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串行指的是垃圾收集器与用户程序交替执行，这意味着在执行垃圾收集的时候需要停顿用户程序；并行指的是垃圾收集器和用户程序同时执行。除了 CMS 和 G1 之外，其它垃圾收集器都是以串行的方式执行。

垃圾回收（Garbage Collection，简称 GC）是内存管理的核心组成部分，它负责自动回收不再使用的内存空间。在 Java 中，程序员不需要手动释放对象占用的内存，一旦对象不再被引用，垃圾回收器就会在适当的时机回收它们所占用的内存。这样可以避免内存泄漏和野指针，从而大大减轻了程序员的负担，也使得 Java 成为一个相对安全、易于开发的编程语言。

应用层的目的是向应用程序提供网络接口，直接向用户提供服务。相比于下层的网络协议，应用协议要常见得多，可能大家都听过 HTTP 、HTTPS 、SSH 等应用层协议。

随着接入网络的终端越来越多，网络规模越来越大，但是二层交换机的容量和性能有限，无法接入日益增多的终端。于是就有了三层网络设备路由器，连接不同网段的二层交换机，进而把全世界的网络都连接起来。接下来我们看看关于路由器的常见问题。

如果网络使用动态路由，需要消耗一定的时间从其它路由器获取路由信息，路由表在这个过程中会逐渐增大，最终所有的路由器都获取到完整的路由表，这个过程叫做收敛。路由表从初始状态到收敛完成花费的时间叫做收敛时间，收敛时间越短，网络越稳定。通常，路由器数量越多，收敛时间越长，同时收敛时间还跟路由算法有关。算法不同，收敛时间的长短也不同。

Kerberos 是一种身份认证协议，被广泛运用在大数据生态中，甚至可以说是大数据身份认证的事实标准。本文将详细说明 Kerberos 原理。

HDFS是 Hadoop 的分布式文件系统，旨在在廉价硬件上存储大型文件。它具有高度容错能力，并为应用程序提供高吞吐量。 HDFS 最适合那些拥有非常大数据集的应用程序。Hadoop HDFS 文件系统提供 Master 和 Slave 架构。主节点运行 Namenode 守护进程，从节点运行 Datanode 守护进程。

防火墙（Firewall）是防止火灾发生时，火势烧到其它区域，使用由防火材料砌的墙。后来这个词语引入到了网络中，把从外向内的网络入侵行为看做是火灾，防止这种入侵的策略叫做防火墙。后来，防火墙不但用于防范外网，例如：对企业内网的 DoS 攻击或非法访问等，也开始防范从内部网络向互联网泄露信息、把内部网络作为攻击跳板等行为。

防火墙不仅能够基于区域、IP 地址、端口号、应用程序等设置安全策略，还可以使用内容安全策略进行通信控制。内容安全策略包括反病毒、IPS（入侵防御系统）、URL 过滤、DLP（数据泄露防护）等基于内容的安全机制，能够拦截非法通信和避免不必要的通信流量。还可以对这些通信不进行拦截，而是记录到告警日志中后放行。

DoS 全称是 Denial of Service，也就是无法继续提供服务的意思。这里的服务是指服务器的应用程序服务，比如客户端发起 HTTP 请求时，服务器能够发出 HTTP 响应就说明完成了 HTTP 服务。DoS 攻击是针对服务器和网络设备发起的攻击，制造远超预先设计的访问量，让服务器和网络设备无法正常的回复响应报文，导致被攻击的系统无法提供服务。DoS 攻击也可以利用操作系统或程序的安全漏洞等，以少量流量使系统发生异常。在 DoS 中，通过僵尸网络的多个跳板，对服务器发起攻击的方式叫做 DDoS（D

任何一家公司乃至于一个小组织，只要有写代码的地方，就有代码版本管理的主场，初入职场，总会遇到第一个拦路虎 git 管理流程，但是每一个企业似乎都有自己的 git 管理流程，倘若我们能掌握常用的 git 分支管理模型，那么无论碰到什么样的 git 管理流程，只不过都是这些管理模型的衍生与简化而已。

Sequence-to-Sequence（Seq2Seq）作为一种深度学习模型，在机器翻译、文本摘要、描述图像等任务中取得了诸多进展。谷歌翻译于 2016 年底开始在实际生产中使用该类模型。在 Sutskever et al., 2014 和 Cho et al., 2014 的两篇开创性论文中对这些模型进行了解释。然而，要充分理解模型并实践，一个跟一个的概念会让人望而却步，以视觉化的表达则更容易让人理解。

嵌入（Embedding）是机器学习中最令人着迷的 idea 之一。如果你使用过 Siri、Google Assistant、Alexa、Google Translate，或者是带有预测下一个词的功能的智能手机键盘，那么你已经从这个成为 NLP 模型核心的 idea 中受益。在过去的几十年中，将嵌入用于神经网络模型方面取得了相当大的发展，如最新的 BERT、GPT2 等。

循环神经网络（RNN，Recurrent Neural Network）受到短期记忆的影响。如果一个序列足够长，就很难将早期产生的信息带到后续的步骤中来。因此，如果试图处理一段文字来做预测，RNN可能会从一开始就遗漏了重要信息。

在本篇博客中，我们将介绍一种新的模型 Transformer，一种使用注意力机制来提高模型训练速度的模型。Transformer 是在论文 Attention is All You Need 中首次提出的。Tensor2Tensor 包提供了其基于 TensorFlow 的实现版本。哈佛大学的 NLP 小组也创建了一个指南，使用 PyTorch 实现了对论文的注释。

DevOps 是 Development 开发和 Operations 运维的组合缩写，多数中文翻译叫开发运维一体化，它并不是一种技术或编程语言，而是一种面向项目编程管理的方法论，类似于传统制造业中的精益制造理论。它的主要作用，是在开发过程中促进团队成员（主要是开发、运维、测试）的沟通和协作，实现更高效、更频繁、更可靠的软件交付，以完成业务目标。