转载自:https://baijia.baidu.com/s?old_id=307995 最近,我从孙子(指<孙子兵法>——译者注)那里学到了一些策略:速度和准备 “兵之情主速,乘人之不及,由不虞之道,攻其所不戒也.”(<孙子兵法•九地篇>)无备为战之大患,有备无患,其乃至德也.(哈哈,译者自己写了这句,想必大家能明白.) 这与数据科学博客有什么关系呢?这是你赢得竞争和编程马拉松的关键.如果你比竞争对手准备得更充分,你学习.迭代执行的速度越快,那么你就取得更好的名次,带来更好的结果

用Python构建一个SSH僵尸网络-02 手动与SSH交互 - 登录SSH服务器端的 root 用户 我的电脑(攻击者)的系统:Ubuntu14.04 : 用户名: aobosir@ubuntu:~$ 被攻击对象电脑(模拟的SSH服务端)的系统:Ubuntu16.04 : 用户名:aobo@ubuntu:~$ 这一节,我们来手动的使用 SSH 连接目标电脑. 构建僵尸网络的第一件事情你知道是什么吗?嘿嘿,就是找一个目标服务器做为攻击对象.目标服务器就是一个启动了SSH服务端的电脑.(后面我们都

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

用python构建一个二维数组 解法? 方法1: num_list=[0]*x//表示位创建一个一维数组为num_lis[x],且数组中的每一项都为0 num_list=[[0]*x for i in range(2)]//表示位创建一个二维数组为num_list[2][x],且数组中的每一项都为0 num_list=[[[0]*x for i in range(3)] for j in range(2)]//表示位创建三个维数组为num_list[2][3][x],且数组中的每一项都为0 //

构建一个 Python 聊天服务器 一个简单的聊天服务器 现在您已经了解了 Python 中基本的网络 API:接下来可以在一个简单的应用程序中应用这些知识了.在本节中,将构建一个简单的聊天服务器.使用 Telnet,客户机可以连接到 Python 聊天服务器上,并在全球范围内相互进行通信.提交到聊天服务器的消息可以由其他人进行查看(以及一些管理信息,例如客户机加入或离开聊天服务器).这个模型如图 1 所示. 图 1. 聊天服务器使用 select 方法来支持任意多个客户机 聊天服务器的一个重要

背景:发现一个有趣的现象,即一些用户在每一月都仅仅访问网站一次,我们想要了解这些人数量的变化趋势. 建立数学模型:简化问题,根据瓮模型推导出公式(具体推导见<数据之魅>,有时间再补充...):n(t)=N(1-e^((-k/N)*t)),其中,t代表一个月中的第t天,N代表潜在的总的访问人数,k为根据网站日志计算的每日平均访问量,n(t)代表第t天为止,访问此网站的用户总人数. python模拟,并和分析的模型作比较: import math import random as rnd impo

虽然有些人认为区块链是一个早晚会出现问题的解决方案,但是毫无疑问,这个创新技术是一个计算机技术上的奇迹.那么,究竟什么是区块链呢? 区块链 以比特币(Bitcoin)或其它加密货币按时间顺序公开地记录交易的数字账本. 更通俗的说,它是一个公开的数据库,新的数据存储在被称之为区块(block)的容器中,并被添加到一个不可变的链(chain)中(因此被称为区块链(blockchain)),之前添加的数据也在该链中.对于比特币或其它加密货币来说,这些数据就是一组组交易,不过,也可以是其它任何类型的数据

二.实验步骤 2.1 实验准备 我们的实验项目名为 factorial. $ mkdir factorial $ cd factorial/ 2.2 主代码 我们给将要创建的 Python 模块取名为 myfact,因此我们下一步创建 myfact 目录. $ mkdir myfact $ cd myfact/ 主代码将在 fact.py 文件里面. "myfact module" def factorial(num): """ 返回给定数字的阶乘值 :a

要本着应用到实际工作中目的去学时间序列分析,才能深入浅出的学会,不要纠结于理论,只听我的,我有信心说明白. 本章内容 趋势分析 序列分解 序列预测 序列分解 统计学基础铺垫 划分 时间序列按照季节性划分: 季节性时间序列 非季节性时间序列 时间序列包含什么 趋势部分 不规则部分 季节性部分 非季节性时间序列 √ √ 不包含 季节性时间序列 √ √ √ 特别强调:这里的季节性 非季节性时间序列分解 移动平均(MA-Moving Average)的两种方法 移动平均法是用一组最近的实际数据值来预测未

用 Python 构建 web 应用 如果说仅仅要用 Python 构建 web 应用,可以将 socket 连接.HTTP 原始请求和响应格式等涉及网络基础的东西交给现成的库来实现,只需要专注于 web 端界面.交互.业务逻辑以及数据库的设计,那么使用 Python 构建一个 web 应用实际上就比较简单了. 关于 Python 这门语言 这是我第一次使用 Python 语言,简单了看了下 廖雪峰的 Python 教程,了解了相应的语法和 web 开发相关的内容.其实在编写代码时能感受到,Py

译者 | VK 来源 | Analytics Vidhya 概述 了解如何使用计算机视觉和深度学习技术处理视频数据 我们将在Python中构建自己的视频分类模型 这是一个非常实用的视频分类教程,所以准备好Jupyter Notebook 介绍 我们可以使用计算机视觉和深度学习做很多事情,例如检测图像中的对象,对这些对象进行分类,从电影海报中生成标签. 这一次,我决定将注意力转向计算机视觉中不太引人注目的方面-视频!我们正以前所未有的速度消费视频内容.我觉得对数据科学家来说这个计算机视觉的领域具有

概述 你对智慧城市的想法感到兴奋吗?如果是的话,你会喜欢这个关于建立你自己的车辆检测系统的教程的 在深入实现部分之前,我们将首先了解如何检测视频中的移动目标 我们将使用OpenCV和Python构建自动车辆检测器 很多人学习python,不知道从何学起.很多人学习python,掌握了基本语法过后,不知道在哪里寻找案例上手.很多已经做案例的人,却不知道如何去学习更加高深的知识.那么针对这三类人,我给大家提供一个好的学习平台,免费领取视频教程,电子书籍,以及课程的源代码!QQ群:101677771

为什么你想要自己构建一个 web 框架呢?我想,原因有以下几点: 你有一个新奇的想法,觉得将会取代其他的框架 你想要获得一些名气 你遇到的问题很独特,以至于现有的框架不太合适 你对 web 框架是如何工作的很感兴趣,因为你想要成为一位更好的 web 开发者. 接下来的笔墨将着重于最后一点.这篇文章旨在通过对设计和实现过程一步一步的阐述告诉读者,我在完成一个小型的服务器和框架之后学到了什么.你可以在这个代码仓库中找到这个项目的完整代码. 我希望这篇文章可以鼓励更多的人来尝试,因为这确实很有趣.它让

IDE:jupyter 抽象程度可能不是那么高,以后再优化. 理论和代码实现的差距还是挺大的 数据集请查看 python构建bp神经网络(一个隐藏层)__1.数据可视化 部分代码预览 git上传.ipynb文件,并不能直接看,所以我上传了压缩包 注释都写的很详细,全部代码下载请查看码云

Jenkins发布后端python代码 “系统管理”“管理插件”“已安装” 检查是否有“Git plugin”和“Publish Over SSH”两个插件,如果没有,则需点击“可选插件”,找到它并安装 安装好两个插件后,点击“系统管理” “系统设置” 下拉,找到“Publish Over SSH” 事先在一台linux服务器上生成一对密钥   在 /etc/passwd中 修改 jenkins 为 /bin/bash jenkins:x:494:494:Jenkins Automatio

花下猫语: Python 之父在 Medium 上开了博客,现在写了两篇文章,本文是第二篇的译文.前一篇的译文 在此 ,宣布了将要用 PEG 解析器来替换当前的 pgen 解析器. 本文主要介绍了构建一个 PEG 解析器的大体思路,并介绍了一些基本的语法规则.根据 Python 之父的描述,这个 PEG 解析器还是一个很笼统的实验品,而他也预告了,将会在以后的系列文章中丰富这个解析器. 阅读这篇文章就像在读一篇教程,虽然很难看懂,但是感觉很奇妙:我们竟然可以见证 Python 之父如何考虑问题.

在之前的文章中我们详细介绍过Netty中的NioEventLoop,NioEventLoop从本质上讲是一个事件循环执行器,每个NioEventLoop都会绑定一个对应的线程通过一个for(;;)循环来处理事件消息.今天我们就借鉴NioEventLoop,并加入消息分发策略构建一个基础的Eventloop线程模型. 整个线程模型可以划分为三部分 事件监听及分发(Event):  监听消息事件并通过分发器分发: 分发器(Dispatch):将消息按照分发策略分发到对应的事件循环器中: 事件循环器

ORM是三个单词首字母组合而成,包含了Object(对象-类),Relations(关系),Mapping(映射).解释过字面意思,但ORM的概念仍然模糊.私以为要理解一个事物,最好的法子是搞明白它出现是为了解决什么问题. 一个简单的ORM模型 我们也可以通过元类来实现自己的ORM.下面将涉及两个知识点:元类,描述符. 首先完成属性描述符的设计: class BaseFiled(object): pass class CharFiled(BaseFiled): def __init__(self

用Python构建你自己的推荐系统 现如今,网站用推荐系统为你提供个性化的体验,告诉你买啥,吃啥甚至你应该和谁交朋友.尽管每个人口味不同,但大体都适用这个套路.人们倾向于喜欢那些与自己喜欢的其他东西相似的东西,也倾向于与自己身边的人有相似的口味.推荐系统就尝试捕捉这一规律来帮助预测你也可能喜欢的其他东西. 为帮用户高效挑选商品,电子商务.社交媒体.视频和在线新闻平台已积极部署了他们自己的推荐系统,这是一个双赢的策略. 推荐系统两个最普遍的类型是基于内容过滤法和协同过滤法.协同过滤法基于用户对商品

随着用户使用天数的增加,不管你的业务是扩大还是缩减了,为什么你的大数据中心架构保持线性增长的趋势?很明显需要一个稳定的基本架构来保障你的业务线.当你的客户处在休眠期,或者你的业务处在淡季,你增加的计算资源就处在浪费阶段:相对应地,当你的业务在旺季期,或者每周一每个人对上周的数据进行查询分析,有多少次你忒想拥有额外的计算资源. 根据需求水平动态分配资源 VS 固定的资源分配方式,似乎不太好实现.幸运的是,借助于现今强大的开源技术,可以很轻松的实现你所愿.在这篇文章中,我将给出一个解决例子,基于流式

1. Python环境设置和Flask基础 使用"Anaconda"创建一个虚拟环境.如果你需要在Python中创建你的工作流程,并将依赖项分离出来,或者共享环境设置,"Anaconda"发行版是一个不错的选择. 安装here wget https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh source