我们现在来研究网络中的传播。事实上，在网络中存在许多从节点到节点级联的行为，就像传染病一样。这在不同领域中都有所体现，比如生物中的传染性疾病；信息技术中的级联故障与信息的传播；社会学中的谣言、新闻、新技术的传播以及虚拟市场。其中在信息技术中信息就会经由媒体来进行扩散（diffusion）。接下来我们看如何基于网络构建传播模型。以传染病为例，传染病会沿着网络的边进行传播。这种传播形成了一个传播树，也
在笔者上一篇文章`《驱动开发：内核枚举进程与线程ObCall回调》`简单介绍了如何枚举系统中已经存在的`进程与线程`回调，本章`LyShark`将通过对象回调实现对进程线程的`句柄`监控，在内核中提供了`ObRegisterCallbacks`回调，使用这个内核`回调`函数，可注册一个`对象`回调，不过目前该函数`只能`监控进程与线程句柄操作，通过监控进程或线程句柄，可实现保护指定进程线程不被终止
本章将探索驱动程序开发的基础部分，了解驱动对象`DRIVER_OBJECT`结构体的定义，一般来说驱动程序`DriverEntry`入口处都会存在这样一个驱动对象，该对象内所包含的就是当前所加载驱动自身的一些详细参数，例如驱动大小，驱动标志，驱动名，驱动节等等，每一个驱动程序都会存在这样的一个结构，首先来看一下微软对其的定义，此处我已将重要字段进行了备注。
动态链表是一种常用的动态数据结构，可以在运行时动态地申请内存空间来存储数据，相比于静态数组和静态链表，更加灵活和高效。在动态链表中，数据元素被组织成一条链表，每个元素包含了指向下一个元素的指针，这样就可以通过指针将所有元素串联起来。使用动态链表存储数据时，不需要预先申请内存空间，而是在需要的时候才向内存申请。当需要添加新的元素时，可以使用`malloc`函数动态地申请内存空间，然后将新的元素插入到
Vector容器是C++ STL中的一个动态数组容器，可以在运行时动态地增加或减少其大小，存储相同数据类型的元素，提供了快速的随机访问和在末尾插入或删除元素的功能。该容器可以方便、灵活地代替数组，容器可以实现动态对数组扩容删除等各种复杂操作，其时间复杂度`O(l)常数阶`，其他元素的插入和删除为`O(n)线性阶`，其中n为容器的元素个数，vector具有自动的内存管理机制，对于元素的插入和删除可动
List和SList都是C++ STL中的容器，都是基于双向链表实现的，可以存储可重复元素的特点。其中，List内部的节点结构包含两个指针一个指向前一个节点，一个指向后一个节点，而SList只有一个指针指向后一个节点，因此相对来说更节省存储空间，但不支持反向遍历，同时也没有List的排序功能。双向链表的数据元素可以通过链表指针串接成逻辑意义上的线性表，不同于采用线性表顺序存储结构的`Vector`
PDF 有多页，一次性转成JPG 图片，JAVA 报内存溢出， 现改为，每一页存成一张图片，然后再将多张图片合成一张图片。 安装库 pip3 install Image -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple cv2.imread()不支持中文路径,
MacOS 上您需要安装 unrar 以支持 PaddlePaddle，可以使用命令brew install unrar 执行命令后发现 brew 不存在 jimmy@MacBook-Pro ~ % brew install unrar zsh: command not found: brew ji
1 前言 ElasticSearch是一个实时的分布式搜索与分析引擎，常用于大量非结构化数据的存储和快速检索场景，具有很强的扩展性。纵使其有诸多优点，在搜索领域远超关系型数据库，但依然存在与关系型数据库同样的深度分页问题，本文就此问题做一个实践性分析探讨 2 from + size分页方式 from
作者：宁海翔 1 前言 对象拷贝，是我们在开发过程中，绕不开的过程，既存在于Po、Dto、Do、Vo各个表现层数据的转换，也存在于系统交互如序列化、反序列化。 Java对象拷贝分为深拷贝和浅拷贝，目前常用的属性拷贝工具，包括Apache的BeanUtils、Spring的BeanUtils、Cgli
随着使用es场景的增多，工作当中避免不了去使用es进行数据的存储，在数据存储到es当中以后就需要使用DSL语句进行数据的查询、聚合等操作，DSL对SE的意义就像SQL对MySQL一样，学会如何编写查询语句决定了后期是否能完全驾驭ES，所以至关重要，本专题主要是分享常用的DSL语句，拿来即用。
转载请注明出处： 1.OSPF 路由学习规律 OSPF使用链路状态数据库（Link State Database）来存储网络拓扑信息。每个OSPF路由器通过交换链路状态更新（Link State Updates）来了解整个网络的拓扑，并根据收到的链路状态更新构建自己的链路状态数据库。 OSPF路由学
线上经常偶发死锁问题，当时处理一张表，也没有联表处理，但是有两个mq入口，并且消息体存在一样的情况，频率还不是很低，这么一个背景，我非常容易怀疑到，两个消息同时近到这一个事务里面导致的，但是是偶发的，又模拟不出来什么场景会导致死锁，只能进行代码分析，问题还原的方式去排查问题。
RocketMQ在开启Dledger时，使用DLedgerCommitLog，其他情况使用的是CommitLog来管理消息的存储。在Dledger模式下，消息写入时Leader节点还需要将消息转发给Follower节点，有过半的节点响应成功，消息才算写入成功。 Leader消息写入 Dledger下
日常开发中，相信大家都对 Kafka 有所耳闻，Kafka 作为一个分布式的流处理平台，一般用来存储和传输大量的消息数据。在 Kafka 中有三个重要概念，分别是 topic、partition 和 offset。 topic 是 kafka 中的消息以主题为单位进行归类的逻辑概念，生产者负责将消息
Kafka 和传统的消息系统(也称作消息中间件)都具备系统解耦、冗余存储、流量削峰、缓冲、异步通信、扩展性、可恢复性等功能。与此同时，Kafka 还提供了大多数消息系统难以实现的消息顺序性保障及回溯消费的功能。
一：背景 1. 讲故事 相信绝大部分用 SQLSERVER 作为底层存储的程序员都知道 nolock 关键词，即使当时不知道也会在踩过若干阻塞坑之后果断的加上 nolock，但这玩意有什么注意事项呢？这就需要了解它的底层原理了。 二：nolock 的原理 1. sql 阻塞还原 为了方便讲述，先创建
一：背景 1. 讲故事 昨天有位朋友找到我，说他的程序内存存在泄露导致系统特别卡，大地址也开了，让我帮忙看一下怎么回事？今天上午看了下dump，感觉挺有意思，在我的分析之旅中此类问题也蛮少见，算是完善一下体系吧。 二：WinDbg 分析 1. 到底是哪里的泄露 在.NET高级调试训练营中，我多次告诉
本文为博主原创，转载请注明出处： 1.切换到指定数据库：如果不存在则创建 use database 2.查看所有文档 show tables show collections 3.创建表 #创建文档 db.createCollection("my_test_collection") #如果不存在则创
转载请注明出处： 在项目得不同环境上对接外部的服务接口，且存在不同版本间可能有字段不同得问题，遇到这种问题在使用jackson解析时，如果格式化得字符串与定义得java类不能完全对应时，就会报错：Unrecognized field ，代码还原： import com.fasterxml.jacks
