USB Type-C接口以及USB 3.1标准的到来,理应为消费者提供更多便利.然而就目前来看,似乎这些新标准非但没有为消费者提供了更好的使用体验,反而带来了诸多隐患.Google的工程师Benson Leung最近就发现,市场上为数不少的USB-C数据线并没有完全符合最新的USB规范标准. 那么,就让我们一起理清头绪,看看新技术的规范标准到底是怎样的. 标准的相关定义 首先,我们应该明确的是,虽然在一些网站或是产品介绍中,USB-C和USB 3.1经常会一起出现,但实际上USB-C并不等同于U

现在越来越多的电子设备采用USB接口进行通讯,通讯标准也在逐步提高.那么,我们就会好奇这些设备是如何工作的?而无论你是一个硬件黑客,业余爱好者或者只是对它有一点兴趣的,USB对我们都是具有挑战性的. 事实上通过wireshark,我们可以捕获到usb设备发送给我们主机的数据,这样就可以进一步研究了. 本文中,我们将向大家介绍怎样通过wireshark捕获usb数据,使用的环境如下: l Wireshark 2.0.1(SVN) l Linux kernel 4.1.6 你也可以用其他版本的wir

设置USB数据监听   在Kali Linux中,USB也是作为一个通信端口进行存在.常见的鼠标.键盘.U盘都是通过USB接口传输数据.所以,对于USB接口也可以实施监听,类似网络接口一样.在进行USB数据监听的时候,首先需要加载usbmon模块,否则无法监听USB接口.然后启用嗅探工具进行USB监听,如Wireshark.HexInject.通过抓取的包,可以分析设备的工作状态,如USB鼠标的按键按下.抬起等操作.

一.IPsec简介 IPSec ( IP Security )是IETF(Internet Engineering Task Force,Internet工程任务组)的IPSec小组建立的一组IP安全协议集.IPSec定义了在网络层使用的安全服务,其功能包括数据加密.对网络单元的访问控制.数据源地址验证.数据完整性检查和防止重放攻击. IPSec是安全联网的长期方向.它通过端对端的安全性来提供主动的保护以防止专用网络与 Internet 的攻击.在通信中,只有发送方和接收方才是唯一必须了解 IP

作者按:本文根据去年11月份CSDN举办的“大数据技术大会”演讲材料整理,最初发表于2012年2月期<程序员>杂志. 0  R 的安装

在项目开发当中,我们需要一个usb转继电器的设备当开关控制无线发射设备,采购部采购时并未详细了解Relay设备的运行环境就买了一批设备,之后发现设备厂家只提供了windows库,而我们是要在linux中开发.无语中...... Relay设备虽然是无驱的,可我并不知道它的协议,怎么办呢? I have no choice ,but I have bus hound,LOL. 厂家提供了windows的管理工具,可以实现Relay的开断,因此我通过Bus Hound截取usb数据包,得到通信协议.

前言 扩展自$.fn.combo.defaults和$.fn.datagrid.defaults.使用$.fn.combogrid.defaults重写默认值对象.下载该插件翻译源码 数据表格下拉框结合了可编辑文本框控件和下拉数据表格面板控件,该控件允许用户快速查找和选择,并且该控件提供了键盘导航支持,对行进行筛选 源码 /** * jQuery EasyUI 1.3.2 * *翻译:qq 1364386878 下拉表格 */ (function ($) { function create(jq

一． 加载方式//class 加载方式<select id="box" class="easyui-combogrid" name="dept"style="width:250px;"data-options="panelWidth:450,value:'请选择一个值',idField:'id',textField:'user',url:'content.json',columns:[[{field:'user

二.Work Queues(using the Java Client) 走起   在第上一个教程中我们写程序从一个命名队列发送和接收消息.在这一次我们将创建一个工作队列,将用于分发耗时的任务在多个工作者(worker)之间. 背后的主要思想工作队列(又名:任务队列)是为了避免立即做一个资源密集型任务,不得不等待它完成.相反,我们安排的任务要做.我们封装任务作为消息并将其发送到一个队列.工作进程在后台运行将流行的任务和最终执行的工作.当您运行许多worker的任务将在他们之间共享.这个概念是特别

柯南君:看大数据时代下的IT架构(4)消息队列之RabbitMQ--案例(Helloword起航) 二.起航 本章节,柯南君将从几个层面,用官网例子讲解一下RabbitMQ的实操经典程序案例,让大家重新回到经典“Hello world!”(The simplest thing that does something )时代,RabbitMQ 支持N多种客户端(client),这里无法一一讲解,暂定java client,有时间的情况下,在弥补一下. 事先,先普及一下图标(我们会在下面的事例中,会

柯南君:看大数据时代下的IT架构(3)消息队列之RabbitMQ-安装.配置与监控 一.安装 1.安装Erlang 1)系统编译环境(这里采用linux/unix 环境) ① 安装环境 虚拟机:VMware® Workstation 10.0.1 build Linux系统:CentOS6.5 rabbitMQ官网下载:http://www.rabbitmq.com/download.html Erlang的官网下载: http://www.erlang.org/download.html 2)

一.MQ(Message Queue) 即 消息队列,一般用于应用系统解耦.消息异步分发,能够提高系统吞吐量.MQ的产品有很多,有开源的,也有闭源,比如ZeroMQ.RabbitMQ. ActiveMQ.Kafka/Jafka.Kestrel.Beanstalkd.HornetQ.Apache Qpid.Sparrow.Starling.Amazon SQS.MSMQ等,甚至Redis也可以用来构造消息队列.至于如何取舍,取决于你的需求. 由于工作需要和兴趣爱好,曾经写过关于RabbitMQ的系

c#中@标志的作用   参考微软官方文档-特殊字符@,地址 https://docs.microsoft.com/zh-cn/dotnet/csharp/language-reference/tokens/verbatim 1.在变量名前加@,可以告诉编译器,@后的就是变量名.主要用于变量名和C#关键字重复时使用. string[] @for = { "John", "James", "Joan", "Jamie" }; fo

jQuery EasyUI,ComboGrid(数据表格下拉框)组件 学习要点: 1.加载方式 2.属性列表 3.方法列表 本节课重点了解 EasyUI 中 ComboGrid(数据表格下拉框)组件的使用方法,这个组件 依赖于 Combo(自定义下拉框)和 DataGrid(数据表格)组件. 一．加载方式 class 加载方式 <select id="box" class="easyui-combogrid" name="dept" sty

接上篇:安居客scrapy房产信息爬取到数据可视化(下)-可视化代码,可视化的实现~ 先看看保存的数据吧~ 本人之前都是习惯把爬到的数据保存到本地json文件, 这次保存到数据库后发现使用mongodb的聚合统计省去了好多自己用python写计算逻辑的步骤,好方便啊~~ 第一张图柱状图 第一张图代码解析: #encoding:utf-8 import random from pyecharts import Bar from pymongo import MongoClient conn = M

etcd 在超大规模数据场景下的性能优化   阿里系统软件技术 2019-05-27 09:13:17 本文共5419个字,预计阅读需要14分钟. http://www.itpub.net/2019/05/27/1958/ 不明觉厉 作者 | 阿里云智能事业部高级开发工程师 陈星宇(宇慕) 划重点 etcd 优化背景 问题分析 优化方案展示 实际优化效果 本文被收录在 5 月 9 日 cncf.io 官方 blog 中,链接:https://www.cncf.io/blog/2019/05/09

根据研究,今年的EDM邮件营销的邮件发送量比去年增长了63%,许多方法可以为你收集用户数据,这些数据可以帮助企业改善自己在营销中的精准度,相关性和执行力. 最近的一项研究表明,中国800强企业当中超过一半的企业仍然使用过去的经验和直觉进行决策.只有11%的企业用数据来支持这些决定,而“数据”在这些企业中仍是不重要的资源. 目前大部分发送的邮件可以用两个词来诠释,一个是“批量”,另一个是“爆炸”,而在用户那里,他们只感觉到了“炸”——没错,他们在被这一大堆不相关的邮件狂轰滥炸,变得焦头烂额,从而对

作者 | 阿里云智能事业部高级开发工程师 陈星宇(宇慕) 概述 etcd是一个开源的分布式的kv存储系统, 最近刚被cncf列为沙箱孵化项目.etcd的应用场景很广,很多地方都用到了它,例如kubernetes就用它作为集群内部存储元信息的账本.本篇文章首先介绍我们优化的背景,为什么我们要进行优化, 之后介绍etcd内部存储系统的工作方式,之后介绍本次具体的实现方式及最后的优化效果. 优化背景 由于阿里巴巴内部集群规模大,所以对etcd的数据存储容量有特殊需求,之前的etcd支持的存储大小无法满

自然语言处理在文本信息抽取.自动审校.智能问答.情感分析等场景下都有非常多的实际应用需求,在人工智能领域里有极为广泛的应用场景.然而在实际工程应用中,最经常面临的挑战是我们往往很难有大量高质量的标注语料. “巧妇难为无米之炊”,在缺少语料的情况下,如何达到良好的NLP应用效果,是这些场景要落地所必须解决的问题.我们通常称其为“低资源问题”,或者称为“小样本学习”问题,本文从达观数据的实践经验出发,用命名实体识别(NER)任务为例,来介绍在小标注数据量下进行NLP处理的经验和方法,希望对大家有所启

从传统数仓,到大数据平台,再到数据中台和湖仓一体新数据平台,在日益加重的数据孤岛困扰下,面向AP场景的解决方案可谓浩如烟海.但实际上,企业在TP类型业务上的投入和AP的比率却高达9:1,为什么没有为TP业务的数据平台呢?下面这个分享,将给你答案 3月10日(周四)晚19:30-20:30,Tapdata「On Tap」系列 Meetup 第一期上线,Tapdata 首席架构师 Arthur 杨庆麟在线解析常见数据平台架构,分享数据孤岛下的新破局.同时开放自由问答时间,现场交流,详细答疑. 报名链

1. 软件准备 安装Wireshark # yum install wireshark wireshark-gnome .csharpcode, .csharpcode pre { font-size: small; color: black; font-family: consolas, "Courier New", courier, monospace; background-color: #ffffff; /*white-space: pre;*/ } .csharpcode p