【故障公告】博客站点一台阿里云负载均衡被DDoS攻击

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RabbitMQ简介 RabbitMQ是实现了高级消息队列协议（AMQP）的开源消息代理软件（亦称面向消息的中间件）。 RabbitMQ是一套开源（MPL）的消息队列服务软件，是由LShift提供的一个AdvancedMessageQueuingProtocol（AMQP）的开源实现，由以高性能、健壮以及可伸缩性出名的Erlang写成。 选择RabbitMQ 市面上有很多MQ可以选择，如：ActiveMQ、ZeroMQ、ApacheQpid及RocketMQ，为什么要选择RabbitMQ呢？ 1.除了Qpid，RabbitMQ是唯一一个实现了AMQP标准的消息服务器； 2.可靠性，RabbitMQ的持久化支持，保证了消息的稳定性； 3.高并发，RabbitMQ使用了Erlang开发语言，Erlang是为电话交换机开发的语言，天生自带高并发光环和高可用特性； 4.集群部署简单，正是应为Erlang使得RabbitMQ集群部署变的超级简单； 5.社区活跃度高，从网上资料来看，RabbitMQ也是首选 工作机制 1.消息模型 生产者、消费者和代理 生产者（producer）：消息的创建者，负

列表视图：即在ul或者ol中添加data-role="listview"              若为列表添加圆角和外边距，运用data-inset="true"（默认列表中的列表项会转为按钮，无需使用按钮属性）              列表分隔符（listdividers）：用于把项目组织分类。 　　　　　　　　　　　　　　　　　　向li添加data-role="list-divider"                       若列表是字母顺序的，jquerymobile会自动添加分隔符，在ol和ul中

昨晚看夏日重现外传的时候，看到了这样的一幕： 反素数？安全素数？啥玩意，听都没听说过，只听说过梅森素数和费马素数。然后就滚去百度了一波，发现竟然还有反素数的题，顺便还递归学习到了危险素数、索菲热尔曼素数、强素数的概念，于是就想写个博客，把这些花里胡哨的素数定义都记录下来，加深一波印象。顺便强烈安利一波夏日重现，太好看了，潮和波稻都是我老婆。 素数即是只存在\(1\)和它本身两个因数的正整数，本文主要是将各种素数定义做个归纳总结。 梅森素数（和完全数 若\(p\)是一个素数，则称\(2^p-1\)为梅森数，记为\(Mp\)，若一个梅森数同时也是一个素数，则称这个梅森数为梅森素数。 比如：\(2^2-1=3,~2^3-1=7\)都是梅森素数。 它的一个比较有趣的性质是，如果\(2^p-1\)是梅森素数，则\(\displaystyle\frac{2^p\times(2^p-1)}{2}\)是完全数。 完全数就是除它本身之外的约数之和等于它本身的数，比如\(6\)的约数有\(1,2,3,6\)且\(1+2+3=6\)，则\(6\)是一个完全数，它可以由\(3\)这个梅森素数得到。 目前

1，DNL(DifferentialNonlinearity,差分非线性),理想刻度与实际刻度的偏差值。, 2，@array=(1,2,3);  $scalar=@array;#$scalar=3,即@array的长度 $scalar=$#array $scalar=2,获得是数组最后一个元素的索引值是“$#数组名。 3.DEC2BIN（number，places）十进制转2进制。DEC2HEX（number，places），十进制转十六进制。 4，Perl中的一个非常有用的函数是Perlsplit函数-把字符串进行分割并把分割后的结果放入数组中。这个Perlsplit函数使用规则表达式（RE），如果未特定则工作在$_变量上。 Perlsplit函数可以这样使用： $info="Caine:Michael:Actor:14,LeafyDrive"; @personal=split(/:/,$info); 复制 其结果是：@personal=(“Caine”,”Michael”,”Actor”,”14,LeafyDrive”); ◆如果我们已经把信息存放在$_变量中，

使用Collectors.mapping来指定分组结果要取哪些数据  

布隆过滤器 简介：本质上布隆过滤器是一种数据结构，比较巧妙的概率型数据结构（probabilisticdatastructure），特点是高效地插入和查询，可以用来告诉你“某样东西一定不存在或者可能存在” 判断一个元素是不是在一个集合里，一般想到的是将所有元素保存起来，然后通过比较来确定。链表、平衡二叉树、散列表，或者是把元素放到数组或链表里，都是这种思路。以上三种结构的检索时间复杂度分别为O(n),O(logn),O(n/k)，O(n),O(n)。而布隆过滤器(BloomFilter)也是用于检索一个元素是否在一个集合中，它的空间复杂度是固定的常数O(m)，而检索时间复杂度是固定的常数O(k)。相比而言，有1%误报率和最优值k的布隆过滤器，每个元素只需要9.6个比特位--无论元素的大小。这种优势一方面来自于继承自数组的紧凑性，另外一方面来自于它的概率性质。1%的误报率通过每个元素增加大约4.8比特，就可以降低10倍 应用场景：主要是解决大规模数据下不需要精确过滤的场景，如检查垃圾邮件地址，爬虫URL地址去重，解决缓存穿透问题等。 在缓存穿透问题上，使用布隆过滤器判断数据是否存在，不

前言 关于本章内容，设计的东西比较多。这里会有关于文件系统、磁盘、CPU等方面的知识，以及涉及到关于这方面的性能排查等。 术语 文件系统通过缓存和缓冲以及异步I/O等手段来缓和磁盘的延时对应用程序的影响。为了更详细的了解文件系统，以下就简单介绍一些相关术语： 文件系统：一种把数据组织成文件和目录的存储方式，提供了基于文件的存取接口，并通过文件权限控制访问。另外，一些表示设备、套接字和管道的特殊文件类型，以及包含文件访问时间戳的元数据。 文件系统缓存：主存(通常是DRAM)的一块区域，用来缓存文件系统的内容，可能包含各种数据和元数据。 操作：文件系统的操作是对文件系统的请求，包括读、写、打开、关闭、创建以及其他操作。 I/O：输入/输出。文件系统I/O有多种定义，这里仅指直接读写（执行I/O）的操作，包括读、写、状态统计、创建。I/O不包括打开文件和关闭文件。 逻辑I/O：由应用程序发给文件系统的I/O。 物理I/O：由文件系统直接发给磁盘的I/O。 吞吐量：当前应用程序和文件系统之间的数据传输率，单位是B/S。 inode：一个索引节点时一种含有文件系统对象元数据的数据结构，其中有访

也不知道该说点什么呢……那就随便说说吧。 学oi的时间真的很长了呢，仿佛成了这六年来的背景色一样。初中三年感觉都在划水(笑),noip就打打暴力，接触到的oier仅限于线下培训认识的同学。有问题也不知道找谁问，倒不如说根本不知道要问什么问题，也不懂自己找博客题解什么的。感觉挺……闭门造车的？真正融入oi圈还是在上了高中后，加了uoj群之类的各种oi社群，知道了大佬们在谈论什么（uoj群有时候还是挺学术的），也知道了还有什么东西要学之类的。 现在回想起来oi带给我最有趣的时光果然还是翘掉晚自习跑到机房去的那些晚上，那时候cf时间合适的round挺多的，于是就和jmx开黑打cf,一起掉rating(雾)。不知道是不是错觉，现在cf放在深夜的round更多了呢……rating好久都没动过了，上一场不用熬夜的还是个unofficial参加的。（熬夜时真的是写不对题的QAQ 原本的心理预期是要在noi2017退役的，续了下命就到了冬令营。到了WC的时候，在这里退役其实也完全没有悬念了，不过既然已经预先知道这是我的最后一场OI比赛了……果然还是想打得好些啊。 雅礼宿舍的插座似乎是随机有电的（大雾）

完全背包： 有N种物品和一个容量为V的背包，每种物品都有无限件可用。 根据01背包的状态转移方程我们可以得知： dp(i,j)=max(dp(i-1,j),dp(i-1,j-v[i])+val[i]) 这里因为01背包每种物品只有一件可用，所以只有选一个这个物品和不选这一个物品两个选择。如果这个物品数量变为无限个，那么就有不选这个物品、选一个这个物品、选两个、三个......k个这些可能。而这些可能可以用下一个状态dp(i,j-v)+w来表示 即dp(i,j-v)=max(dp(i-1,j-v),dp(i-1,j-2v)+w,dp(i-1,j-3v)+2w,dp(i-1,j-4v)+3w......k,dp(i-1,j-kv)+(k-1)w))。 所以我们得出完全背包的状态转移方程:dp(i,j)=max(dp(i-1,j),dp(i,j-v)+w)。 优化成一维之后为:dp[j]=max(dp[j],dp[j-v]+w)。 eg：https://www.luogu.com.cn/problem/P1616 代码： #include<stdio.h> #include&l

Java从JDK1.2版本开始，就把对象的引用分为四种级别，从而使程序能更加灵活的控制对象的生命周期。这四种级别由高到低依次为：强引用、软引用、弱引用和虚引用。 这里重点介绍一下软引用和弱引用。 如果一个对象只具有软引用，那么如果内存空间足够，垃圾回收器就不会回收它；如果内存空间不足了，就会回收这些对象的内存。只要垃圾回收器没有回收它，该对象就可以被程序使用。软引用可用来实现内存敏感的高速缓存。软引用可以和一个引用队列（ReferenceQueue）联合使用，如果软引用所引用的对象被垃圾回收，Java虚拟机就会把这个软引用加入到与之关联的引用队列中。 如果一个对象只具有弱引用，那么在垃圾回收器线程扫描的过程中，一旦发现了只具有弱引用的对象，不管当前内存空间足够与否，都会回收它的内存。不过，由于垃圾回收器是一个优先级很低的线程，因此不一定会很快发现那些只具有弱引用的对象。弱引用也可以和一个引用队列（ReferenceQueue）联合使用，如果弱引用所引用的对象被垃圾回收，Java虚拟机就会把这个弱引用加入到与之关联的引用队列中。 弱引用与软引用的根本区别在于：只具有弱引用的对象拥有更短暂

Excel文档具有存放、处理数据等功能，用途十分广泛。有时为了满足不同的工作需要，我们需要将Excel文件进行文档格式转换。将Excel文件转换为XPS文件就是其中一种。XPS是一种版面配置固定的电子文件格式，其功能在一定程度上与PDF文档相似，可以保存文档格式，且不允许其他使用者变更文档内容。在这篇文章中，我将介绍如何使用FreeSpire.XLSforJava将Excel文档转换为XPS文档格式。   安装Spire.XLS.Jar 方法一：   如果您使用的是maven，可以通过添加以下代码到项目的pom.xml文件中，将JAR文件导入到应用程序中。 <repositories> <repository> <id>com.e-iceblue</id> <url>https://repo.e-iceblue.cn/repository/maven-public/</url> </repository> </repositories> <depend

首先自学了《计算机科学概论》明白了计算机系统的组成，计算机的发展历史从第一代到现在的人工智能。无数科学家做出了杰出贡献：第一位程序员Ada；第一台全可编程电子数字计算机Colossus...... 再学习了计数法则什么是基数，各个进制数的互相转化，计算机与二进制数的关系。又学了数据与计算机的关系，解释什么是压缩；了解了负数和浮点数；解释声音的本质，表示法；解释rgb值定义颜色。感觉收获多都，激起了我对计算机知识学习的热情。 当然在此期间也并不是一帆风顺的,在开始没有虚拟盘虚拟机运行不了，最后找到问题后虚拟机成功运行 遇到了cheat命令的安装问题，但也成功解决 希望自己在接下来的学习中再接再厉自学python编程。能自我编辑一些有趣的小程序

在开发Web应用中，有两种应用模式： 前后端不分离 前后端分离 前后端不分离： 　　在前后端不分离的应用模式中，前端页面看到的效果都是由后端控制，由后端渲染页面或重定向，也就是后端需要控制前端的展示，前端与后端的耦合度很高。这种应用模式比较适合纯网页应用，但是当后端对接App时，App可能并不需要后端返回一个HTML网页，而仅仅是数据本身，所以后端原本返回网页的接口不再适用于前端App应用，为了对接App后端还需再开发一套接口。 前后端分离： 　　在前后端分离的应用模式中，后端仅返回前端所需的数据，不再渲染HTML页面，不再控制前端的效果。至于前端用户看到什么效果，从后端请求的数据如何加载到前端中，都由前端自己决定，网页有网页的处理方式，App有App的处理方式，但无论哪种前端，所需的数据基本相同，后端仅需开发一套逻辑对外提供数据即可。 　　在前后端分离的应用模式中，前端与后端的耦合度相对较低。 　　在前后端分离的应用模式中，我们通常将后端开发的每个视图都称为一个接口，或者API，前端通过访问接口来对数据进行增删改查。

1、valueOf()方法 String.valueOf(inti) classMain{ publicstaticvoidmain(String[]args){ //创建int变量 intnum1=36; intnum2=99; //将int转换为字符串 //使用valueOf() Stringstr1=String.valueOf(num1); Stringstr2=String.valueOf(num2); //打印字符串变量 System.out.println(str1);//36 System.out.println(str2);//99 } } 复制 2、toString()方法 Integer.toString(inti) classMain{ publicstaticvoidmain(String[]args){ //创建int变量 intnum1=476; intnum2=78656; //将int转换为字符串 //使用toString() Stringstr1=Integer.toString(num1); Stringstr2=Integer.toSt

问题：有时因为我们调整了子应用保存目录之后，子应用注册会导致系统找不到该子应用而报错。 解决：因为我们调整子应用保存目录以后导致django无法识别子应用的BUG。 ​只需要把apps设置为系统识别的导包路径即可。 #只需要把apps设置为系统识别的导包路径即可。 importos #Buildpathsinsidetheprojectlikethis:os.path.join(BASE_DIR,...) BASE_DIR=os.path.dirname(os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))) #把网站子应用所在目录设置为了导包路径 #sys.path就是导包路径，就是python能够自动导包的地方：只要你在这个列表当中记录了这个路径，它里面的模块都会被全局加载到 #print(sys.path)__>['/home/moluo/Desktop/xxx/xxxapi','/home/moluo/Desktop/xxx/xxxapi','/opt/pycharm-2019.2.4/helpers/pycharm_display',