白名单是什么意思

白名单则正好相反，是用户指定不受任何约束（或最少约束）的联系人。在电子邮件中，白名单联系人发来的邮件，可以绕过邮件系统本身固有的标准垃圾邮件识别程序（通常根据地址和邮件主题进行大致的识别），而全部收入正常收件箱；在社交网站中，白名单联系人对于用户来说，也有较一般用户更大的透明度。

谁知道xxs-01b.2b型闪光报警器咋用,线路咋接

XXS-201型单回路闪光报警仪为盘式拼装结构，光子牌显示，与外接电铃（或音响器），电源及控制按钮组成闪光报警仪系统。该仪表与输入信号为电接点式，在工业自动化控制系统中与各种接点式控制检测仪表配套使用监视各种设备运行状态，实现越限报警。

XXS-201型单回路闪光报警仪，集国内外同类产品之优点，根据石油、化工、电力、冶金、轻工等部门建议和要求而进行优化设计的新型产品，线路采用长寿命，低工耗高抗干扰能力的CMOS集成电路。闪光器件采用高亮度发光二极管作光源，具有光线柔和、醒目、功耗低、寿命长，是目前较理想的发光器件。代替了原来传统的白炽灯泡。

电路设计新颖，当无故障信号输入时（电接点在正常状态下），单元处于断电待命状态，不损功耗，保证了在正常状态下不会发生误报警，大大的增加了系统的抗干扰能力。

XXS-201型单回路闪光报警仪，与目前国内生产和使用的同类仪表相比具有显示醒目，结构新颖，可靠性强，安装方便，节能省电等优点。根据电厂现场的建议而改进的内部电路更趋合理，外型愈加美观的新产品。此产品推出后受到广大用户及设计人员的普遍欢迎和广泛选用。

二、主要技术指标：

1、报警仪输入路数：每台一路；

2、输入信号：常开接点或常闭接点；

3、输入回路电阻：≤75Ω；

4、报警显示：平面发光块（红色、黄色或绿色）发光二极管（红色、黄色或绿色）；也可是白炽灯泡；

5、报警输出：

①接点输出：接点容量AC220V/1A，可接24V电铃或本厂生产的XXS-24、XXS-48、XXS-220音响器及电铃音响器XXS-24A。

② 电平输出：输出直流电平4.8~5.2V,可接本厂生产的XXS-24、XXS-48、XXS-220音响器及电铃音响器XXS-24A。

6、电源：DC24V ±15%。（XXS-201A、B、C、D）。AC220V±10%50Hz（XXS-201E、F）

7、环境条件:

（1）湿度范围 0℃~+55℃

（2）相对湿度 ≤85%

8、报警方式：光字牌显示，灯光闪烁，闪光频率每秒0.5~1Hz。同时，外接音响器发出音响声。一分钟后自动转为平光，音响停止。或用手动确认后停止。

9、消耗功率：报警时 ＜ 1.2W

未报警时 ≤0.1W

三、报警工作状态：

1、A：输入为常开方式（闭合有效）时报警仪工作状态如下表：

外接信号输入状态 信号灯状态 表示状态 输出状态

1号端子低（无信号） 不亮 正常 低电平/断

1号端子高（有信号） 闪光 故障 高电平/通

4号端子高（+24V） 平光 故障确认 低电平/断

2号端子高（+24V） 闪光 自动测试 高电平/通

说明：

①信号灯闪亮一分钟后自动转为平光，表示确认有故障

②输出状态指报警仪端子3有高电平信号状态和端子7、8的通、

断状况。可驱动不同种类的音响器。也可以另种方式输出7、8

端子的通、断与输入信号同步。

③2号端子为动试端T，该端保持为高时，信号灯闪亮一分钟后

自动转为平光，测试即可结束。

④4号端子为确认端C，该端为高时可使闪亮的信号灯立即转

为平光。

B：输入为常闭点（断开有效）时报警仪工作状态如下表

外接信号输入状态 信号灯状态 表示状态 输出状态

1号端子低（有信号） 闪亮 故障 高电平/通

1号端子高（无信号） 不亮 正常 低电平/断

4号端子为高（+24V） 平光 故障确认 低电平/断

2号端子为高（+24V） 闪亮 自动测试 高电平/通

说明：当用户需要使用常开或常闭作为通常状态时，从表盘上将表芯取出，但壳体不要拆下。具体步骤如下：将报警仪后面上、下对角线螺钉及端子线松开，即可从前面抽出表芯。（参阅元件位置图7）

常开输入：IMS的AC（A'C'）接通 CB（C'B'）断开;1号端子由低(0V)变高(+24V),表示有故障信号.

常闭输入:IMS的A'C'断开 CB（C'B'）接通;1号端子由高(+24V)变低(0V),表示有故障信号.

厂方一般设定为常开输入方式.

2.工作时间:

报警仪由单台及多台并联使用,当故障信号接点闭合时,主电路进入工作状态,故障指示灯L开始以0.5秒~1秒闪光,同时继电器J 吸合,接通外电路发出声响.

3.故障确认分两种情况:

(1) 自动确认:无需人工干予.经过约60秒闪光,消除声响.转为平光.

(2)手动确认:只有人工掀下C 确认按钮时,消除音响,闪光才转入平光,且消除声响.

4.实验状态: 该状态为检查报警仪本身功能而设置,当揿下T动按钮时,多台并联的所有报警仪的灯都闪光,同时公用声响有声响.掀一下确认C时按钮，即转入确认状态.放开T动试按钮,立即恢复正常待命状态.★T动试按钮，请选用交替型自锁按钮；C确认按钮，请选用瞬时型普通按钮。

xss标配都有什么

挺多的。

4t，1060级别，1080p专用游戏机，部分不吃配置或者优化很好的游戏能2k或棋盘4k，有光追不过属于体验很难流畅，优点，便宜，小巧便携。

网游机，就是只玩1080p的那种正好对应xsx的1/3显卡性能同帧数，单机肯定不能真的1440p。

elasticsearch，solr对比各自有哪些优缺点

从两个方面对ElasticSearch和Solr进行对比，从关系型数据库中的导入速度和模糊查询的速度。

单机对比

1. Solr 发布了4.0-alpha，试了一下，发现需要自己修改schema，好处是它自带一个data importer。在自己的计算机上测试了一下，导入的性能大概是：14分钟导入 3092730 条记录，约合 3682条/秒。

2. 3百万条记录的情况下，模糊查询和排序基本都在1秒内返回

3. 刚才的测试，是每个field单独存储，现在修改了一下配置文件，增加了一个copyField，所有的field都拷贝一份到text这个field里面去，导入的性能大概是：19分钟导入了3092730 条记录，约合 2713条/秒

4. 3百万条记录的情况下，针对text的模糊查询基本在1秒内返回，但是针对所有记录的排序，大概要2~3秒

5. 使用 elasticsearch 0.19.8，缺省配置，用单任务导入，导入性能是：20分钟导入了3092730 条记录，约合2577条/秒

6. 3百万条记录的情况下，查询基本上在1秒内返回，但是模糊查询比较慢，之一次要10秒，后来大概要1~3秒。加上排序大概需要5秒，整体排序基本100ms

查询及排序的指令：

"query": {

"query_string": {

"query": "*999*"

"sort": [

"TIME_UP": {

"order": "asc"

7. Es0.19.8，用两个任务导入，导入性能是：13分钟导入了3092730 条记录，约合3965条/秒

8. Solr全部建好索引后，占用磁盘空间是1.2G，es占用磁盘空间是4G

单机对比2

在一台Intel i7，32G内存的机器上，重新跑这两个的对比。不过有个重大的区别在于，Solr是在这台性能很好的机器上跑，而es的导入进程则是在一台Intel 四核 2.5G，4G内存的机器上跑的，也许会有性能的差异。ES版本0.19.8，Solr版本4.0-ALPHA。

1. Solr的导入性能：3400万条记录，用时62分钟，平均9140条/秒，占用空间12.75G

2. 使用 *999* 这样的模糊查询，3秒以内返回，稍长一点的查询条件 *00100014*，也是2~3秒返回

3. Es的导入性能（设置Xmx为10G）：3400万条记录，用时40分钟，平均14167条/秒，占用空间33.26G，客户端采用4个并发。

4. 使用 *999* 这样的模糊查询，9秒返回，稍长一点的查询条件 *00100014*，11.8秒返回

5. 如果不是针对所有字段查询，而是针对某个特定字段，比如 SAM_CODE: *00100014*，那么也是1秒以内返回。

6. 结论：es的查询效率也可以很高，只是我们还不会用。

7. 结论2：es有个设置是把所有字段放一块的那个，缺省是放一起，但是不知道为什么没起到应有的作用。

备注：

1. Solr之一次的那个内存使用的是缺省设置，这次改为10G，结果导入性能反而变差了，400万条记录，用了8分钟，平均8333条/秒，不知道为什么。

2. 改回缺省的内存配置，导入速度仍然慢。

3. 重启Linux，用10G的内存配置，再导入，5030万条记录，用时92分，约9112条/秒，说明导入速度和内存配置没有大差别

4. 在10G配置的情况下，检索速度也差别不大。

5. 为了搞清楚lucene4.0和solr4.0的进步有多大，下载了solr3.6.1，所幸的是4.0的配置文件在3.6.1上也可以用，所以很快就搭起来进行测试，导入性能为：3400万条记录，用时55分钟，约10303条/秒，占用空间13.85G。查询性能：*999*之一次11.6s，*00100014* 27.3s，相比4.0ALPHA的结果（5000万结果当中，*999*之一次2.6s，*00100014*之一次2.5s）来说，慢了很多，与es的性能差不多，因此，也许lucene4.0真的对性能有大幅提升？

集群对比：

采用4台同样配置（Intel i7，32G内存）的Centos 6.3组成的集群，进行对比。

1. 首先是es，很方便的就组成了一个Cluster，等上一个3400万条的Index全部均衡负载之后进行测试，导入到另外一个Index当中。

2. 导入性能：8500万条记录，用时72分钟，约为19676条/秒。在前5千万条记录导入时的速度在2万/条以上，初始的速度在2.2万/条。占用空间78.6G（由于有冗余，实际占用空间为157.2G）

3. 查询性能：

*999*之一次13.5秒，第二次19.5秒，第三次7.4秒，第四次7.1秒，第五次7.1秒

*00100014*之一次17.2秒，第二次16.6秒，第三次17.9秒，第四次16.7秒，第五次17.1秒

SAM_CODE:*999*，0.8s，1.3s，0.02s，0.02s，0.02s

SAM_CODE: *00100014*，0.1s，0.1s，0.02s，0.03s，0.05s

4. Solr4.0-ALPHA，SolrCloud的配置还算简单，启动一个ZooKeeper，然后其他三台机器访问这个地址，就可以组成一个Cloud：

机器1： nohup java -Xms10G -Xmx10G -Xss256k -Djetty.port=8983 -Dsolr.solr.home="./example-DIH/solr/" -Dbootstrap_confdir=./example-DIH/solr/db/conf/ -Dcollection.configName=xabconf3 -DzkRun -DnumShards=4 -jar start.jar

其他机器：nohup java -Xms10G -Xmx10G -Dsolr.solr.home="./example-DIH/solr/" -DzkHost=192.168.2.11:9983 -jar start.jar

但是在执行 data import 的时候，频繁出现 OutOfMemoryError: unable to create new native thread。查了很多资料，把Linux的ulimit当中的nproc改成10240，把Xss改成256K，都解决不了问题。暂时没有办法进行。

结论

1. 导入性能，es更强

2. 查询性能，solr 4.0更好，es与solr 3.6持平，可以乐观的认为，等es采用了lucene4之后，性能会有质的提升

3. Es采用SAM_CODE这样的查询性能很好，但是用_all性能就很差，而且差别非常大，因此，个人认为在目前的es情况下，仍然有性能提升的空间，只是现在还没找到 *** 。

什么是web开发人员最喜欢的前端工具

1、jQuery

jQuery由于其无限的教程，没有跨平台/浏览器问题，优秀的用户界面，大量的插件以及它的轻量，快速和快速学习等特点而脱颖而出。超过70％的受访者选择jQuery作为他们的前端库，它是一个快速，轻量级和简洁的JavaScript库，主要用于HTML文档遍历、事件处理、动画和用于快速Web开发的Ajax交互。从本质上讲，jQuery最适合需要快速开发的应用程序。

2、Bootstrap

超过65％的开发者选择Bootstrap作为他们最喜欢的框架来使用，它是一个用HTML、CSS和 *** 开发的开源工具包。Bootstrap的广泛流行主要是因为它的简单使用、优秀的社区以及大量的文章和教程、第三方插件和扩展、主题构建器等。

3、Angular

如果你打算构建一个动态且强大的单页应用程序，Angular就是你需要的框架。Angular是高度模块化的，因此非常适合与团队分开大型工作，并且使测试和调试变得轻松。功能优先的 *** 使Angular更加专注于功能，使开发人员的工作更轻松。此外，它还有来自Google社区的出色工具和支持。

4、NPM

NPM是Node的包管理器。借助NPM，开发人员可以安装各种模块进行Web开发，共享和借用软件包，并管理私有开发。它由网站、命令行界面（CLI）和注册表三个不同的组件组成。

5、Webpack

Webpack是现代JavaScript应用程序的模块打包程序，它将前端开发所需的所有资源（如JavaScript、字体和图像）集中到一个地方。如果你正在开发复杂的前端，这特别有用。你可以去通过部署具有的WebPack Web应用程序，以获取有关的WebPack起来和运行。

除了以上工具，还有Sass、React等，根据企业所用工具的不同，你需要掌握的工具也不一样。

漏洞扫描都有哪几个厂商？国内或者国外的，分别有什么优势或者特点？

用于渗透测试的话，推荐：

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WebCruiser can find the following web vulnerabilities currently:

* GET SQL Injection(Int, String, Search)

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