小编Sil*_*gon的帖子

使用以下功能:

function is_closure($t) { return ( !is_string($t) && is_callable($t)); }

除了匿名闭包函数之外,这可以为其他任何东西返回true吗？如果是这样,如果变量是闭包,那么确定的正确方法是什么？

非常感谢

你能给我一个简单,直接的python示例,使用App Engine发送HTML电子邮件吗？明文很简单,但我对HTML标签有困难.

在不使用外部库的情况下,确定给定mp3文件的长度(以秒为单位)的最简单方法是什么？(蟒蛇来源高度赞赏)

将pdb文件与商业应用程序一起重新分发是明智的吗？

有时候,我正在使用堆栈跟踪从已部署的应用程序中获取更详细的错误报告日志; 可以在不依赖这些文件的情况下实现此功能吗？

此外,这些文件包含多少原始源代码的提示？使用它对我的应用程序进行反向工程会更容易吗？

像Wireshark和Fiddler这样的数据包分析器允许低级数据包转储,并且似乎是调试二进制websocket帧的推荐方法.该方法的主要问题包括安全的websocket层,复杂性,开发过程中的摩擦等.

除了Wireshark之​​外,还有哪些浏览器本机或扩展工具可以看到至少通过Websockets交换的二进制帧的十六进制转储？

编辑:从Chrome 56.0开始,只能观看文本websocket连接的帧(通过调试控制台(F12) - >网络 - >选择websocket连接(以识别:它有101个HTTP状态代码) - > Frames面板); 二进制数据包仍然显示为"二进制帧(操作码2)

这一定是一个非常简单的问题,但我似乎无法弄明白.

我正在使用apache + mod_wsgi来托管我的python应用程序,并且我希望以其中一个表单提交帖子内容 - 但是,环境值和sys.stdin都不包含任何此类数据.介意给我一个快速的手？

编辑:已经尝试过:

• environ ["CONTENT_TYPE"] ='application/x-www-form-urlencoded'(无数据)
• 然而,environ ["wsgi.input"]似乎是合理的方式,environ ["wsgi.input"].read()和environ ["wsgi.input"].read(-1)返回一个空字符串(是的) ,内容已发布,environ ["request_method"] ="发布"

免责声明:类似问题已在SO上多次提出,但这个问题更加具体,到目前为止尚未得到充分解决.

我们正在开发一种新的打包软件,出于业务安全原因,该软件必须在我们客户的服务器上以PHP运行.该软件以每用户最终许可证出售; 每个用户的价格范围在20-80美元之间,目标市场是小型(和网络sa)咨询公司和IT代理商.

为了阻止盗版(例如,删除用户许可证执行),我们希望以技术上可用的任何方式最大限度地保护PHP代码,这不会给用户带来不便.

让我们打破这个:

• 不会给用户带来不便:没有额外的服务器端安装(没有zend解码器或其他二进制文件).必须在开箱即用的普通香草共享PHP主机上运行.

• 最大限度地保护:打破保护必须超过购买额外许可的成本.也就是说,专业黑客必须至少花3-5个工作日才能取消用户许可保护.

• 任何技术上可用的方法:可能会调用home,可能使用高端加密,可能会实现c64模拟器.

积极应对迄今为止投票最多的非解决方案:

• 不寻找完美的混淆,只是非常困难的(定义为:必须至少需要3-5个工作日才能解密)或其他反盗版方法

• 不是在寻找"黑盒子"软件包,我不知道它们是如何工作的,也无法确定它是否符合我们的目的; 寻找算法和开箱即用的想法.

• 不寻求许可/法律保护,我们已经涵盖了这一点.

• 我们知道,只要有足够的时间和专注,所有混淆迟早都会被黑客攻击; 我们只是希望这不是经济的解决方案.

鉴于上述限制,您将使用哪些方法或想法来最大化反盗版措施？

赏金追捕:鉴于上述限制,点是最难的算法方法来反向设计代码.

更新/赏金:我接受了艾拉巴克斯特的答案,主要是因为其余人未能回答核心问题,并试图质疑潜在的假设(业务,闭源,yadda yadda).谢谢大家!

为了准备HIPAA合规性,我们正在转换我们的Kubernetes集群,以便在整个机群中使用安全端点(在所有pod之间).由于集群由目前使用HTTP连接的大约8-10个服务组成,因此由Kubernetes负责处理将非常有用.

我们想要解决的具体攻击向量是节点(物理服务器)之间的数据包嗅探.

这个问题分为两部分:

• Kubernetes默认是否加密pod和节点之间的流量？
• 如果没有,有没有办法配置它？

非常感谢!

我手上有一个分类问题,我想用机器学习算法解决这个问题(可能是贝叶斯或马尔可夫,问题与要使用的分类器无关).鉴于一些培训实例,我正在寻找一种方法来衡量已实施的分类器的性能,同时考虑数据过度拟合问题.

那就是:给定N [1..100]训练样本,如果我在每个样本上运行训练算法,并使用这个相同的样本来测量适应度,它可能会陷入数据过度拟合问题 - 分类器会知道训练实例的确切答案,没有太多的预测能力,使健身结果无用.

一个明显的解决方案是将手工标记的样品分成训练和测试样品; 我想学习选择具有统计学意义的训练样本的方法.

白皮书,书籍指针和PDF非常感谢!

我对可用源代码的解决方案特别感兴趣(Django独立性是一个优点,但我愿意破解我的方式)

您认为当今人工智能研究的现实应用中最重要的进展/突破是什么？(包括但不限于:机器学习,统计数据处理以及从AI中分离出来的其他学科).

请多多/不想要:关于AI冬天/失望的谣言;

需要:链接和指向具体的实际应用程序的指针.

使用现有的Sublime 2配色方案,有没有办法有选择地调整背景颜色,例如..js文件只？非常感谢!

在App引擎上运行的A/B测试系统最简单的实现是什么？

我特别热衷于将数据存储用于后端(具有冗长的查询时间)和数据库设计.