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解决mongoDB各种安全隐患问题
Mongo的默认安装经常会导致各种安全问题，例如凤凰网某系统和mongodb未授权访问。 今天我们来聊聊MongoDB的安全配置。 1.MongoDB安装时不添加任何参数,默认是没有权限验证的,登录的用户可以对数据库任意操作而且可以远程访问数据库，需以–auth参数启动。 2.在刚安装完毕的时候MongoDB都默认有一个admin数据库,此时admin数据···
- 发布时间：2025-05-18
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MongoDB迎来原生数据分析功能
【经典译文】为了让大家更轻松地将分析机制引入自己的大数据存储体系当中，Pentaho公司今天公布了其业务分析与数据集成平台的最新版本已经正式进入通用阶段。 Pentaho 5.1版本的设计目的在于为“数据与分析两个独立领域”架起一道往来的桥梁，从而为全部Pentaho用户——从开发人员到数据科学家再到商务分析师——提供支持。Pentaho 5.1为直接为M···
- 发布时间：2025-05-18
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通过Python脚本支持OC代码重构实践（一）：模块调用关系分析
来源：百度Geek说作者 |刘俊启导读introduction在软件开发中，经常会遇到一些代码问题，例如逻辑结构复杂、依赖关系混乱、代码冗余、不易读懂的命名等。这些问题可能导致代码的可维护性下降，增加维护成本，同时也会影响到开发效率。这时通常通过重构的方式对已有代码结构进行改进和优化。在重构的工作中，大部分的工作是人工的方式完成，是一个耗时且容易出错的过程···
- 发布时间：2025-05-18
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大数据在体育直播中的挑战和创新
以“大数据”为代表的新技术对体育直播的冲击，虽然现在来看威胁到体育解说员的角色，但是对这个行业的来说却是锦上添花。 从“单屏”到“多屏” 首先还是要从体育观赏方式的变化说起：移动端，就拿本次巴西世界杯来说，调查显示有 30% 的球迷使用智能手机或平板电脑观看比赛，另有 30% 的观众使用电视机收看比赛。 移动端的崛起，将赛事欣赏从“单屏”直接变成了“多屏”···
- 发布时间：2025-05-18
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架构思考：不靠谱的组件与可靠的系统
我们应该把精力放到单个组件的精益求精上还是整体流程和架构上?构建一个大规模却依然可靠的软件系统是否可行? 对于架构和组件的关系，曾经阅读过一本书，关于如何构建一个大型分布式系统的，被几个触及灵魂的问题吸引，略加整理，供大家参考。 一、我们应该把精力放到单个组件的精益求精上还是整体流程和架构上? 这个问题说实话很不好回答，要么得罪程序员要么得罪架构师，按照中···
- 发布时间：2025-05-18
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大数据与生命科学
本文列举了一些机构已开发或正在研发的、用以分析大数据的方法或工具。例如，美国BioDatomics公司开发了比传统软件分析速度快100倍的BioDT软件；加拿大多伦多的ACD/Labs公司开发的计算系统在处理大数据时能够整合各种数据格式；加利福尼亚州的IBM Almaden研究中心开发的文本挖掘工具；汤森路透NuMedii公司基于大数据的药物再利用。大数据···
- 发布时间：2025-05-18
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如何做 Nginx 安全日志分析可视化，看完这一篇，秒懂！
之前介绍过 ModSecurity 这款优秀的开源 WAF，它是一个入侵检测与阻止的引擎，原本是Apache的一个模块，现在可作为单独模块编译添加到 Nginx 服务中 虽然这款 WAF 很优秀，但是使用起来并没有那么容易，之前也整理了文章介绍它的原理和规则，然而还有一个问题，就是它的日志分析，之前介绍原理规则的时候，也介绍了它的日志规则，但是在使用过程中···
- 发布时间：2025-05-18
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试看大数据在航空业的广阔前景
旅客搭乘美国联合航空公司（United Airlines，简称“美联航”）的班机时，通常还会涉及一连串潜在的附加服务，比如升舱、是否有权进入贵宾室等等。 美联航电子商务与经营副总裁斯科特•威尔森介绍说，按照公司过去采用的“收集与分析”数据法，美联航会把旅客选择这些服务的信息汇总到一起，来看“什么才是最成功的产品，然后据此进行营销。” 现在，这种方法已经发生···
- 发布时间：2025-05-18
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线程池中的最大线程数、核心线程数和队列大小的合理设置
来源：coderidea 亲爱的读者朋友们，大家好！线程池是多线程编程中常用的工具，通过合理的设置线程池参数，可以有效地管理线程，提高程序性能，避免资源浪费。其中，线程池的最大线程数、核心线程数和队列大小是决定线程池行为的关键参数。本文将深入探讨如何设置这些参数，以便更好地满足应用程序的需求。 线程池概述 在讨论最大线程数、核心线程数和队列大小之前，让我们···
- 发布时间：2025-05-18
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自动分析工具：数据科学家职业的终结者？
数据科学家的工作的一部分就是把他们的工作自动化。 比如说通过一些预测性的API工具来实现工作的自动化。 然而， 这些API已经在某些领域开始取代数据科学家的工作了。这对这个职业来说可不是什么好事。 我们现在处于大数据2.0时代。 利用机器学习来进行预测性分析的需求越来越强劲。正如InsightsOne的CEO Waqar Hasan指出的那样“预测分析是大···
- 发布时间：2025-05-18
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