随机数的使用很普遍,可用它随机显示图片,用它防止无聊的人在论坛灌水还可以用来加密信息等等.本文讨论如何在一段数字区间内随机生成若干个互不相同的随机数,比如在从1到20间随机生成6个互不相同的整数,并通过此文介绍Visual c#中随机数的用法. .net.Frameword中提供了一个专门产生随机数的类System.Random,此类默认情况下已被导入,编程过程中可以直接使用.我们知道,计算机并不能产生完全随机的数字,它生成的数字被称为伪随机数,它是以相同的概率从一组有限的数字中选取的,所选的数

微软在堆中也增加了一些安全校验操作,使得原本是不容易的堆溢出变得困难重重: * PEB Random:在 Windows XP SP2 之后,微软不再使用固定的 PEB 基址 0x7FFDF000,而是使用具有一定随机性的基址,从而影响了 DWORD SHOOT 对 PEB 中函数的攻击. * Safe Unlink:微软改写了操作双向链表的代码,在卸载 free list 中的堆块时更加小心.SP2 在进行删除操作时,提前验证堆块的完整性,以防止 DWORD SHOOT: int safe_r

概述 Apache Flume是一个分布式,可靠且可用的系统,用于有效地从许多不同的source收集,聚合和移动大量日志数据到集中式数据存储. Apache Flume的使用不仅限于日志数据聚合.由于数据source是可定制的,因此Flume可用于传输大量event 数据,包括但不限于网络流量数据,社交媒体生成的数据,电子邮件消息以及几乎任何可能的数据source. Apache Flume是Apache Software Foundation的顶级项目. 系统要求 Java运行时环境 - Ja

本次遇到的问题描述,日志采集同步时,当单条日志(日志文件中一行日志)超过2M大小,数据无法采集同步到kafka,分析后,共踩到如下几个坑.1.flume采集时,通过shell+EXEC(tail -F xxx.log 的方式) source来获取日志时,当单条日志过大超过1M时,source端无法从日志中获取到Event.2.日志超过1M后,flume的kafka sink 作为生产者发送给日志给kafka失败,kafka无法收到消息.以下针对踩的这两个坑做分析,flume 我使用的是1.9.0

re模块和正则表达式别名和分组机制 命名分组 (1)分组--可以让我们从文本内容中提取指定模式的部分内容,用()来表示要提取的分组,需要注意的是分组 是在整个文本符合指定的正则表达式前提下进行的进一步筛选. (2)通过group()和groups()来获取分组的内容 group(num)返回的是第num组括号所匹配的值,group()即group(0),它表示匹配正则式的整个文本: groups()以tuple形式(元组)返回所有括号匹配的值. 如下例: m = re.match('^(\d{3

写在前面: 1. 本文中单元测试用到的数据库,在执行测试之前,会被清空,即使用空数据库. 2. 本文中的单元测试都是正确通过的. 要理解EF的事务机制,首先要理解这2个类:TransactionScope和DbContext. DbContext是我们的数据库,通常我们会建一个类MyProjectDbContext继承自DbContext,里面包含所有的数据库表.这个类相当于定义了一个完整的数据库. 下面通过一些单元测试来看看这2个类是如何工作的. [Test] public void Can_

互联网的运作,最根本的驱动就是信息的交互,NodeJS 在数据交互这一块做的很带感,异步编程让人很惬意,关于 NodeJS 的数据通信,最基础的两个模块是 NET 和 HTTP,前者是基于 TCP 的封装,后者本质还是 TCP 层,只不过做了比较多的数据封装,我们视之为更高层. 本文先述说 NodeJS 的 NET 模块工作机制,下次再谈一谈 HTTP 模块. 本文地址:http://www.cnblogs.com/hustskyking/p/nodejs-net-module.html,转载请

实现的功能是在读取按键信息的时候,如果没有产生按键,则程序休眠在read函数中,利用poll机制,可以在没有退出的情况下让程序自动退出. 下面的程序就是在读取按键信息的时候,如果5000ms内没有按键信息,则自己退出. 首先应用程序执行poll函数 kernel中的sys_poll do_sys_poll init_poll_funcptr-->do_poll do_poll for(;;) { if(do_pollfd(pfd,pt)) { count++; //如果驱动的poll返回非0值,

作为缓存系统都要定期清理无效数据,就需要一个主键失效和淘汰策略. >>EXPIRE主键失效机制 在Redis当中,有生存期的key被称为volatile,在创建缓存时,要为给定的key设置生存期,当key过期的时候(生存期为0),它可能会被删除. (1)影响生存时间的一些操作 生存时间可以通过使用 DEL 命令来删除整个 key 来移除,或者被 SET 和 GETSET 命令覆盖原来的数据, 也就是说,修改key对应的value和使用另外相同的key和value来覆盖以后,当前数据的生存时间不

each() 插件机制 animation ajax //each() //这里第一个参数指定将this指向每次循环到的那个元素身上,而第三个参数element其实就是this本身所以和第一个参数是一样的,而第二个参数是每次循环的下标 zQuery.prototype.each=function(fn){ for(var i=0;i<this.elements.length;i++){ fn.call(this.elements[i],i,this.elements[i]); } }; //插件

>>Session和Cookie请求的过程 Http连接本身是无状态的,即前一次发起的连接跟后一次没有任何关系,是属于两次独立的连接请求,但是互联网访问基本上都是需要有状态的,即服务器需要知道两次连接请求是不是同一个人访问的.JSESSIONID是一个唯一标识号,用来标识服务器端的Session,也用来标识客户端的Cookie,客户端和服务器端通过这个JSESSIONID来一一对应.客户端第一次请求到服务器连接,这个连接是没有附带任何东西的,没有Cookie,没有JSESSIONID. 服务器

对于Storm,它有一个很重要的特性:“Guarantee no data loss” ——可靠性 很显然,要做到这个特性,必须要track每个data的去向和结果.Storm是如何做到的呢——acker机制. 先概括下acker所参与的工作流程: Spout创建一个新的Tuple时,会发一个消息通知acker去跟踪: Bolt在处理Tuple成功或失败后,也会发一个消息通知acker: acker会找到发射该Tuple的Spout,回调其ack或fail方法. 我们说RichBolt和Basi

1.1 背景知识 对称加密:加密解密使用同一密钥,加解密速度快.随着人数增多,密钥数量急增n(n-1)/2 非对称加密:使用公私钥配对加解密,速度慢.公钥是从私钥中提取出来的,一般拿对方公钥加密来保证数据安全性,拿自己的私钥加密来证明数据来源的身份. 单向加密:不算是加密,用于生成独一无二的校验码(也称为指纹.特征码)保证数据的完整性和一致性.如MD5,SHA.具有雪崩效应,任何一点数据的改变,生成的校验码值变化非常大. 互联网数据安全可靠的条件: 1.数据来源可信.即数据发送者身份可信. 2.

往期回顾: jQuery的XX如何实现?——1.框架 jQuery的XX如何实现?——2.show与链式调用 -------------------------- 源码链接:内附实例代码 jQuery使用许久了,但是有一些API的实现实在想不通.于是抽空看了jQuery源码,现在把学习过程中发现的一些彩蛋介绍给大家(⊙0⊙). 下面将使用简化的代码来介绍,主要关注jQuery的实现思想~>_<~ 相较于第一篇(与第二篇无相关性),代码更新了:27~71 (function(window, un

----------------------------我是分割线------------------------------- 本文翻译自微软白皮书<SQL Server In-Memory OLTP Internals Overview>:http://technet.microsoft.com/en-us/library/dn720242.aspx 译者水平有限,如有翻译不当之处,欢迎指正. ----------------------------我是分割线---------------

一.简介 思考一下这个场景:如果重做日志可以无限地增大,同时缓冲池也足够大,那么是不需要将缓冲池中页的新版本刷新回磁盘.因为当发生宕机时,完全可以通过重做日志来恢复整个数据库系统中的数据到宕机发生的时刻. 但是这需要两个前提条件:1.缓冲池可以缓存数据库中所有的数据:2.重做日志可以无限增大 因此Checkpoint(检查点)技术就诞生了,目的是解决以下几个问题:1.缩短数据库的恢复时间:2.缓冲池不够用时,将脏页刷新到磁盘:3.重做日志不可用时,刷新脏页. 当数据库发生宕机时,数据库不需要重做

package com.lixu.listviewrefresh; import java.util.ArrayList; import java.util.HashMap; import java.util.Random; import com.lixu.listviewrefresh.Loadnetimage.OnLoadnetimageListener; import com.lixu.listviewrefresh.MyRefreshListview.OnRefreshListener;

1.报错如下:Invalid Operation the connection is closed,无效操作,连接被关闭.这个错误是并不是每次都报,只有在复杂操作.大事务的情况下才偶然报出来. stackOverflow上有很多关于这个问题的讨论,例如这个:<System.Data.OracleClient random Invalid Operation the connection is closed>,但较零散,全扫了一遍之后,我仍然有如下疑问: 1)怎么看TransactionScop

转载自http://xidui.github.io/2015/10/29/%E6%B7%B1%E5%85%A5%E7%90%86%E8%A7%A3python3-4-Asyncio%E5%BA%93%E4%B8%8ENode-js%E7%9A%84%E5%BC%82%E6%AD%A5IO%E6%9C%BA%E5%88%B6/   译者:xidui原文: http://sahandsaba.com/understanding-asyncio-node-js-python-3-4.html 译者前言

quartz2.2.1集群调度机制调研及源码分析引言quartz集群架构调度器实例化调度过程触发器的获取触发trigger:Job执行过程:总结:附: 引言 quratz是目前最为成熟,使用最广泛的java任务调度框架,功能强大配置灵活.在企业应用中占重要地位.quratz在集群环境中的使用方式是每个企业级系统都要考虑的问题.早在2006年,在ITeye上就有一篇关于quratz集群方案的讨论:http://www.iteye.com/topic/40970 ITeye创始人@Robbin在8楼