随着分发规模地逐步增长，各企业对CDN带宽的使用越来越多。并且，各类业务使用CDN的场景各式各样，导致带宽会不断地出现骤增骤降等问题。基于成本考虑，国内CDN厂商的计费模式主要用峰值点的带宽来计费，就算不用峰值点的带宽，也会因为峰值问题所产生的成本而抬高带宽单价。基于此，控制CDN带宽的峰谷具有重要意义，降低峰值就意味着成本节省。
本文从一例业务中遇到的问题出发，以FLAG_ACTIVITY_NEW_TASK这一flag作为切入点，带大家探究Activity启动前的一项重要的工作——栈校验。文中列举一系列业务中可能遇到的异常状况，详细描述了使用FLAG_ACTIVITY_NEW_TASK时可能遇到的“坑”，并从源码中探究其根源。只有合理使用flag、launchMode，才能避免因为栈机制的特殊性，导致一系列与预期不符的启动
本文由葡萄城技术团队于博客园原创并首发 转载请注明出处：葡萄城官网，葡萄城为开发者提供专业的开发工具、解决方案和服务，赋能开发者。 在前端开发中，除了将数据呈现后，我们往往需要为用户提供，打印，导出等能力，导出是为了存档或是二次分析，而打印则因为很多单据需要打印出来作为主要的单据来进行下一环节的票据
Matplotlib 库是一个用于数据可视化和绘图的 Python 库。它提供了大量的函数和类，可以帮助用户轻松地创建各种类型的图表，包括直方图、箱形图、散点图、饼图、条形图和密度图等。 使用 Matplotlib 的过程中，遇到的难点并不在于绘制各类的图形，因为每种图形都有其对应的API。难点在于
如前所述，在前几章内容中笔者简单介绍了`内存读写`的基本实现方式，这其中包括了`CR3切换`读写，`MDL映射`读写，`内存拷贝`读写，本章将在如前所述的读写函数进一步封装，并以此来实现驱动读写内存浮点数的目的。内存`浮点数`的读写依赖于`读写内存字节`的实现，因为浮点数本质上也可以看作是一个字节集，对于`单精度浮点数`来说这个字节集列表是4字节，而对于`双精度浮点数`，此列表长度则为8字节。
在某些时候我们需要读写的进程可能存在虚拟内存保护机制，在该机制下用户的`CR3`以及`MDL`读写将直接失效，从而导致无法读取到正确的数据，本章我们将继续研究如何实现物理级别的寻址读写。首先，驱动中的物理页读写是指在驱动中直接读写物理内存页（而不是虚拟内存页）。这种方式的优点是它能够更快地访问内存，因为它避免了虚拟内存管理的开销，通过直接读写物理内存，驱动程序可以绕过虚拟内存的保护机制，获得对系统
x64dbg 是一款开源、免费、功能强大的动态反汇编调试器，它能够在`Windows`平台上进行应用程序的反汇编、调试和分析工作。与传统的调试器如`Ollydbg`相比，x64dbg调试器的出现填补了`Ollydbg`等传统调试器的不足，为反汇编调试工作提供了更高效、更可靠的解决方案。正是因为有了这些优点，才能使其成为当今最受欢迎的反汇编调试软件之一。
动态解密执行技术可以对抗杀软的磁盘特征查杀。其原理是将程序代码段中的代码进行加密，然后将加密后的代码回写到原始位置。当程序运行时，将动态解密加密代码，并将解密后的代码回写到原始位置，从而实现内存加载。这种技术可以有效地规避杀软的特征码查杀，因为加密后的代码通常不会被标记为恶意代码。
组播通信是一种基于UDP协议的网络通信方式，它允许发送方将消息同时传递给多个接收方。在组播通信中，发送方和接收方都会加入一个共同的组播组，这个组播组对应一个特定的IP地址，所有加入该组播组的主机都能够接收到发送方发送的消息。组播通信可以有效地减少网络流量和网络负载，因为在传统的点对点通信方式下，每个消息都需要单独传输到每个接收方，而在组播通信中，每个消息只需要传输一次，就可以同时传递给多个接收方。
代理模式是一种结构型设计模式，它允许一个对象（代理）充当另一个对象的接口，以控制对该对象的访问。代理模式通常用于控制对真实对象的访问，以实现一些额外的功能，例如延迟加载、权限控制、日志记录等。这种模式属于结构型设计模式，因为它关注对象之间的组合，以形成更大的结构。
一位朋友秋招面试了17家公司（都是中小公司或者银行），Java 后端岗。下面是他的个人情况、求职经验已经这17家公司的面经。 # 个人情况和求职经验 其实现在是挺后悔大学没有好好的学习的，因为基本上都会提到一些成绩相关的事情，每次填成绩都只能填个50%（实际上更低），并且还有挂科，没有奖学金，没有学
Promise时效控单系统作为时效域的控制系统，在用户下单前、下单后等多个节点均提供服务，是用户下单黄金链路上的重要节点；控单系统主要逻辑是针对用户请求从规则库中找出符合条件的最优规则，并将该规则的时效控制结果返回客户端，比如因为临时疫情等原因针对仓、配、商家、客户四级地址等不同维度进行精细粒度的时效控制。
联邦学习和GNN都是当前AI领域的研究热点。联邦学习的多个参与方可以在不泄露原始数据的情况下，安全合规地联合训练业务模型，目前已在诸多领域取得了较好的结果。GNN在应对非欧数据结构时通常有较好的表现，因为它不仅考虑节点本身的特征还考虑节点之间的链接关系及强度，在诸如：异常个体识别、链接预测、分子性质预测、地理拓扑图预测交通拥堵等领域均有不俗表现。
xxl-job是一个轻量级、易扩展的分布式任务调度平台，能够快速开发和简单学习。开放源代码并被多家公司线上产品使用，开箱即用。尽管其确实非常好用，但我在工作中使用的是Oracle数据库，因为xxl-job是针对MySQL设计的，所以使用起来需要进行一些魔改。为了方便后人使用，我已经创建了许多SQL和自增序列，并将其整合到了xxl-job-2.3.0版本中，环境已经在线上正常使用了，所以可以放心使用
看了还不懂b+tree的本质就来打我 数据检索系列视频 大家好，我是蓝胖子。 今天我们来看看b+tree这种数据结构，我们知道数据库的索引就是由b+tree实现，那么这种结构究竟为什么适合磁盘呢，它又有哪些缺点呢？ 我将不会对b+tree的一些定义做过多的讲解，因为这些东西网上一大推，关键还是要抓住
# es mysql 适用场景对比 ## 问题一 ### 全文检索毫无疑问直接上es，那么除了这种场景，什么时候该选es？为啥mysql不行？ #### 对枚举字段的搜索 mysql创建索引的原则是对于那些区别度高字段建立索引，区别度越高的索引，在数据量大的情况下，索引效果越好。 因为mysql建立
大家好，我是刘牌，今天聊一下最近的一些经历和感悟还有回到三线城市的感悟，希望对大家有一定的帮助！ 欢迎关注我的公众号【刘牌】,一起探讨人生，职业规划，发展副业，一起成长！ 一、我不适合躺，也躺不了 我毕业之后就到了成都，去了一家做基础软件的上市公司，不过我们部门还是属于业务部门，差不多干了两年，因为
前言： 使用场景是 我这边的一个单体项目需要多一个多副本的部署方式，一直输入重复命令我实在是嫌烦了，使用写了一个脚本来一键更新部署上去。jar包都是我手动上传的，没有把包传入公网库里。 之所以记录就是因为遇到了几个没有遇到过的问题记录以下。 示例： #!/bin/bash # 进入指定文件夹打包成i
1、简介 Spring Security 是 Spring 家族中的一个安全管理框架。相比与另外一个安全框架Shiro，它提供了更丰富的功能，社区资源也比Shiro丰富。 一般来说中大型的项目都是使用SpringSecurity 来做安全框架。小项目有Shiro的比较多，因为相比与SpringSec
