NumPy(Numerical Python) 是 Python 语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库. NumPy 是一个运行速度非常快的数学库,主要用于数组计算,包含: 一个强大的N维数组对象 ndarray; 广播功能函数; 整合 C/C++/Fortran 代码的工具; 线性代数.傅里叶变换.随机数生成等功能; NumPy 应用 NumPy 通常与 SciPy(Scientific Python)和 Matplotlib(绘图库)一起…

系列目录: Node.js 教程 01 - 简介.安装及配置 Node.js 教程 02 - 经典的Hello World Node.js 教程 03 - 创建HTTP服务器 Node.js 教程 04 - 模块系统 Node.js 教程 05 - EventEmitter(事件监听/发射器) Node.js 教程 06 - 函数 ▁▃▅ Node.js 教程 01 - 简介.安装及配置 ▅▃▁ 简单的说 Node.js 就是运行在服务端的 JavaScript. Node.js 是一个基于Ch…

用Python构建一个SSH僵尸网络 01 简介 一. 构建一个SSH僵尸网络的流程图: Created with Raphaël 2.1.0手动操作,实现通过SSH连接目标服务器(手动)用 Pexpect 与 SSH 交互(自动)用 Pxssh 暴力破解 SSH 密码利用 SSH 中的弱私钥构建 SSH 僵尸网络 二. 详细步骤 第零步: 准备工作.手动操作,实现通过SSH连接目标服务器(手动) 构建僵尸网络的第一件事情你知道是什么吗?嘿嘿,就找一个目标服务器.目标服务器就是一个启动了SSH服…

Linux 时间同步 01 简介 目录 Linux 时间同步 01 简介 时间同步 公共NTP服务器地址及IP 系统时间相关文件 时间同步 大数据产生与处理系统是各种计算设备集群的,计算设备将统一.同步的标准时间用于记录各种事件发生时序, 如E-MAIL信息.文件创建和访问时间.数据库处理时间等. 大数据系统内不同计算设备之间控制.计算.处理.应用等数据或操作都具有时序性,若计算机时间不同步, 这些应用或操作或将无法正常进行. 网络时间同步协议(NTP)是时间同步的技术基础. 多主机协作工作时,…

MongoDB简介 MongoDB是一种强大.灵活.可拓展的存储方式.是一个面向文档(相当于"行"的概念)的数据库. 可拓展:通过添加服务器而增加存储量. Windows下安装 版本选择 基于windows平台的MangoDB版本有下面三种: MongoDB for Windows Server 2008 R2 edition:Windows Server 2008 R2, Windows 7 64-bit以以上版本 MongoDB for Windows 64-bit:Windows…

一.简介 ElasticSearch是一个基于Lucene构建的开源,分布式,RESTful搜索引擎.设计用于云计算中,能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速,安装使用方便.支持通过HTTP使用JSON进行数据索引. Lucene只是一个框架,要利用它的功能,需要使用JAVA,并且在程序中集成Lucene.更糟的是,Lucene非常复杂,需要做很多的学习了解,才能明白它是如何运行的. Elasticsearch使用Lucene作为内部引擎,但是在使用它做全文搜索时,只需要使用统一开发好的API即可,…

简介 在 opencloud 2015 的会议上初次了解到 kolla 项目后,开始去了解和学习 kolla 的源代码和相关的知识.经过一段时间的了解,觉得 kolla 确实是一个很好的项目,它使用预先安装好的容器来部署 openstack,非常有可能简化目前 openstack 的繁琐部署工作. 这种思路和 FUEL 有点类似,FUEL 里面也使用了容器来安装 cobbler 等部署组件. 幸运的时,kolla 目前还是一个早期项目,代码的规模很小.使用简单的统计,去掉图片.空行: find…

1.Objective-C简介 Objective-C是一种面向对象的计算机语言 OC不是一门全新的语言 C语言的基础上增加了一层最小的面向对象语法 OC完全兼容C语言 可以在OC代码中混入C语言代码,甚至是C++代码 可以使用OC开发Mac OS X平台和iOS平台的应用程序 2. Objective-C发展现状 1986年,BradCox(布莱德·考克斯)在第一个纯面向对象语言Smalltalk基础上写成了Objective-C语言. 1985年,被赶出苹果公司的Steve Jobs成立了N…

简介 使用Spring Boot的提升主要在于jar的打包形式给运维带来了很大的便利, 而Spring Cloud本身的优点不是那么明显, 相对于Dubbo而言, 可能体现在跨语言的交互性上(例如可以配合PHP作为前端模块), 还有现成的服务跟踪治理工具上. 对于熟悉Dubbo项目结构的开发来说, Spring Cloud的结构会相对松散, 上游的服务接口与下游的服务调用之间没有强依赖关系. 这样在上游接口调整后, 并不能及时被IDE发现而提醒下游, 会给团队配合带来一些不便. 这边通过一个例子…

Infi-chu: http://www.cnblogs.com/Infi-chu/ import numpy as np # 创建的数组 stus_score = np.array([[80, 88], [82, 81], [84, 75], [86, 83], [75, 81]]) # 基本属性 count = stus_score.size print('该数组的元素有 --> ',count) shape = stus_score.shape print('该数组的形状是 --> ',…