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2015 年 6 月 4 日

回复了 bluesky139 创建的主题 › 奇思妙想 › 当网络带宽“无限大”的时候，是不是不需要存储了

@bellchu 👏🏻

2015 年 6 月 4 日

回复了 O21 创建的主题 › 信息安全 › 服务器被 DDOS 怎么防御？

@O21 SS服务器，，，撤吧

2015 年 6 月 4 日

回复了 crazycen 创建的主题 › 服务器 › Google DNS 这么快了？

@est

好像是个死循环，
或者可以弄成延迟型的。

连上以后，去请求IP的所有权证明，如果发现问题，可以终止连接

2015 年 6 月 4 日

回复了 sudo987 创建的主题 › macOS › 苹果客服把我电脑弄瘫了

客服说的你也敢信。
本来售后就有免责条款，数据丢失不管的。

你拿去售后他们也只是给你重新安装。

2015 年 6 月 4 日

回复了 O21 创建的主题 › 信息安全 › 服务器被 DDOS 怎么防御？

CDN也可以

2015 年 6 月 4 日

回复了 crazycen 创建的主题 › 服务器 › Google DNS 这么快了？

@est
@crazycen

互联网的薄弱之处啊，域名可以加SSL证书防护，但是最基本的IP却没有任何的验证

2015 年 6 月 4 日

回复了 crazycen 创建的主题 › 服务器 › Google DNS 这么快了？

@crazycen

鹏博士宽带，，，

坨坨的被劫持了。

2015 年 6 月 4 日

回复了 nashangban 创建的主题 › 分享发现 › 首次感受到被恶意抄袭是怎样一种感受

@canesten

学术界一直是这么运行的，因为不可能公证，没有一个“官方机构”。

因为对于抄袭来说，伪造证据的影响太大，后果远比抄袭要严重。

学校里也会教育学生，尤其是研究生，写完论文发给老师，一定要通过邮箱发送，不要打印出来送过去。

其他的取证的话，我找到一个阿里云提供的服务，

浙江司法部门认可了一项新的电话录音取证措施，在拨打电话号码前，加拨95105856，将可以进行电话录音取证。

2015 年 6 月 4 日

回复了 nashangban 创建的主题 › 分享发现 › 首次感受到被恶意抄袭是怎样一种感受

@canesten

最后再讲一句吧，想伪造证据都是可以的，不管什么方法，因为总会遇到上一级机构。

所谓证据就是在发现被人抄袭以后去仲裁或者上法庭起诉用的。
抄袭属于民事案件，

你这属于伪造证据，已经超出了民事案件的范围了，属于刑事犯罪了。

2015 年 6 月 4 日

回复了 nashangban 创建的主题 › 分享发现 › 首次感受到被恶意抄袭是怎样一种感受

@canesten

邮局会帮你封上的大哥。

2015 年 6 月 4 日

回复了 nashangban 创建的主题 › 分享发现 › 首次感受到被恶意抄袭是怎样一种感受

@canesten

那样你就拆封过了。拆封后粘是有痕迹的。

2015 年 6 月 4 日

回复了 nashangban 创建的主题 › 分享发现 › 首次感受到被恶意抄袭是怎样一种感受

@canesten

邮戳的伪造是很难的，

邮戳上的日期是有法律效力的。

2015 年 6 月 4 日

回复了 nashangban 创建的主题 › 分享发现 › 首次感受到被恶意抄袭是怎样一种感受

@staticor
@nashangban

算了，还是把早上打的那段话发出来吧

学术界有个很好的反抄袭解决办法，
如果你写了篇论文，想发表，但是在发表前要找人看看，如何防止他拿了你的论文去直接发表。
在学术界，同行审稿是惯例。

这么做，你要把文章使用邮局寄过去，而不是通过网络发过去，而寄的时候要寄两封，一封给他，一封给自己。
你收到寄给你自己的那封就存着，万一以后你发现他拿了你的论文发表了，这封信就是仲裁的时候的重要证据，上面有你寄信的时候的邮戳。

一般学术界都是这么做的。

如果你的内容没有做认定，你只能在道德上谴责他是抄袭，但是你没证据。

2015 年 6 月 4 日

回复了 crazycen 创建的主题 › 服务器 › Google DNS 这么快了？

@crazycen 打印一下trace记录看看

2015 年 6 月 4 日

回复了 crazycen 创建的主题 › 服务器 › Google DNS 这么快了？

恭喜，被劫持了

2015 年 6 月 4 日

回复了 ltttx 创建的主题 › Python › Web 服务中如何使异步资源满足高并发需求

@Septembers

差不多吧，感觉排队论里的一些结论很神奇。

2015 年 6 月 4 日

回复了 ltttx 创建的主题 › Python › Web 服务中如何使异步资源满足高并发需求

去看看排队论

应该基本上知道用户量，
然后用户的访问时间是一个近似泊松分布
根据每个时间段的用户访问量来设计队列大小