Python
Python numpy.zeros函数方法的使用
NumPy（Numerical Python的缩写）是一个开源的Python科学计算库。使用NumPy，就可以很自然地使用数组和矩阵。NumPy包含很多实用的数学函数，涵盖线性代数运算、傅里叶变换和随机数生成等功能。numpy.zeros 函数用于创建一个指定形状（shape）和数据类型（dtype）的数组，并用零填充该数组。 参考文档：Python numpy.zer
linux基本知识汇总2(系统编程) 60000字汇总
/////////////进程/任务 -- task任何启动并运行程序的行为,都是由操作系统帮助我们将程序转换成进程 -- 进程:完成特定的任务 进程控制块:PCB(win) / task_struct(linux) -- 结构体结点/内核数据结构 -- 提取了进程的所有属性 task_struct是PCB的一种在Linux中描述进程的结构体叫做task_struct。task_struct是Li
Python 机器学习 决策树 类别型特征的处理
Python 机器学习中，特别是在决策树算法的应用中，处理类别型特征是一个非常重要的步骤。类别型特征（也称为分类变量）是指那些取值为固定几个类别的特征，例如性别（男/女）、颜色（红/蓝/绿）等。相对于数值型特征，类别型特征不能直接用于大多数机器学习模型的数学计算，因此需要通过某些方法转换成模型能够处理的形式。 参考文档：Python 机器学习 决策树 类别型特征的处理-CJava
【模板】任意模数多项式乘法
题目描述 给定 (2) 个多项式 (F(x), G(x)) ，请求出 (F(x) times G(x))。 系数对 (p) 取模，且不保证 (p) 可以分解成 (p = a cdot 2^k + 1) 之形式。 题解 可以用快速数论变换NTT算法，关键在于取的那个素数。 由于系数最大为(10^5 times 10^{9+9} = 10^{23})所以可以用 __int128 来存储，取一个可以表示
2. 了解实时分析的基础知识
个人、公司和其他组织对技术的使用的增加，以及智能设备和 Internet 访问的激增，导致可生成、捕获和分析的数据量大幅增加。 这些数据中的大部分数据都可以作为永久数据流实时（或至少是准实时）进行处理，从而创建显示即时见解和趋势或在事件发生时立即采取响应操作的系统。 了解批处理和流处理 数据处理就是通过某个过程将原始数据转换为有意义的信息。 两种用于处理数据的一般方法： 批处理，在此方法中，收集
c++的oop之class和struct
c++中的面向对象 构造函数 与C#一样，可以拥有多个构造函数，但python只有一个构造函数 默认的无参构造函数，可以这样写 classname() = default; 构造函数时初始化变量，建议这样写。对于const或自定义类型必须这样写，而对于内置类型几乎是一样的。 C++中类的构造函数，成员变量是在初始化列表初始化还是在函数体中进行赋值？ - 知乎 (zhihu.com) 函数的声明
快速使用 HDF5 存储数据
遇到要把分散的训练集合（雷达数据、标签等）合在一个文件的的需求，然后看上了 HDF5 这种存储方式。 HDF5 还支持数据压缩，并且读取数据时会自动解压。 以下代码实例使用库 h5py。 关于压缩，compression='gzip', compression_opts=8 就启用了数据压缩。compression 设置为 gzip 就行，compression_opts 值越高压缩力度越大，最
学习python自动化——Jenkins
一、Jenkins概念 持续集成，就是CI；持续交付，就是CD jenkins自动编译打包、自动部署 二、持续集成的好处 1.解放了重复性劳动 2.更快的修复问题 3.更快的交付成果 4.减少手工的错误，人和机器最大的区别就是重复性动作上，人容易犯错，而机器错的几率几乎为零，所以在我们搭建完成集成服务器后，以后的事就交给集成服务器来打理。 5.减少等待时间 持续集成缩短了从开发、集成、测试、部署各
学习python自动化——pytest+allure+jenkins持续集成平台生成allure报告
一、安装allure命令行工具 具体安装过程查看： 学习python自动化——pytest单元测试框架的2.4.4、生成allure的测试文件 二、allure与pytest的集成 在allure安装完成之后，需要与pytest集成，能够在pytest运行完成之后，生成allure的文件 。 1、安装pytest的allure支撑插件 2、在pytest.main()的参数当中添加：--
Linux学习-day5
学习工具 Markdown工具 typora编辑器 菜鸟教程 Markdown语法笔记 ：可以查找学习 xmind 思维导图工具 可以通过思维导图，整理自己所学的知识脉络 process on在线思维导图：https://processon.com/diagrams notepad++ 这是一个用于快速写脚本的编辑器，也可以当做记事本来用，非常好用 可以让你打开，绝大多数编程语言的脚
Zabbix学习路线及重难点摘录
Zabbix学习路线及重难点摘录 zabbix相关书籍 Zabbix企业级分布式监控系统 (吴兆松) (Z-Library) 深入理解Zabbix监控系统 (鲍光亚) (Z-Library) roadmap 本文根据参考书籍目录得出roadmap并摘录要点为新手作指引，未完善的内容可自行百度学习 参考书籍：Zabbix企业级分布式监控系统 第1章 开篇——监控系统简介
程序是怎样跑起来的（第十二章）
机器学习 机器学习指的是让计算机这种机器来学习。在机器学习中，程序员只编写用于学习的程序，这个程序的内容是让计算机读取大量数据，然后学习这些数据的特征，并生成一个识别模型。模型指的是识别机制。机器学习有很多不同的方法，这里要介绍的是有监督学习。有监督学习，就是给计算机提供大量带正确答案的数据。首先，我们将大量的学习数据和答案数据划分成训练数据和测试数据。然后，使用训练数据通过学习算法让计算机进行学
代码随想录算法训练营第四天|24. 两两交换链表中的节点
链表没有学好，写了一小时才写出来 有几个心得： 1. 不存在指针被复制之后就是地址完全被拷贝了，考虑的有点多 2. current.next = right这句话完全忘记加了，debug的主要时间都在这，导致一直出的[1,3]，没有考虑交换之后，前一个结点的指向也要改变。 # Definition for singly-linke
修复sqlite3数据库 database disk image is malformed
database disk image is malformed 错误 sqlite是一个文本型数据库，其内部虽然做了异常处理，且官网上也说一般的异常不会引起数据库文件损坏，但是官方还是给出了有可能导致数据库文件损坏的情况。 以下内容来自官网： SQLite 经过非常仔细的测试，以帮助确保它尽可能没有错误。对每个 SQLite 版本执行的众多测试包括模拟电源故障、I/O 错误和内存不足 (OOM
获取用户在手机运营商的基本信息
在今天的互联网时代，手机号码已经成为了我们生活的一部分，无论是购物、金融还是社交，手机号码都扮演着重要的角色。然而，随着互联网的发展，虚假注册、诈骗等现象也层出不穷。为了防止这些不法行为的发生，现在很多平台都要求用户进行实名认证。那么，如何验证用户的手机号码与姓名是否一致呢？挖数据平台提供了一个非常便捷的接口，即获取用户在手机运营商的基本信息接口。 这个接口的使用非常
【八股总结】至今为止遇到的八股（上半）
本文内容均来自于我的个人总结以及开源社区，感谢互联网。 生产日期：2023.12.11 资本家传递寒冬，我传递温暖，祝大家新一年事事顺利 计算机网络原理 七层网络模型 从下到上： 物理层-数据链路层-网络层-传输层-会话层-表示层-应用层 TCP/IP网络模型 其实就是简化的七层模型 数据链路层-网络层-传输层-应用层 应用层，负责向用户提供一组应用程序，比如 HTTP、DNS、FTP 等;
vuluhub靶机：driftingblues-3
一：主机发现 arp-scan -I eth0 10.9.23.0/24 二：端口扫描 nmap -T4 -sV -p- -A 10.9.23.180 三：端口探测 发现一张图片，没有其他发现 四：目录探测 dirb http://10.9.23.180 http://10.9.23.180/phpmyadmin/ 得到一串abc http://10.9.23.180/privacy/
32-异常捕获与抛出工具
异常捕获与抛出工具 即便 Python 程序的语法是正确的，在运行它的时候，也有可能发生错误。 运行期检测到的错误被称为异常。 大多数的异常都不会被程序处理，都以错误信息的形式展现在这里: 抛出异常: raise 语句 当想要主动抛出异常时，可以使用 raise 语句，语法格式如下： 实现语法： 实现案例： 执行以上代码会触发异常： 注意： 如果不给 raise 参数，则 raise
RuntimeError: cuda runtime error (8) : invalid device function at /pytorch/aten/src/THC/THCGeneral.cpp:383错误原因
今天犯了一个很低级的错误。 打开服务器使用python命令训练网络报错： 找了半天还以为是代码的问题，然后我突然发现我没启动虚拟环境。 故使用如下命令启动虚拟环境：
vulnhub靶机：driftingblues-6
一：主机发现 arp-scan -I eth0 10.9.23.0/24 二：端口扫描 nmap -T4 -sV -p- -A 10.9.23.54 内核3.2可能存在脏牛漏洞 三：目录探测 dirb http://10.9.23.54 http://10.9.23.54/robots.txt 10.9.23.54/textpattern/textpattern add .zip
vulnhub靶机：cereal
一：信息收集 1：主机发现 2：端口扫描 3：敏感目录扫描 二：外部信息 1：先试试ftp登录 nmap扫到的结果显示它支持匿名登录 df4770f645f9ba25c8b90c55760e82950d6245c0ad78ce8ddcdbd6c4947b1da2 没发现什么东西 2：http登录 发现一个域名 cereal.ctf 扫一下目录 sudo gobuster dir -u
166. 分数到小数（中）
目录题目题解正解 题目 给定两个整数，分别表示分数的分子 numerator 和分母 denominator，以 字符串形式返回小数 。 如果小数部分为循环小数，则将循环的部分括在括号内。 如果存在多个答案，只需返回 任意一个 。 对于所有给定的输入，保证 答案字符串的长度小于 104 。 示例 1： 输入：numerator = 1, denominator = 2 输出："0.5" 示
安装pycharm2021.1.3 ×64
一、首先安装anaconda3 一直next 我的安装地址D:anaconda3 二、安装pycharm 1.地址：E:PyCharm 2021.1.3 2.此处全选 三、pojie 1.continue 2.Don`t send 3.试用 4.continue 5.new project 6.一直next 7.将idea-resetter-2.1.13.jar拖入pycharm 8.
day43 动态规划part5 代码随想录算法训练营 494. 目标和
题目：494. 目标和 我的感悟： 加油！ 理解难点： dp的几种方法的应用 记住dp[j] += dp[j-nums[i]] 听课笔记： 代码示例： class Solution: def findTargetSumWays(self, nums: List[int], target: int) -> int: total_sum = sum(nums)
vulnhub靶机：thm-contain
一：信息收集 1：主机发现 for i in {1..254} ;do (ping 10.4.7.$i -c 1 -w 5 >/dev/null && echo "10.4.7.$i" &) ;done 2：扫描端口 for port in {1..65535}; do echo >/dev/tcp/10.4.7.134/$port && e
vulnhub靶机：venus
一：主机发现 arp-scan -I eth0 10.4.7.0/24 二：端口扫描 发现开放了22和8080端口 三：敏感目录扫描 四：渗透测试 访问8080端口 他说来宾用户可以登录 我们找到一个 /admin 目录 访问：http://10.4.7.142:8080/admin 它将我们重定向到 Django 管理登录门户：http://10.4.7.142:8080/admin/
vulnhub靶机：doubletrouble
一：信息收集 1：主机发现 2：端口扫描 3：敏感目录探测 二：渗透测试 1：敏感目录扫到三个需要重点关注 http://10.4.7.140/core 发现该目录下存在很多敏感文件，其中有一个文件下有邮箱用户名和密码，应该是mysql数据库的用户名和密码 http://10.4.7.140/uploads 猜测该目录应该是登陆后上传文件存储的地方 http://10.4.7.140/se