什么是SYN Flood？
SYN Flood是互联网上最原始、最经典的DDoS（Distributed Denial of Service）攻击之一。它利用了TCP协议的三次握手机制，攻击者通常利用工具或者控制僵尸主机向服务器发送海量的变源IP地址或变源端口的TCP SYN报文，服务器响应了这些报文后就会生成大量的半连接，当系统资源被耗尽后，服务器将无法提供正常的服务。
增加服务器性能，提供更多的连接能力对于SYN Flood的海量报文来说杯水车薪，防御SYN Flood的关键在于判断哪些连接请求来自于真实源，屏蔽非真实源的请求以保障正常的业务请求能得到服务。
- SYN Flood是如何发生的？
- 如何识别和防御SYN Flood？
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SYN Flood是如何发生的？
- 开始建立连接时，客户端发送SYN报文到服务器，等待服务器确认。SYN报文的源IP地址和端口是客户端的IP地址和端口。
- 服务器收到SYN报文，回应一个SYN-ACK（Synchronize-Acknowledgement）报文。SYN-ACK报文的目的P地址和端口是客户端的IP地址和端口。
- 客户端收到服务器的SYN-ACK报文，向服务器发送ACK报文，服务器收到ACK报文后完成三次握手，TCP连接建立成功。
如何识别和防御SYN Flood？
TCP协议的可靠性不仅体现在三次握手，还体现在超时与重传的机制。正常情况下客户端发送SYN报文后如果在一定时间没有收到服务器的SYN-ACK应答，客户端会重新发送SYN报文。Anti-DDoS系统会丢弃掉收到的第一个SYN报文。SYN Flood攻击时，黑客发送的绝大多数是变源的SYN报文，所有的SYN报文对于Anti-DDoS系统来说都是首包，都将被直接丢弃。如果客户端重传了SYN报文，Anti-DDoS系统再对该报文进行源认证。如此一来，大大减少了Anti-DDoS系统代答的压力。首包丢弃和源认证两种手段结合，对于防御SYN Flood（特别是不断变换源IP和源端口的虚假源攻击）非常有效。
新兴专业 BA（business analytics）到底学什么？发展前景怎样？
陈思炜
请注意，BA本身就是一个比较大的概念，在没有诞生BA专业之前就业市场就早已存在“什么是EA外汇自动交易系统 商业分析”这样的职业。传统商业分析虽然也要运营到对数据的分析，但核心是以定性分析为主，辅以商业分析工具/模型来提供商业咨询与决策的依据。而近10年来出现的商业分析类职业（后称量化商业分析）其实是数据分析下的细分（商业应用分析），它以定量分析为核心，工作内容中占大头的是数学建模、统计分析、数据挖掘、编程和量化分析工具的应用，商业的定性分析只占小部分，不难看出，这其实完全是两类不同的职业。
- 30%+的学员只问以上第1个问题，而忽略了第2个连带问题
- 70%的学员是询问读BA后从事“量化商业分析”怎么样的
- 有接近30%的学员分不清“传统商业分析”和“量化商业分析”两类职业的差异
- 有近10%的学员甚至不知道存在“传统”和“量化”什么是EA外汇自动交易系统 两类不同的职业
BA这个话题还是很大的，这里我就先针对近日遇到的“商科本科，留学读商业分析硕士（MSBA）就业好不好”来谈谈我的一部分观点：
- ba方向的高就业率是和其大部分成长性较低的属于后台性质的岗位绑定的，换句话说，大部分找到ba类工作的实际上是在做偏后台的工作，所谓偏后台的工作，其基本特征就是所做的工作重复性、机械系高，思考性、不可替代性低，因此职业成长性低。（这里的不可替代性是随着科技进步和衍生的计算机程序化、数据分析智能化的发展而向下的，理论上每过一天，该职业的不可替代性就会下降一些。）
- ba方向要找到具备较高职业成长潜力的工作极难，如果是文商科转专业来读个ba硕士，毕业后做business analyst/data analyst（不管叫什么，实际看JD描述是偏向“传统商业分析”的工作）自然是可以，其实你不读ba硕士也完全可以做，但如果要做data scientist（看JD描述是偏向“量化商业分析”），特别是职业成长速度较高的那类是几乎没可能的，因为这些高成长的职业从业群体中绝大部分是博士学历，且大部分都是数学、计算机软件工程或强相关的专业出身，有不少本科就是这类专业，而非半路转量化。按此逻辑，并不是说你读个博就能大大提高从事“量化商业分析”工作的，你读个数学和编程的应用程度不够高的博士可是不行的，这和你的博士期间的专业、研究方向及研究方法息息相关。
- ba类工作和marketing/accounting/finance类专业的一个不同之处在于市场端需求，任何公司几乎都需要职能类的marketing/accounting，金融机构数量较多也提供了足够多的finance类工作机会（相比ba），而只有拥有足够海量数据的大型企业才可能（是才可能，而不是一定）设立正儿八经的ba岗位，满足条件的公司数量非常有限。
- ba这类职业的天花板大多数情况下就是ds的这个方向，小部分情况下可以通过成为管理型人才的方向去突破职场瓶颈。而要朝ds这个方向突围，不单是我最开始说的博士学历的问题，而是自身底子在数学、编程方面是否扎实，要读博也得是这个方向的博才可能有一定的竞争力去争取ds的岗位。
- ba专业毕业后找成长性较高的工作往往不能盯着ba这个岗位走，产品经理、商业咨询师、管理咨询师、研究分析师、行业研究员这些实质上工作内容中涉及亲力亲为去做quant类ba比重极低，而qualitative类分析比重较高的方向才是比较合适的定位。
那么问题就来了，ba这个专业目前已经是火到不能再火的状态，但社会实际需求并没有这么高（读个名校去做低成长性的ba，对很多学生来说好像最多回头吐槽一下学校垃圾、读了跟没读差不多，但对名校来说是不愿承受的结果），因此我们发现顶尖名校要不不开ba，开的是ds或者类似ds的ms类项目，或者就是即便开了ba也要求极高（比如MIT, Columbia），那么结果就会变成——
- 由于项目过热，僧多粥少，很多原本申请商业类专业可以冲前10的学生最后掉到了30后，而在应届生求职过程中才发现ba不如自己当时想的那么好，再掉头找非ba类或泛ba类的商科类学生也在找的工作时，自身教育背景中的学校综排限制住了他们.
- 更有甚者，因为数理和编程基础弱，读个ba累死累活gpa还没过3.5，一样在简历关被大部分名企残忍秒杀.
- 连锁反应还包括，由于大部分精力都扑在应付毕业和保住3.5GPA上面，什么求职社交、求职定位、职业规划、笔面试准备都连带着无暇兼顾，最终大概率的结果就是要么一条路先走到无路可走（享受ba的高就业率，先开始做低成长性的ba工作，之后可能再读个硕士. 来洗白自己并换取应届生身份），要么临时调头后发现自带“先发劣势光环”之下和传统商科类专业学生竞争只有劣势却几无优势。
我给ba泼冷水，确切说是给那些幻想着读了ba就业就好（实际只是那部分低成长性的工作方向目前就业率还比较高）的群体泼冷水也不是第一天了，我也很清楚这不可能挡得住ba的火热势头，8020的定律注定羊群效应的不可阻挡，伴随着编程类培训市场上的商业利益导向和“利己损人的概念营销”，广大学生群体真是背腹受敌，大部分人绝对不是这事势力的对手，但该说的还是要说，特别是看到一些回答在引导学生继续朝着“BA怎么怎么好，读BA今后就业怎么怎么有竞争力，做BA今后职业发展怎么这么好”的时候。
我本科学的是marketing，研究生出国计划读BA或者Data science in mgt，因为毕业生年薪会比营销高许多。但是也有老师告诉我mkt的发展前景要更大，未来机会更多，而且财富会积累，数据分析师等等会随着时间失去优势，就像80%的程序员一样，是青春饭。是这样么？
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自然语言处理，英文Natural Language Processing，简写NLP。NLP这个概念本身过于庞大，可以把它分成“自然语言”和“处理”两部分。先来看自然语言。区分于计算机语言，自然语言是人类发展过程中形成的一种信息交流的方式，包括口语及书面语，反映了人类的思维，都是以自然语言的形式表达。
发展历程
2013年，CNNs/RNNs/Recursive NN，随着算力的发展，神经网络可以越做越深，之前受限的神经网络不再停留在理论阶段。在图像领域证明过实力后，Text CNN问世；同时，RNNs也开始崛起。在如今的NLP技术上，一般都能看见CNN/LSTM的影子。
2017年末，Transformer提出。似乎是为了应对Facebook纯用CNN来做seq2seq的“挑衅”，google就纯用attention，并发表著名的《Attention is All You Need》。初看时以为其工程意义大于学术意义，直到BERT的提出才知道自己还是too young。
基本分类
NLP里细分领域和技术实在太多，根据NLP的终极目标，大致可以分为自然语言理解（NLU）和自然语言生成（NLG）两种。