继续我们的云原生技术走马观花的旅途，这一次我聊一下规则管理Open Policy Agent。相比较来说，这个概念及使用可能并不广范，大多数情况下并无必要使用这个东西，因为它增加了架构与部署的复杂度。
我们知道，OpenStack的认证 (authentication) 统一在 keystone 组件中完成，而鉴权 (authorization) 则由具体组件自己实现。
起初写完代码发现run完policy_evaluation后value表中的值不收敛，越来越大，直至inf。后来发现是new_value_table = np.copy(value_table)的错误，因为更新V(s)用的是+=，所以若不置零(new_value_table = np.zeros(env.nS))则新价值表都是基于旧表再加新值得到，则新旧两表永远不会一致，使得算法不收敛。
OPA（发音为 “oh-pa”）是一个全场景通用的轻量策略引擎（Policy Engine），OPA 提供了声明式表达的 Rego 语言来描述策略，并将策略的决策 offload 到 OPA，从而将策略的决策过程从策略的执行中解耦。OPA 可适用于多种场景，比如 Kubernetes、Terraform、Envoy 等等，简而言之，以前需要使用到 Policy 的场景理论上都可以用 OPA 来做一层抽象，如下所示：
两端地址static ip -----static ip 1．自动建立ipsec
CPUFreq子系统位于 drivers/cpufreq目录下,负责进行运行过程中CPU频率和电压的动态调整,即DvFS( Dynamic Voltage Frequency Scaling,动态电压频率调整)。运行时进行CPU电压和频率调整的原因是:CMOS电路中的功耗与电压的平方成正比、与频率成正比(P∝fV2)因此降低电压和频率可降低功耗。 CPUFreq的核心层位于drivers/cpufreq/cpufreq,c下,它为各个SoC的CPUFreq驱动的实现提供了一套统一的接口,并实现了一套notifier机制,可以在 CPUFreq的策略和频率改变的时候向其他模块发出通知。另外,在CPU运行频率发生变化的时候,内核的 loops perify常数也会发生相应变化。
(3)Customer end: Juniper SRX Firewall (policy based ×××)
发现原来的值被覆盖了，所以，如果这样修改的话，如果想保留原来的值，然后继续往这个数组中添加的话，那我们需要把原来的值也传递过来才行，我们试一下：
胡志波：华为SR与IGP高级协议专家。负责华为的SR与IGP协议规划和创新工作。目前主要从事SR/SRv6协议以及5G切片相关技术的研究。自2017年起积极参与IETF标准创新工作，主导和参与SRv6可靠性保护，SRv6 Yang, 5G 切片，IGP协议等相关标准。致力于通过SRv6协议创新支撑网络向5G，云化的演进。
在配置nfs服务器，设定selinux时，碰到了SELinux: Could not downgrade policy file的错误提示，下文是其解决方案。
该拓扑图分为四个部分最左边位总部Tiger HQ，中间的为ISP，右上角为分部Branch1，右下角为分部Branch2。总部和分部的边界设备用的是型号为USG 6000V的防火墙，都分别连接运营商的PE设备。总部内有vlan10和20，主机A和B属于vlan10,主机C和D属于vlan20。
在进入SOA之后，我们的代码从本地方法调用变成了跨机器的通信。任何一个新技术的引入都会为我们解决特定的问题，都会带来一些新的问题。比如网络故障、依赖服务崩溃、超时、服务器内存与CPU等其它问题。正是因为这些问题无法避免，所以我们在进行系统设计、特别是进行分布式系统设计的时候以“Design For Failure”（为失败而设计）为指导原则。把一些边缘场景以及服务之间的调用发生的异常和超时当成一定会发生的情况来预先进行处理。 Design For Failure 1. 一个依赖服务的故障不会严重破坏用户
在 更新整个文档 , 我们已经介绍过 更新一个文档的方法是检索并修改它，然后重新索引整个文档；然而，使用 update API 我们还可以部分更新文档，例如在某个请求时对计数器进行累加（比如博客的被访问次数）。
二层交换机指的是仅能够进行二层转发，不能进行三层转发的交换机。也就是说仅支持二层特性，不支持路由等三层特性的交换机。
http://blog.chinaunix.net/uid-20788636-id-1841334.html
如下图所示，局域网中用户通过SwitchA和SwitchB接入连接到Gateway访问Internet。当网络中出现过多的ARP报文时，会导致网关设备CPU负载加重，影响设备正常处理用户的其它业务。另一方面，网络中过多的ARP报文会占用大量的网络带宽，引起网络堵塞，从而影响整个网络通信的正常运行。
In RL, we build an agent that can make smart decisions. For instance, an agent that learns to play a video game. Or a trading agent that learns to maximize its benefits by making smart decisions on what stocks to buy and when to sell.
防火墙NAT Server配置 (CLI) 配置内部Web和FTP服务器 [USG] nat server wwwserver protocol tcp global 202.169.10.1 80 inside 192.168.20.2 8080 [USG] nat server ftpserver protocol tcp global 202.169.10.1 ftp inside 192.168.20.3 ftp 配置域间包过滤规则 [USG] security-policy [USG -policy-security] rule name p1 [USG -policy-security-rule-p1] source-zone untrust [USG -policy-security-rule-p1] destination-zone dmz [USG -policy-security-rule-p1] destination-address 192.168.20.2 32 [USG -policy-security-rule-p1] service http [USG -policy-security-rule-p1] action permit [USG -policy-security] rule name p2 [USG -policy-security-rule-p2] source-zone untrust 配置内部Web和FTP服务器（web）
EKS 管理员不仅需要登录管理控制台，也需要通过 eksctl 管理集群，还需要能够管理 EC2 和 CloudFormation 等资源，所以需要较高的权限。
Windows上使用Python给用户增加或删除安全策略 在使用Python在 Windows 平台上开发的时候, 有时候我们需要动态增加或删除用户的某些访问策略, 此时我们可以通过LsaAddAccountRights 和LsaRemoveAccountRights API来实现。 比如，我们要给用户分配SE_SERVICE_LOGON_NAME安全策略 try: user = 'admin' policy_handle = win32security.LsaOpenPolicy(None
H3C-×××的配置 拓扑图 配置IP地址 <R1>system-view [R1]interface e0/1 [R1-Ethernet0/1]ip address 192.168.10
动态规划（DP）是指可以用于在给定完整的环境模型作为马尔可夫决策过程（MDP）的情况下计算最优策略的算法集合。DP的核心思想就是使用value function作为依据，指导policies的搜索过程。上一次我们讨论到，一旦找到满足Bellman最优方程的最优值函数v*或q* 我们就可以获得最优策略，而DP算法做的事情就是把这些bellman functions转变成优化value functions近似值的更新规则。
如上图所示，我们要在R2上部署RIP到OSPF的重发布，经过前面的学习，大家已经能够很轻松地给出配置，在执行重发布的命令中，可以关联cost关键字来指定路由注入ospf之后的cost。但是这是针对所有被注入的路由的。另外import-route rip命令会将R2路由表中的RIP路由全都注入OSPF。
在Tungsten Fabric中，每个虚拟网络都不过是vRouter上的一个VRF。这使得vRouter在经典的L3VPN场景中看起来像是一个PE节点。
作者：whyreal 链接：https://www.jianshu.com/p/97db5cd55d61 来源：简书
摘要：本文介绍新一代Segment Routing流量工程（SR-TE）体系 - SR Policy。SR Policy是全新设计的一套SR-TE体系架构，完全不同于传统的基于隧道接口的实现方式。基于SR Policy之上的一系列创新，例如按需下一跳（ODN）、自动引流、灵活算法（Flex-Algo）、原生算法等，极大地拓展了SR-TE的适用范围、简化了部署、优化了性能。基于SR Policy的SR-TE已得到业界的广泛接受，将在5G、多云、物联网中得到广泛的应用。
每台设备都创建了Loopback0，地址为10.123.x.x/32（x为设备号）
本文为InfoQ中文站特供稿件，首发地址为：http://www.infoq.com/cn/articles/aws-iam-dive-in。 访问控制，换句话说，谁 能在 什么 情况下访问 哪些 资源或者操作，是绝大部分应用程序需要仔细斟酌的问题。作为一个志存高远的云服务提供者，AWS自然也在访问控制上下了很大的力气，一步步完善，才有了今日的 IAM：Identity and Access Management。如果你要想能够游刃有余地使用AWS的各种服务，在安全上的纰漏尽可能地少，那么，首先需要先深入了
程磊，某手机大厂系统开发工程师，阅码场荣誉总编辑，最大的爱好是钻研Linux内核基本原理。
1.启动redis 进入到redis解压目录 命令行运行redis-server.exe redis.windows.conf image.png image.png 2.python链接redis，根据具体需要的配置进入 ConnectionPool 里面查看并配置 image.png # redis 连接池 POOL = redis.ConnectionPool(host='127.0.0.1', port=6379,
https://www.cyberciti.biz/howto/how-to-skip-chatgpt-from-wireguard-or-openvpn-on-linux/
2 【总部IPSEC配置回顾】 IPSEC VPN部署
This guide will deploy pods in a Kubernetes namespace. Let’s create the Namespace object for this guide.
以前写过总部与两个分支机构、三台华为防火墙配置ipsec，都是同一个品牌，相对来说配置比较简单。
环境：Oracle 11.2.0.4 我这里测试A用户为JINGYU，要审计的表为B用户SCOTT下的EMP表。通过FGA来实现。
选择 Selection：从根节点 R 开始，递归选择最优的子节点（后面会解释）直到达到叶子节点 L。 扩展 Expansion：如果 L 不是一个终止节点（也就是，不会导致博弈游戏终止）那么就创建一个或者更多的字子节点，选择其中一个 C。 模拟 Simulation：从 C 开始运行一个模拟的输出，直到博弈游戏结束。 反向传播 Backpropagation：用模拟的结果输出更新当前行动序列。
TiDB 6.0 版本正式提供了基于 SQL 接口的数据放置框架（Placement Rules in SQL）， 特性用于通过 SQL 接口配置数据在 TiKV 集群中的放置位置。通过该功能，用户可以将表和分区指定部署至不同的地域、机房、机柜、主机。适用场景包括低成本优化数据高可用策略、保证本地的数据副本可用于本地 Stale Read 读取、遵守数据本地要求等。它支持针对任意数据提供副本数、角色类型、放置位置等维度的灵活调度管理能力，这使得在多业务共享集群、跨 AZ 部署等场景下，TiDB 得以提供更灵活的数据管理能力，满足多样的业务诉求。
Policy gradient 定理作为现代深度强化学习的基石，同时也是actor-critic的基础，重要性不言而喻。但是它的推导和理解不是那么浅显，不同的资料中又有着众多形式，不禁令人困惑。本篇文章MyEncyclopedia试图总结众多资料背后的一些相通的地方，并写下自己的一些学习理解心得。
中 , 实现了 获取线程调度策略 , 获取指定调度策略的最大和最小优先级 , 获取线程优先级 , 设置线程调度策略 等功能 ;
在Linux中，线程是由进程来实现，线程就是轻量级进程（ lightweight process ），因此在Linux中，线程的调度是按照进程的调度方式来进行调度的，也就是说线程是调度单元。Linux这样实现的线程的好处的之一是：线程调度直接使用进程调度就可以了，没必要再搞一个进程内的线程调度器。在Linux中，调度器是基于线程的调度策略（scheduling policy）和静态调度优先级（static scheduling priority）来决定那个线程来运行。
RMAN保留策略关乎数据的完整性，因此事关重大，由用户定义的、基于用户数据恢复所能承受的容忍度来设置。也就是说根据恢复的需要，用户需要保留几天的数据，或者说用户需要备份的保留几个副本，或者不需要设定保留策略。在生产环境中多数使用的是基于恢复窗口的保留策略，因此需要重点关注与理解其用法。最本文主要描述了RMAN下的三种保留策略方式。
本文介绍了梯度策略的相关知识，包括策略梯度的定义、策略梯度与价值函数的关系、策略梯度的算法以及策略梯度的应用场景。文章还介绍了蒙特卡罗策略梯度和Actor-Critic算法，并解释了策略梯度在强化学习中的重要性。
Regex与Like的关系 Mysql中我们经常会用到正则表达式就是Like filed like '%?%' 。但是有时对于一些复杂场景下的正则过滤，单单一个like就显得有些力不从心了 Regex
https://github.com/tigerneil/deep-reinforcement-learning-family
经典教材Reinforcement Learning: An Introduction 第二版由强化领域权威Richard S. Sutton 和 Andrew G. Barto 完成编写，内容深入浅出，非常适合初学者。本篇详细讲解第四章动态规划算法，我们会通过Grid World示例来结合强化学习核心概念，用python代码实现在OpenAI Gym的模拟环境中第四章基于动态规划的算法：策略评价（Policy Evaluation）、策略提升（Policy Improvment）、策略迭代（Policy Iteration）、值迭代（Value Iteration）和异步迭代方法（Asynchronous DP）。
上一篇讲了搭建一个身份认证系统，可以看到借助dex搭建一个安全可靠的身份认证系统并不是太难。本篇再讲一下用casbin完成验证授权。
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