2020-10-08：服务被别人攻击，不断刷新页面，怎么解决这个问题？

福大大架构师每日一题 2020-10-08 07:13:31

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福大大架构师每日一题 2020-10-08

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简单回答：做幂等，做缓存，验证码，限流，限制ip，限制用户。

tianfang 2020-10-08

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前端安全设备（防火墙/路由器，负载均衡设备，反向代理服务器）对攻击用户的请求进行阻拦

基于扩展(EKF)和无迹卡尔曼滤波(UKF)的电力系统动态状态估计(Matlab代码实现）内容概要：本文档围绕基于扩展卡尔曼滤波（EKF）和无迹卡尔曼滤波（UKF）的电力系统动态状态估计展开，提供了完整的Matlab代码实现方案。重点介绍如何利用EKF与UKF算法对电力系统中的动态状态进行高精度估计，尤其适用于存在非线性特性和测量噪声的实际场景。文中详细阐述了两种滤波方法的理论基础、适用条件及在电力系统中的具体应用流程，并通过仿真验证其有效性。此外，文档还整合了多个相关科研方向的技术资源，涵盖智能优化算法、机器学习、信号处理、路径规划、电力系统优化等多个领域，突出Matlab在科研仿真中的广泛应用。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员，尤其适合从事电力系统状态估计、动态建模与仿真研究的相关从业者；; 使用场景及目标：①掌握EKF与UKF在非线性系统状态估计中的实现原理与差异；②应用于含新能源接入的复杂电力系统动态状态估计；③为科研项目、论文复现或算法优化提供可运行的代码基础和技术参考；; 其他说明：文档内容高度聚焦科研实用价值，强调“借力”于成熟算法与工具提升研究效率，建议结合提供的网盘资源（含YALMIP等工具包）进行代码调试与扩展应用，同时按目录顺序系统学习以避免理解断层。

基于无迹卡尔曼滤波（UKF）与模型预测控制（MPC）的多无人机避撞研究附Matlab代码.md

Jump Plus AM-FM模式分解JMD是将非平稳信号分解为振幅和频率调节AM-FM振荡和不连续组件新方法附matlab代码.md

【机器人】基于PD算法的独轮机器人的轨迹跟踪控制仿真，生成 “直线 + 圆周” 组合的期望轨迹附Matlab代码.md

【机械臂路径规划】基于RRT-Connect 算法在3 自由度旋转关节机械臂路径规划中的应用实现附matlab代码.md

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