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WorkBuddy分析美国财长救市一天被打脸,金融海啸临近?

在纽约交易员的屏幕上,美国三十年国债的收益率像一根体温计,一路爬到 5.31%——这是 2007年以来最高的数字。对普通人来说,"国债收益率"是个陌生的词。但它其实是全世界最贵的一支体温计:普通人家的房贷利率、公司的融资成本、新兴市场国家的借债利息、甚至保险公司的投资收益,全都跟着它走。它每上升一点,全球资产的估值就要往下压一点。

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关于那颗6G卫星,我表示“一脸懵圈”

11月6日,一颗名为“电子科技大学号”的卫星在山西太原发射成功,引起了社会各界的广泛关注。 之所以关注,是因为这颗卫星号称是全球首颗“6G试验卫星”,搭载了被视为6G潜在关键技术的太赫兹通信载荷,将进行空间应用场景下的太赫兹技术验证(全球首次)。 卫星星体的一部分 说实话,第一眼看到这个新闻,我的表情是这样的: 最近这段时间,关于6G的新闻很多,其实也见怪不怪了。但是,把太赫兹搬到太空,美其名曰6G实验,实在是有点“过界”了,完全看不下去。 什么是太赫兹? 很简单,频率在THz(Tera Hertz,太拉赫兹,1THz=1000Ghz)级别的电磁波,就是太赫兹电磁波。使用太赫兹电磁波进行通信的技术,就是太赫兹通信。 一直以来,太赫兹和空天一体化,被认为是6G的两大关键技术,也是重点研究方向。人们普遍认为,未来6G将使用太赫兹频段电磁波进行通信。(需要说明的是,目前ITU国际电联并没有开会讨论6G频段到底是哪些,更没有正式发布过6G频段的定义,所以太赫兹到底是不是6G频段,现在也没有明确。) 乍一看,这个6G试验卫星好像没有什么毛病,实验嘛,怎么不行? 但大家稍微懂点通信技术的话,就会发现里面充满了问(bu)题(kao)点(pu)。 电磁波的基本特性,就是频率越高,波长越短,波的绕射能力越差。在同等前提条件(发射功率相同)下,频率越高的电磁波,穿透损耗越大。综合来说,频率越高的电磁波信号,它的传输距离越短。(详情看这里:频率(波长)与穿透、绕射能力的关系) 我们现在5G工作的频段分为Sub-6频段和毫米波频段,频段范围如下: FR1原来是450MHz-6GHz,后来3GPP组织改为上图所示,但Sub-6的称呼习惯被保留下来 我之前和大家科普过很多次,毫米波频段频率明显高于Sub-6频段,覆盖能力弱,国内目前仍处于测试阶段。只有美国,因为Sub-6频段资源不足,所以先行采用了毫米波频段。 太赫兹频段比毫米波频段的频率更高(1000GHz>52.6GHz),它的覆盖效果,可想而知。 2012年,中国工程物理研究院在340GHz频段做过实验,3Gbps的实时通信速率,传输距离是多少呢?50米。 虽然说现在技术飞速进步,但你告诉我太赫兹能传几百公里,实在是超越了我的认知。 使用太赫兹通信,并不仅仅是使用更高频率的问题,它牵扯到射频器件能力、材料工艺、功耗控制等一系列问题。就算是毫米波,目前都不敢说非常成熟,很多机构还在进行材料学和功率器件的研究。现在说太赫兹核心器件已经完成了攻关,我实在是不太敢相信。 卫星测试不比地面测试,卫星就那么P点大的地方,重量、体积和功率都有限制,哪有地面测试来得方便?地面测试目前也没听到有突破性的进展,或者有实际意义的应用落地啊,咋没学会走就开始学会跑了呢? 目前,国内外关于太赫兹的研究比较热门,但能拿出来展示的,主要还是安检等领域,并没有看到通信领域的实际应用。 太赫兹人体安检仪 说实话,我个人对这次6G实验卫星的目的和意义,持很大的怀疑态度。据我了解,工信部好像也没有授权相关单位使用太赫兹频段进行实验。 希望电子科技大学官方能够尽快出来澄清一下这个实验的具体细节,避免误导民众。如果是无良媒体炒作,电子科大也应该站出来说明一下情况。 除了以上内容之外,趁这个机会,我想就卫星通信的相关问题,发表一些我的个人看法。 一直以来,社会舆论上都非常关心卫星通信。 尤其是“当代钢铁侠”埃隆·马斯克搞了一个“星链”卫星互联网计划,拼命往太空打卫星,搞得大家都以为卫星互联网时代即将到来,我们现在的移动通信技术都要废掉了,5G也要废掉了,之类的。 这样的观点,是彻头彻尾的无知。 我问这些人几个简单的问题: 星链卫星轨道高度按报道所称是550km,你觉得它给你的网速能超过离你550m的基站? 几万颗卫星覆盖地球,分到中国头顶上,是几颗?中国现在基站总数是接近900万,就这个基站密度,我们还天天喊网速差。凭什么认为数量不及百分之一的卫星能办到? 基站背后有光纤传输资源,回传带宽有保证。卫星的回传怎么办?一颗卫星服务那么多用户,汇集起来的流量肯定很大。带宽问题如何解决?能比光纤更快吗?来回1000公里,时延能控制到多低? 另外,我们知道,人类正常的数据业务需求,70%以上都发生在室内。卫星信号的工作频段,能覆盖得了室内吗?咱们使用的手机卫星定位,室内信号强度如何?心里没点数吗?毫米波在地面距离几米都穿不过墙,更何况经过几百公里的传输之后?还太赫兹? 卫星取代基站,那下雨下雪等极端天气怎么办?你打算回归原始生活? 就算马斯克提供了卫星互联网服务,你觉得这个价格大概会是多少?人家又不是做慈善的,最多在非洲国家意思意思搞点公益,做做宣传。到了中国和美国,你觉得他会免费提供网络服务吗?免费提供,他员工吃什么呢?不免费的话,你觉得卫星互联网的产业链成熟度,还有成本控制能力,能够比得过经过几十年发展的地面移动通信产业吗? 所以我说,稍微有点常识的人,都不会认为卫星通信会取代地面移动通信。 不可否认,卫星通信是很重要的,也值得研究。但是卫星通信的定位,在未来很长的一段时间,都是地面移动通信系统的辅助。 占地球表面积71%的海洋,没有办法建设基站,所以需要卫星通信。还有天空中的飞机,也需要卫星通信。遇到灾害,地面系统失灵,同样需要卫星通信。 未来,不排除卫星通信会发挥更大的作用。但是,现在刻意拔高卫星通信的地位,肯定是有不可告人的目的。 马斯克的目的,一方面是占用空间轨道资源,以及频率资源,另一方面,服务于资本市场,推高股价。再有就是搞搞公益,名利双收。 对于乱打卫星,污染太空空间行为的后果,他是完全不管的。这种行为,我们应该予以警惕。

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阿里工程师亮出“刷脸神器”

1. 背景介绍 疫情肆虐,有效隔离是尽快战胜病毒的有效手段,多个地方政府都提出了严格的居民出行管理条例,例如杭州市余杭区2月3日发布了实行“十项从严”管控措施: 这给社区管理带来新的挑战,传统门卫盯人存在以下几个问题: 进出人员情况全凭人工记录,出现错漏,不能及时对频繁外出居民有效劝阻。 缺乏全局角度对居民隔离整体情况的掌控和度量,例如有哪些人频繁出入,出入总人数。 为了解决居民出入管理的上述几个问题,阿里云智能数据库向量检索团队免费提供一套高度兼容戴口罩场景下的人脸识别模型,并基于AnalyticDB的向量检索能力, 搭建了一套小区人员管理的解决方案, 这个方案将开源给社区。 通过该方案可以有效的提升当下疫情中的小区出入管理效率.同时我们免费提供AnalyticDB给用户用于与当前肺炎疫情相关的出入管理应用。 下面首先介绍我们的方案,然后会对其中的人脸识别和AnalyticDB向量检索关键技术做详细介绍,方便开发者能够做二次开发,最后我们会附上开源地址。 2. 小区人员管理解决方案介绍 2.1小区人员管理解决方案功能 1)自动登记入册小区人口, 基本信息和人脸特征,界面如下: 2)通过摄像头自动做人脸识别,返回来访者家庭的所有出入记录。方便社区管理者进行高效的出入管理,在当前疫情环境下, 人们普遍佩戴口罩, 去掉口罩会增加肺炎感染的风险, 所以本方案提供一套支持戴口罩情况下人脸识别的算法, 演示效果如下: 3)可以通过人脸照片和结构化信息的任意组合来检索住户的来访记录,并提供统计分析能力,为小区管理者提供全局度量数据。 2.2 应用架构总体设计 出入管理系统的总体架构如下图所示,前端界面通过HTML和javascript实现, 功能包含支持戴口罩场景下的人脸门禁, 通过人脸识别查询来访者的全部家庭成员2日内的出入记录, 人员登记, 后台通过人脸和结构化信息自由组合搜索来访记录等功能.。 人脸识别模块将包含人脸的视频转换成人脸特征向量, 人脸识别模块主要使用了Seetafce引擎的人脸检测和人脸追踪模块和AnalyticDB团队自研的人脸识别, 眼部识别和口罩检测模型.AnalyticDB负责整个应用中的全部的结构化数据和人脸识别模块产生的人脸特征向量的存储和查询。 3. 关键技术介绍 3.1 针对疫情的人脸识别算法 算法流程如下图所示, 在人员登记过程中我们分别通过人脸识别模型和眼部识别模型提取登记人的面部整体特征和眼部特征, 并将提取的特征向量写入AnalyticDB。在查询过程中, 我们首先会通过口罩检测模型来检测来访人是否有佩戴口罩, 如果没有佩戴口罩, 我们会使用整体面部的特征在AnalyticDB中检索相似的特征, 如果有特征与来访者面部特征相似度满足阈值, 则返回对应的结果。 如果来访者有佩戴口罩, 那么鼻子、嘴巴等特征会缺失, 使用整体面部特征提取模型无法准确的检索到正确的记录。这时我们会使用眼部识别模型提取来访者眼部, 额头等不会被口罩遮挡的部位的特征, 然后再AnalyticDB中检索之前保存的眼部特征。 系统中使用的人脸识别模型, 眼部识别模型和口罩检测模型将全部开源给社区。经过测试口罩检测模型的准确率>99.5%. 人脸识别模型和眼部识别模型在学术界常用的数据集上的准确率如下表所示。 可以看到仅仅使用眼部特征, AnalyticDB的模型在LFW数据集上仍然有99+%以上的识别准确率.。 3.2 AnalyticDB向量版特性介绍 分析型数据库(AnalyticDB)是阿里云上的一种高并发低延时的PB级实时数据仓库,可以毫秒级针对万亿级数据进行即时的多维分析透视和业务探索。 AnalyticDB for MySQL 全面兼容MySQL协议以及SQL:2003 语法标准, AnalyticDB forPostgreSQL 支持标准 SQL:2003,高度兼容 Oracle 语法生态. 目前两款产品都包含向量检索功能, 可以支持人脸, 人体, 车辆等的相似查询和推荐系统。 目前AnalyticDB在真实应用场景中可以支持10亿级别的向量数据的查询, 100毫秒级别的响应时间. AnalyticDB已经在多个城市的安防项目中大规模部署。 在一般的包含向量检索的的应用系统中, 通常开发者会使用向量检索引擎(例如Faiss)来存储向量数据, 然后使用关系型数据库存储结构化数据. 在查询时也需要交替查询两个系统, 这种方案会有额外的开发工作并且性能也不是最优。 AnalyticDB支持结构化数据和非结构化数据(向量)的检索,仅仅使用SQL接口就可以快速的搭建起以图搜图或者图片+结构化数据混合检索等功能. AnalyticDB的优化器在混合检索场景中会根据数据的分布和查询的条件选择最优的执行计划,在保证召回的同时,得到最优的性能。 在我们的出入管理系统中, 我们通过AnalyticDB实现了同时使用照片, 性别, 年龄, 起始时间, 终止时间来查询出入记录的功能。 这样的以图搜图+结构化搜索功能, 可以通过一条SQL实现: 其中表demo.person存储了每个人的基本信息,demo.face_feature存储了人脸特征向量, demo.access_record存储了所有的来访记录. pid是每个人的独有ID。 结构化信息+非结构化信息(图片)混合检索在实际应用中被广泛使用的. 例如在人脸门禁系统被部署在多个小区时, 我们使用一张表存储了所有小区的人脸特征, 在人脸检索时我们只需要检索当前小区的人脸特征. 在这种情况下, 使用AnalyticDB我们只需要在SQL中增加where 小区名 ='xxx' 就可以轻易实现。 结尾 复制下方链接至浏览器打开或者识别下方二维码,即可查看项目开源详情: https://github.com/aliyun/alibabacloud-AnalyticDB-python-demo-face-recognition

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一脸懵逼学习HBase的搭建(注意HBase的版本)

1:Hdfs分布式文件系统存的文件,文件存储。 2:Hbase是存储的数据,海量数据存储,作用是缓存的数据,将缓存的数据满后写入到Hdfs中。 3:hbase集群中的角色: (1)、一个或者多个主节点,Hmaster; (2)、多个从节点,HregionServer; 1:由于HBase依赖hdfs,所以下载的时候注意HBase的版本: 注:我使用的是hadoop2.4版本的,所以HBase选择支持2版本的:hbase-0.96.2-hadoop2-bin.tar.gz 2:上传hbase安装包,上传到一台机器即可: 建议:自己规划一下自己的机器,最好是独立的,再搞两台机器最好, 如果不想搞更多的机器,这里放到启动yarn进程的机器上: 如我的slaver5,slaver6(master节点,slaver1节点,slaver2节点安装Region Server,slaver5,slaver6安装Master ), 这样负载比较好点,自己电脑吃得消; 过程省略,上传结果如下所示; 2:解压缩刚才上传的hbase-0.96.2-hadoop2-bin.tar.gz: [root@slaver5 hadoop]# tar -zxvf hbase-0.96.2-hadoop2-bin.tar.gz 3:配置HBase集群,要修改3个文件(首先Zookeeper集群已经安装好了哟): 注意:要把hadoop的hdfs-site.xml和core-site.xml 放到HBase/conf下; [root@slaver5 conf]# cp /home/hadoop/hadoop-2.4.1/etc/hadoop/{core-site.xml,hdfs-site.xml} ./ 开始修改配置文件: 3.1:修改hbase-env.sh: 修改如下所示: //自己的jdk路径 export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_55//hadoop配置文件的位置export HBASE_CLASSPATH=/home/hadoop/hadoop-2.4.1/conf //告诉hbase使用外部的zk,export HBASE_MANAGES_ZK=true #如果使用独立安装的zookeeper这个地方就是false export HBASE_MANAGES_ZK=false 演示操作如下所示: 可以使用命令查看jdk的路径: [root@slaver6 hadoop]# echo $JAVA_HOME/home/hadoop/jdk1.7.0_65[root@slaver6 hadoop]# 按ESC进入命令行模式: 搜索内容如下所示: 改成如下内容,使用外部的Zookeeper管理HBase: 3.2:修改hbase-site.xml,vim hbase-site.xml: 修改内容如下所示: <configuration> <!-- 指定hbase在HDFS上存储的路径 --> <property> <name>hbase.rootdir</name> <value>hdfs://ns1/hbase</value> </property> <!-- 指定hbase是分布式的 --> <property> <name>hbase.cluster.distributed</name> <value>true</value> </property> <!-- 指定zk的地址,多个用“,”分割 --> <property> <name>hbase.zookeeper.quorum</name> <value>master:2181,slaver1:2181,slaver2:2181</value> </property> </configuration> 配置或如下所示,下面的配置仅仅做一下参考,不是此篇博客配置的: 1 <configuration> 2 <property> 3 <!--hbasemaster的主机和端口--> 4 <name>hbase.master</name> 5 <value>master1:60000</value> 6 </property> 7 <property> 8 <!--时间同步允许的时间差--> 9 <name>hbase.master.maxclockskew</name> 10 <value>180000</value> 11 </property> 12 <property> 13 <name>hbase.rootdir</name> 14 <!--hbase共享目录,持久化hbase数据--> 15 <value>hdfs://hadoop-cluster1/hbase</value> 16 </property> 17 <property> 18 <!--是否分布式运行,false即为单机--> 19 <name>hbase.cluster.distributed</name> 20 <value>true</value> 21 </property> 22 <property> 23 <!--zookeeper地址--> 24 <name>hbase.zookeeper.quorum</name> 25 <value>slave1, slave2,slave3</value> 26 </property> 27 <property> 28 <!--zookeeper配置信息快照的位置--> 29 <name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name> 30 <value>/home/hadoop/hbase/tmp/zookeeper</value> 31 </property> 32 </configuration> 修改操作如下所示: [root@slaver5 conf]# vim hbase-site.xml 演示操作如下所示: 3.3:修改regionservers,vim regionservers: 因为master节点,slaver1节点,slaver2节点安装Region Server,所以这里配置一下,slaver5,slaver6安装Master就可以找到Region Server了; 4:然后将部署好的HBase传到其他几个节点上面(拷贝里面有html文档,拷贝起来有点慢,可以删除doc文档): 注:将配置好的HBase拷贝到每一个节点并同步时间。 [root@slaver5 hadoop]# scp -r hbase-0.96.2-hadoop2/ master:/home/hadoop/[root@slaver5 hadoop]# scp -r hbase-0.96.2-hadoop2/ slaver1:/home/hadoop/[root@slaver5 hadoop]# scp -r hbase-0.96.2-hadoop2/ slaver2:/home/hadoop/[root@slaver5 hadoop]# scp -r hbase-0.96.2-hadoop2/ slaver6:/home/hadoop/ 5:现在可以启动HBase了,不过启动HBase之前需要将HDFS启动起来(hdfs启动过程省略,之前启动好多次了),因为HBase在hdfs下面创建一个目录叫做hbase,自己配置的: 注:如果浏览器访问不了,记得关防火墙:service iptables stop,service iptables status; 启动所有的hbase 1:分别启动zk ./zkServer.sh start 2:启动hbase集群 start-dfs.sh 3:启动hbase,在主节点上运行: start-hbase.sh 启动完hdfs之后启动HBase: 可以查看这几个节点的进程的启动情况: 现在呢,一个HBase已经启动起来了,如果想启动两个HBase,第一个HBase启动不会自动启动第二个HBase,所以现在手动启动第二个HBase,操作如下所示: 注:为保证集群的可靠性,要启动多个HMaster 6:通过浏览器访问hbase管理页面 192.168.3.134:60010 可以看到三台master节点,slaver1节点,slaver2节点安装Region Server;slaver6是安装的备份的Master; 7:自己可以测试一下,杀死一个HMaster(slaver5节点的),另一个HMaster立马顶上去了,很强悍,依赖着Zookeeper,爽到爆啊。(kill -9 进程号,-9是强制杀死): 1 添加Hbase节点,删除的话直接kill: 2 [root@slaver6 hadoop]# hbase-daemon.sh start regionserver 8:使用HBase的命令行客户端操作一下HBase(测试使用,真实环境使用Java操作): 1 进入hbase的shell:hbase shell 2 退出hbase的shell:quit 3 页面:http://ip地址:60010/ 由于HBase是非关系型数据库,可以查看一下help看看都有啥命令,然后再操作: 可以查看一些基本的命令: HBase的一些基本命令(如果在hbase shell客户端,打错了,可按ctrl+BackSpace进行删除): #创建HBase数据表create 'myTables',{NAME => 'base_info',VERSIONS => 3},{NAME => 'extra_info'} hbase(main):016:0> create 'user','info01','info02' #查看有什么表list#查看表结构describe 'myTables'#禁用表disable 'myTables'#删除表,删除之前要先禁用表drop 'myTables'#插入数据,插入一个表的一行的一列的一个值,最后一个字段不带#不带分号#put '表名称','行','base_info/extra_info:列名称','列值'put 'myTables','0001','base_info:name','张三'put 'myTables','0001','base_info:age','22'put 'myTables','0001','base_info:sex','男'put 'myTables','0001','extra_info:addr','河南省'#查询数据,查询某一行。get 'myTables','0001'get 'myTables','0001',{COLUMN => 'base_info:name',VERSION => 10}scan 'myTables'#修改值操作,默认不显示历史值put 'myTables','0001','base_info:name','李四' 可以去Zookeeper查看hbase的一些信息: 1 [root@master sbin]# cd /home/hadoop/zookeeper-3.4.5/ 2 [root@master zookeeper-3.4.5]# ls 3 bin conf dist-maven ivy.xml NOTICE.txt recipes zookeeper-3.4.5.jar.asc 4 build.xml contrib docs lib README_packaging.txt src zookeeper-3.4.5.jar.md5 5 CHANGES.txt data ivysettings.xml LICENSE.txt README.txt zookeeper-3.4.5.jar zookeeper-3.4.5.jar.sha1 6 [root@master zookeeper-3.4.5]# cd bin/ 7 [root@master bin]# ls 8 README.txt zkCleanup.sh zkCli.cmd zkCli.sh zkEnv.cmd zkEnv.sh zkServer.cmd zkServer.sh zookeeper.out 9 [root@master bin]# ./zkCli.sh 10 Connecting to localhost:2181 11 2017-12-18 17:08:22,357 [myid:] - INFO [main:Environment@100] - Client environment:zookeeper.version=3.4.5-1392090, built on 09/30/2012 17:52 GMT 12 2017-12-18 17:08:22,383 [myid:] - INFO [main:Environment@100] - Client environment:host.name=master 13 2017-12-18 17:08:22,383 [myid:] - INFO [main:Environment@100] - Client environment:java.version=1.7.0_65 14 2017-12-18 17:08:22,383 [myid:] - INFO [main:Environment@100] - Client environment:java.vendor=Oracle Corporation 15 2017-12-18 17:08:22,385 [myid:] - INFO [main:Environment@100] - Client environment:java.home=/home/hadoop/jdk1.7.0_65/jre 16 2017-12-18 17:08:22,385 [myid:] - INFO [main:Environment@100] - Client environment:java.class.path=/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/../build/classes:/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/../build/lib/*.jar:/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/../lib/slf4j-log4j12-1.6.1.jar:/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/../lib/slf4j-api-1.6.1.jar:/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/../lib/netty-3.2.2.Final.jar:/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/../lib/log4j-1.2.15.jar:/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/../lib/jline-0.9.94.jar:/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/../zookeeper-3.4.5.jar:/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/../src/java/lib/*.jar:/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin/../conf: 17 2017-12-18 17:08:22,385 [myid:] - INFO [main:Environment@100] - Client environment:java.library.path=/usr/java/packages/lib/i386:/lib:/usr/lib 18 2017-12-18 17:08:22,386 [myid:] - INFO [main:Environment@100] - Client environment:java.io.tmpdir=/tmp 19 2017-12-18 17:08:22,387 [myid:] - INFO [main:Environment@100] - Client environment:java.compiler=<NA> 20 2017-12-18 17:08:22,396 [myid:] - INFO [main:Environment@100] - Client environment:os.name=Linux 21 2017-12-18 17:08:22,397 [myid:] - INFO [main:Environment@100] - Client environment:os.arch=i386 22 2017-12-18 17:08:22,397 [myid:] - INFO [main:Environment@100] - Client environment:os.version=2.6.32-358.el6.i686 23 2017-12-18 17:08:22,398 [myid:] - INFO [main:Environment@100] - Client environment:user.name=root 24 2017-12-18 17:08:22,428 [myid:] - INFO [main:Environment@100] - Client environment:user.home=/root 25 2017-12-18 17:08:22,470 [myid:] - INFO [main:Environment@100] - Client environment:user.dir=/home/hadoop/zookeeper-3.4.5/bin 26 2017-12-18 17:08:22,472 [myid:] - INFO [main:ZooKeeper@438] - Initiating client connection, connectString=localhost:2181 sessionTimeout=30000 watcher=org.apache.zookeeper.ZooKeeperMain$MyWatcher@1238fa5 27 Welcome to ZooKeeper! 28 2017-12-18 17:08:22,994 [myid:] - INFO [main-SendThread(localhost:2181):ClientCnxn$SendThread@966] - Opening socket connection to server localhost/0:0:0:0:0:0:0:1:2181. Will not attempt to authenticate using SASL (unknown error) 29 JLine support is enabled 30 2017-12-18 17:08:23,281 [myid:] - INFO [main-SendThread(localhost:2181):ClientCnxn$SendThread@849] - Socket connection established to localhost/0:0:0:0:0:0:0:1:2181, initiating session 31 2017-12-18 17:08:24,145 [myid:] - INFO [main-SendThread(localhost:2181):ClientCnxn$SendThread@1207] - Session establishment complete on server localhost/0:0:0:0:0:0:0:1:2181, sessionid = 0x16068706a9b0008, negotiated timeout = 30000 32 33 WATCHER:: 34 35 WatchedEvent state:SyncConnected type:None path:null 36 [zk: localhost:2181(CONNECTED) 0] ls / 37 [hadoop-ha, hbase, admin, zookeeper, consumers, config, 20171011, storm, yarn-leader-election, brokers, controller_epoch] 38 [zk: localhost:2181(CONNECTED) 3] get /hbase 39 40 cZxid = 0xc00000007 41 ctime = Wed Oct 25 17:29:19 CST 2017 42 mZxid = 0xc00000007 43 mtime = Wed Oct 25 17:29:19 CST 2017 44 pZxid = 0xf0000004a 45 cversion = 23 46 dataVersion = 0 47 aclVersion = 0 48 ephemeralOwner = 0x0 49 dataLength = 0 50 numChildren = 15 51 [zk: localhost:2181(CONNECTED) 4] ls / 52 [hadoop-ha, hbase, admin, zookeeper, consumers, config, 20171011, storm, yarn-leader-election, brokers, controller_epoch] 53 [zk: localhost:2181(CONNECTED) 5] ls /hbase 54 [meta-region-server, backup-masters, region-in-transition, draining, table, table-lock, running, master, namespace, hbaseid, online-snapshot, replication, recovering-regions, splitWAL, rs] 55 [zk: localhost:2181(CONNECTED) 6] ls /hbase/table 56 [hbase:meta, hbase:namespace, user] 57 [zk: localhost:2181(CONNECTED) 7] 待续......

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杀毒软件换层皮就是 EDR?从 Gartner 定义看懂终端检测响应

2025 年 12 月,MITRE 发布了最新一轮 ATT&CK Evaluations 企业级评估(Enterprise 2025,第 7 轮)的结果:模拟 Scattered Spider 与 Mustang Panda 两类真实对手的攻击行为,共 16 个攻击步骤、约 90 个子步骤,并首次把 AWS 云基础设施纳入评估场景。比结果本身更值得注意的是 MITRE 的一贯立场:该评估不打分、不排名、不设「赢家」,只公布逐技术的原始检测结果——厂商营销中的「100% 检出」「排名第一」,均为厂商基于原始数据的自行计算,MITRE 并不背书。

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Mario

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

Sublime Text

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

WebStorm

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源,继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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