《网易》专题

未来你可能会用 Redis 服务器或者其他的消息队列系统来作为 logstash broker 的角色。不过 Logstash 其实也有自己的 TCP/UDP 插件，在临时任务的时候，也算能用，尤其是测试环境。 小贴士：虽然 LogStash::Inputs::TCP 用 Ruby 的 Socket 和 OpenSSL 库实现了高级的 SSL 功能，但 Logstash 本身只能在 SizedQu

通过设置open_mqtt_protocol选项，启用后会解析mqtt包头，worker进程的onReceive事件每次会返回一个完整的mqtt数据包。 程序代码 mqtt_server.php <?php function decodeValue($data) { return 256 * ord($data[0]) + ord($data[1]); } function decode

我们已经暗示了联网的多样性问题。 许多不同的系统要彼此对话。它们必须说同一种语言。与此同时， 它们也必须理解同一种语言。 人们常常认为肢体语言是通用的。 事实并非如此。回想在我刚刚十几岁时，我的父亲带我去保加利亚。 一次我们正坐在索非亚一座公园里的桌子旁，一个小贩上来向我们 推销烤杏仁。 那时我还没有学习多少保加利亚语，我没有说“不”，而是摇了摇头， 那是“通用的”说不的肢体语言。 小贩很快开始装

一、什么是获取分析？ 对企业来说，获取用户的渠道有很多，从传统PC门户、搜索引擎到社交媒体微博、微信以及各大垂直APP。但，选对获取用户的渠道很重要，获客的质量更重要。诸葛io获取分析功能可以直观、清晰的了解「获客」渠道的拉新能力、核心节点的转化以及可以准确的甄别渠道的优劣,进而可以全面的降低获客成本，提高效率。 获取分析功能具有以下特点： 一键衡量渠道效果 无需专业分析师，市场人员可以自助实现渠

从网页的主要构成来说，一个标准的网页一般有4个部分组成：内容、结构、表现和行为。 内容是网页中要传达的信息，包括文本、数据、图片、视频等，一般由HTML（XHTML）来完成，也就是页面中的各种页面元素对象，它们是被动态操纵的内容； 结构是使用结构化的方法对网页中用到的信息进行分类和整理，使内容更具条理性、逻辑性和易读性； 表现是使用表现技术对已经结构化的信息进行表现上的控制，如版式、文本大小、文本

大多数的 PCI 和多数的 ISA 网卡都被支持。一些网络接口卡不被多数 Debian 安装盘支持， 如 AX.25 卡与协议；NI16510 EtherBlaster 卡；Schneider & Koch G16 卡； Koch G16 卡；以及 Zenith Z-Note built-in 网卡。微通道(MCA)网卡不被标准的安装系统支持， 但可以参考 Linux on MCA 和 Linux

任何受 Linux 内核支持的网络接口卡(NIC)也全都被引导盘所支持。 你可能需要将网络驱动作为模块挂载。

任何受 Linux 内核支持的网络接口卡(NIC)也全都被引导盘所支持。 你可能需要将网络驱动作为模块挂载。

安装flannel网络插件 所有的node节点都需要安装网络插件才能让所有的Pod加入到同一个局域网中，本文是安装flannel网络插件的参考文档。 建议直接使用yum安装flanneld，除非对版本有特殊需求，默认安装的是0.7.1版本的flannel。 yum install -y flannel service配置文件/usr/lib/systemd/system/flanneld.serv

前 言 Linux 系统的一个主要特点是他的网络功能非常强大。随着网络的日益普及，基于网络的应用也将越来越多。 在这个网络时代，掌握了 Linux 的网络编程技术，将令每一个人处于不败之地，学习 Linux 的网络编程，可以让我们真正的体会到网络的魅力。 想成为一 位真正的 hacker，必须掌握网络编程技术。 现在书店里面已经有了许多关于 Linux 网络编程方面的书籍，网络上也有了许多关于网络

历史上的网络编程都倾向于困难、复杂，而且极易出错。 程序员必须掌握与网络有关的大量细节，有时甚至要对硬件有深刻的认识。一般地，我们需要理解连网协议中不同的“层”（Layer）。而且对于每个连网库，一般都包含了数量众多的函数，分别涉及信息块的连接、打包和拆包；这些块的来回运输；以及握手等等。这是一项令人痛苦的工作。 但是，连网本身的概念并不是很难。我们想获得位于其他地方某台机器上的信息，并把它们移到

ResNet中的跨层连接设计引申出了数个后续工作。本节我们介绍其中的一个：稠密连接网络（DenseNet） [1]。 它与ResNet的主要区别如图5.10所示。 图5.10中将部分前后相邻的运算抽象为模块$A$和模块$B$。与ResNet的主要区别在于，DenseNet里模块$B$的输出不是像ResNet那样和模块$A$的输出相加，而是在通道维上连结。这样模块$A$的输出可以直接传入模块$B$后

在“多层感知机的从零开始实现”一节里我们构造了一个含单隐藏层的多层感知机模型来对Fashion-MNIST数据集中的图像进行分类。每张图像高和宽均是28像素。我们将图像中的像素逐行展开，得到长度为784的向量，并输入进全连接层中。然而，这种分类方法有一定的局限性。 图像在同一列邻近的像素在这个向量中可能相距较远。它们构成的模式可能难以被模型识别。 对于大尺寸的输入图像，使用全连接层容易造成模型过大

书目 [Rules00] Guy Kawasaki, Michelle Moreno, and Gary Kawasaki. 2000. HarperBusiness. Rules for Revolutionaries: The Capitalist Manifesto for Creating and Marketing New Products and Services. [RDev96]

The Mesh Collider takes a Mesh Asset and builds its Collider based on that mesh. It is far more accurate for collision detection than using primitives for complicated meshes. Mesh Colliders that are m