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【 摘要 】 本文重点分析计算机网络中TCP协议中的握手和挥手的过程。 【前提说明】 前段时间突然看到了一篇关于TCP/IP模型的文章，心想这段时间在家里也用wireshark抓了点包，那么想着想着就觉得需要复习一下网络知识，于是就有这篇博文的诞生。当然网上关于TCP相关的知识点也是芸芸，闲着无事也可以多google深入理解一下，本文重点在分析TCP协议中的握手和挥手的过程。 【抓包前准备】 既然要抓包，我的装备是个人电脑，操作系统是Mac OS。抓包工具是wireshark，至于怎么安装和一些基本的操作， 可以点击参考这篇文章。 用本地电脑模拟server和client，都是localhost的地址，但是我选择的是不同的端口进行标识。server的端口号：12345；client的端口号：50784。因为是用的本机做的实验，所以wireshark监听的不是网卡而是Loopback:lo0,如图所示： 以下是我模拟client和server的代码： 1）server端 -Python 代码 01 #! /usr/bin/python 02 # -*- coding: utf-8 -*- 03 04 import socket 05 06 sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM) 07 08 server

OpenWrite 创始人 DD，必须了解下： https://t.1yb.co/6hk1 程序猿DD 是谁？ • 个人博客介绍： http://blog.didispace.com/aboutme/ • 思否社区采访： https://segmentfault.com/a/1190000023001937?utm_source=tag-newest • 开源中国采访： https://gitee.com/gitee-stars/9 「程序猿 DD」星球，是一个汇聚互联网技术人的社群。少讲大道理，只会分享、讨论以及职场心得。 免费预约百人拼团活动： https://t.1yb.co/6hk1 「程序猿 DD」已经复活，第二春的输出内容很丰富，你不来了解一下？ https://t.1yb.co/6hk1 「程序猿 DD」星球，是一个汇聚互联网技术人的社群，深度分享、讨论以及职场心得。 随着这半年的建设，我们的核心内容已经非常丰富，并还在持续产出中： 2 大固定系列专栏： 「#技术人」系列（每周三）：分享技术高手行走江湖的绝技以及职场心得； 「#社会人」系列（每周六）：分享踏入社会切身相关需要知道知识与思维； 4 大专题系列专栏： 「#技术资源」系列分享对技术提升很多有用的工具、网站等； 「#技术问答」用心回答对技术问题或者技能提升的干货方法； 「#职业规划

古诗词是中国文化殿堂的瑰宝，记得曾经在韩国做 Exchange Student 的时候，看到他们学习我们的古诗词，有中文的还有翻译版的，自己发自内心的骄傲，甚至也会在某些时候背起一些耳熟能详的诗词。 本文将会通过深度学习为我们生成一些古诗词，并将模型部署到 Serverless 架构上，实现基于 Serverless 的古诗词生成 API。 项目构建 古诗词生成实际上是文本生成，或者说是生成式文本。关于基于深度学习的文本生成，最入门级的读物包括 Andrej Karpathy 的博客。他使用例子生动讲解了 Char-RNN (Character based Recurrent Neural Network) 如何用于从文本数据集里学习，然后自动生成像模像样的文本。 上图直观展示了 Char-RNN 的原理。以要让模型学习写出「hello」为例，Char-RNN 的输入输出层都是以字符为单位。输入「h」，应该输出「e」；输入「e」，则应该输出后续的「l」。 输入层我们可以用只有一个元素为1的向量来编码不同的字符，例如，「h」被编码为「1000」、「e」被编码为「0100」，而「l」被编码为「0010」。使用 RNN 的学习目标是，可以让生成的下一个字符尽量与训练样本里的目标输出一致。在图一的例子中，根据前两个字符产生的状态和第三个输入「l」预测出的下一个字符的向量为 <0.1, 0

感觉全世界营销文都在推Python，但是找不到工作的话，又有哪个机构会站出来给我推荐工作？ 笔者冷静分析多方数据，想跟大家说：关于超越老牌霸主Java，过去几年间Python一直都被寄予厚望。但是事实是虽然上升趋势，但是国内环境下，一时间是无法马上就超越Java的，也可以换句话说：超越Java只是时间问题罢。 太嚣张了会Python的人!找工作拿高薪这么简单？ https://edu.csdn.net/topic/python115?utm_source=blog08 超越Java，或许只是时间问题 有企业的大量需求，Python才有可能超越Java，但实际上，中型公司还是以PHP和Java为主，而只有大厂和小型创业公司对Python的需求是不断提升的。 大厂嗅觉更敏锐，比如YouTube、Dropbox、BT、Quora、豆瓣、知乎、Google、Yahoo!、Facebook、NASA、百度、腾讯、汽车之家、美团等都在用python。 他们明白引用Python可以提高人效，而“高效”本就是“趋势”的代名词。 创业公司就更不用说了，用Python出项目快，开发成本小，雇佣的员工数量也可以保持在可控范围。反倒是很多中型企业容易陷入调整成本、体制改革等问题中，难以快速大量应用Python。 其实在面邀薪资上，2018年就呈现出了大厂的「集聚效应」，A~C轮中型公司的平均年薪

IDC《2020年上半年中国IT安全软件市场跟踪报告》显示，2020年上半年中国IT安全软件市场厂商整体收入为5.5亿美元（约合38.7亿元人民币），较2019年上半年增长2.63%。 2020年上半年，全球ICT市场遭受到新冠肺炎疫情的剧烈冲击。受此影响，中国IT安全市场（包括安全硬件、安全软件和安全服务）的整体增速相较过去3年有了明显下降。特别是第一季度，政府及大型企业众多网络安全项目推迟建设，中小型企业由于现金流紧张，减少甚至取消了项目计划，中国网络安全厂商普遍承受了巨大的营收和利润压力。随着中国在第二季度有效扼制了疫情发展，并采取多项有效措施帮助企业全面复工复产，中国IT安全市场也快速扭转颓势，向好发展。 聚焦中国IT安全软件市场，中国企业级用户在加速大数据、人工智能、云计算、物联网、5G等新兴技术应用落地的同时，对安全软件的认可度逐渐提升。同时，疫情的爆发促使企业加快了业务上云的步伐，云安全需求随之迅猛发展。虽然传统网络安全软件，如终端反病毒软件、本地化身份认证和数字证书等产品在2020年上半年的发展遭遇较大阻力，但在云计算，特别是公有云市场的强力带动下，云上的安全软件产品保持了高速发展态势，如云上的软件安全网关（UTM、WAF等）、身份认证和管理、主机安全等。因此，云安全帮助中国IT安全软件市场顶住了疫情压力，整体实现正向增长。IDC预测，随着中国疫情得到稳定有效的控制

（1）前言 （2）LSTM 简介 （3）LSTM原理及实现 （4）LSTM的优缺点 ------------------qq：1327706646 -------------------------author：midu --------------------------------datetime：2020-06-08 17：48：00 （1）前言 人类并不是每时每刻都从一片空白的大脑开始他们的思考。在你阅读这篇文章时候，你都是基于自己已经拥有的对先前所见词的理解来推断当前词的真实含义。我们不会将所有的东西都全部丢弃，然后用空白的大脑进行思考。我们的思想拥有持久性。 传统的神经网络并不能做到这点，看起来也像是一种巨大的弊端。例如，假设你希望对电影中的每个时间点的时间类型进行分类。传统的神经网络应该很难来处理这个问题——使用电影中先前的事件推断后续的事件。 RNN 解决了这个问题。RNN 是包含循环的网络，允许信息的持久化。循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）是一种用于处理序列数据的神经网络。相比一般的神经网络来说，他能够处理序列变化的数据。比如某个单词的意思会因为上文提到的内容不同而有不同的含义，RNN就能够很好地解决这类问题。 （2）LSTM 简介 长短期记忆（Long short-term memory, LSTM）是一种特殊的RNN

导读： 本文主要介绍Serverless计算相关技术与其在华为云数据湖探索服务（后文简称DLI）中的技术落地。Serverless是DLI将计算能力服务化和产品化关键技术，与传统IAAS和PAAS技术不同，DLI运用Serverless技术向客户提供了一种高效易用易扩展的计算框架，使得客户更能聚焦业务，避免牵扯集群运维的细枝末节。本文将从以下几点解读Serverless技术： 1. serverless计算简介 2. 云计算架构演进—从IaaS到Serverless 3. Serverless计算应用场景与潜力 4. DLI Serverless 计算 serverless计算简介 图 Serverless与传统云计算比较 无服务器计算（Serverless）是一种新型的云计算范式，在业界也被称为FaaS（函数即服务），它有别于传统的IaaS（基础设施即服务）和PaaS（平台即服务）技术，旨在帮助开发者摆脱减少甚至免去底层基础架构管理上的诸多烦扰。Serverless计算服务允许客户在不构建一个复杂的基础设施的情况下开发，运行和管理应用程序。在2014年10月先由 http:// hook.io 提供给业界，接着AWS推出Lambda，2016年Google Cloud Functions，Microsoft Azure Functions对外提供服务

## 1. 下载安装浏览器 [网盘地址](https://pan.baidu.com/s/1rmA-m8VOvGwCTw340p700A ) 提取码 `p72w` ## 2. 下载插件 [网盘地址](https://pan.baidu.com/s/1cizjmXtgJreeHjwsseihfw ) 提取码 `hccc` ## 3. 解压插件 找到你下载好的助手，解压出来 ## 4. 开始安装 1. 打开安装好的谷歌浏览器, 点击右上角的三个点，再点击更多工具，然后点击扩展程序 2. 入插件管理页面,打开开发者模式 3. 把解压出来的文件直接拖入这里，成功如图： ​ ## 5. 测试 [Chrome商店](https://chrome.google.com/webstore/category/extensions?utm_source=chrome-ntp-icon) ## 6. 说明 这个插件能让你使用谷歌搜索，我是用惯了谷歌搜索，访问谷歌商店等，但是不能访问如 `Youtube`等网站，感谢 ! ! ! 链接失效，请留言 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4408208/blog/4341567

这文章是自己写、总结还是收藏、原封不动 之前一直纠结，现在呐比较忙，先分享下连接，都是不错的文章、值得花时间拜读 https://blog.csdn.net/u010002184/article/details/88526708 mysql 日志系统 https://www.jianshu.com/p/c189439fb32e mysql https://blog.csdn.net/qq_35151346/article/details/90740508?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.channel_param&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-BlogCommendFromMachineLearnPai2-2.channel_param java https://thinkwon.blog.csdn.net/article/details/104390612 集 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4306876/blog/4486254

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