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    做一个积极的人
    编码、改bug、提升自己

    我有一个乐园,面向编程,春暖花开!

    从简单的功能探寻背后的技术奥秘。技术就是在生活中~

    故事

    昨天看到一个地址,新用户免费领取X登读书APP的14天会员,2020年了,要开始读书了。看到这个活动是在笔记本上,于是用笔记本浏览器访问活动页面,输入手机号,收到验证码,填写验证码,领取这个会员。本来以为一切就是这样顺利的结束了,然而并不是,填写验证就提示“网络错误”。这不科学啊,作为程序员,我下意识的按了一下F12,打开了开发者工具,于是看到了下面的错误,如图:

    将错误单独截图出来:

    简单一点就是出现了跨域的问题。我想了一下,那估计这个活动是针对移动端的,我用PC端访问导致出现跨域。这个地方设计不好。

    于是用手机去访问活动页地址,正常打开,然后填写手机号,然后提示:

    我刚才PC发了几次验证码,这个地方设计还是考虑到安全性了,不错。

    我只能等待,在开发角度,这个就是在一个固定的时间周期内,我的手机号只能发固定次数的验证码,超过这个数量,就不会给我再发了,一个是安全考虑(接口频繁调用),另一个可能也是费用考虑( 防止短信验证码被刷)。

    过了一段时间,我在去手机端试着领取,发现一切顺利,领取成功。

    看到这里的伙伴如果是新用户,也对读书有点兴趣,那可以领取这个会员体验一下(不是广告)。地址:http://t.cn/AiFfyICx

    到这里本该就结束了,但是作为一个开发人员,我觉得要简单整理一下这个发短信的功能,因为这个功能虽然看似简单,里面深究起来也有很多地方需要注意以及考虑的。

    短信验证码设计总结

    互联网的时代,发送短信验证码已经作为很多产品中必不可少的一个功能。用于的场景也是很多,如注册登录、银行转账、营销活动等(真的有很多场景,我就不多举例了)。

    那在发送验证的时候,其实很多公司用的都是第三方的短信服务,这个短信的服务是需要收费的,天下没有免费的午餐。那么就出现 刷短信的黑工具——短信轰炸机

    短信轰炸机就是一个利用写好的程序来大批量刷短信的软件,它能够通过自动批量提交手机号、模拟IP等方式去刷短信。

    如果 需要用到短信验证码的产品的时候,一定要制定限制规则 ,做好设计。

    主要原则:发送验证码是前端和后台是需要共同设计的,这样相对才能更加完善或者更加完美。
    主要思路:

    1、时间限制

    xx秒后才能再次发送,常规操作

    一般点击验证后,在前端(客户端)会进行一个xx秒的倒数(这个倒计时可以根据具体产品具体业务定,很多是60s)。在这固定的时间内,用户是无法提交多次发送信息的请求的。

    具体时效限制要考虑产品本身属性,操作难易度,网络延迟,短信资费成本等。

    2、图形验证码限制 + 时间限制
    (1)、在需要发送验证的码的时候,先让用户输入验证码,当输入的验证码通过后,才能请求获取短信验证码,否则获取验证按钮不激活。
    (2)、在请求获取验证后,一般在前端(客户端)会进行一个xx秒的倒数(这个倒计时可以根据具体产品具体业务定)。在这固定的时间内,用户是无法提交多次发送信息的请求的。

    这一点,图形验证码不一定是必须的。可能为了有更好的用户体验,一开始不需要输入图形验证码,在操作达到一定量之后,才需要输入图形验证码。具体情况请根据具体场景来进行设计。

    这种方法虽然使用得比较普遍,但是却不是非常有用,技术稍微好点的人完全可以绕过这个限制,直接发送短信验证码。
    如果前台倒计时60s,后台验证码的失效时间设计肯定不能是60,一般会是5~10分钟。

    3、手机号+指定时间可以发短信次数限制

    同一个手机号,指定时间之内不能够超过x条。

    对使用同一个手机号码进行注册或者其他发送短信验证码的操作的时候,系统可以对这个手机号码进行限制,例如,1小时只能发送3条短信验证码,超出限制则进行报错(如:系统繁忙,请稍后再试)。然而,这也只能够避免人工手动刷短信而已,对于批量使用不同手机号码来刷短信的机器,这种方法也是无可奈何的。

    4、IP及Cookie限制

    限制相同的IP/Cookie信息最大数量

    使用Cookie或者IP,能够简单识别同一个用户,然后对相同的用户进行限制(如:xx时间内最多只能够发送xx条短信)。然而,Cookie能够清理、IP能够模拟,而且IP还会出现局域网相同IP的情况,因此,在使用此方法的时候,应该根据具体情况来思考。

    这样在第三点的基础上防止恶意刷手机验证码短信,如果同一个ip多次请求获取手机验证码短信,因为短信需要钱,竞争对手很可能恶意刷去。(我们对他人心怀善意,但是内心要有防备之心)

    5、短信预警机制

    监控短信服务,做好出问题之后的防护

    以上的方法并不一定能够完全杜绝短信被刷,因此,我们也应该做好短信的预警机制,即当短信的使用量达到一定量之后或者短信发送接口被超量调用,向管理员发送预警信息,管理员可以立刻对短信的接口情况进行监控和防护。

    当我整理了相关的资料后,稍微明白了今天上文出现的问题,移动端验证码正常验证成功,而PC端不能进行验证的原因。可能是产品设计上的限制恶意刷短信,做了跨域请求限制。 也或许这就是一个bug(不让程序员背锅)。

    后记

    一个看似简单的功能,要简单做可以很简单,要复杂也可以很复杂,作为一个技术人员,了解业务,了解使用场景,了解用户量等,全面考虑,多端的时代,兼容性等也要考虑。

    其实这个问题如果可以仔细想清楚的话,如果以后遇到就能够全面考虑,并且开发人员总是说自己做增删查改,这个的功能设计好,里面涉及了增删查改,更涉及了一个开发对功能的设计能力。

    做好每一个小的功能,从小的地方提升用户体验,是产品和开发共同的责任。

    最后在说两点,看到的朋友思考下:1、后台应该如何处理验证码,保存在什么地方,内存,缓存,还是数据库?2、怎么样的短信验证码用户体验好,内容和验证码长度?

    欢迎留言,一起探讨交流~

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  • 现在的生活,人们越来越离不开短信验证码了,出去旅游买车票、订宾馆要使用,到饭点了点个外卖需要使用,登录各种APP客户端需要使用,密码丢失需要找回了也要用短信验证码,总之,短信验证码的使用范围非常广泛。...

    现在的生活,人们越来越离不开短信验证码了,出去旅游买车票、订宾馆要使用,到饭点了点个外卖需要使用,登录各种APP客户端需要使用,密码丢失需要找回了也要用短信验证码,总之,短信验证码的使用范围非常广泛。但是,在使用短信验证码时应该注意哪些事项,您知道吗?让小编来告诉您。

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    1、不能将短信验证码泄露给陌生人

    现在有不少犯罪团伙专门骗取人们的短信验证码,从而达到盗刷钱财的目的,大家一定要时刻提高警惕,不能轻易将自己的短信验证码泄露出去。有些犯罪分子会冒充银行等服务机构打电话索取验证码,大家一定要注意,正规的银行等机构是不会用这种途径索要你的个人短信验证码的,如果接到类似的电话,可以毫不犹豫的挂掉,并向银行打电话核实情况。

    2、不要拦截短信验证码

    有些朋友的手机设置安全系数比较高,或者安装的一些手机安全软件在识别垃圾短信方面还不够智能,因此可能会出现正常的短信验证码也会被手机安全软件识别为垃圾短信或者诈骗短信,从而拦截了你的短信验证码。大家平时可以注意留意一下,对手机进行合理设置,避免不能及时收到短信验证码。

    3、警惕被短信验证码轰炸

    虽然短信验证码是在我们需要的时候才会发送,但是有些不法人士却利用电脑软件对手机用户进行恶意的短信骚扰,短时间内发送大量短信验证码轰炸手机用户,给用户造成困扰,这时大家可以拨打12321进行举报。

    以上三点,是使用短信验证码的比较重要和实用的注意事项,为了个人信息和财产安全起见,大家一定要牢记!

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  • 短信验证码轰炸的技术目的by Aline Lerner 通过艾琳·勒纳(Aline Lerner) 您将随机轰炸技术面试。 每个人都做。 这是数据。 (You will randomly bomb technical interviews. Everyone does. Here’s the data.) ...

    短信验证码轰炸的技术目的

    by Aline Lerner

    通过艾琳·勒纳(Aline Lerner)

    您将随机轰炸技术面试。 每个人都做。 这是数据。 (You will randomly bomb technical interviews. Everyone does. Here’s the data.)

    When you listen to hundreds of technical interviews day in and day out, you start to notice patterns. Or in this case, a lack of patterns.

    当您日复一日地聆听数百次技术采访时,您会开始注意到各种模式。 或者在这种情况下,缺少模式。

    I did find one thing that’s pretty consistent, though, and used it as the basis of a drinking game:

    不过,我确实发现了一件事非常一致,并将其用作喝酒游戏的基础:

    • Every time someone thinks the answer to an interview question is a hash table, take a drink.

      每当有人认为面试问题的答案是哈希表时,请喝一杯。
    • And every time the answer actually is hash table, take two drinks.

      每次答案实际上是哈希表时,请喝两杯。

    But don’t try this game. I almost died playing it.

    但是不要尝试这个游戏。 我玩游戏快死了。

    The reason I spend my days listening to technical interviews is because a couple years ago I co-founded interviewing.io, an interviewing platform where people can practice technical interviewing anonymously and, in the process, find jobs.

    我花我的天听技术面试的原因是因为几年前我共同创立interviewing.io ,一个面试平台,在这里人们可以练技术匿名采访,并在这个过程中,找到了工作。

    As a result, I have access to a ton of data on how the same people perform from interview to interview. And I’ve discovered so much volatility that it makes me question the reliability of single-interview outcomes altogether.

    结果,我可以访问大量有关同一个人从一次访谈到另一次访谈的表现的数据。 而且我发现波动很大,这使我完全质疑单次面试结果的可靠性。

    我们如何获得所有这些数据 (How we got all this data)

    When an interviewer and an interviewee match on our platform, they meet in a collaborative coding environment with voice, text chat, and a whiteboard and jump right into a technical question.

    当访问者和被访问者在我们的平台上进行匹配时,他们将在带有语音,文本聊天和白板的协作编码环境中会面,并直接跳入技术问题。

    Interview questions on the platform tend to fall into the category of what you’d encounter at a phone screen for a back-end software engineering role. Interviewers typically come from a mix of large companies like Google, Facebook, and Yelp, as well as engineering-focused startups like Asana, Mattermark, KeepSafe, and more.

    平台上的面试问题通常属于您在电话屏幕上遇到的后端软件工程角色的类别。 采访者通常来自Google,Facebook和Yelp等大型公司,以及Asana,Mattermark,KeepSafe等专注于工程的初创公司。

    After every interview, interviewers rate interviewees on a few different dimensions, including technical ability. Technical ability gets rated on a scale of 1 to 4, where 1 is “meh” and 4 is “amazing!” On our platform, a score of 3 or above has generally meant that the person was good enough to move forward.

    每次面试后,面试官都会在几个不同方面对受访者进行评分,包括技术能力。 技术能力的等级为1到4,其中1表示“ meh”,4表示“ amazing!”。 在我们的平台上,满分3分或以上通常意味着该人足够优秀,可以向前迈进。

    At this point, you might say, that’s nice and all, but what’s the big deal? Lots of companies collect this kind of data in the context of their own pipelines.

    在这一点上,您可能会说,这很好,但有什么大不了的? 许多公司都在自己的管道中收集此类数据。

    Here’s the thing that makes our data special: the same interviewee can do multiple interviews, each of which is with a different interviewer and/or different company. This opens the door for some pretty interesting and somewhat controlled comparative analysis.

    下面是使我们的数据的特殊的东西: 同样的受访者能做到多方采访,每一个都是用不同的面试官和/或其他公司。 这为进行一些非常有趣且有些控制的比较分析打开了大门。

    发现1:您在面试之间的表现不稳定 (Finding 1: Your performance from interview to interview is volatile)

    Let’s start with some visuals. In the graph below, every person icon represents the mean technical score for an individual interviewee who has done 2 or more interviews on the platform.

    让我们从一些视觉效果开始。 在下图中,每个人的图标代表在平台上进行了2次或更多次采访的单个受访者的平均技术得分。

    One thing we don’t show in this graph is the passage of time, so you can see people’s performance over time. It’s kind of a hot mess.

    我们在此图中未显示的一件事是时间的流逝,因此您可以看到人们随时间的表现 。 有点混乱。

    The y-axis is standard deviation of performance, so the higher up you go, the more volatile interview performance becomes.

    y轴是绩效的标准偏差,因此,越往上走,面试绩效就越不稳定。

    As you can see, roughly 25% of interviewees are consistent in their performance, and the rest are all over the place.

    如您所见,大约25%的受访者的表现保持一致,其余的则遍布各地。

    If you look at the graph above, despite the noise, you can probably make some guesses about which people you’d want to interview.

    如果您看上面的图表,尽管有杂音,您可能可以对要采访的人做出一些猜测。

    But keep in mind that each represents a mean. Let’s pretend that, instead, you had to make a decision based on just one data point. That’s where things get dicey.

    但是请记住,每个代表一个平均值 。 让我们假设,您必须仅基于一个数据点来做出决定。 那就是事情变得轻松的地方。

    To really drive this point home, you should visit the really cool interactive version of this graph. There you can expand everyone’s performance and see just how each person did in each interview. The results might surprise you! For instance:

    为了真正理解这一点,您应该访问该图的非常酷的交互式版本 。 在这里,您可以扩展每个人的表现,并查看每个人在每次采访中的表现。 结果可能会让您感到惊讶! 例如:

    • Many people who scored at least one 4 also scored at least one 2.

      许多得分至少为1 4的人也至少得分为2。
    • If we look at high performers (mean of 3.3 or higher), we still see a fair amount of variation.

      如果我们查看绩效较高的人(平均3.3或更高),我们仍然会看到相当多的变化。
    • Things get really murky when we consider “average” performers (mean between 2.6 and 3.3).

      当我们考虑“平均”表现(平均介于2.6和3.3之间)时,事情变得非常模糊。

    ? Visit the really cool interactive visualization ?

    是真的很酷的交互式可视化吗?

    We were curious to see if volatility varied at all with people’s mean scores. In other words, were weaker players more volatile than strong ones? The answer is no. When we ran a regression on standard deviation vs. mean, we couldn’t come up with any meaningful relationship (R-squared ~= 0.03), which means that people are all over the place — regardless of how strong they are on average.

    我们很好奇,看看波动率是否随人们的平均得分而变化。 换句话说,弱者比强者更具动荡性吗? 答案是不。 当我们对标准差与平均值进行回归时,我们无法得出任何有意义的关系(R平方〜= 0.03),这意味着人们无所不在-不管他们的平均水平如何。

    To me, looking at this data — then pretending that I had to make a hiring decision based on one interview outcome — felt like peering into some beautiful, lavishly appointed parlor through a keyhole. Sometimes you see a piece of art on the wall, sometimes you see the liquor selection, and sometimes you just see the back of a couch.

    对我来说,看这些数据,然后假装我必须根据一个面试结果做出招聘决定,感觉就像是从钥匙Kong里窥视一些漂亮,布置豪华的客厅。 有时您会在墙上看到一件艺术品,有时会看到酒的选择,有时甚至会看到沙发的背面。

    So, in a real life situation, when you’re trying to decide whether to advance someone to onsite, you’re probably trying to avoid two things — false positives (bringing in people below your bar by mistake) and false negatives (rejecting people who should have made it in).

    因此,在现实生活中,当您试图决定是否将某人提升到现场时,您可能要避免两种情况:误报(误将您带入您的门下)和误报(拒绝别人)谁应该进入)。

    Most top companies’ interviewing paradigm is that false negatives are less bad than false positives. This makes sense right? With a big enough pipeline and enough resources, even with a high false negative rate, you’ll still get the people you want.

    大多数顶级公司的采访范式是,误报不如误报坏。 这有道理吧? 有了足够大的渠道和足够的资源,即使误报率很高,您仍然可以找到想要的人。

    With a high false positive rate, you might get cheaper hiring, but you do potentially irreversible damage to your product, culture, and future hiring standards in the process. And of course, the companies setting the hiring standards and practices for an entire industry are the ones with the big pipelines and seemingly inexhaustible resources.

    假阳性率高的话,您可能会得到更便宜的聘用,但是在此过程中,您的产品,文化和未来的聘用标准可能会遭受不可逆转的损害。 当然,为整个行业制定招聘标准和惯例的公司拥有庞大渠道和看似资源不竭的公司。

    The dark side of optimizing for high false negative rates, though, rears its head in the form of our current engineering hiring crisis. Do single interview instances, in their current incarnation, give enough signal? Or amidst so much demand for talent, are we turning away qualified people because we’re all looking at a large, volatile graph through a tiny keyhole?

    但是,针对高假阴性率进行优化的阴暗面以我们当前的工程招聘危机的形式抬头。 在目前的情况下,单个采访实例是否发出足够的信号? 还是在对人才的需求如此之大的情况下,我们是在通过一个微小的钥匙Kong来查看大型的,易变的图表,所以放弃了合格的人才?

    So, hyperbolic moralizing aside, given how volatile interview performance is, what are the odds that a good candidate will fail an individual phone screen?

    因此,抛开双曲线的道德, 考虑到面试表现如何不稳定,一个好的候选人将无法通过单个电话屏幕的可能性是多少?

    发现2:根据过去的表现,您一次面试失败的几率 (Finding 2: Your odds of failing a single interview based on past performance)

    Below, you can see the distribution of mean performance throughout our population of interviewees.

    在下面,您可以看到平均绩效在我们所有受访者中的分布。

    In order to figure out the probability that a candidate with a given mean score would fail an interview, we had to do some stats work.

    为了弄清楚具有给定平均分数的候选人未能通过面试的可能性,我们必须进行一些统计工作。

    First, we broke interviewees up into cohorts based on their mean scores (rounded to the nearest 0.25). Then, for each cohort, we calculated the probability of failing, i.e. of getting a score of 2 or less. Finally, to work around our starting data set not being huge, we resampled our data.

    首先,我们根据受访者的平均得分将他们分为几组(四舍五入至最接近的0.25)。 然后,对于每个队列,我们​​计算了失败的概率,即得分不超过2。 最后,要解决我们的初始数据集不是很大的情况,我们对数据进行了重新采样

    In our resampling procedure, we treated an interview outcome as a multinomial distribution. In other words, we pretended that each interview was a roll of a weighted, 4-sided die corresponding to that candidate’s cohort.

    在我们的重采样过程中,我们将采访结果视为多项分布。 换句话说,我们假装每次面试都是一卷加权的四面骰子,与该候选人的队列相对应。

    We then re-rolled the dice a bunch of times to create a new, “simulated” dataset for each cohort and calculated new probabilities of failure for each cohort using these data sets. Below, you can see the results of repeating this process 10,000 times:

    然后,我们将骰子重新滚动很多次,以为每个队列创建一个新的“模拟”数据集,并使用这些数据集为每个队列计算新的失败概率。 在下面,您可以看到重复此过程10,000次的结果:

    As you can see, a lot of the distributions above overlap with one another. This is important because these overlaps tell us that there may not be statistically significant differences between those groups (e.g. between 2.75 and 3).

    如您所见,上面的许多分布相互重叠。 这很重要,因为这些重叠告诉我们,这些组之间可能没有统计学上的显着差异(例如,在2.75和3之间)。

    Certainly, with the advent of lot more data, the delineations between cohorts may become clearer. On the other hand, if we do need a huge amount of data to detect differences in failure rate, it might suggest that people are intrinsically highly variable in their performance.

    当然,随着更多数据的到来,同伙之间的delineations可能会变得更加清晰。 另一方面,如果我们确实需要大量数据来检测故障率的差异,则可能表明人们内在行为具有很大的可变性。

    At the end of the day, while we can confidently say that there is a significant difference between the bottom end of the spectrum (2.25) versus the top end (3.75), for people in the middle, things are murky.

    归根结底,虽然我们可以放心地说,频谱的最低端(2.25)与最高端(3.75)之间存在显着差异,但对于中产阶级来说,情况却是模糊的。

    Nevertheless, using these distributions, we did attempt to compute the probability that a candidate with a certain mean score would fail a single interview:

    然而,使用这些分布,我们确实尝试计算出具有一定平均得分的候选人在一次面试中失败的概率:

    The fact that people who are overall pretty strong (e.g. mean ~= 3) can mess up technical interviews as much as 22% of the time shows that there’s definitely room for improvement in the process. And this is further exacerbated by the general murkiness in the middle of the spectrum.

    整体上非常强大的人(例如,均值〜= 3)可以使技术面试的混乱率高达22%,这表明在此过程中肯定还有改进的余地。 频谱中部的一般性杂音进一步加剧了这种情况。

    那么面试注定要失败吗? (So is interviewing doomed?)

    Generally, when we think of interviewing, we think of something that ought to have repeatable results and carry a strong signal. However, the data we’ve collected tells a different story.

    通常,当我们考虑面试时,我们会想到应该具有可重复结果并带有强烈信号的事物。 但是,我们收集的数据却讲述了一个不同的故事。

    And that story resonates with both my anecdotal experience as a recruiter and with the sentiments we’ve seen echoed in the community.

    这个故事与我作为招聘人员的轶事经历以及我们在社区中回响的情感共鸣。

    Zach Holman’s Startup Interviewing is F***** hits on the disconnect between interview process and the job it’s meant to fill.

    扎克·霍尔曼(Zach Holman)的初创面试是F ***** ,因为面试过程与其要完成的工作之间存在脱节。

    The fine gentlemen of TripleByte reached similar conclusions by looking at their own data.

    通过查看自己的数据,TripleByte的先生们得出了类似的结论

    One of the more poignant expressions of inconsistent interviewing results recently came from rejected.us.

    最近不一致的采访结果中最令人伤心的表情之一来自被拒绝

    You can bet that many people who are rejected after a phone screen by Company A — but do better during a different phone screen, and ultimately end up somewhere traditionally reputable — are getting hit up by Company A’s recruiters 6 months later.

    您可以打赌,许多人在公司A进行电话筛选后被拒绝了-但是在其他电话屏幕上表现更好,并最终在传统上享有盛誉的地方-6个月后遭到公司A的招聘人员的殴打。

    And despite everyone’s best efforts, the murky, volatile, and ultimately stochastic massage circle of a recruitment process marches on.

    尽管每个人都尽了最大的努力,招聘过程中阴暗,动荡且最终是随机的按摩圈仍在继续。

    So yes, it’s certainly one possible conclusion is that technical interviewing itself is indeed doomed and doesn’t provide a reliable, deterministic signal for one interview instance. Algorithmic interviews are a hotly debated topic and one we’re deeply interested in teasing apart.

    因此,是的,肯定有一个可能的结论是,技术面试本身的确注定要失败,并且不能为一个面试实例提供可靠的确定性信号。 算法面试是一个热门话题,我们非常有兴趣分开讨论。

    One thing in particular we’re very excited about is tracking interview performance as a function of interview type, as we get more and more different interviewing types/approaches happening on the platform. Indeed, one of our long-term goals is to really dig into our data, look at the landscape of different interview styles, and make some serious data-driven statements about what types of technical interviews lead to the highest signal.

    令我们特别兴奋的一件事是,随着平台上发生越来越多的不同类型的采访,跟踪采访绩效随采访类型的变化而变化。 的确,我们的长期目标之一是真正地挖掘我们的数据,了解不同访谈风格的景象,并就由哪种类型的技术访谈导致最高信号做出严肃的数据驱动性陈述。

    In the meantime, however, I am leaning toward the idea that drawing on aggregate performance is much more meaningful than a making such an important decision based on one single, arbitrary interview.

    但是,与此同时,我倾向于这样一种想法,即利用总体绩效比根据一个单一的,任意的采访做出如此重要的决定有意义得多。

    Not only can aggregative performance help correct for an uncharacteristically poor performance, but it can also weed out people who eventually do well in an interview by chance or those who, over time, submit to the beast and memorize Cracking the Coding Interview.

    综合表现不仅可以纠正表现异常差的表现,而且还可以剔除那些最终在偶然的采访中表现出色的人,或者随着时间的推移而顺从野兽并记住“ 破解编码面试”的人

    I know it’s not always practical (or possible) to gather aggregate performance data in the wild. But let’s say a candidate’s performance is borderline — or where their performance differs wildly from what you’d expect. It might make sense to interview them one more time, focusing on different material, before making the final decision.

    我知道在野外收集汇总性能数据并不总是可行(或可行)。 但是,假设某位候选人的表现处于临界点,或者他们的表现与您的期望有很大出入。 在做出最终决定之前,可能需要再多采访一次他们,关注不同的材料。

    We’ve collected a ton more interview performance data not yet included in this analysis, so if you’re curious to see whether interview performance is still arbitrary, stay tuned!

    我们收集了更多尚未包含在此分析中的面试表现数据,因此,如果您想知道面试表现是否仍然是任意的,请继续关注!

    Want to become awesome at technical interviews and land your next job in the process? Join interviewing.io.

    想要在技术面试中变得很棒,并在此过程中找到下一份工作吗? 加入采访

    翻译自: https://www.freecodecamp.org/news/you-will-randomly-bomb-technical-interviews-everyone-does-heres-the-data-44475806e32/

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    但因其获取便利、限制较少容易被不法分子利用进行短信轰炸,恶意刷掉大量短信费用,给公司或个人造成大量的金钱损失,造成这种情况原因主要是在产品实际设计过程中,有些产品人员因为对技术实现不太了解,防范意识...
  • 短信验证码常见漏洞总结

    千次阅读 2019-03-04 16:47:48
    使用短信验证码验证身份已经是很普遍的了,注册和忘记密码时最为常见。但是在实际应用中,很多产品的短信验证接口存在诸多漏洞,很多人在开发中也是没有注意到这些问题,因此呢给企业和个人造成不必要的损失。接下来...
  • 发送短信验证码,通常情况下为了防止短信轰炸、机器人频繁获取短信验证码等场景,在输入手机号码获取短信的时候,需要识别图形验证码,只有输入了正确的图形验证码,系统才认为不是机器人或者恶意获取短信验证码 ...
  • 思路:采用APP前端签名加密,后台验证. 方法: 密钥key:前后台私下约定的一个长度大于8位的随机字符串. ...就可以向手机号码mobile发送验证码了,否则返回特定值. 这个方法的好处,前端页面不需要通过图片验证
  • 大部分产品都会涉及到短信验证码的使用界面,尤其是手机产品,短信验证码几乎已经成为所有手机产品的标准。因此,防止短信被刷成了每个产品经理和开发人员关心的问题。 没有体验过短信被刷问题的产品经理可能不会太...
  • 当然有必要,这里我们来聊一个恶意短信验证的案例,通过这个案例我们就能更好理解短信验证码和图片验证码这两者的关系了。 讨论防止恶意短信验证之前,我们先来看看什么是恶意短信验证及出现的原因。 恶意短信验证,...
  • 短信验证码防刷机制 现在,大部分的产品都会涉使用到短信验证码的接口,特别是移动产品,短信验证码几乎成为了所有移动产品的标配。因此,防止短信被刷也就成了每一个产品经理和开发者关注的问题。 没有遇到过短信...

空空如也

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短信验证码轰炸