摘要随着Internet和计算机网络技术的蓬勃发展，网络安全问题现在已经得到普遍重视。
网络防火墙系统就是网络安全技术在实际中的应用之一。
防火墙的核心思想是在不安全的网际网环境中构造一个相对安全的子网环境。
运行在系统上的网络应用软件在访问网络时，都必须经过防火墙的确认，从而达到控制用户计算机和Internet之间的连接目的。
本文首先简要介绍了防火墙的原理，然后叙述了防火墙的分类，接着从实现信息安全的角度运用JAVA程序实现代理防火墙的设计。
关键词：防火墙;包过滤;代理防火墙；
网络安全；
防火墙技术原理。
一、前言近年来，随着普通计算机用户群的日益增长，“防火墙”一词已经不再是服务器领域的专署，大部分家庭用户都知道为自己爱机安装各种“防火墙”软件了。
但是，并不是所有用户都对“防火墙”有所了解的，一部分用户甚至认为，“防火墙”是一种软件的名称……时光飞梭，随着计算机和网络的发展，各种攻击入侵手段也相继出现了，为了保护计算机的安全，人们开发出一种能阻止计算机之间直接通信的技术，并沿用了古代类似这个功能的名字——“防火墙”技术来源于此。
用专业术语来说，防火墙是一种位于两个或多个网络间，实施网络之间访问控制的组件集合。
对于普通用户来说，所谓“防火墙”，指的就是一种被放置在自己的计算机与外界网络之间的防御系统，从网络发往计算机的所有数据都要经过它的判断处理后，才会决定能不能把这些数据交给计算机，一旦发现有害数据，防火墙就会拦截下来，实现了对计算机的保护功能。
防火墙技术从诞生开始，就在一刻不停的发展着，各种不同结构不同功能的防火墙，构筑成网络上的一道道防御大堤。

前言在我的上一篇文章《使用Nginx提升网站访问速度》中介绍了Nginx这个HTTP服务器以及如何通过它来加速网站的访问速度。
在实际的网站运营中，我们经常需要了解到网站的访问情况，例如每天有多少IP在访问、PV数是多少、哪个URL访问量最大、用户使用最多的浏览器是哪个、都是通过什么方式知道这个网站的以及有多少用户访问出错等等，通过掌握这些信息来提高用户的体验，从而改善网站的质量。
一般我们可以通过一些免费的访问统计网站例如GoogleAnalytics来或者这些信息。
但不足之处是这类网站只能对页面进行分析，不包括静态文件；
另外可能有很多的站长不愿意使用这类工具来暴露自己的数据，种种的这些因素使站长希望自己来分析访问日志。
而awstats就可以满足所有的这些需求。
Awstats是在SourceForge上发展很快的一个基于Perl的WEB日志分析工具，一个充分的日志分析让Awstats显示您下列资料:• 访问次数、独特访客人数,• 访问时间和上次访问,• 使用者认证、最近认证的访问,• 每周的高峰时间(页数,点击率,每小时和一周的千字节),• 域名/国家的主机访客(页数,点击率,字节,269域名/国家检测,geoip检测),• 主机名单,最近访问和未解析的IP地址名单• 大多数看过的进出页面,• 档案类型,• 网站压缩统计表(mod_gzip或者mod_deflate),• 使用的操作系统(每个操作系统的页数,点击率,字节,35OSdetected),• 使用的浏览器,• 机器人访问(检测319个机器人),• 蠕虫攻击(5个蠕虫家族),• 搜索引擎，利用关键词检索找到你的地址,• HTTP协议错误(最近查阅没有找到的页面),• 其他基于URL的个性报导,链接参数,涉及综合行销领域目的.• 贵网站被加入"最喜爱的书签".次数.• 屏幕大小(需要在索引页补充一些HTML标签).• 浏览器的支持比例:Java,Flash,RealG2reader,Quicktimereader,WMAreader,PDFreader.• 负载平衡服务器比率集群报告.Awstats的运行是需要PERL环境的支持，从awstats的文档来看，它对ApacheHTTPServer的支持是非常完美的，而当我们把Web服务器换成Nginx后，要运行awstats变得很麻烦。
首先Nginx本身对Perl的支持是比较弱的，甚至官方也不建议使用；
另外在日志格式上有需要修改后才能运行。
本文主要介绍通过让awstats对日志统计的结果生成静态页面，然后通过Nginx输出以达到统计Nginx访问日志的效果，其中还包括如何让Nginx自动切割日志文件。
配置Nginx自动切割日志

合成孔径雷达成像入门教材，皮亦鸣老师著。
电子科技大学研究生系列教材建设项目:本书既包括雷达成像的基础知识,也包括近年来成像领域的最新发展状况。
从雷达的基础概念讲起,以合成孔径雷达成像处理为主要内容。

ZooKeeper是Google的Chubby项目的开源实现，它曾经作为Hadoop的子项目，在大数据领域得到广泛应用。
ZooKeeper以FastPaxos算法为基础，同时为了解决活锁问题，对FastPaxos算法进行了优化，因此也可以广泛用于大数据之外的其他分布式系统，为大型分布式系统提供可靠的协作处理功能。
比如小米公司的米聊，其后台就采用了ZooKeeper作为分布式服务的统一协作系统。
而阿里公司的开发人员也广泛使用ZooKeeper，并对其进行了适当修改，开源了一款TaoKeeper软件，

由于相机标定易受靶标自身和外界环境因素的干扰,且相机标定精度直接影响双目视觉或三维重建等计算机视觉领域的结果,因此,在标定过程中要尽可能提高相机的标定精度。
相机标定过程中的精度影响因素主要为靶标自身的网格尺寸、特征点数目、摆放位姿和平面性,以及相机提取靶标图片的数量、标定物距、光照条件等。
以相机标定精度的影响因素为切入点,介绍了相机标定的成像模型和单因素对标定精度的影响情况,总结出相机标定的最优标定工况条件,为相机标定的研究提供了有效参考。

…首款篇章级中文手写字库…系统的样本采样机制…真实环境下的手写…广泛的应用支持未来的脱机手写汉字识别的研究对象必会从孤立工笔手写汉字逐渐过渡到真实手写中文语句。
脱机手写汉字识别领域亟需建立一个脱机手写中文文本库，用于支持面向真实手写环境的汉字识别研究。
为此，我们提出了面向真实手写环境的基于无切分策略的脱机手写汉字识别。
我们经过三年的系统工作，建立了一个包含约20万字的HIT-MW中文手写文本库(英文全称为HarbinInstituteofTechnology-MultipleWritersDatabase，中文名称为哈尔滨工业大学多人手写库，缩写为HIT-MW库)，用于研究上述问题（具体情况见下文）。
由于采取了系统的采样方案，库中包含了很多真实手写现象，不仅有歪斜的（skewed）文本行，还有交叠(overlapping)和粘连（touching）文本行；
除了抄写错误(miswriting)，还有涂改文字(erasure)的存在。
这样，脱机手写汉字识别从理想化的“单字”识别进入到面向真实手写环境的“文本”识别（或语句识别）的更高层次。

火龙果软件工程技术中心本文内容包括：介绍工具包功能SIPDesignModel模板调用流建模Servlet建模抽取现有的SIP部署信息设计活动概要参考资料SIPModelingToolkitforIBM:registered:Rational:registered:SoftwareArchitect是对RationalSoftwareArchitect平台的一组领域扩展。
该工具包提供您所必需的工具，从而以自然的方式利用RationalSoftwareArchitect平台设计并开发针对SessionInitiationProtocol（SIP）的专门领域的技术。
本文还说明了您如何能够将RationalSoftwareArchitect平

纵观商业进程，区块链技术应用正在经历单一领域到多元化领域转变：从最早的与数字货币等相关的金融领域拓展到以供应链管理、供应链协同、国际贸易为首的相关应用领域。
顺应这样的产业领域的拓宽，传统行业企业也纷纷通过主导成立、加入行业级或企业级区块链联盟，积极寻求与更广阔数字化生态的对接机会，目前全球范围已成立大量行业级区块链联盟。

这本书主要是讲在使用C++11特性时对并发的深入探讨。
它是由作为语言新线程支持基础的BoostThread库的主要开发及维护人员编写的。
总之，作者很有权威性。
该书从最基础的东西开始，假设读者已经有良好(甚至是非常好)的语言基础，但是首次接触并行代码。
该书逐步地探讨了一些由并发带来的问题，讲述了互斥的解决方案和局限性，以及它们是如何在C++11中实现的。
接下来讲述了C++的内存模型和原子类型。
最后，深入探讨了基于锁和无锁数据结构的设计。
这是自从HerbSutter在书中讨论这个话题之后，我所见过的最好的处理方法。
这本书很全面地涵盖了一些真正重要的话题，这些话题在其他书籍中是经常被忽略的，比如像，多线程的代码设计，线程应用程序的调试。
当然，在我看来，这两者都描述得太少了。
书中大部分内容都是作为参考资料(就单独的C++线程库就有差不多130页)。
另一个附录是一个完整的消息框架，并给出了代码和注解。
毫无疑问，作者还是花费了很大的心思，相关的内容都讲到了。
对于这本书，我也有不满意之处，但是它们都微不足道。
第一个就是你必须深入了解C++，否则阅读起来比较困难。
另一个就是作者最后一章讲述的线程池，用红色字体显示的”高级线程”。
在我看来，线程池在并发处设定标记很有意思，但是很可惜，作者却在这儿停笔了。
由此可得知，虽然作者在目录有提及到角色模型，但并没有进行讲解，就好像它压根儿不存在一样，可能在William看来，它其实对好几种语言至关重要，却不包括C++。
总的来说，这些不满意之处只能反应我的偏好，不能说明这本书有缺陷。
William的这本书非常棒，至少在未来的很长一段时间里都能称得上是这个领域的典型著作。
如果你想更仔细地看下这本书的内容，我们最近在一篇很受欢迎的文章里”WaitingforOne-OffEventswithFutures。
”有摘选了一些片段。

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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。