设置互信信息 首先添加rac2节点 依次点击 SSH Connectivity ,填写 oracle 密码，最后点击setup，安装程序会自动建立两节点互信 如之前建立过互信需勾选 reuse private and publick key选项
解压 p13390677_112040_Linux-x86-64_3of7.zip 文件提取grid安装文件
公钥认证的基本思想 对信息的加密和解密采用不同的key，这对key分别称作private key（私钥）和public key（公钥），其中，public key存放在欲登录的服务器上，而private key为特定的客户机所持有。当客户机向服务器发出建立安全连接的请求时，首先发送自己的public key，如果这个public key是被服务器所允许的，服务器就发送一个经过public key加密的随机数据给客户机，这个数据只能通过private key解密，客户机将解密后的信息发还给服务器，服务器验证正
一般使用scp远程拷贝操作时，需要输入目标服务器的用户名和密码，这个时候可以做linux服务器之间ssh互信配置， 这样在多个linux服务器之间做操作时就可以免密登陆。
需求：四台Linux主机,IP地址为192.168.10.10/11/12/13,配置登录用户的互信 1.各节点ssh-keygen生成RSA密钥和公钥
阿里云95块钱买的ECS要到期了，续费的话需要1000多。想了想服务器上也没啥重要的东西，于是趁着腾讯云折扣，花了288买了个三年的CVM。CVM就是一个云虚拟机，这里就暂且叫它服务器。
在MySQL搭建MHA高可用架构的时候，需要打通master、slave、以及mha manager之间的ssh互信，通常情况下，运维人员需要手动打通ssh互信，在自动化构建的过程中很不方便。如果可以使用自动化的脚本打通服务器之间的ssh互信，对自动化运维会有很大的帮助。
只需要在管理机上安装，推荐使用 yum install ansible。 被管理机上需要有python环境。
最近是沉迷于TiDB，无法自拔，从TiDB集群部署到集群压测、高可用测试、再到参数调优，最后到线上业务从MySQL迁移到TiDB，整个过程下来，感觉整个学习成本还是比较高，不管是TiDB还是分布式数据库，要学习的内容还是非常的多；本文主要分享生产环境部署TiDB v5.0.3版本集群过程，供大家参考学习；
之前在《记录一则Linux SSH的互信配置过程》、《Vertica 7.1安装最佳实践（RHEL6.4）》中，都分别提到了配置ssh互信的方法，本文在此基础上进一步整理配置ssh互信的方法，目的是将步骤尽可能的简化，从而更加适合在较大规模的集群中对ssh互信进行快速配置。
环境：HP-UX 11.31 + GI 11.2.0.4 + Oracle 11.2.0.4 背景：本文只对HP-UX平台安装11g RAC环境过程中，针对一些跟Linux平台有差异的地方进行简单记录备忘。 关于安装部署11g RAC的完整过程可参考：http://www.cnblogs.com/jyzhao/p/4679203.html
之前写了一篇介绍 Ansible 的文章 ，今天回顾看来写的有些匆忙，一些具体的操作步骤都没有讲明白，不利于读者复现学习。最近又申请了一个几百台机器的环境，正好借此机会把如何在离线环境中使用 Ansible 详细记录一下。
TSINGSEE青犀视频的各个平台都能支持前端设备通过WiFi、4G、网线的方式接入网络，其中，WiFi传输对网络范围及网络稳定性要求较高，因此在场景应用中，较为常见的还是网线和4G传输。
lsof -i:[port] netstat -anp |grep [port]
前言 上篇文章我们介绍了使用pacemkaer+corosync实现简单的nginx高可用， 这篇文章我们介绍如何使用pacemaker+corosync实现MySQL高可用， 并且此次我们手动编辑配
瓦利[1]是一款开源的 DevOps 代码自动部署工具，目前官方有两个新旧版本，分别是基于 PHP2 和 Python。
国标GB视频平台/视频云存储/安防监控EasyCVR视频汇聚平台基于云边端智能协同，支持海量视频的轻量化接入与汇聚、转码与处理、全网智能分发、视频集中存储等。在视频监控播放上，TSINGSEE青犀视频安防监控汇聚平台可支持1、4、9、16个画面窗口播放，可同时播放多路视频流，也能支持视频定时轮播。为了便于用户二次开发、调用与集成，我们也提供了丰富的API接口供用户使用。
在CentOS 7系统中，服务器之间实现互信一般使用SSH协议。SSH协议（Secure Shell）是一种网络协议，用于在不安全的网络中提供安全的加密通信和身份验证。通过SSH协议，可以在本地主机上执行命令，然后将结果传输回远程主机。
需求：由于工作需要，我自己的工作站上搭建有很多套实验环境，而在某种特定场景下，我需要通过默认连接的终端能随时跳转切换到其他环境下临时测试使用，因为只有我自己用，无需引入复杂的跳转机系统，也不需要审计。 环境：均为Linux服务器 实现：我想通过最简单的一些运维知识，搭建一套最简易的跳转程序，提升自己的工作效率。
波哥想了一下确实双向互信这个场景是存在的，也是普遍的。那么就顺手优化了一下这个脚本。
在N多年前，搭建Oracle RAC环境的时候，其中有一项非常艰巨的任务就是配置节点服务器的互信关系，每次到了这个部分的时候就有点晕，因为文件需要在两个节点间拷过来，拷过去。 每次到了这个部分，就需要打开我的攻略笔记，然后严格按照上面的步骤来完成。到了OCM考试的时候，当时Oracle是提供了一个建立互信关系的脚本，直 接运行即可。搭建的过程省事不少。到了11g的RAC搭建中，在检查项中有一个就是建立互信关系，只需要在界面上点击即可完成。可见互信关系的建立过程是 越来越简化了。 当然回到工作环境中
原创作品转载请注明出处https://github.com/mengning/linuxkernel/
生活中、工作中，有时候总需要随机生成一些字符串，如果只是一两条还好，多了就不容易搞…… 对于开发人员可能没什么问题，但对于不是程序员的我们应该怎么做呢？ 答案很简单，一个Shell脚本就能实现
本次分享主要关注异构图（或者叫异构网络）在数据挖掘中的应用，特别是异构图交互模型在推荐系统中的应用。通过分析前期工作的两类思路，一是基于基于图中邻居的信息，另一个是基于元路径的信息；重点探讨了交互信息在两种思路中缺失。进一步探讨了近来工作的尝试。最终介绍了NIRec，一种高效的基于邻居的异构图交互模型。
现代推荐系统从历史交互中学习用户表征，这就存在着用户特征变化带来的问题，比如收入的增加。历史交互会将过时的信息注入到与最新的用户特征相冲突的表示中，从而导致不恰当的推荐。在这项工作中，作者考虑了在用户特征发生变化的Out-Of-Distribution (OOD) 环境中的推荐问题，并为表征学习设定了额外的两个目标：强大的OOD泛化能力以及快速的OOD适应能力。OOD场景的推荐问题如图所示：
支持多台主机进行互信，创建一个 sshhostList.cfg 文件，将需要配置互信的主机IP写入：
使用图模型解决问题时，面对实际环境中来源多样、形式复杂的数据，怎样将多种信息进行合理融合是一个值得关注的问题。本文将介绍两篇发表于KDD 2020的与图模型信息融合相关的工作。
TLDR: 在生成式自监督学习方法成功的启发下，本文提出了一种自动化的自监督数据增强方法，结合掩码自编码器方法，用于增强基于图神经网络的协同过滤方法。
在构建安全的网络通信环境时，SSL/TLS证书是不可或缺的一环。它们为服务器和客户端之间的通信提供了加密保障。在实践中，我们可以选择使用自签名证书，而这些自签名证书又分为带CA（证书颁发机构）和不带CA两种。本文将详细解释这两种自签名证书的区别，并为您提供选择自签名证书时的参考依据。
TLDR: 本文针对现有自监督和图神经网络结合的模型局限性，提出了一种能够根据下游任务进行自适应监督信号增强的模型GFormer，同时引入了任务相关性等模块的设计，提升了模型的表达能力和适应性表现。
本文介绍两篇因果推理相关的图神经网络研究工作。 一、OOD推荐系统下的因果表征学习 本文介绍了什么是推荐系统中的Out-of-Distribution(OOD)问题，并从因果的角度提出了一种解决OOD问题的表示学习方式。 文章链接：https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3485447.3512251 1 简介 现代推荐系统的用户表征都是从其历史交互中学习出来的，这就存在着用户表征变化带来的问题，历史交互会将过时的信息注入到与最新的用户特征相冲突的表示中，从而导致不恰当的推荐
最近IDC上架了一批hadoop大数据业务服务器，由于集群环境需要在这些服务器之间实现ssh无密码登录的相互信任关系。具体的实现思路：在其中的任一台服务器上通过"ssh-keygen -t rsa"产生公私钥文件，然后将公钥文件拷贝成authorized_keys文件，最后将它的.ssh目录下的文件全部批量拷贝到其他服务器的/root/.ssh目录（即当前用户家目录的.ssh）下即可。这批hadoop服务器的ssh端口默认都是22，密码默认都是kevin123456，ip列表如下: 192.168.10.2
前言：本文中所引用的文档均为Redhat 技术专家杨金锋所提供。此方案，大卫也多次请教红帽技术专家陈镇。 密码管理系统的必要性 在大多数客户数据中心内部，密码管理都是一个很令人头疼的问题。为什么呢？ 第一，数据中心中设备：Linux、AIX、Windows、数据库等的密码复杂度要符合要求，避免轻易被破解。 第二，数据中心设备的密码，需要定期修改，以保证安全性。 针对这种情况，我们当然可以定期手工修改数据中心设备的密码，但这带来三个问题： 手工修改工作量太大。想象一下，给几百个系统修改root密码的感觉？
HanLP中的词语提取是基于互信息与信息熵。想要计算互信息与信息熵有限要做的是 文本分词进行共性分析。在作者的原文中，有几个问题，为了便于说明，这里首先给出短语提取的原理。在文末在给出pyhanlp的调用代码。
oracleAllSilent_$(date +"20%y%m%d%H%M%S").log
本文讲解LINUX下用户/用户组，文件属性及修改，SUDO免密登录，SSH互信免密登录，VIM，history等命令操作实践。
Cloudera Replication Manager（以下简称为 RM,旧版本的CM中简称为BDR）为数据迁移提供了一个集成式的易用管理解决方案，通过界面化的方式可以非常便捷的定义不同集群之间的数据复制操作 ，本文主要介绍如何配置及使用RM进行HDFS和Hive 复制
公有云devops解决方案中持续发布是一个重要子系统。目前cvm网络类型主要为vpc和基础网络，由于vpc网络隔离的特性，导致无法通过云端持续发布系统进行项目发布部署。本文提供一种基于ansible的解决方案。
【编者按】：随着互联网技术的迅速发展与普及，如何对浩如烟海的数据进行分类、组织和管理，已经成为一个具有重要用途的研究课题。而在这些数据中，文本数据又是数量最大的一类。以统计理论为基础，利用机器学习算法对已知的训练数据做统计分析从而获得规律，再运用规律对未知数据做预测分析，已成为文本分类领域的主流。InfoQ联合“达观数据“共同策划了《文本数据的机器学习自动分类方法》系列文章，为您详细阐述机器学习文本分类的基本方法与处理流程。 本文为第一部分，着重介绍文本预处理以及特征抽取的方法。第二部分将会着重介绍特征向量
在网络物理增材制造系统中，侧信道攻击已被用于重建正在生产的 3D 对象的 G/M 代码（这是给制造系统的指令）。在产品大规模制造并投放市场之前的原型设计阶段，这种方法通过最意想不到的方式从组织窃取知识产权是有效的。然而，由于缺乏足够的侧信道信息泄漏，攻击者可能无法完全重建 G/M 码。在本文中提出了一种放大信息泄漏的新方法，通过暗中改变编译器来提高 G/M 代码恢复的机会。通过使用该编译器，攻击者可以轻松控制各种参数以放大 3D 打印机的信息泄漏，同时生产所需的对象并对真实用户隐藏。这种类型的攻击可能由有权访问工具链并寻求高度隐身的强大攻击者实施。本研究已经实现了此编译器，并证明与之前的攻击相比，它从四个侧信道（声学、功率、振动和电磁）恢复 G/M 代码的成功率提高了39%。
MIC 即：Maximal Information Coefficient 最大互信息系数。 使用MIC来衡量两个基因之间的关联程度，线性或非线性关系，相较于Mutual Information（MI）互信息而言有更高的准确度。MIC是一种优秀的数据关联性的计算方式。本篇文章将会详细介绍MIC的算法原理，优缺点以及Python的具体实现方式，并给出一个可视化方案。
您或许听说过区块链。但如今网络上的很多内容，如果不结合一些参考资料的话就会难以理解。然后，我就在想“如果有人向我问起区块链，我是否能够跟他讲述清楚？”。如果您也遇到同样的问题，那么这篇文章适合您。 问题 任何技术只有在解决了某个业务问题时才有用，区块链也不例外。区块链可以解决多个问题。 📷 信任 当两方履行一份协议时，有一些方面需要灵活处理。但是，只有相互信任，交易才能高效执行。如果您同意以某个价格从我这里购买 X 个小部件，而且我们已建立信任，则交易会顺利进行。如果缺乏信任，交易通常会变得很复杂，而严重时
按照集团运维信息安全制度, 需要每个一段时间对线上服务器密码进行一次变更，通过shell脚本部署比较繁琐，所以决定采用ansible脚本对远程主机root密码进行批量重置，该脚本已经在稳定运行在正式环境下。具体方法如下:
在推荐系统中，冷启动或长尾是一个常见的问题，模型在数据量较少的user或item上的预测效果很差。造成冷启动样本预测效果不好的重要原因之一是，冷启动样本积累的数据比较少，不足以通过训练得到一个好的embedding（通过user或item的id，映射到一个可学习的向量），进而导致模型在这部分样本上效果较差。我曾经在长尾预测效果不好怎么办？试试这两种思路中介绍过长尾问题的2种解法。
本文由CDA数据分析研究院翻译，译者：王晨光，转载必须获得本站、原作者、译者的同意，拒绝任何不表明译者及来源的转载！ 西班牙电信公司商业智能与大数据项目组组长理查德·本杰明表示，欧洲很有可能在大数据分析领域领跑全球。但是，他在马德里举办的“数字世界中的互信”大会上也说道：“只有实现完全透明，我们才有可能持续使用用户数据。” 理查德认为，唯有实现公开透明欧洲才能把握机遇，因为只有如此，企业才能确保客户对企业搜集和使用他们数据的方式满意。 然而，在他看来，这依旧是个挑战，因为目前尚无企业能达到基本的透明度要求。
【导读】传统的社区的问答(CQA)仅对问题和答案的内容进行编码，为问题准确地匹配高质量的回答。这篇文章提出使用社区中用户的交互信息进行嵌入，借助了异构社交网络中大量的社交信息来缓解了CQA任务的稀疏性问题，辅助解决CQA任务。提出的框架协同地利用问题、回答和回答者之间的交互关系来学习回答的相对质量。另外，使用深度随机游走框架来充分利用异构社交网络中的信息，来提升问答匹配的效果。在大规模真实CQA数据上的实验表明，借助异构社交信息，提出的算法超过了当前最好的CQA算法。 【AAAI2016 论文】Commun
前言 基于Keepalived实现LVS双主高可用集群。什么是Keepalived呢，keepalived观其名可知，保持存活，在网络里面就是保持在线了， 也就是所谓的高可用或热备，用来防止单点故障的发生。本文将详细讲述Keepalived工作原理及高可用解决方案的实现。 相关介绍 Keepalived简介 Keepalived采用VRRP(virtual router redundancy protocol，虚拟路由冗余协议)热备份协议，以软件的方式实现linux服务器的多机热备功能。VRRP是针对路由器
EFuzz是一款功能强大的模糊测试工具，该工具支持基于程序运行环境来执行模糊测试，广大安全研究人员可以使用该工具对几乎任何程序组件执行安全模糊测试。
但开源组织究竟如何运作？在其中工作又如何建立信任和话语权？之前还没有人能完整分享。
一、课题背景概述 文本挖掘是一门交叉性学科,涉及数据挖掘、机器学习、模式识别、人工智能、统计学、计算机语言学、计算机网络技术、信息学等多个领域。文本挖掘就是从大量的文档中发现隐含知识和模式的一种方法和工具,它从数据挖掘发展而来,但与传统的数据挖掘又有许多不同。文本挖掘的对象是海量、异构、分布的文档(web);文档内容是人类所使用的自然语言,缺乏计算机可理解的语义。传统数据挖掘所处理的数据是结构化的,而文档(web)都是半结构或无结构的。所以,文本挖掘面临的首要问题是如何在计算机中合理地表示文本,使之既要包含
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
实时音视频
即时通信 IM
