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当你遇到 Cloudflare 或 Akamai 这样的 WAF 时，不要让挫败感占据上风。相反地，要策略性地解决问题，如果直接绕过尝试失败了，那就探索其它方法——比如识别源 IP，以完全绕过 WAF。本文转自网络如有侵权，请联系删除。互动话题：如果你想学习更多网安方面的知识和工具，可以看看以下题外话！
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Python 的语法简单，本文分享整理的 20 个最常用且重要的 Python 基础命令。小白看得懂，学得会。
光是下载附件就花了半小时，还因为漏看了 3 封邮件，导致同事的报销延迟提交，被追着问了好几天。打开生成的 “9 月报销汇总表.xlsx”，会看到两个工作表：“报销明细”（所有报销项目的详细数据）和 “员工总报销”（每人总金额），格式工整，直接打印或发审批群都没问题。每月报销季，同事会通过企业邮箱发送报销邮件，每封邮件含 1 个 Excel 附件（命名格式：“张三_9 月报销.xlsx”“李四_9
高吞吐量：单线程处理数万并发连接。低资源消耗：协程切换成本仅为线程的 1/100。简洁语法使异步代码更易读。开发者需掌握协程设计模式、性能调优技巧及多进程协同方案，以充分发挥其潜力。
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怎么计算得出tps指标？1）第一个通过运维那边给的生产数据，看一下生产进件有多少，计算得来的，如果没有生产数据，或者不过就看如下的方法2）第二个就是根据最近一个月的实际访问数据，比如每天调用了多少个接口，调用了哪些接口，把比例列出来==》这是通用的tps比如这100万次请求里面登录请求比例：40%那么登录接口的标准退出请求比例：20%那么退出接口的标准添加商品比例：20%那么添加商品接口的标准查询
本文介绍了循环神经网络（RNN）的基本原理及其在语言模型中的应用。主要内容包括：1）从无隐藏层的多层感知机引出具有隐状态的RNN模型，解释了隐状态计算过程；2）通过代码示例展示了RNN中矩阵运算的等价性；3）以字符级语言模型为例说明RNN的训练过程；4）引入困惑度作为评估语言模型质量的指标，讨论了其计算方法和不同情况下取值范围的物理意义。文章通过理论解释和代码演示相结合的方式，系统性地介绍了RNN
本文介绍了一个基于Python与协同过滤算法的大数据旅游景点推荐系统。该系统采用Django框架开发，结合Spark处理海量旅游数据，使用MySQL存储景点和用户行为数据。核心功能包括个性化景点推荐（准确率84%）、智能线路规划（效率提升76%）和热力图可视化。测试结果显示系统显著提升了用户满意度（增长72%）。文章详细展示了系统架构、技术选型、功能模块、测试用例及代码片段，为旅游行业数字化转型提
