网络映射

【推荐】2019 Java 开发者跳槽指南.pdf(吐血整理) >>> --applet:applet是一种Java程序。它一般运行在支持Java的Web浏览器内。因为它有完整的Java API支持,所以applet是一个全功能的Java应用程序。 --awt:用于创建用户界面和绘制图形图像的所有分类 --beans:包含与开发 beans 有关的类，即基于 JavaBeansTM 架构的组件。 --io:通过数据流、序列化和文件系统提供系统输入和输出。 .Serializable 串行化，将对象存储到介质（如文件、内在缓冲区等）中或是以二进制方式通过网络传输。 类通过实现 java.io.Serializable 接口以启用其序列化功能。 .Closeable Closeable 是可以关闭的数据源或目标。 .Flushable Flushable 是可刷新数据的目标地。 --lang:提供利用 Java 编程语言进行程序设计的基础类。 .Appendable 能够被追加 char 序列和值的对象。 .CharSequence CharSequence 是 char 值的一个可读序列。 .Cloneable 此类实现了 Cloneable 接口，以指示 Object.clone() 方法可以合法地对该类实例进行按字段复制。 .Comparable<T>

什么是打洞，为什么要打洞 由于Internet的快速发展 IPV4地址不够用，不能每个主机分到一个公网IP 所以使用NAT地址转换。 下面是我在网上找到的一副图 一般来说都是由私网内主机（例如上图中“电脑A-01”）主动发起连接，数据包经过NAT地址转换后送给公网上的服务器（例如上图中的“Server”），连接建立以后可双向传送数据，NAT设备允许私网内主机主动向公网内主机发送数据,但却禁止反方向的主动传递，但在一些特殊的场合需要不同私网内的主机进行互联（例如P2P软件、网络会议、视频传输等），TCP穿越NAT的问题必须解决。 下面是NAT的几种类型 NAT设备的类型对于TCP穿越NAT,有着十分重要的影响,根据端口映射方式,NAT可分为如下4类,前3种NAT类型可统称为cone类型。 (1)全克隆( Full Cone) : NAT把所有来自相同内部IP地址和端口的请求映射到相同的外部IP地址和端口。任何一个外部主机均可通过该映射发送IP包到该内部主机。 (2)限制性克隆(Restricted Cone) : NAT把所有来自相同内部IP地址和端口的请求映射到相同的外部IP地址和端口。但是,只有当内部主机先给IP地址为X的外部主机发送IP包,该外部主机才能向该内部主机发送IP包。 (3)端口限制性克隆( Port Restricted Cone) :端口限制性克隆与限制性克隆类似

SpringMVC的工作原理图： SpringMVC流程 1、 用户发送请求至前端控制器DispatcherServlet。 2、 DispatcherServlet收到请求调用HandlerMapping处理器映射器。 3、 处理器映射器找到具体的处理器(可以根据xml配置、注解进行查找)，生成处理器对象及处理器拦截器(如果有则生成)一并返回给DispatcherServlet。 4、 DispatcherServlet调用HandlerAdapter处理器适配器。 5、 HandlerAdapter经过适配调用具体的处理器(Controller，也叫后端控制器)。 6、 Controller执行完成返回ModelAndView。 7、 HandlerAdapter将controller执行结果ModelAndView返回给DispatcherServlet。 8、 DispatcherServlet将ModelAndView传给ViewReslover视图解析器。 9、 ViewReslover解析后返回具体View。 10、DispatcherServlet根据View进行渲染视图（即将模型数据填充至视图中）。 11、 DispatcherServlet响应用户。 组件说明： 以下组件通常使用框架提供实现： DispatcherServlet：作为前端控制器

数据库分表） 数据切分 垂直（纵向）切分 水平（横向）切分 分库分表带来的问题 1. 事务一致性问题 2. 跨节点关联查询 join 问题 3. 跨节点分页、排序、函数问题 4. 全局主键避重问题 1. UUID 2. 结合数据库维护主键ID表 3. Snowflake分布式自增ID算法 5. 数据迁移、扩容问题 什么时候考虑切分 1. 能不切分尽量不要切分 2. 数据量过大，正常运维影响业务访问 3. 随着业务发展，需要对某些字段垂直拆分 4. 数据量快速增长 5. 安全性和可用性 案例分析 1. 用户中心业务场景 2. 水平切分方法 "根据数值范围"：以主键uid为划分依据，按uid的范围将数据水平切分到多个数据库上。 "根据数值取模"：也是以主键uid为划分依据，按uid取模的值将数据水平切分到多个数据库上。 3. 非uid的查询方法 1. 建立非uid属性到uid的映射关系 1. 映射关系 2. 基因法 2. 前台与后台分离 支持分库分表中间件 数据切分 关系型数据库本身比较容易成为系统瓶颈，单机存储容量、连接数、处理能力都有限。当单表的数据量达到1000W或100G以后，由于查询维度较多，即使添加从库、优化索引，做很多操作时性能仍下降严重。此时就要考虑对其进行切分了，切分的目的就在于减少数据库的负担，缩短查询时间。 数据库分布式核心内容无非就是数据切分（Sharding）

贷前系统负责从进件到放款前所有业务流程的实现，其中涉及一些数据量较大、条件多样且复杂的综合查询，引入ElasticSearch主要是为了提高查询效率，并希望基于ElasticSearch快速实现一个简易的数据仓库，提供一些OLAP相关功能。本文将介绍贷前系统ElasticSearch的实践经验。 一、索引 描述：为快速定位数据而设计的某种数据结构。 索引好比是一本书前面的目录，能加快数据库的查询速度。了解索引的构造及使用，对理解ES的工作模式有非常大的帮助。 常用索引： 位图索引 哈希索引 BTREE索引 倒排索引 1.1 位图索引（BitMap） 位图索引适用于字段值为可枚举的有限个数值的情况。 位图索引使用二进制的数字串（bitMap）标识数据是否存在，1标识当前位置（序号）存在数据，0则表示当前位置没有数据。 下图1 为用户表，存储了性别和婚姻状况两个字段； 图2中分别为性别和婚姻状态建立了两个位图索引。 例如：性别->男 对应索引为：101110011，表示第1、3、4、5、8、9个用户为男性。其他属性以此类推。 使用位图索引查询： 男性 并且已婚 的记录 = 101110011 & 11010010 = 100100010，即第1、4、8个用户为已婚男性。 女性 或者未婚的记录 = 010001100 | 001010100 = 011011100, 即第2、3、5、6

卷积神经网络介绍 卷积神经网络是一种多层神经网络，擅长处理图像特别是大图像的相关机器学习问题。 最典型的卷积网络，由卷积层、池化层、全连接层组成。其中卷积层与池化层配合，组成多个卷积组，逐层提取特征，最终通过若干个全连接层完成分类。 卷积层完成的操作，可以认为是受局部感受野概念的启发，而池化层，主要是为了降低数据维度。 综合起来说，CNN通过卷积来模拟特征区分，并且通过卷积的权值共享及池化，来降低网络参数的数量级，最后通过传统神经网络完成分类等任务。 经典卷积神经网络 卷积神经网络是一个多层的神经网络，每层由多个二维平面组成，而每个平面由多个独立神经元组成。 图：卷积神经网络的概念示范：输入图像通过和三个可训练的滤波器和可加偏置进行卷积，滤波过程如图一，卷积后在C1层产生三个特征映射图，然后特征映射图中每组的四个像素再进行求和，加权值，加偏置，通过一个Sigmoid函数得到三个S2层的特征映射图。这些映射图再进过滤波得到C3层。这个层级结构再和S2一样产生S4。最终，这些像素值被光栅化，并连接成一个向量输入到传统的神经网络，得到输出。 一般地，C层为特征提取层，每个神经元的输入与前一层的局部感受野相连，并提取该局部的特征，一旦该局部特征被提取后，它与其他特征间的位置关系也随之确定下来；S层是特征映射层，网络的每个计算层由多个特征映射组成，每个特征映射为一个平面

https://www.cnblogs.com/leeSmall/p/9563547.html 一、Zookeeper介绍 1. 介绍Zookeeper之前先来介绍一下分布式 1.1 分布式主要是下面两个方面： 1) 任务拆分 　　任务拆分指的是把传统的单节点服务拆分成多个节点服务部署到不同的机器上对外提供服务。比如一个传统服务有订单+支付+物流等3个模块，拆分成订单系统、支付系统、物流系统3个服务。 2) 节点分工 　　如上面的服务拆分后，订单系统、支付系统、物流系统各司其职 说明： 分布式解决高可用，高并发的。 集群解决的是高可用。 集群从物理上来定义，分布式一种工作方式。 例如：一个工作任务需要10个小时（单节点） 分布式：10台机器，任务只需要1个小时就能够完成 集群：10台机器，任务还是10个小时。 1.2 分布式协作中的难点： 如果让你设计一个分布式系统，你预见到什么问题？ 1) 保证节点高可用（节点故障） 2) 数据的一致性 3) 通讯异常 4) 网络分区 ....... 2. Zookeeper简介 Zookeeper就是用来解决分布式协作中的难点的 zookeeper是google的chubby项目开源实现。最早是hadoop的子项目 Zookeeper的使用场景： 小米米聊、淘宝Taokeeper其实是类zookeeper。 Kafka使用zookeeper

展开 我们都知道，早期的电脑CPU是可以直接从硬盘上面读取数据进行处理的，随着科技的进步，时代的发展，计算机硬件的发展速度也是极其迅猛。CPU主频的不断提升，从单核到双核，再到多核；CPU的处理速度越来越快，而硬盘的的读写速度已经远远跟不上CPU的读写速度，后来增加了内存这个读写速度相对较快的缓存，而内存也是蓬勃到发展，从SDRAM到DDR，从DDR到DDR2再到DDR3，但是无论怎样，内存缓存速度还是跟不上CPU的运算处理速度，后来便在CPU中增加了快速缓存机制！而硬盘这个持久化存储器呢？之前的文章，聊到了机械硬盘的结构和工作原理，今天就来聊一聊SSD固态硬盘的结构和基本工作原理，如理解有所变差，或文章有所不足，皆因水平所限！ 硬盘的发展在不断的科技进步中快速提升，从容量以及速度再到接口方面。从早期的PATA变成SATA，SCSI变到SAS，以及垂直记录技术在容量上的突破，但这些进步亦未能改变磁盘的记录方式。随着人们对数据需求增多，存储系统的瓶颈越来越明显。而在嵌入式领域移动设备和工业自动化控制等恶劣环境下，传统硬盘机械结构已经无法满足要求，而所有这一切随着固态存储(SSD)的到来而发生了改变。 传统的机械硬盘(HDD)运行主要是靠机械驱动头，包括马达、盘片、磁头摇臂等必需的机械部件，它必须在快速旋转的磁盘上移动至访问位置，至少95%的时间都消耗在机械部件的动作上

摘自：https://www.jianshu.com/p/4a06121450e5 1.1 方案背景 本方案就是在解决磁盘不足的问题而产生的，利用映射盘的原理将Linux共享文件夹映射到Windows磁盘。 1.2 Samba 服务器搭建 实现linux与windows文件共享的方法有很多，本文主要是介绍利用Samba是实现共享方式。 1.2.1 Samba 简介 Samba（SMB是其缩写） 是一个网络服务器，用于Linux和Windows共享文件之用；Samba即可以用于Windows和Linux之间的共享文件，也一样用于Linux和Linux之间的共享文件；不过对于Linux和Linux之间共享文件有更好的网络文件系统NFS，NFS也是需要架设服务器的； 大家知道在Windows 网络中的每台机器即可以是文件共享的服务器，也可以同是客户机；Samba 也一样能行，比如一台Linux的机器，如果架了Samba Server 后，它能充当共享服务器，同时也能做为客户机来访问其它网络中的Windows共享文件系统，或其它Linux的Sabmba 服务器； 我们在Windows网络中，看到共享文件功能知道，我们直接就可以把共享文件夹当做本地硬盘来使用。在Linux的中，就是通过Samba的向网络中的机器提供共享文件系统，也可以把网络中其它机器的共享挂载在本地机上使用

一、IPv4协议和NAT的由来 1、IPv4协议介绍 　　2011年2月3日，IANA宣布：IPv4地址空间最后5个地址块已经被分配给下属的5个地区委员会。2011年4月15日，亚太区委员会APNIC对外宣布，除了个别保留地址外，本区域所有的IPv4地址基本耗尽。一时之间，IPv4地址作为一种濒危资源身价陡增。 　　 IPv4 即 网际网协议第4版 （Internet Protocol Version 4）定义一个跨越异种网络互连的超级网，为每个网际网的节点分配全球唯一IP地址。IPv4使用 32bits整数 表达一个地址，地址最大范围就是232约为 43亿 。以IP创始时期可被联网的设备来看，这样的一个空间已经很大，很难被短时间用完。然而，事实远远超出人们的设想，计算机网络在此后的几十年里迅速壮大，网络终端数量呈爆炸性增长。 　　更糟糕的是，为了路由和管理方便，43亿的地址空间按 不同前缀长度 划分为 A,B,C,D,E类 地址网络和保留地址。 　　 　　地址分类如下所示（默认情况下通过 第一个8位 辨别类别）： 　　　　A 0 0000000--- 0 1111111 0-127 　　　　B 10 000000--- 10 111111 128-191 　　　　C 110 00000--- 110 11111 192-223 　　　　D 1110 0000--- 1110