隐秘通信的3种典型方式: ①将秘密信息隐于网络通信协议中. ②将秘密信息隐于数字签名等密码协议中 . ③将秘密信息隐于数字图像中. 第三种是利用图像或音频数据对人类感官系统的冗余. 隐藏域数字图像中的代码案例(python) from PIL import Image def makeImageEven(image): """ 取得一个 PIL 图像并且更改所有值为偶数(使最低有效位为0) """ # 得到一个这样的列表:[(r,g,b,t),(

Python实现图像信息隐藏 之前学习密码学的时候老师有提到过『信息隐藏』,现在用图像的方法尝试一下.思想是:把信息藏到RGB通道中的B通道,然后利用奇偶性可以恢复过来 原理 从源图中提取文字图像信息,记录这个文字图像信息像素点在图像矩阵中的位置 对载体图片进行预处理,将B通道的像素值全部设置成偶数 把载体图片中,把第一步已经记录的位置的像素B通道设置为奇数 信息解码的过程就是逆过程,只要找出载体图片中B通道是奇数的像素位置,然后统一着色就可以恢复 实现 一.写入要隐藏的信息 source =

基于python的互联网软件测试开发(自动化测试)-全集合 1   关键字 为了便于搜索引擎收录本文,特别将本文的关键字给强调一下: python,互联网,自动化测试,测试开发,接口测试,服务测试,api测试,分层测试,分层自动化..etc 2   本文目的 对近几年自己对互联网领域的测试开发的一些见解以及一些学习资料进行整理和分享,希望能够给有志于此领域的人一些入门的指导. 同时能够将 Google 这样的大的互联网公司的软件开发模式向中国地区进行一些推广吧. 笔者的观点具有比较强的倾向性:人

背景: 自动化测试行业内,个人觉得主力语言是python.java.这里讨论下基于python自动化框架设计与case开发,用过python的都知道它的好处,但是根据实际项目需要有了很多迎面而来的困难--主机迁移.第三方软件包与python版本.环境杂乱.外界影响等.这些问题都是很糟糕的,给开发人员带来了很大困扰,导致无法实现自动化测试的作用最大化. 解决方案 基于以上背景我们有了两个解决方案:(这里讨论一下解决方案不涉及具体框架设计) 1.基于docker容器化自动化平台.docker可以实现

一.项目简介 1.1 项目博客地址 https://www.cnblogs.com/xsfa/p/12083913.html 1.2 项目完成的功能与特色 爬虫和拥有三个可视化数据分析 1.3 项目采用的技术栈 python requests pyecharts 二.项目的需求分析 随着互联网的发展壮大,网络数据越来越多,如何高效抓取信息成为难题.网络爬虫具有自动提取网页信息的能力.文章根据网站的特点,提出了一种基于Python中requests模块及Py Query模块进行数据采集的爬虫程序设

➠更多技术干货请戳:听云博客 时至今日,接触kubernetes也有一段时间了,而我们的大部分业务也已经稳定地运行在不同规模的kubernetes集群上,不得不说,无论是从应用部署.迭代,还是从资源调度管理等方面都有其难以言喻的优势,但是随着业务的不断增长,以及服务的多元化,容器的体量与管理的难度也随之增长. 浅述Kubernetes集群日常管理维护中的一些痛点: 1.较为庞大的集群规模及容器数量维护管理. 我们公司的业务场景属于典型的多业务线并行.同时为了便于分类管理,避免端口冲突和资源合理利

关于本书的类型: 首先在我看来技术书分为两类,一类是“思想”,一类是“操作手册”. 对于思想类的书,一般作者有很多年经验积累,这类书需要细读与品位.高手读了会深有体会,豁然开朗.新手读了不止所云,甚至会说,都在扯犊子,看了半天也不知道如何下手. 对于操作手册的书,一般会提供大量的实例,告诉你详细的步骤.对于高手来说,这不就是翻译了一下官方文档嘛,好意思拿来骗钱.但对于新手来说,反而认为是好处,跟着上面的步骤操作就掌握了某种技术能力. 显然,本书属于后者,书中提供了大量代码实例,并没有太多思想层面

搭建基于python +opencv+Beautifulsoup+Neurolab机器学习平台 By 子敬叔叔 最近在学习麦好的<机器学习实践指南案例应用解析第二版>,在安装学习环境的时候遇到一些问题,特此写个博客,希望可以帮助到有需要的人,同时也希望像我一样在摸索的人不要走太多的弯路,程序员应该多花时间在学习上,不应该把时间都浪费在折腾环境上面. 下载安装winpython 第一步,我们通过搜索引擎搜索到winPython,一般通过这个网站就可以下载,https://sourceforge.

发展历程: <selenium_webdriver(python)第一版>   将本博客中的这个系列整理为pdf文档,免费. <selenium_webdriver(python)第二版>    加入的单元测试框架unittest,用其组织和运行测试用例, 5元. <selenium_webdriver(python)第三版>    整合和HTML测试报告的生成,初步形成测试架构的雏形, 8元. <selenium2 python 自动化测试实战>    

从Theano到Lasagne:基于Python的深度学习的框架和库 摘要:最近,深度神经网络以“Deep Dreams”形式在网站中如雨后春笋般出现,或是像谷歌研究原创论文中描述的那样:Inceptionism.在这篇文章中,我们将讨论几个不同的深度学习框架,库以及工具. 深度学习是机器学习和人工智能的一种形式,利用堆积在彼此顶部的神经网络的多个隐藏层来尝试形成对数据更深层次的“理解”. 最近,深度神经网络以“Deep Dreams”形式在网站中如雨后春笋般出现,或是像谷歌研究原创论文中描述的

关键字:Python,SVM,字符验证码,机器学习,验证码识别 1   概述 基于Python使用SVM识别简单的验证字符串的完整代码开源分享. 因为目前有了更厉害的新技术来解决这类问题了,但是本文作为初级入门方法,还是具有一定的学习意义的,所以就将源码和相关的素材开源出来. 本文虽然已经不具备太强的实战性和迁移性,但是主要希望能够是以一个有趣的应用点来让对机器学习有兴趣的同学找到入门点. 上面提到的 “更厉害的新技术” 是指 “CNN 卷积神经网络”,这个工具基本上免去了本文介绍的繁杂的图片预

目录 前言 第1章 安装 第2章 程序的基本结构 第3章 模板 第4章 Web表单 第5章 数据库 第6章 电子邮件 第7章 大型程序的结构   前言 学习Python也有一个半月时间了,学到现在感觉还是初步入门阶段,如果不借助网上Demo资源,几乎不能自己写出相关称心的东西.目前感觉自己还是有点失败啊,学的太慢了点.主要感觉还是自己刚开始学习时有点浮躁,一心求快,看资料时前期都是囫囵吞枣. 刚开始买了一本<Python基础教程 第2版>,大约花了10天看完,初步了解了Python语法相关特性

基于python单元测试框架unittest完成appium自动化测试,生成基于html可视化测试报告 代码示例: #利用unittest并生成测试报告 class Appium_test(unittest.TestCase): """appium测试类""" def setUp(self): desired_caps = { 'platformName': 'Android', 'deviceName': 'Android Emulator',

基于Python的Web应用开发学习总结 项目地址   本次学习采用的是Flask框架.根据教程开发个人博客系统.博客界面如图所示. 整个学习过程收获很多,以下是学习总结. 1.virtualenv virtualenv是第三方工具,用于创建虚拟环境.可以为每个程序单独创建虚拟环境,每个虚拟环境互不影响,并且不影响全局的环境,也就是说在不同的虚拟环境里可以使用不同版本的python和插件等.使用虚拟环境的另一好处是,不需要管理员权限. 以下是virtualenv的安装和使用: 1.检查是否安装了

基于python语言的tensorflow的‘端到端’的字符型验证码识别 1   Abstract 验证码(CAPTCHA)的诞生本身是为了自动区分 自然人 和 机器人 的一套公开方法, 但是近几年的人工智能技术的发展,传统的字符验证已经形同虚设. 所以,大家一方面研究和学习此代码时,另外一方面也要警惕自己的互联网系统的web安全问题. Keywords: 人工智能,Python,字符验证码,CAPTCHA,识别,tensorflow,CNN,深度学习 2   Introduction 全自动区

基于Python及zookeeper实现简单分布式任务调度系统设计思路及核心代码实现   by:授客 QQ:1033553122 测试环境 功能需求 实现思路 代码实践(关键技术点实现) 代码模块组织结构 配置文件解析 MyTCPServer.py MyTCPClient.py appClient.py loadAgent.py 运行效果 13 测试环境 Win7 64位 Linux 64位 Python 3.3.4 kazoo-2.6.1-py2.py3-none-any.whl(window

该项目是基于python的web类库django开发的一套web网站,给师弟做的毕业设计.本人的研究方向是一项关于搜索的研究项目.在该项目中,笔者开发了一个简单版的搜索网站,实现了对数据库数据的检索和更新.通过开发该项目,笔者学习和巩固了python的相关技术和框架. 网站名称 基于python的种子磁力链接搜索网站 网站演示 https://bt.mypython.me 项目开发过程 项目部署过程 源码 https://github.com/geeeeeeeek/bt 项目简介 该项目是基于p

基于python的opcode优化和模块按需加载机制研究(学习与思考) 姓名:XXX 学校信息:XXX 主用编程语言:python3.5 个人技术博客:http://www.cnblogs.com/Mufasa/ 文档转换为PDF有些图片无法完全显示,请移步我的博客查看 完成时间:2019.03.06 本项目希望您能完成以下任务: - 优化python字节码解析代码,从底层提升python脚本运行效率:(底层.编译器.虚拟机) - 基本思路可以统计游戏常用opcode指令,进行类似opcode合

如何简单实现接口自动化测试(基于 python) 2017年09月05日 11:52:25 阅读数:9904 GitChat 作者:饿了么技术社区 原文:如何简单实现接口自动化测试(基于 python) 关注微信公众号:GitChat 技术杂谈 ,这里一本正经的讲技术 一.简介 本文从一个简单的登录接口测试入手,一步步调整优化接口调用姿势,然后简单讨论了一下接口测试框架的要点,最后介绍了一下我们目前正在使用的接口测试框架pithy.期望读者可以通过本文对接口自动化测试有一个大致的了解. 二.引言

转载:All Right 符号执行概述 在学习这个框架之前首先要知道符号执行.符号执行技术使用符号值代替数字值执行程序,得到的变量的值是由输入变 量的符号值和常量组成的表达式.符号执行技术首先由King在1976年提出 ,经过三十多年的发展,现在仍然被广泛研究,它在软件测试和程序验证中发挥着重 要作用.符号执行是一种重要的形式化方法和静态分析技术,它使用数学和逻辑 首先定义一些基本概念.程序的路径(path)是程序的一个语句序列,这个 语句序列包括程序的一些顺序的代码片段,代码片段之间的连接是由

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