前言：其实一年前研究mpq加密的时候就有这个想法，后来对加密失去兴趣，没有应用而已。 先从mpq读取（和写入）说起。市面上的软件大致有以下几种方法： 0.listfile式。0这个数字说明了它的原始。如果mpq没有用listfile明确叙述自己的文件组成，它就无法读取其中的文件。怎么说呢，这就好像只要犯人不招认，自己也认为犯人无罪的笨蛋侦探一样，严谨到无聊。典型例子不是别人，正是大名鼎鼎的WorldEditor地图编辑器。对付这种软件，删掉listfile就一切安好。 1.小白式。这种软件基本上用自制的dll（因为暴雪只提供了读mpq的storm.dll，没有写入），按照mpq文件格式非常循规蹈矩地一步步读出内容。问题在于mpq数据稍有不对就会导致崩溃。例如header中mpq文件大小这项数据，war3读地图的时候根本不管，所以怎么写都不影响地图工作，但这类工具却会照着此数据读图，然后掉进番茄海的无底深渊。 典型例子是winmpq和mpqmaster。 2.storm式。以火龙hke为代表。这类mpq软件用暴雪提供的storm.dll读取mpq，读取方式和暴雪一致。由于mpq文件被设计成“知道文件名（含路径）可以很容易读取，但扫描所有文件路径却几乎不可能”的格式，war3在读地图时只用在需要的时候读指定文件就ok，所以这类编辑器也模拟war3读地图的方式，逐渐推算出“需要的文件”从而读出地图中近乎全部文件，只要在物编中涉及到或jass中提及的路径，都会检测对应的文件并列在表中。这是一种近乎无敌的方法，不会报错（否则war3也玩不了这图），且war3map.j等固定文件必然被扫描出来（否则war3自己也找不到）。 然后是重点： 但这里有个致命问题——不管是火龙还是war3，不可能预知到游戏过程中全部的文件读取，更确切说，全部的字符串。如果字符串是明文写在脚本中，如“sound\\aaa.mp3”，那么火龙会认为这可能是个文件，然后顺藤摸瓜找到它。但如果写成“sound\\” + “aaa.mp” + I2S(3)等甚至加上存取哈希表动作，火龙或任何软件也无法完全预知。这种不可预测是理论级的，即“图灵机无法预测另一台图灵机的全部可能状态”，等价于著名的“停机问题”，而停机问题是“理论不可计算”的。所以在游戏中虽然能正常听到音乐（或看到特效等），但火龙却无法提前知道这个文件的存在。 样例的图中正是这样，隐藏了一个2m+的mp3文件，但火龙却只能读出一大打war3map.xxx。 然后这种方法也能隐藏其它文件，但无法隐藏在物编中使用到的文件（如被某单位使用的导入模型）、地图必备文件（如j）和覆盖原路径文件（如替换的载入图片）。 3.hash扫描式。但是还没完，还有一种方式，某些软件绕过mpq前面的哈希索引表，直接扫描后面的文件，这样虽然不能知道文件名，但能得到完整的文件列表（再怎么说文件也是封在mpq里的吧，把mpq整个扫一遍总能发现）。例子是新版mpqeditor，样例图和某人提供的火影图都能打开，能看到一堆没有文件名的文件，其中就有隐藏的mp3，改成mp3扩展名就能正常播放。这种方式应该没什么弊端（除了得不到正确文件名），如果和火龙结合，用上述方法隐藏的文件也能以“未知名文件”的形式显示出来，其他文件则完美显示。 所以mpq这种文件格式终究逃不过被拆的厄运，想完美隐藏文件果然是不可能的事情。全文完。

卡夫卡风暴 这是从Kafka中读取并在Elastic Search中建立索引的简单Apache Storm Trident拓扑。 ##运行此Storm拓扑所需的设置### 1）Zookeeper。 Download from http://apache.osuosl.org/zookeeper/zookeeper-3.4.6/zookeeper-3.4.6.tar.gz CD to zookeeper folder $ cp conf/zoo_sample.cfg conf/zoo.cfg $ bin/zkServer.sh start ### 2）卡夫卡。 Download from http://apache.mirrors.pair.com/kafka/0.8.2.0/kafka_2.10-0.8.2.0.tgz CD to kafka folder $ bin/kafka-

apache-atlas-2.2.0-storm-hook.tar.gz

Apache Storm（apache-storm-2.3.0-src.zip 源码） 是一个免费的开源分布式实时计算系统。Apache Storm 可以轻松可靠地处理无限制的数据流，实时处理就像 Hadoop 进行批处理一样。Apache Storm 很简单，可以与任何编程语言一起使用，而且使用起来非常有趣！ Apache Storm 有很多用例：实时分析、在线机器学习、连续计算、分布式 RPC、ETL 等等。Apache Storm 速度很快：基准测试显示每个节点每秒处理超过一百万个元组。它具有可扩展性、容错性，保证您的数据将得到处理，并且易于设置和操作。 Apache Storm 与您已经使用的队列和数据库技术集成。Apache Storm 拓扑使用数据流并以任意复杂的方式处理这些流，根据需要在计算的每个阶段之间对流进行重新分区。在教程中阅读更多内容。

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介绍 基于HadoopETL和Hadoop和Storm的各种实用程序类 哲学 使用简单 CSV格式的输入输出 在简单的JSON文件中定义的元数据 可以通过许多配置旋钮进行高度配置 解决方案 各种关系代数运算，包括投影，联接等 数据提取ETL，可从非结构化数据中提取结构化记录 数据提取ETL以从JSON数据中提取结构化记录 具有可配置规则和统计参数的数据验证ETL 使用各种技术进行数据分析ETL 具有可配置转换规则的数据转换ETL 各种统计数据探索解决方案 数据归一化 季节性数据分析 各种统计参数计算 使用增量数据进行各种长期统计参数计算 批量插入，更新和删除Hadoop数据 Storm Spout和Bolt的基类 字符串，配置的实用程序类 Storm和Redis的实用程序类 网志 我的以下博客是详细信息的好来源。 这些是详细文档的唯一来源。 该项目中的Map reduce作业可用于其

Storm Unity Networking is a fast, simple and flexible networking solution for server-client multiplayer games. Storm hides you from the complexity of the using sockets, allows to use high-level API as remote procedure calls and synced variables, but it still stays fast. Storm supports both: TCP and reliable UDP sockets. Asset includes a detailed documentation and a simple example.

设置matlab代码深风暴 该代码随附本文： 更新（06/2020） ：如果您没有配备GPU的工作站和/或想要跳过此代码所需的软件的安装，则可以使用Deep-STORM的实现。 笔记本电脑是该功能的一部分，具有易于说明的易于使用的图形用户界面。 除了方便用户外，强烈建议使用笔记本电脑，因为它具有输出本地化列表等其他优点。 内容 概述 Deep-STORM是单分子定位显微镜代码，用于训练自定义的全卷积神经网络估计器并从密集闪烁的电影中恢复超分辨率图像： 系统要求 该软件已在具有Ubuntu 16.04版的Linux系统和具有Windows 10 Home的Windows系统上进行了测试。 培训和评估在配备32 GB内存，Intel Core i7-8700、3.20 GHz CPU和配备12 GB视频内存的NVidia GeForce Titan Xp GPU的标准工作站上进行。 先决条件 安装了ThunderSTORM插件> = 1.3的ImageJ> = 1.51u。 Matlab> = R2017b，带有图像处理工具箱。 安装Tensorflow> = 1.4.0和Keras>\n=