@majik 什么情况

@azh7138m 这个可不是一两句话说的清楚的，关于垃圾邮件检测大概有几十个维度，有几万个向量，主要检测向量在，可以这么划分几个大类（这里只是简单说一下检测的大类，如果详细说明可以出本书了）：
1.IP ：主要是检测你的 IP 是否是在黑名单里面
2.域名：是否有 SPF 记录是否有 DKIM 记录，域名是否在 RBL 这类黑名单
3.发件源：这个发件源指的不是 IP 也不是域名，而是发件时间和域名信息存在的规律，结合你发件的速度和频率和周期能得出你是不是 spammer ，如果你没做过对抗，你很难听明白，简单的来说， ESP 厂商发现某一个段的 IP 在固定时间以差不多的速度，域名也差不多，这个就有可能是一个 spammer 了
4.数据：这个是 spammer 检测最大的一块，也是最复杂的一块。这个又可以分为几个小的类型
4.1 信头：检测信头部相似度，还有一个有没有伪造域名等等等
4.2 标题：邮件标题相似度,是否存在黑关键字，如果词库中存在存在就报黑，对于主动(AD)的分类为广告箱，例如(AD)恭喜您中奖了，中奖为黑名单由于有 AD 被归类为广告邮件
4.3 附件：存在附件相似度，是否有敏感内容等等
4.4 邮件收件人和发件人：这块主要是投递的线性概率是失败率，如果大量投递失败，则被 ban 掉
4.5 邮件正文这块：我实在不想讲，因为不讲细节都有一堆小标题

说完了检测方，我们再来说说对抗和 ML 的区别（目前国内没有一家 EDM 能真真靠技术对抗 ESP ，做机器学习过检测更加没有），首先人工定义一些基本策略去测试 ESP 向量阈值，然后拉去被分类的样本进行强化训练，发送之前靠逃逸组件去组合新策略出来，最大程度绕开检测（这个完全是体力活，毫无技术含量可言），最终目的就是根据拉取的样本推测出厂商更新，然后通知开发人员开发新的策略去更新或者做相关的策略组合调整（目前我技术不到家，片面认为全自动是做不到的）

@brick713 攻防无绝对，图像验证码本身就有一定难度了，你说这个话，一看你就没做过验证码识别，滑动验证比图像验证难度多了，你既然打算防止刷单，你就得有足够的准备。至于身份证你太不了解地下行业，身份证手持带人像的，带户口和配偶信息+机动车辆信息+银行卡整套的都能买的到，有的是靠伪基站或者拦截马去弄，身份证认证真心一点意义没有

对抗 anti-spam filter 不用机器学习会累死你的

@scriptfans 用 this 或者用声明 thiscall 修饰，在虚拟机里面采用调用方来维持堆栈平衡， python 设置的时候就没想过用程序员来平衡虚拟机堆栈

@caoyue 主要是效果机制我有点想不通

@wenbinwu 荷兰也是欧洲国家，可以找个老头什么的

别太惊讶，说不定，你会突然发现自己是哪个阿拉伯王子

@seki 战吼 亡语 激励 冲锋 嘲讽等等，光用数据结构来描述会不会无比的复杂？

self 是隐含调用类似 this->obj 这种语法，如果不想用 self 可以声明成静态成员函数，你就不需要写了，同样你无法调用其它非静态成员

一般我会告诉它去用 stun 协议或者 upnp 协议

黄牛挂号不是犯法的吗？

@didikee 只是测试人员，懂一些名词不能说明什么。打劫这个专业，关键的是还是业务逻辑，你不是打劫专业的，连切口你都听不懂，更加都答不上来。。。。
@chairuosen 那是因为技术能力不够，技术只要够，肯下成本没有什么是不能自动测试，软件是内部开发出来的，逻辑可以暴露出 debug 接口请问哪里不能测试，要么是没有接口暴露，也不愿意去搞这块。还是有自动化测试目前成本是高于人力成本的。

@only0jac 告诉你最近有大项目，来了就要加班，不能加班你就别来

@jimzhong wireshark 支持 tty 模式么？

eclipse 不用不是中国人！哈哈哈哈

@seraphv3 那个好像不能看到指定进程的啊！