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关于网上投票
8047
2005-12-18 12:31:19
伙计们,这个网站正在投票,http://www.lytv.com.cn/vote/index_vote.asp#,但是我敢肯定前几名的票都有问题,但是不知道是怎么投上去的,有知道请告诉我,满分相送
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关于网上投票
伙计们,这个网站正在投票,http://www.lytv.com.cn/vote/index_vote.asp#,但是我敢肯定前几名的票都有问题,但是不知道是怎么投上去的,有知道请告诉我,满分相送
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simon1983
2005-12-19
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管理员在后台操作的。这个有什么好问的?
mitnick1964
2005-12-19
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看不到啊,没有投票了嘛
xuzheng318
2005-12-19
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不清楚了,帮楼主顶!
8047
2005-12-19
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一百分哈,都没人回
mudonfield
2005-12-19
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果然是假的,看都看不到。。。。。
夜鹰
2005-12-19
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弄虚作假。。。
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限制及突破方法探讨
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限制及突破方法探讨 自动换I P,自动清缓存,自动换浏览器,自动
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系统 前台功能: 用户可以选择调查答案并提交;(单选、多选) 用户可以自己填写答案; 严格的IP过滤,避免同一用户多次提交。 管理功能: 增加新的调查。 设定调查的选项。 设定调查是单选还是多选,是否允许用户自己填写答案。 可以查询、统计调查结果,可以删除废弃的调查,节省可用的空间。
区块链核心-密码与共识算法
什么是共识算法背景分布式系统集群设计中面临着一个不可回避的问题,一致性问题对于系统中的多个服务节点,给定一系列操作,如何试图使全局对局部处理结果达成某种程度的一致?这个一致性问题大致有如下的场景:节点之间通讯不可靠的,延迟和阻塞节点的处理可能是错误的,甚至节点自身随时可能宕机节点作恶举例说明,就比如有两家电影院同时售卖总量一定的电影票,在这样的场景下,要如何设计方式来保证两家电影院协调同步不出现超卖或者错卖的问题呢?共识算法,就是解决对某一提案(目标,
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等各种协作工作),大家达成一致意见的过程比如上述的买票问题,就可以有如下的设计:1.每次卖票打电话给其他电影院,确认当前票数2.协商售卖时间,比如一三五A卖,二四六B卖3.成立个第三方存票机构,它统一发票通过以上的设计,可以看出一个很重要的解决一致性算法的解决思路,即:将可能引发不一致的并行操作进行串行化,就是现在计算机系统里处理分布式一致性问题基础思路和唯一秘诀著名的共识设计理论FLP 不可能性原理 共识算法的理论下限提出该定理的论文是由 Fischer, Lynch 和 Patterson 三位作者于 1985 年发表,该论文后来获得了 Dijkstra(就是发明最短路径算法的那位)奖。FLP 原理认为对于允许节点失效情况下,纯粹异步系统无法确保一致性在有限时间内完成。三人三房间
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例子三个人在不同房间,进行
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(
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结果是 0 或者 1)。三个人彼此可以通过电话进行沟通,但经常会有人时不时地睡着。比如某个时候,A
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0,B
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1,C 收到了两人的
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,然后 C 睡着了。A 和 B 则永远无法在有限时间内获知最终的结果。如果可以重新
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,则类似情形每次在取得结果前发生带入到计算机领域就是说,即便在网络通信可靠情况下,一个可扩展的分布式系统的共识问题的下限是无解。即可靠性的下限是0%CAP 分布式系统领域的重要原理CAP 原理最早由 Eric Brewer 在 2000 年,ACM 组织的一个研讨会上提出猜想,后来 Lynch 等人进行了证明• C(一致性):所有的节点上的数据时刻保持同步,即数据一致• A(可用性):每个请求都能在一定时间内接受到一个响应,即低延迟• P(分区容错):当系统发生分区时仍然可以运行的定理:任何分布式系统只可同时满足二点,没法三者兼顾。即数据一致,响应及时,可分区执行不可能同时满足。举个例子:一个分布式网路上,某一个节点有一组依赖数据A,当网络无延迟,无阻塞时,依赖于X的操作可正常进行。但网络无延迟阻塞在现实世界中是没法100%保证的,那么当网络异常时,必然会产生分布式系统的分区和孤岛,那当一个执行操作在A分区之外时,如果要保证P,即当系统发生分区时仍可运行,就需要在分布式系统中多个节点有X的备份数据,以应对分区情况。则这时候就需要在C,A之间做出选择。假如选择C,即要保证数据在分布式网络中的一致性,那么就需要在X每次改动时,需要将全网节点的X数据同步刷新成最新的状态,那么在等待数据刷新完成之前,分布式系统是不可响应X的依赖操作的,即A的功能缺失假如选择A,即要突出低延迟的实时响应。那么在响应的时候,可能全节点的X数据并没有同步到最新的状态,则会导致C的缺失。上面看上去有些绕,那么你只要记住这句话,CAP原理在分布式网络系统的应用讨论,其实就是讨论在允许网络发生故障的系统中,该选择一致性还是可靠性?如果系统重视一致性,那么可以基于ACID原则做系统设计即 Atomicity(原子性)、Consistency(一致性)、Isolation(隔离性)、Durability(持久性)。ACID 原则描述了对分布式数据库的一致性需求,同时付出了可用性的代价。• Atomicity:每次操作是原子的,要么成功,要么不执行;• Consistency:数据库的状态是一致的,无中间状态;• Isolation:各种操作彼此互相不影响;• Durability:状态的改变是持久的,不会失效相应的有一个BASE原则,(Basic Availiability,Soft state,Eventually Consistency)则强调了可用性。经典的共识算法设计业内,针对节点异常的情况,会有两种分类1.故障的,不响应的节点,成为非拜占庭错误2.恶意响应的节点,称为非拜占庭错误Paxos 最早的共识算法 非拜占庭算法的代表Paxos有三种角色:• proposer:提出一个提案,等待大家批准为结案。客户端担任该角色;• acceptor:负责对提案进行
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。往往是服务端担任该角色;• learner:被告知结案结果,并与之统一,不参与
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过程。即普通节点系统运行由proposer驱动,当合法提案在一定时间内收到1/2以上
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后达成共识。
php网络
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在线
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php网络
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在线
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分析其他一些系统的基础上,开发出了一个简单的在线
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系统(包括功能模块设计、数据库结构设计等)基本解决了管理人员的烦琐事务 作为php网络在线系统,在系统中有注册会员和各类的
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信息需要管理员分类管理。 1.会员的注册、添加、密码的修改; 2.会员的添加
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,
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管理,查看
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结果; 3.游客身份参加
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; 4.管理员添加
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信息、发布公告功能; 5.管理员对会员
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信息的审核功能; 6.管理员对
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的分类项目的管理和添加、修改功能; 系统
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