩张，例如最近的数据昨日(10月19日)在我们观察到的多个C2中，其中一个C2上活跃IP地址去重后已经有10k个，此外还有更多的易感设备信息已经被提交到后台，由一个自动的loader持续植入恶意代码、扩大僵尸网络规模。 所幸目前该僵尸网络还尚未发出植入恶意代码以外的其他攻击指令，这反映出该僵尸网络仍然处在早期扩张阶段。但是作者正在积极的修改代码，这值得我们警惕。 我们公开IoT_reaper的相关信息，希望安全社区、设备供应商、政府能够采取共同行动，联合遏制该僵尸网络的扩张。 源于mirai，高于mirai

定位的场景 MicroPython 在设计上最初就是为了嵌入式微处理器运行，例如在 nRF51822 (256kB flash + 16kB RAM) 的芯片上也可以运行起来，也有人肾得慌在 STM32F103 上跑起来了，从代码上来看 Python 函数栈的官方默认是 16K RAM，也就意味着它可以在许多微芯片上提供一个最小的 Python 代码交互环境，但这并不包含它们的拓展功能，毕竟编译更多的功能代码意味着需要更多的 Flash 或 外部存储。 高度与宽度 根据定位的场景我们可以看到 MicroPython 在硬件的深度可以去到超低功耗芯片开发领域，而采用 Python 语言的开发方式决定了它的软件宽度可以站在全世界热门的 Python 领域中进行借鉴和参考，这带来了许多改变，如改变以往的硬件测试流程和开发流程，改变一贯认为的硬件程序开发困难的刻板印象，这个现象之后会详细阐述。 同类开发环境一览 我（🐱）以正在开发的 BPI:BIT(ESP32) 为例，对应的同类解释器或 SDK 源码相关开发环境有： Arduino(C++) 基于 C++ 代码设计 拥有和 C 兼容的优势，可以无缝接入 ESP-IDF 。 大量遗留的代码库可以直接整合使用。 近年来的提供的外设硬件库质量大幅度下降，导致硬件开发后的稳定性欠缺。 Javascript 常见于 Ruff lite 、

前言 在若干次前的一场面试，面试官看我做过 python 爬虫/后端 的工作，顺带问了我些后端相关的问题： 你觉得什么是后端？ 送命题 。当时脑瓦特了，答曰： 逻辑处理和数据增删改查。。。 当场被怼得体无完肤，羞愧难当。事后再反思这问题，结合资料总结了一下。发现自己学过的 Redis 、 Elasticsearch 和 DNS 等其实都属于后端知识体系范畴。 在本文中，我将尝试 总结前端须知的后端体系入门 。 无论你的动机是什么，这个体系里都有你想要了解或学习的东西： 存储和服务如何结合在一起？ 什么时候（或为什么）我需要用到这个？ 全栈之路该怎么走？ 各技术的主流框架选择 本文目录 ： 1. Web / Application Servers 2. 负载均衡器: Load Balancer 3. 域名解析系统，DNS 4. HTTPS / SSL证书 5. 数据库，Database 6. Blob / 文件存储 7. 内容分发网络（CDN） 8. 缓存服务：Caching Service 9. 消息队列：Message queue 1. Web / Application Servers Web Servers 服务器：Web服务器，使用 http 协议向Web提供内容。 Application Servers ：应用程序服务器，托管并公开业务逻辑和进程。 1.1 服务器端语言

mlua v0.4 发布并支持Lua 5.4 mlua v0.4 released with Lua 5.4 support https://github.com/khvzak/mlua mlua v0.4 发布并支持Lua 5.4。 v0.4 changelog MiniCouchDB: implementing a subset of CouchDB in Rust MiniCouchDB: implementing a subset of CouchDB in Rust https://www.garrensmith.com/blogs/mini-couch-hack-week https://github.com/garrensmith/couch_hack_week 受 mini-redis 启发，搞了一个 mini-CouchDB in Rust . Benchrs: Apache Benchmark(ab) clone in rust Benchrs: Apache Benchmark(ab) clone in rust https://crates.io/crates/benchrs Apache Benchmark style http bench tool written in async rust. Benchrs 0.1.7 Arkaitz Jimenez

https://www.cnblogs.com/muyuqianshan/p/6937096.html 一、热更新学习介绍 1、什么是热更新 举例来说： 游戏上线后，玩家下载第一个版本（70M左右或者更大），在运营的过程中，如果需要更换UI显示，或者修改游戏的逻辑，这个时候，如果不使用热更新，就需要重新打包，然后让玩家重新下载（浪费流量和时间，体验不好）。 热更新可以在不重新下载客户端的情况下，更新游戏的内容。 热更新一般应用在手机网游上。 2、为什么C#脚本不可以直接更新 C#是一门编程语言，它运行之前需要进行编译，而这个编译的过程在移动平台无法完成，所以当我们游戏的逻辑更改，C#代码发生改变的时候，我们就需要重新在开发环境下编译，然后重新打包，然后让玩家去下载更新最新的版本。 这个体验差：包下载需要的时间长，而且很多资源没有更新，也需要重新下载，浪费流量。 3、热更新有哪些实现方式？ 1、使用Lua脚本编写游戏的UI或者其他的逻辑 Lua是一个精悍小巧的脚本语言，可以跨平台运行解析，而且不需要编译的过程 2、使用C#Light 3、使用C#反射技术 二、关于AssetBundle 1、什么是AssetBundle Unity提供了一个资源更新技术，就是通过AssetBundle，我们可以通过AssetBundle更新游戏UI

转载请标明出处： https://www.fangzhipeng.com 本文出自 方志朋的博客 在高并发的系统中，往往需要在系统中做限流，一方面是为了防止大量的请求使服务器过载，导致服务不可用，另一方面是为了防止网络攻击。 常见的限流方式，比如Hystrix适用线程池隔离，超过线程池的负载，走熔断的逻辑。在一般应用服务器中，比如tomcat容器也是通过限制它的线程数来控制并发的；也有通过时间窗口的平均速度来控制流量。常见的限流纬度有比如通过Ip来限流、通过uri来限流、通过用户访问频次来限流。 一般限流都是在网关这一层做，比如Nginx、Openresty、kong、zuul、Spring Cloud Gateway等；也可以在应用层通过Aop这种方式去做限流。 本文详细探讨在 Spring Cloud Gateway 中如何实现限流。 常见的限流算法 计数器算法 计数器算法采用计数器实现限流有点简单粗暴，一般我们会限制一秒钟的能够通过的请求数，比如限流qps为100，算法的实现思路就是从第一个请求进来开始计时，在接下去的1s内，每来一个请求，就把计数加1，如果累加的数字达到了100，那么后续的请求就会被全部拒绝。等到1s结束后，把计数恢复成0，重新开始计数。具体的实现可以是这样的：对于每次服务调用，可以通过AtomicLong#incrementAndGet(

一、主流语言的介绍 二、什么是编程？为什么要编程？ 编程是一个动词，编程==写代码 写代码为了什么？ 为了让计算机帮我们做事情 三、编程语言的进化 高级语言的分类： 四、Python发展史 　 1989年，Guido开始写Python语言的编译器。 　　1991年，第一个Python编译器诞生。它是用C语言实现的，并能够调用C语言的库文件。从一出生，Python已经具有了：类，函数，异常处理，包含表和词典在内的核心数据类型，以及模块为基础的拓展系统。 　　Granddaddy of Python web frameworks, Zope 1 was released in 1999 　　Python 1.0 - January 1994 增加了 lambda, map, filter and reduce. 　　Python 2.0 - October 16, 2000，加入了内存回收机制，构成了现在Python语言框架的基础 　　Python 2.4 - November 30, 2004, 同年目前最流行的WEB框架Django 诞生 　　Python 2.5 - September 19, 2006 　　Python 2.6 - October 1, 2008 　　Python 2.7 - July 3, 2010 　　In November 2014, it was