无风的港湾 » 策略 http://www.5bay.cn 让你我停泊~ Fri, 16 Dec 2011 09:18:11 +0000 en hourly 1 http://wordpress.org/?v=3.3 防止网卡被禁用的具体配置方法 http://www.5bay.cn/server-building/eeeeeeee-2.html http://www.5bay.cn/server-building/eeeeeeee-2.html#comments Wed, 28 Jul 2010 01:58:21 +0000 江小邪 http://www.5bay.cn/?p=523 防止网卡被意外禁用，这个对大家可能没有多大的用途，但如果你有服务器托管在外面，那可就有用了，如果你那天不小心点到了“禁用”，呵呵，那后果我就不用说了吧，你的服务器马上就跟你说拜拜了，而且必须进入机房去重新启用网卡才可以（我就碰到了这样的倒霉事啊）。 闲话不多说，下面说重点： 实现的方法，用组策略来实现。 　　步骤： 　　1、运行——》gpedit.msc 　　2、导航至：用户配置——》管理模板——》网络——》网络连接 　　3.1、找到“禁止启用/禁用 LAN 连接的组件”，设置为“已启用” 　　3.2、找到“启用/禁用 LAN 连接的能力”，设置为“已禁用” 　　3.3、找到“为管理员启用 Windows 2000 网络连接设置”，设置为“已启用” 　　4、运行——》gpupdate /force 　　你现在检查一下本地连接的属性，“禁用”按钮已经变成灰色的不可用状态，这下你再也不用担心意外点中，让你的服务器跟你说拜拜了。 相关博文2011年06月29日 -- Android在线开发工具 App Inventor (0)2010年07月26日 -- Ajax的工作原理 (1)2010年05月23日 -- Rsync详解 (0)2011年06月29日 -- 网上整理的android权限大全 (0)2010年07月28日 -- ASP防注入新方式，希望对大家是有用的 (0)2010年07月28日 -- 无需输入密码登陆3389 (0)2010年07月26日 -- php的文档句法(heredoc)]]> 防止网卡被意外禁用，这个对大家可能没有多大的用途，但如果你有服务器托管在外面，那可就有用了，如果你那天不小心点到了“禁用”，呵呵，那后果我就不用说了吧，你的服务器马上就跟你说拜拜了，而且必须进入机房去重新启用网卡才可以（我就碰到了这样的倒霉事啊）。

闲话不多说，下面说重点：

实现的方法，用组策略来实现。

　　步骤：

　　1、运行——》gpedit.msc

　　2、导航至：用户配置——》管理模板——》网络——》网络连接

　　3.1、找到“禁止启用/禁用 LAN 连接的组件”，设置为“已启用”

　　3.2、找到“启用/禁用 LAN 连接的能力”，设置为“已禁用”

　　3.3、找到“为管理员启用 Windows 2000 网络连接设置”，设置为“已启用”

　　4、运行——》gpupdate /force

　　你现在检查一下本地连接的属性，“禁用”按钮已经变成灰色的不可用状态，这下你再也不用担心意外点中，让你的服务器跟你说拜拜了。

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]]> http://www.5bay.cn/server-building/eeeeeeee-2.html/feed 0 不那么随机的随机数列 http://www.5bay.cn/game-development/%E4%B8%8D%E9%82%A3%E4%B9%88%E9%9A%8F%E6%9C%BA%E7%9A%84%E9%9A%8F%E6%9C%BA%E6%95%B0%E5%88%97.html http://www.5bay.cn/game-development/%E4%B8%8D%E9%82%A3%E4%B9%88%E9%9A%8F%E6%9C%BA%E7%9A%84%E9%9A%8F%E6%9C%BA%E6%95%B0%E5%88%97.html#comments Fri, 17 Oct 2008 16:52:26 +0000 江小邪 ?p=286 曾经看过这样一种赌徒的策略：假设在一场赌大小的赌博游戏中，赔率是 1:1 ，而庄家不会出千，开大和开小的概率均等（皆为 50%）。赌徒一开始压一块钱，如果他压错了，那么下一次就压两块，再错继续加倍。一旦压对，赌徒永远可以保证有一块钱的进帐。并且从 1 块钱重新开始。看起来，这种策略能保证永远包赚不赔。但实际上为什么没有人用这个方案发财呢？放到现实中，试图采用这个策略去赌博的人，几乎都会赔的倾家荡产（当然只要是赌博，差不多都是这个结局）。不要怪运气，不要怪庄家出千，因为这个策略从一开始就注定了失败。让我们把赌博游戏换成等价的扔硬币实验。请问，连续掷出 7 次正面的概率有多少？稍有概率常识的人都可以心算出答案：1/128 ，也就是略小于 1% 。比 D&D 跑团时投出 20 重击要难多了（拜一下骰子大神）。那么，谁能凭直觉说出，掷 30 次硬币，至少出现一次“连续 7 次正面”的概率有多少？我写了个小程序计算了一下，答案远大于大多数人的直觉，居然达到了 18.3% 这么高。好了，现在把掷出正面换成压对大小。也就是说，你参加 30 次赌局，出现连续 7 次压对，或连续 7 次压错的概率并不那么的小。而且这个概率还会随着赌局次数增加，逐渐趋近于 1 。这意味着什么？如果你只有 128 块的赌本，在 30 次赌局中，输光的可能性居然有 9.53% 这么高。诚然，你可以运气很好，在一开始赢到一些额外的资金。但促进最初的策略所需要的进一步资金是 256 块，在 30 次赌局中是绝对不可能办到的。赌徒可以增加自己的赌本，让自己可以承受更多的连续失败。但赌本的增加将是指数级上升的，但对提高不至于输光的概率却很有限（线形增加）。只要他在赌场上玩上一通宵，多少钱都能输干净。赌博最终就是看谁的本钱多，而不是谁的运气更好（骰子大神啊，请不要跟我绝交。谈谈数学而已，莫要当真）。如果你赌本比不过庄家，乘早收手吧。btw, 这话是写给众多转战 A 股的朋友们的。我想任何一个具有理性思维的人都不会对赌博有太多兴趣。想必我的 blog 的读者中这样的人居多，其实我今天主要是想谈游戏的 。一个卡牌游戏，在测试时，同事在50 张的卡组里放了 25 张生物卡。并认为，在游戏中每次摸新的卡，是生物卡的概率是 50% 。可是在实际游戏中，几乎每局都会发生连续 5 次都摸不到生物卡的情况。一开始，我们认为系统的伪随机函数生成的伪随机数列不够随机。后来换了一个随机数函数，情况并没有得到改善。今天我计算了一下，如果是掷硬币实验，连续 30 次中，至少出现 5 [...]]]> 曾经看过这样一种赌徒的策略：假设在一场赌大小的赌博游戏中，赔率是 1:1 ，而庄家不会出千，开大和开小的概率均等（皆为 50%）。赌徒一开始压一块钱，如果他压错了，那么下一次就压两块，再错继续加倍。一旦压对，赌徒永远可以保证有一块钱的进帐。并且从 1 块钱重新开始。

看起来，这种策略能保证永远包赚不赔。但实际上为什么没有人用这个方案发财呢？

放到现实中，试图采用这个策略去赌博的人，几乎都会赔的倾家荡产（当然只要是赌博，差不多都是这个结局）。不要怪运气，不要怪庄家出千，因为这个策略从一开始就注定了失败。

让我们把赌博游戏换成等价的扔硬币实验。请问，连续掷出 7 次正面的概率有多少？

稍有概率常识的人都可以心算出答案：1/128 ，也就是略小于 1% 。比 D&D 跑团时投出 20 重击要难多了（拜一下骰子大神）。

那么，谁能凭直觉说出，掷 30 次硬币，至少出现一次“连续 7 次正面”的概率有多少？我写了个小程序计算了一下，答案远大于大多数人的直觉，居然达到了 18.3% 这么高。

好了，现在把掷出正面换成压对大小。也就是说，你参加 30 次赌局，出现连续 7 次压对，或连续 7 次压错的概率并不那么的小。而且这个概率还会随着赌局次数增加，逐渐趋近于 1 。

这意味着什么？

如果你只有 128 块的赌本，在 30 次赌局中，输光的可能性居然有 9.53% 这么高。诚然，你可以运气很好，在一开始赢到一些额外的资金。但促进最初的策略所需要的进一步资金是 256 块，在 30 次赌局中是绝对不可能办到的。

赌徒可以增加自己的赌本，让自己可以承受更多的连续失败。但赌本的增加将是指数级上升的，但对提高不至于输光的概率却很有限（线形增加）。只要他在赌场上玩上一通宵，多少钱都能输干净。

赌博最终就是看谁的本钱多，而不是谁的运气更好（骰子大神啊，请不要跟我绝交。谈谈数学而已，莫要当真）。如果你赌本比不过庄家，乘早收手吧。btw, 这话是写给众多转战 A 股的朋友们的。

我想任何一个具有理性思维的人都不会对赌博有太多兴趣。想必我的 blog 的读者中这样的人居多，其实我今天主要是想谈游戏的 :) 。

一个卡牌游戏，在测试时，同事在50 张的卡组里放了 25 张生物卡。并认为，在游戏中每次摸新的卡，是生物卡的概率是 50% 。可是在实际游戏中，几乎每局都会发生连续 5 次都摸不到生物卡的情况。

一开始，我们认为系统的伪随机函数生成的伪随机数列不够随机。后来换了一个随机数函数，情况并没有得到改善。

今天我计算了一下，如果是掷硬币实验，连续 30 次中，至少出现 5 次连续正面的概率达到了 36.82% 。当次数增加到 44 次后，概率超过了一半，达到了 50.32% 。而我们的卡牌游戏，几乎每局都会有 30 多次摸牌机会，出现连续 5 次摸不到生物卡的概率其实够大了。经常出现这种情况，还真是怪不了伪随机数列的生成算法，或是洗牌函数。

写到这里，还有人不信邪。我掏出了我的 20 面骰 。在桌上做起实验。

我们规定，投出 1-10 算小，11-20 算大。一直投下去，直到出现 5 次连续的大、而后游戏结束。最后统计一共投了多少次。在没有进行游戏之前，有人估计可能每玩一局可能会投接近 100 次；可实际结果另他失望（更接近计算结果）。

我们一共做了三组实验，分别在 22 次，24 次，31 次结束了。

如果有朋友想试试，可以用硬币或麻将用的六面骰实验。

所以说，当你在打网络游戏时，如果某天发现某件装备的凋落率，或是合成率远低于官方公布的数字。请不要抱怨自己命不好，也不要怀疑系统作弊。若让程序员们产生一个特定分布的作弊随机数列，又不那么容易被人看出规律（不够随机）出来，难度和成本（CPU 成本）比采用系统的随机数发生器要大的多。比如使用 Niederreiter Sequence 。

最后附一张图片，我随手用一个 C 程序生成的。程序在图片的下方：



#
#include

int
main()
{
    int i,j;
    int map[128][128];
    memset(map,0,sizeof(map));
    for (i=0;i<1000;i++) {
        map[rand()%128][rand()%128]=1;
    }

    printf(“P1\n128 128\n”);
    for (i=0;i<128;i++) {
        for (j=0;j<128;j++) {
            printf(“%d “,map[j]);
        }
        printf(“\n”);
    }
    return 0;
}


用任何 C 编译器编译运行，再用管道输出到一个 .pbm 图片文件中即可。它生成了 2000 个伪随机数，并作为 1000 个点画在画布上。

我们可以发现，很多点都碰在了一起（一致随机分布往往呈现出的这种集束现象）。这并非随机数产生的不好，而是一种常态而已。

反过来，开发人员真的想讨好玩家，可以做一个更“均匀”的随机数列。让游戏中的各种概率发生更符合“大众的直觉”。那么，考虑使用 准随机数列 （quasi-random_sequences）。不过要注意，计算量会增加很多。而且这样的数列并不随机，只是讨好玩家而已，跟物理世界中的随机性相差甚远。

在《科学计算导论》的中译版中，把 quasi-random sequences 也翻译作拟随机数列。这里有一篇介绍性质的 paper 可以参考。

9 月 11 日补充：

原稿中概率计算有误，今天修正过来。感谢纠正它们的朋友。附上我的递推公式：

如计算 N+1 次实验中连续 5 次正面的概率，可先计算 N+1 次的投掷实验所有可能出现的组合数为 2 ^ (N+1) ，再计算其中出现连续 5 次正面的次数 f(N+1)。

f(N+1) 可以递推得到：

f(N+1) = f(N)*2 + 2 ^ (N-5) – f(N-5)

其中 当 N==5 时，f(N)=1 ；当 N<5 时，f(N)=0

f(N)*2 指前 N 次中已经掷出 5 次正面的组合数，无论最后一次结果如何都计算在内。

2^(N-5) – f(N-5) 指前 N 次的最后 4 次掷出了 4 次正面，而从未掷出连续 5 次正面的组合数，此时只需要最后一次也掷出正面即可。

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　　首先，确认服务器硬件是否足够支持当前的流量。

　　普通的P4服务器一般最多能支持每天10万独立IP，如果访问量比这个还要大，那么必须首先配置一台更高性能的专用服务器才能解决问题，否则怎么优化都不可能彻底解决性能问题。

　　其次，优化数据库访问。

　　前台实现完全的静态化当然最好，可以完全不用访问数据库，不过对于频繁更新的网站，静态化往往不能满足某些功能。

　　缓存技术就是另一个解决方案，就是将动态数据存储到缓存文件中，动态网页直接调用这些文件，而不必再访问数据库，WordPress和Z-Blog都大量使用这种缓存技术。我自己也写过一个Z-Blog的计数器插件，也是基于这样的原理。

　　如果确实无法避免对数据库的访问，那么可以尝试优化数据库的查询SQL.避免使用Select * from这样的语句，每次查询只返回自己需要的结果，避免短时间内的大量SQL查询。

　　第三，禁止外部的盗链。

　　外部网站的图片或者文件盗链往往会带来大量的负载压力，因此应该严格限制外部对于自身的图片或者文件盗链，好在目前可以简单地通过refer来控制盗链，Apache自己就可以通过配置来禁止盗链，IIS也有一些第三方的ISAPI可以实现同样的功能。当然，伪造refer也可以通过代码来实现盗链，不过目前蓄意伪造refer盗链的还不多，可以先不去考虑，或者使用非技术手段来解决，比如在图片上增加水印。

　　第四，控制大文件的下载。

　　大文件的下载会占用很大的流量，并且对于非SCSI硬盘来说，大量文件下载会消耗CPU，使得网站响应能力下降。因此，尽量不要提供超过2M的大文件下载，如果需要提供，建议将大文件放在另外一台服务器上。

　　第五，使用不同主机分流主要流量

　　将文件放在不同的主机上，提供不同的镜像供用户下载。比如如果觉得RSS文件占用流量大，那么使用FeedBurner或者FeedSky等服务将RSS输出放在其他主机上，这样别人访问的流量压力就大多集中在FeedBurner的主机上，RSS就不占用太多资源了。

　　第六，使用流量分析统计软件。

　　在网站上安装一个流量分析统计软件，可以即时知道哪些地方耗费了大量流量，哪些页面需要再进行优化，因此，解决流量问题还需要进行精确的统计分析才可以。我推荐使用的流量分析统计软件是Google Analytics（Google分析）。我使用过程中感觉其效果非常不错，稍后我将详细介绍一下Google Analytics的一些使用常识和技巧。

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