开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

取决于通用规则的目标类型

通用规则的目标类型是指在云计算中，根据特定的规则和条件，将不同类型的资源分配给不同的目标。这些目标可以是虚拟机、容器、服务器实例、存储设备等。

通用规则的目标类型的分类：

虚拟机（Virtual Machine）：虚拟机是一种在物理服务器上模拟的计算机系统，可以运行各种操作系统和应用程序。腾讯云的相关产品是云服务器（CVM），详情请参考：云服务器
容器（Container）：容器是一种轻量级的虚拟化技术，可以将应用程序及其依赖项打包成一个独立的运行环境。腾讯云的相关产品是容器服务（TKE），详情请参考：容器服务
服务器实例（Server Instance）：服务器实例是指在云平台上创建的一台虚拟服务器，可以根据需要进行配置和管理。腾讯云的相关产品是云服务器（CVM），详情请参考：云服务器
存储设备（Storage Device）：存储设备是用于存储和管理数据的硬件设备，包括云硬盘、对象存储等。腾讯云的相关产品是云硬盘（CBS）和对象存储（COS），详情请参考：云硬盘、对象存储

通用规则的目标类型的优势：

灵活性：通用规则的目标类型可以根据需求灵活地分配资源，满足不同应用场景的需求。
资源利用率高：通过合理的规则和条件，可以实现资源的高效利用，提高整体的资源利用率。
自动化管理：通用规则的目标类型可以通过自动化的方式进行管理和调度，减少人工干预，提高效率。

通用规则的目标类型的应用场景：

负载均衡：通过通用规则的目标类型，可以将请求均匀地分配给多个目标，提高系统的负载均衡能力。
弹性伸缩：根据通用规则的目标类型，可以根据负载情况自动调整资源的数量，实现弹性伸缩。
数据备份与恢复：通过通用规则的目标类型，可以将数据备份到不同的目标中，以实现数据的安全存储和快速恢复。

腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

云服务器（CVM）：https://cloud.tencent.com/product/cvm
容器服务（TKE）：https://cloud.tencent.com/product/tke
云硬盘（CBS）：https://cloud.tencent.com/product/cbs
对象存储（COS）：https://cloud.tencent.com/product/cos

相关搜索:将路径添加到目标的通用规则 CMake目标取决于已安装的目标 Makefile -嵌套目录中包含src和obj文件的通用目标规则通用类型的集合目标依赖: Makefile没有使目标出错的规则 Typescript -取决于输入类型的输出类型类型参数的通用类类型约束中的通用错误:无法更改视图或规则详细信息使用的列的类型:视图的规则状态取决于列“_RETURN”相同的规则，不同的目标和依赖接口数组的类型取决于T 获取“没有生成目标.s的规则”makefile错误：“make：*没有创建目标…的规则”PAO中SubModels的目标和约束规则 makefile规则中的目标顺序重要吗？具有通用参数类型的函数结构类型的.Net通用约束使用值类型的通用约束类对象的通用类型规范通用类型的F#问题

相关搜索:

页面内容是否对你有帮助？

有帮助

没帮助

相关·内容

NO.73——《人工智能·一种现代方法》Agent学习笔记

每个Agent函数都可以由机器/程序组合呈现。False。受机器的运算能力和存储能力限制。一个Agent函数可能对应多个Agent程序。True。Agent程序与运行平台关联。

00

不用任何框架开发 Web 应用程序，可能吗？

过去流行的是 Angular，然后是 React，现在是 Vue.js……其他的像 Ember、Backbone 或 Knockout 什么的几乎都快消失了。一些标准，例如 Web Components，则很少被使用。似乎每年都会发布一些新框架，比如 Svelte、Aurelia，而且每个框架在服务器端都有对应的对象（开头那些框架对应的 NestJS、NextJS 或 Nuxt，Svelte 对应的 Sapper，等等）。非 JavaScript Web 框架（如 Django、Spring、Laravel、Rails 等）就更不用说了。甚至还有框架之上的框架（Quasar、SolidJS）、为框架生成组件代码的框架（Stencil、Mitosis），以及 NCDP（无代码开发平台，No-Code Development Platform）。

02

python爬虫学习（1）——初识爬虫

网络爬虫（Web Crawler），也称为网页蜘蛛（spider）或机器人（bot），是一种自动浏览互联网的程序。它的主要任务是从一个或多个起始网页开始，递归地访问网页，收集信息，并将其存储在本地数据库中，以供搜索引擎索引或进行其他类型的分析。

00

JMC | 人工智能在药物合成中的当前和未来作用(3)

人工智能和机器学习已经证明了其在预测化学性质和小分子合成设计中的潜在作用。数据驱动的合成路线设计是由MLPDS(Machine Learning for Pharmaceutical Discovery and Synthesis)联盟开发和评估的一部分，该联盟包括MIT和13个化学和制药公司成员。他们一起写了“Current and Future Roles of Artificial Intelligence in Medicinal Chemistry Synthesis”刊登于2020年4月JMC，分享了如何将预测模型整合到药物合成工作流程中，如何在MLPDS成员公司中使用预测模型以及该领域的前景。

06

global.json 概述

该global.json文件允许您定义.NET SDK版本，当您运行.NET CLI命令时使用。选择 .NET SDK 与指定项目目标运行时无关。.NET SDK 版本指示使用的 .NET CLI 版本。一般情况下，您希望使用最新版本的 SDK 工具，因此不需要global.json文件。在一些高级场景中，您可能希望控制 SDK 工具的版本，本文将解释如何做到这一点。有关改为指定运行时的更多信息，请参阅目标框架。 .NET SDK在当前工作目录（不一定与项目目录相同）或其父目录之一中查找global.json文件。 global.json 模式软件开发工具包类型： object 指定有关要选择的 .NET SDK 的信息。版本类型： string 要使用的 .NET SDK 的版本。这个领域：不支持通配符；也就是说，您必须指定完整的版本号。不支持版本范围。允许预发行类型： boolean 从以下版本可用：.NET Core 3.0 SDK。指示 SDK 解析器在选择要使用的 SDK 版本时是否应考虑预发布版本。如果未明确设置此值，则默认值取决于您是否从 Visual Studio 运行：如果您不在Visual Studio 中，则默认值为true. 如果您在 Visual Studio 中，它会使用请求的预发布状态。也就是说，如果您使用的是 Visual Studio 的预览版，或者您设置了使用 .NET SDK 的预览选项（在工具>选项>环境>预览功能下），则默认值为true。否则，默认值为false。前滚类型： string 从以下版本可用：.NET Core 3.0 SDK。选择 SDK 版本时使用的前滚策略，作为缺少特定 SDK 版本时的回退或作为使用更高版本的指令。一个版本必须与指定rollForward值，除非你将其设置为latestMajor。默认前滚行为由匹配规则决定。要了解可用的策略及其行为，请考虑以下格式的 SDK 版本定义x.y.znn： x 是主要版本。 y 是次要版本。 z 是特征带。 nn 是补丁版本。下表显示了rollForward键的可能值：表格1 价值行为 patch 使用指定的版本。如果未找到，则前滚到最新的补丁级别。如果找不到，则失败。此值是早期版本的 SDK 的旧行为。 feature 对指定的主要、次要和功能带使用最新的补丁级别。如果未找到，则前滚到同一大调/小调中的下一个更高的功能带，并使用该功能带的最新补丁级别。如果找不到，则失败。 minor 对指定的主要、次要和功能带使用最新的补丁级别。如果未找到，则前滚到同一主要/次要版本中的下一个更高的功能带，并使用该功能带的最新补丁级别。如果未找到，则前滚到同一大调内的下一个更高的小调和功能带，并使用该功能带的最新补丁级别。如果找不到，则失败。 major 对指定的主要、次要和功能带使用最新的补丁级别。如果未找到，则前滚到同一主要/次要版本中的下一个更高的功能带，并使用该功能带的最新补丁级别。如果未找到，则前滚到同一大调内的下一个更高的小调和功能带，并使用该功能带的最新补丁级别。如果未找到，则前滚到下一个更高的主要、次要和功能带，并使用该功能带的最新补丁级别。如果找不到，则失败。 latestPatch 使用最新安装的补丁级别，该补丁级别与请求的主要、次要和功能带与补丁级别相匹配，并且大于或等于指定的值。如果找不到，则失败。 latestFeature 使用与请求的主要和次要功能区和补丁程序级别大于或等于指定值相匹配的最高已安装功能区和补丁程序级别。如果找不到，则失败。 latestMinor 使用与请求的主版本相匹配的最高安装次版本、功能区域和补丁级别，并且次版本、功能区域和补丁级别大于或等于指定的值。如果找不到，则失败。 latestMajor 使用版本高于或等于指定值的最高安装 .NET SDK。如果找不到，则失败。 disable 不向前滚动。需要完全匹配。 msbuild-sdks 类型： object 让您可以在一个地方而不是在每个单独的项目中控制项目 SDK 版本。有关更多信息，请参阅如何解决项目 SDK。例子以下示例显示了如何不使用预发布版本： JSON 复制 { "sdk": { "allowPrerelease": false } } 以下示例显示如何使用安装的高于或等于指定版本的最高版本。显示的 JSON 不允许早于 2.2.200 的任何 SDK 版本，并允许 2.2.200 或任何更高版本，包括 3.0.xxx 和 3.1.xxx。 JSON 复制 { "sdk": { "version": "2.2.200", "rollForward": "lates

01

PSR-13 超媒体链接

在 HTML 和各种 API 格式的上下文中，超媒体链接已经变成 Web 越来越重要的一部分。然而遗憾的是，没有一种通用单一的超媒体格式，也没有一种通用的方式来表示链接间的格式。该规范旨在为 PHP 开发人员提供一种简单的、通用的方式来表示一个独立于所使用的序列化格式的超媒体链接。这反过来又允许系统将超媒体链接的响应序列化为一种或多种有线格式，而不依赖于决定这些链接应该是什么的过程。

02

如何逃离框架孤井？

前面我发过一篇文章，脱离了Spring询问大家能不能继续开发，结果文章下面的评论和回复都告诉我大家伙的基础打得很牢固，该咋写还是咋写。看得我在这内卷的时代瞬间躺平。

03

OushuDB 用户指南类型转换之概述

概述 SQL是强类型语言。也就是说，每个数据都与一个决定其行为和用法的数据类型相关联。OushuDB 有一个可扩展的数据类型系统，该系统比其它SQL实现更具通用性和灵活性。因此，OushuDB 中大多数类型转换是由通用规则来管理的，而不是由专门的试探法分析的，这种做法允许使用混合类型的表达式，即便是其中包含用户定义的类型也如此。 OushuDB 扫描/分析器只将词法元素分解成五个基本种类：整数、浮点数、字符串、标识符、关键字。大多数非数字类型首先表征为字符串，SQL 语言定义允许声明字符串的类型名，

01

Python网络爬虫---scrapy通用爬虫及反爬技巧

爬取大量(一般来说是无限)的网站而不是特定的一些网站。不会将整个网站都爬取完毕，因为这十分不实际(或者说是不可能)完成的。相反，其会限制爬取的时间及数量。

05

OushuDB 用户指南之类型转换

OushuDB 有一个可扩展的数据类型系统，该系统比其它SQL实现更具通用性和灵活性。因此，OushuDB 中大多数类型转换是由通用规则来管理的，而不是由专门的试探法分析的，这种做法允许使用混合类型的表达式，即便是其中包含用户定义的类型也如此。

01

深度学习-从感知器到LSTM（目的是处理序列问题）

感知器——基础的全连接网络——线性单元到线性模型——梯度下降——神经网络和反向传播算法——循环神经网络——LSTM——LSTM-CRF

03

用强化学习学习优化

自从去年我们发表论文“ 学习优化 ”以来，优化器学习领域受到越来越多的关注。在这篇文章中，我们介绍这一行的工作，分享我们对这个领域的机遇和挑战的看法。

08

详解DDD“洋葱架构”

领域驱动设计（Domain-driven design，DDD）是一种为复杂需求开发软件的方法，它将软件的实现与不断发展的核心业务概念模型紧密地结合在一起。

01

如何选择有效的防火墙策略来保护您的服务器

使用防火墙既可以用于制定智能策略决策，也可以用于学习语法。像iptables这样的防火墙能够通过解释管理员设置的规则来实施策略。但是，作为管理员，您需要知道哪些类型的规则对您的基础架构有意义。

02

数据分析：通俗易懂假设检验

大多数关于假设检验的教程都是从先验分布假设开始，列出一些定义和公式，然后直接应用它们来解决问题。然而，在本教程中，我们将从第一原则中学习。这将是一个示例驱动的教程，我们从一个基本示例开始，逐步了解假设检验的内容。

03

数据分析：通俗易懂的假设检验

大多数关于假设检验的教程都是从先验分布假设开始，列出一些定义和公式，然后直接应用它们来解决问题。然而，在本教程[1]中，我们将从第一原则中学习。这将是一个示例驱动的教程，我们从一个基本示例开始，逐步了解假设检验的内容。

02

在RPA项目中有哪些文档，如何使用这些文档

RPA项目也同样遵循同样的方式，不同的厂商和公司定义的文档类型也不太相同，多的可能十几种，少的也要几种，具体的遵循方式和使用标准取决于公司内部的使用章程。

01

【译】Service Worker存储的限制是多少？你的PWA能够存储多少内容？

Cache API是Service Worker实现离线访问的基础，因此需要开发者设计站点资源持久化存储的逻辑。

02

Kubernetes核心组件之kube-proxy实现原理

在Kubernetes网络的背后，有一个在幕后工作的组件。它将你的服务（Services）转化为一些可用的网络规则。这个组件被称为 Kube-Proxy。

01

本体入门（一）：本体构建 101

一个本体及其 classes 的实例集构成一个知识库。实际应用中，构建一个本体包括：

03

复杂性思维中文第二版五、细胞自动机

细胞自动机（CA）是一个世界的模型，带有非常简单的物理。 “细胞”的意思是世界被分成一个大口袋，称为细胞。 “自动机”是一台执行计算的机器 - 它可能是一台真机。，但更多时候，“机器”是数学抽象或计算机的模拟。

03

【Rust日报】内存安全方面看Rust和Zig是如何竞争的！

编程许多新的编程语言正在试图取代 C 编程语言，其中大多数都被贴上了“C 杀手”的标签。这一类别中最值得注意的是 Zig 和 Rust，我们最近讨论过它们。Zig 是一种快速、高性能的低级、编译、静态类型系统编程语言，旨在成为 C 的最终替代品。Zig 声称比 C 更快、性能更高。Zig 由 Andrew Kelley 设计，于 3 月份首次发布2016年。

06

详解“洋葱架构”

作者 | Ritesh Kapoor 译者 | Sambodhi 策划 | 闫园园领域驱动设计（Domain-driven design，DDD）是一种为复杂需求开发软件的方法，它将软件的实现与不断发展的核心业务概念模型紧密地结合在一起。领域是一个知识的范畴。它指的是我们的软件所要模拟的业务知识。领域驱动设计的中心是领域模型，它对一个领域的流程和规则有着深刻的理解。洋葱架构实现了这一概念，并极大地改善了代码的品质，降低了复杂性，并且支持不断发展的企业系统。为什么要用洋葱架构？领域

02

this怎么那么难呢？

今天是2019年12月17年，星期三。今天北京是个大晴天，我下楼遛弯的时候看到天灰常的蓝。2019年还有不到15天就结束了，各位宝宝年初的目标实现了几个呢？emmm，我还有一个目标没有实现，时间不多了，作为明年的目标吧，哈哈哈哈哈哈哈哈~

03

【干货】一篇文章读懂物联网具体架构，推荐收藏！

导读：本文将为你分析物联网的架构方法，全文分为两部分，第一部分从一个抽象的角度了解IoT的参考架构，将涵盖更具体与完整的架构中的各种定义，而第二篇文章将通过实际的用例应用这种架构，然后分析具体的架构与所选择的用例的实现。第一篇完整的架构中的各种定义我们正处在一个崭新的互联世界的入口，处于“物联网”(IoT)或者说是“第四次工业革命”浪潮之中的公司正在开发一种新型的网络，让我们在每日生活中所接触到的事物可以实现互通。IoT实现了“物”(Thing)的互联，通过信息交换的方式，为用户完成各种任务。各种新

06

[译]按功能（特性）分包

一种流行的方法是通过技术层面对项目进行分包。但是这种方法有一些缺点。相反，我们可以按功能分包并创建独立自治的程序包。结果是一个易于理解且不易出错的代码库。

02

8 条数据可视化配色规则

数据可视化的目标是传达来自数据分析工作流的关键结果。虽然图表需要美观，但可视化的首要目标不是“高颜值”。

03

源码翻译|MongoDB有哪些数据脱敏技术？

为什么需要知道掩盖技术？因为这是一种匿名化数据的方法，这样就可以使用包含敏感或个人信息的数据进行测试或开发。即使你负责的数据库具有完全的访问控制和安全性，你也可能需要多种数据脱敏技术来支持应用程序。例如，你可能需要动态脱敏数据以确保应用程序不会暴露不必要的敏感信息。或者，如果您需要对实际生产数据运行测试或开发，而实际生产数据包含个人或敏感信息，则可能需要脱敏真实数据。如果你需要将生产数据推到一个安全性较低的环境，你也需要进行数据脱敏技术，为了分发报告或者分析相应的数据，并且必须保留报告所需要的基础数据

02

AI的未来不是大模型，也不是端到端：Meta向我们证明了这一点

本周二，Meta 提出的人工智能 Cicero 成为了 AI 领域的热门新闻，通过和人玩在线版「外交」游戏，它锻炼了自己的技能成为高手，在玩过的不止一场游戏中排名前 10%。

02

[算法前沿]--013-为何AI无法解决一般智能问题？

目前的人工智能系统与人类的智力相去甚远。直接表现是：AI只在特定任务中表现优异，无法将其能力扩展到其他领域。目前用的AI算法都是可以用数据公式表示出来，并且在很大程度上能够解决此公式。哪些未被发现以及无法用可计算的数字方式来代表，仍然是无法触及的空白领域。在人工智能发展的历程中，科学家们经常发明新的方法来利用计算机巧妙的方式解决问题，前几十年的人工智能侧重符号系统。最流行的机器学习形式是监督学习，其中模型接受一组输入数据（例如湿度和温度）和预期结果（例如下雨概率）的训练。机器学习模型使用此信息来微调，形成从输入映射到输出的一组参数。即使遇到以前没有见过的数据输入时，训练有素的机器学习模型也可以非常准确地预测结果。并不需要去制定明确的规则。机器学习涉及问题的表述时，它的解决方法是将其设置为三组数字。一组数字表示系统接收的输入，一组数字表示系统生成的输出，第三组数字表示机器学习模型。机器学习另一个分支是深度学习，常常被比作人脑，其核心是深度神经网络。深度学习模型可以执行非常复杂的任务，如对图像进行分类或转录音频深度学习的威力在很大程度上取决于架构和表现力。大多数深度学习模型需要标记的数据，而且没有一种通用的神经网络架构可以用以解决所有可能的问题。在构建模型的过程中，机器学习研究员必须首先定义要解决的问题，然后“找”一个大型训练数据集，然后找出能够解决该问题的深度学习架构。训练期间从输入到输出都需要数据工程师来指定输入和输出，调整输入参数，神经网络层数和类型、学习效率、优化功能、损失功能和其他不可学习的方面。许多的神经网络的威力是源自其设计和数据叠加的结果，不是其自主的智能。只能说巧妙的网络结构和数据相结合才有好的模型。机器学习的其他分支也遵循相同的规则。例如，无人监督的学习不需要标记示例。但是，它仍然需要一个明确的目标，如网络安全中的异常检测。强化学习是机器学习的另一个流行分支，与人类和动物智力的某些方面非常相似。强化学习环境通常非常复杂，智能体可以执行的可能操作的数量非常大。因此，强化学习代理需要人类智力的大量帮助来设计正确的奖励、简化问题和选择正确的架构。总结：目前人工智能工作的方法，是在研究员已经想出了如何构建和简化问题的基础上开发的，以便现有的计算机和流程能够解决这些问题。要拥有真正的一般智能，计算机需要拥有能够定义和构建自己的问题的能力。大型神经网络并不能解决一般智能的根本问题。人工智能的缺陷往往是其创造者的缺陷，而不是计算决策的内在属性。只是你我都深陷其中不能自拔。

02

塔荐 | 学习理解代码，成为更优秀的程序员

导读：回看历史，你会发现，金融业是最难实现变革的。但不可避免的是，大银行和创业公司在金融业方面仍取得了巨大的突破，我认为这不是因为他们使用了什么特别的技术，而是因为它们内在的文化差异，多样化的结构刚度

09

《Science》杂志：机器学习究竟将如何影响人类未来的工作？

AI 科技评论按：人工智能、机器学习相关技术已经多次刷新了人们对于「计算机能做什么」的认知，那么紧接着的一个问题就是「计算机会不会替代人类的工作」。李开复就曾经多次在公开场合表示人工智能会取代许多人类

四个开源项目命名的意见

在开发一个新的开源项目时，您的重点是代码-发布了一个很棒的新想法，你可以和世界分享它。你会想要吸引新的贡献者，所以你的项目需要一个好名字。

02

SQL Server常见数据类型介绍

数据表是由多个列组成，创建表时必须明确每个列的数据类型，以下列举SQL Server常见数据类型的使用规则，方便查阅。整数类型 int 存储范围是-2,147,483,648到2,147,483,647之间的整数，主键列常设置此类型。（每个数值占用 4字节） smallint 存储范围是-32,768 到 32,767 之间的整数，用来存储限定在特定数值范围内的数据。（每个数值占用 2 字节） tinyint 存储范围是0到255 之间的整

03

领域驱动设计(DDD):DDD落地问题和一些解决方法

欢迎继续关注本系列文章，下面我们继续讲解下DDD在实战落地时候，会具体碰到哪些问题，以及解决的方式有哪些。

01

XAI——可解释的人工智能

机器学习的成功促进了人工智能应用的新潮流，这些应用为各个领域提供了广泛的好处。但是，许多AI系统无法向人类用户解释其自主决策和行动。对于某些AI应用程序，解释可能不是必需的，并且一些AI研究人员认为，对解释的强调是放错了位置，太难实现甚至可能是不必要的。然而，在国防、医药、金融、法律等许多关键应用，解释是必要的，便于用户理解，信任，并有效地管理这些新的人工智能伙伴。

01

使用虚幻引擎自动化工具实现自动化部署

Epic Games 的 Unreal Engine 4 是一个强大的工具，可以创建任何类型的游戏甚至应用程序，但实现的自动化和构建系统几乎没有任何好的文档可以参考。这篇文章将展示如何使用虚幻自动化工具 (UAT)来构建、Cook和打包游戏，并将简要的概述一些隐藏的工具。

01

安卓应用安全指南 4.6.2 处理文件规则书

如“4.6 处理文件”和“4.6.1.3 使用公共读/写文件”所述，无论要存储的信息的内容如何，原则上都应该将文件设置为私有。从 Android 安全角度来看，交换信息及其访问控制应该在 Android 系统中完成，如内容供应器和服务，并且如果存在不可能的因素，则应该考虑由文件访问权限作为替代方法。

01

Traefik和Nginx的详细对比

在这篇对比文章中探讨 Traefik 和 Nginx 的关键差异，帮助您为需求选择合适的反向代理服务器。

01

通透！！机器学习、深度学习、人工智能的区别与联系！！

没有接触过机器学习的同学，往往对机器学习、深度学习、甚至是人工智能有着模糊的概念。

01

【Science】CMU机器学习系主任：八个关键标准判别深度学习任务成功与否

来源：science 作者：张乾【新智元导读】AlphaGo战胜人类、机器人写作、人脸识别……越来越多的人工智能设备正在进入人们的生活，并从事流水化的工作。有人认为未来人类的工作将被机器学习所取代，人们面临失业的危险。Erik Brynjolfsson和Tom Mitchell从技术与经济学角度，来分析上述结论是否能站住脚。目前，机器学习在医疗、金融、安防等领域应用广泛，并替代了一些流程化低级劳动，因此有人认为未来人类的工作将被机器学习所取代，人们面临失业的危险。近日，《Science》发表了麻省理工

09

【建议收藏】通俗易懂图解网络面试知识-第一篇

关于网络的知识，我这里主要是从OSI分层，网络协议等相关的知识，大家一起来学习，觉得不错，记得点赞，转发，在看哦。

02

网络爬虫带您收集电商数据

网络爬虫是最常见和使用最广泛的数据收集方法。DIY网络爬虫确实需要一些编程知识，但整个过程比一开始看起来要简单得多。

02

Kali Linux 秘籍第五章漏洞评估

扫描和识别目标的漏洞通常被渗透测试者看做无聊的任务之一。但是，它也是最重要的任务之一。这也应该被当做为你的家庭作业。就像在学校那样，家庭作业和小测验的设计目的是让你熟练通过考试。

01

iptsbles系列一

iptables系列之基础原理 linux:网络防火墙 netfilter:frame 框架网络过滤器 iptables:数据报文过滤，NAT，mangle等规则生成的工具。网络

05

从拼多多事件看电商的促销模型

最近几天，电商圈出了一件大事情，拼多多再次吸引了大家的眼球。2019年1月20日，拼多多出现了数额巨大的羊毛Bug，起因在于一张无门槛的优惠券，券面价值100元，可以全场通用（特殊商品除外），有效期一年。如果仅仅从业务角度分析，定义这样的优惠券自身并没有任何问题。当然，也有人说像这样的无门槛券本身就不该用于花费充值、Q币充值等几乎等于现金业务的商品，这是从促销层面去考虑的问题。还有人提到风控问题，为何等到损失达200亿（事后拼多多说明这些优惠券涉及到千万）才发现问题？更有人质疑这是一次别出心裁的炒作。

03

六大机器视觉趋势，有没有你关注的内容？

机器视觉趋势经常被讨论，那么可能影响工业自动化中机器视觉的这些技术的选择和实施有哪些实用的信息？

01

一文读懂区块链与预言机的异同之处及其协同效应

区块链和预言机都是开发去中心化应用关键的网络基础架构，二者都应用了密码学、去中心化共识以及加密经济激励机制等安全方案。然而，区块链和预言机在网络基础架构、服务内容、节点构成以及总体目标上都有所不同。二者之间的差异相互结合可以产生协同效应，并打造出混合型智能合约，既保留了区块链本身的安全属性，又可以通过预言机扩展功能。

02

增强企业云安全的三个最佳实践

为确保安全团队和领导者在继续采用云计算时能够最好地保护他们的数据，本文介绍了三个可供遵循的最佳实践。

04

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭