本文是对GRU的精简介绍，对于初学者可以看详细介绍：https://zh.d2l.ai/chapter_recurrent-modern/gru.html
整篇文章主要讲的是“遇到了一个什么样的Bug以及怎么定位找到它并解决的”，涉及到的知识点比较简单。
oracle 1、创建一个序列，然后在需要自增的字段里使用它 drop sequence seq_stu create sequence seq_stu start with 22 Increment by 1 maxvalue 999 nocache nocycle; --这是最详细的一种序列的创建，指定了序列从22开始，到999结束，每次使用后都自增1 create sequence seq_stu --这是最简单的一种序列的创建方式，指定了序列从1开始，每次使用后都自增1 drop sequen
至于为什么叫雪花算法，是因为科学家通过研究认为自然界中不存在两片完全相同的雪花，所以这种算法用雪花来命名也是强调它生成的编号不会重复吧
Problem Description Given a sequence a[1],a[2],a[3]……a[n], your job is to calculate the max sum of a sub-sequence. For example, given (6,-1,5,4,-7), the max sum in this sequence is 6 + (-1) + 5 + 4 = 14.
The count-and-say sequence is the sequence of integers with the first five terms as following: 1. 1 2. 11 3. 21 4. 1211 5. 111221 1 is read off as "one 1" or 11. 11 is read off as "two 1s" or 21. 21 is read off as "one 2, then one 1" or 1211. Giv
//TCP 三次握手， 由200.100.1.2 ftp-client发送TCP 动态端口50518到目的200.100.1.1 ftp-server静态端口21，请求建立连接，序列号为0，windows窗口大小8192，长度为0，最大段尺寸1460
话说上次分享了《关于大数据那些事》有朋友私信跟我聊了一下ID增加的事情，他不是很明白为什么不自增或GUID，因为这样就十分简单并且可取，而采用所谓的雪花ID，好像很复杂。。我在这里分享一下吧，
序列是oracle提供的用于生成一系列数字的数据库对象，序列会自动生成顺序递增的序列号，可用于提供唯一的自动递增主键。序列和视图一样，并不占用实际的存储空间，只是在数据字典中保存他的定义信息。
Given an unsorted array of integers, find the length of the longest consecutive elements sequence.
在数据库设计中，序列（sequence）通常指的是一个可以生成一系列唯一且递增（或递减）的整数的机制，主要用于为主键或任何需要唯一标识符的字段提供值。尽管MySQL本身没有像Oracle那样的序列对象，但它提供了多种方法来实现类似的功能，包括自动递增（AUTO_INCREMENT）、触发器和用户变量等。本文将深入探讨MySQL中的序列生成策略，包括自动递增字段的使用、基于触发器的序列生成，以及使用存储过程和函数的高级序列管理技术，通过具体案例来展示每种方法的实现细节和适用场景。
题目 A sequence of number is called arithmetic if it consists of at least three elements and if the difference between any two consecutive elements is the same. For example, these are arithmetic sequence: 1, 3, 5, 7, 9 7, 7, 7, 7 3, -1, -5, -9 The foll
Event ID 137 ：卷 C: 上默认的事务资源管理器遇到不可重试的错误并且无法启动。该数据含有错误代码。
TCP建立连接需要三次握手，分手需要四次握手，平时在网上看到很多次，但是还没有很理解。为什么分手要多一次？可能是刚开始追求女生的时候比较容易，到分手的时候就比较麻烦了吧。。。了解某个东西要从它的基础开始，我们先看看TCP的报文是怎么回事。
关于发号器的使用，其实有一个大背景，那就是关于主键的一些设计问题，在MySQL中如果一张表没有主键，实际的数据处理就有点麻烦了。
这些字段是所有TCP特性的基石，很难在这里把每一个字段使用的场景说清楚，下面只是对部分字段做一些说明
我们有一段数字序列，我们训练一个神经网络，使得该模型能通过任意连在一起的两个数，判断出第三个数
Lab Three 对应的PDF: Lab Checkpoint 3: the TCP sender
选自Medium 作者：Simeon Kostadinov 机器之心编译 参与：蒋思源 LSTM 通过门控机制使循环神经网络不仅能记忆过去的信息，同时还能选择性地忘记一些不重要的信息而对长期语境等关系进行建模，而 GRU 基于这样的想法在保留长期序列信息下减少梯度消失问题。本文介绍了 GRU 门控机制的运算过程，更详细的内容请查看原论文。 在本文中，我们将讨论相当简单且可理解的神经网络模型：门控循环单元（GRU）。根据 Cho, et al. 在 2014 年的介绍，GRU 旨在解决标准 RNN 中出现的
在Blackhat2018，来自Secarma的安全研究员Sam Thomas讲述了一种攻击PHP应用的新方式，利用这种方法可以在不使用unserialize()函数的情况下触发PHP反序列化漏洞。
11:53:56.748105 IP 40.100.29.194.https > 10.79.98.55.62947: Flags P., seq 5758:5814, ack 6948, win 2052, length 56
雪花算法（Snowflake Algorithm）是一种用于生成分布式系统中唯一ID的算法。起初由Twitter设计，用于解决分布式系统中唯一ID的需求。这一算法的目标是生成全局唯一、有序的64位整数ID，以确保数据不冲突、不重复。
在TCP层，有个FLAGS字段，这个字段有以下几个标识：SYN, FIN, ACK, PSH, RST, URG. 其中，对于我们日常的分析有用的就是前面的五个字段。 含义： SYN 表示建立连接， FIN 表示关闭连接， ACK 表示响应， PSH 表示有 DATA数据传输， RST 表示连接重置。 其中，ACK是可能与SYN，FIN等同时使用的，比如SYN和ACK可能同时为1，它表示的就是建立连接之后的响应， 如果只是单个的一个SYN，它表示的只是建立连接。 TCP的几次握手就是通过这样的ACK表现出来
TCP是属于网络分层中的运输层(有的书也翻译为传输层)，因为OSI分为7层，感觉太麻烦了，所以分为四层就好了，简单。 分层以及每层的协议，TCP是属于运输层(有的书也翻译为传输层)，如下两张图：
对于常用的算法生成的根据当前日期等生成的IP，在分布式环境下都有可能出现重复的状况。
在TCP层，有个FLAGS字段，这个字段有以下几个标识：SYN, FIN, ACK, PSH, RST, URG.
Disconnected from Oracle Database 11g Enterprise Edition Release 11.2.0.3.0 - 64bit Production
外键是一个常见的保证数据库内容完整性的一种方式。当然现在出于性能考虑，在互联网企业中比较少甚至禁止使用外键。在DBRider中，提供了以下的与外键相关的功能 1）@DataSet注解中的disableConstraints属性 这个属性如果为true,则可以暂时去除外键约束，以便于数据导入操作。
其中：密钥类别（2位）可以用来表示该激活码用来激活哪些设备或者哪些平台(如01表示某个平台，02表示某个app)，时长（1位）用来表示该激活码的有效时长（如0表示永久、1表示7天、2表示30天等） 注意：前7位数加密后为11位，表示该激活码可以生成的个数；后4位数为随机数 × 11转32进制和混淆策略是为了激活码的加密性，用来校验该激活码是否有效
雪花算法这一在分布式架构中很常见的玩意，但一般也不需要怎么去深入了解，一方面一般个人项目用不到分布式之类的大型架构，另一方面，就算要用到，市面上很多ID生成器也帮我们完成了这项工作。不过出于学习，本文也简单来介绍一下它的实现和原理。
实现16宫格滑动拼图,实现3个按钮(重置用户操作,重新开始游戏,解密游戏),后续难度,额外添加重置一次的按钮,解密算法的植入,数字改变为图片植入
原文链接：https://robertheaton.com/2020/04/27/how-does-a-tcp-reset-attack-work/
雪花算法（Snowflake）是一种分布式唯一 ID 生成算法，能够生成唯一的、有序的、高可用的 ID，常用于分布式系统中作为全局唯一标识符（GUID）。雪花算法生成的 ID 是一个 64 位的整数，其中高位是时间戳，中间位是机器 ID，低位是序列号。
UUID是通用唯一识别码 (Universally Unique Identifier)，在其他语言中也叫GUID，可以生成一个长度32位的全局唯一识别码。
snowflake(雪花算法)是一个开源的分布式ID生成算法，结果是一个long型的ID。snowflake算法将64bit划分为多段，分开来标识机器、时间等信息，具体组成结构如下图所示：
一般我们会认为，要确认互联网上的任意两台主机设备是否建立TCP连接通讯，其实并不容易——攻击者如果不在双方的通讯路径中，就更是如此了。另外如果攻击者并不在通讯路径中，要中途中断双方的这种连接，甚至是篡改连接，理论上也是不大可能的。 不过来自加州大学河滨分校，以及美国陆军研究实验室的研究人员，最近联合发表了一篇论文，题为《Off-Path TCP Exploits: Global Rate Limite Considered Dangerous》。 这篇文章提到Linux服务器的TCP连接实施方案存在高危安全
多年DBA工作，也遇到很多数据库疑难杂症，其处理和分析值得记录和分享，准备写一个系列文章，这是第1篇。
在以前的项目中，最常见的两种主键类型是自增Id和UUID，在比较这两种ID之前首先要搞明白一个问题，就是为什么主键有序比无序查询效率要快，因为自增Id和UUID之间最大的不同点就在于有序性。
字体样式回忆上次内容上次了解了一个新的转义模式 \33 逃逸控制字符 escesc 让输出 退出标准输出流 进行控制信息的设置 可以清屏也可以设置光标输出的位置还能做什么呢？ 可以设置字符的颜色吗？？？🤔查看细节回忆 控制序列 前导符\033[\是转义字符 要和 后面的内容 一起 构成转义序列\033 是转义序列 转义转义 转化含义转义序列\033对应的 字符含义 是Escape再次 逃逸 出去字符串 里面出现了 Escape后 能逃去到哪里呢？从 输出的字符串 中 Escape 出去 后面的内容 不是纯
一个常见的题目，说说 TCP 的三次握手，我们先来交代一下 IP 协议和 TCP 协议，我们都知道IP 协议是无连接的通信协议，它不会占用两个正在通信的计算机之间的通信线路。这样 IP 就降低了对网络线路的需求，每条线可以同时满足许多不同的计算机之间的通信需要，通过 IP 消息或者其他数据呢，会被分割为较小的，独立的包。并通过因特网在计算机之间传送 IP，负责将每个包路由至它的目的地。但 IP 协议呢，没有做任何事情来确认数据包是否按顺序发送，或者包是否被破坏。所以 IP 数据包呢，是不可靠的，需要由它的上层协议来做出控制，前面我们了解到传输控制协议 TCP 是属于传输层的协议。那传输控制协议呢？它的英文名是transmission control protocol缩写，就是我们的 TCP啦。
该算法通过二进制的操作进行实现,单机每秒内理论上最多可以生成 _ 1000 (2^12),_* 即 409.6 万个ID
分布式策略ID的主要应用在互联网网站、搜索引擎、社交媒体、在线购物、金融、大数据处理、日志场景中，这些应用需要支持大量的并发请求和用户访问，分布式ID策略可以通过请求分发到不同的服务器节点来做计算，以提高服务的响应速度和可用性。
分布式策略ID的主要应用在互联网网站、搜索引擎、社交媒体、在线购物、金融、大数据处理、日志场景中，这些应用需要支持大量的并发请求和用户访问，分布式ID策略可以通过请求分发到不同的服务器节点来做计算，以提高服务的响应速度和可用性。 常见的分布式ID生成策略： ● UUID（Universally Unique Identifier） ● 雪花算法（Snowflake） ● Redis原子自增 ● 基于数据库的自增主键（有些数据库不支持自增主键） ● 取当前毫秒数 本文主要简单介绍下雪花ID算法（Snowflake）的Python语言的计算方法。
TCP是主机对主机层的传输控制协议，提供可靠的连接服务，采用三次握手确认建立一个连接：
在订单、支付的业务场景中，单号的生成规则与生成方式十分重要，实现有很多种，最简单的是基于mysql自增主键实现，方案优劣不多说，大家都清楚。我们今天实现一种分布式的、可扩展的并且在高并发场景能保证高性能的全局唯一ID生成方案（基于twitter的snowflake原理进行改编和扩展）。不多说直接上代码。
- 非顺序生成，不利于数据库索引优化，影响查询效率，特别是在需要扫描数据段的场景下。
Apache Kafka 从 0.11.0 开始，支持了一个非常大的 feature，就是对事务性的支持，在 Kafka 中关于事务性，是有三种层面上的含义：一是幂等性的支持；二是事务性的支持；三是 Kafka Streams 的 exactly once 的实现，关于 Kafka 事务性系列的文章我们只重点关注前两种层面上的事务性，与 Kafka Streams 相关的内容暂时不做讨论。社区从开始讨论事务性，前后持续近半年时间，相关的设计文档有六十几页（参考 Exactly Once Delivery and Transactional Messaging in Kafka）。事务性这部分的实现也是非常复杂的，之前 Producer 端的代码实现其实是非常简单的，增加事务性的逻辑之后，这部分代码复杂度提高了很多，本篇及后面几篇关于事务性的文章会以 2.0.0 版的代码实现为例，对这部分做了一下分析：
UUID的实现：算法的核心思想是结合机器的网卡、当地时间、一个随机数来生成UUID。
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