在上一篇文章《如何选择Elastic Stack中的Alert和Watcher》中,我们介绍了Alert和Watcher的使用场景。也提到Watcher与Kibana Alert的一个重要不同是,Watcher也可以用来调度Elasticsearch的任务。其中一个常见的用途是调度报告的定时生成和发送电子邮件。当我们在使用Elasticsearch service作为数据引擎进行各种与数据有关的搜索和分析工作时,通常需要将数据汇总,做成各种可视化的仪表板,定期发送各种报告(比如,运营汇总报告,安全分析报告,服务异常报告等)。本文中,我们将介绍:
今天介绍一款linux系统服务器性能检测的工具-nmon及nmon_analyser (生成性能报告的免费工具),亲测可用。 一.介绍 nmon 工具可以帮助在一个屏幕上显示所有重要的性能优化信息,并动态地对其进行更新。这个高效的工具可以工作于任何哑屏幕、telnet 会话、甚至拨号线路。另外,它并不会消耗大量的 CPU 周期,通常低于百分之二。在更新的计算机上,其 CPU 使用率将低于百分之一。
关于CVID CVID,全称为CVE Vulnerability Information Downloader,即CVE漏洞信息下载器,该工具支持从NIST(CVSS)、first.org(EPSS)和CISA下载信息,并将它们合并为一个列表。除此之外,该工具还可以利用来自OpenVAS等漏洞扫描程序的报告信息来丰富漏洞数据,以确定修复的优先级。该工具还包含了一个PowerBI模板,以丰富数据的查看形式。 通用漏洞评分系统(CVSS)是一个自由开放的行业标准,用于评估计算机系统安全漏洞的严重性。而漏洞预
关于Microsoft365Extractor Suite Microsoft 365 Extractor Suite是一款功能强大的Microsoft 365安全审计工具,该工具基于PowerShell开发,可以帮助广大研究人员对Microsoft 365进行安全研究,并获取相关的审计日志报告。该工具主要由以下两个不同的功能脚本组成: 1、Microsoft365_Extractor:该脚本基于Office 365 Extractor实现其功能,可以提供所有功能并允许自定义开发。 2、Microsof
然而,在微信里将Excel甩来甩去依然是相当一部分企业内平时工作交流沟通的“良好”习惯。
在web渗透测试中,信息侦察与收集相当重要,每个经验丰富的黑客都有自己独特的信息收集妙招,信息搜集是渗透的第一步,也是至关重要的一步,信息的多少决定攻击的范围有多少。Recon-ng是用Python编写的功能齐全的Web侦察框架。具有独立模块,数据库交互功能和内置的便捷功能,最主要的recon-ng是一个被动信息搜集框架,主要利用第三方API进行信息收集。
这是CDH/HDP/Apache Hadoop迁移到CDP系列的第一篇博客,如对迁移感兴趣,请关注该系列博客。
在本教程中,我将向大家展示如何在Google AutoML中创建单个标签分类模型。我们将使用来自generate.photos的AI生成的面孔数据集。通过算法训练来判断一张脸是男性还是女性。之后,我们会将模型部署到云中,并创建该算法的Web浏览器版本。
它由节点层组成,其中每个节点连接到上一层的所有输出,每个节点的输出连接到下一层节点的所有输入。
Jmeter 的工作原理是仿真用户向服务器发送请求,并收集服务器应答信息并计算统计信息。
不想编程!不会编程!但还是想尝试一下数据处理和机器学习怎么办?现在这都不是问题,今天我将分享十个优秀的机器学习工具,不用编程一样可以训练你的机器学习模型。
官网地址:https://gitee.com/zzulj/sonar-pdf-plugin
我们知道命令行的方式执行完成jmeter后,会生成jtl文件,里面打开后就是一行行的测试结果。
Excel是很多公司非常流行的工具,数据分析师和数据科学家经常发现他们把它作为数据分析和可视化工具的一部分,但这并不总是最好的选择。
如果你从事数据科学研究有一段时间了,那么pandas, scikit-learn seaborn和matplotlib这些库你都应该非常的熟悉。
这一节我们要讲一讲一些外部工具,之前我们都是使用的Web接口进行的信息收集,接下来就介绍一下其他方式吧!
3、用户名:root(禅道默认的数据库用户名是root) 密 码:123456(禅道默认的数据库密码是123456) 数据库:zentao。
毫无疑问,Wireshark是目前应用最为广泛的网络流量分析工具,无论是实时网络流量分析,还是信息安全取证分析,或是恶意软件分析,Wireshark都是必不可缺的利器。尽管Wireshark为协议解析和过滤提供了极其强大的功能,但它暂时还无法提供任何有关目标网络节点的上下文信息。对于一名安全分析人员来说,TA必须梳理大量的PCAP文件来识别恶意活动,这就有点像大海捞针了。
用Python自动化日常任务很容易。通过api和库的结合,您可以轻松地设置系统来抓取网站、发送电子邮件、管理数据和分析。
学这个不一定你熟练应用,但是要学习httprunner的设计思想。httprunner是兼容了pytest/json/yaml的。也就是目前比较火的框架基本都能用上,即使不会使用,也要了解到底是怎么回事。我的httprunner版本是3.1.6。
赛门铁克2017年互联网安全威胁报告中提出在他们今年扫描的网站中,有76%都含有恶意软件。如果你在用WordPress,SUCURI的另一份报告也显示,超过70%的被扫描网站也都存在一个或多个漏洞。
笔者最近发现一款将pandas数据框快速转化为描述性数据分析报告的package——pandas_profiling。一行代码即可生成内容丰富的EDA内容,两行代码即可将报告以.html格式保存。笔者当初也是从数据分析做起的,所以深知这个工具对于数据分析的朋友而言极为方便,在此特地分享给大家。
角色 管理员、经理、开发人员、修改人员、报告人员、查看人员,权限从大到小递减。 分配:
1.简答题 请打开:资料–课 程所用数据一- Incomregression.csv 利用该csv文件中的数据,选择一种python编 译器编写python程序,完成以下内容: 读取数据,并选择变量中类型 为"float64" 的变量,对这些变量进行描 述性分析( 10分) 2.对.上述类型为"float64"的变量计算两两相 关系数,列出相关系数矩阵( 10分) 3.用绘图程序(可以用matplotib或其他python 第三方包)绘制MonthlyIncome, DebtRatio, RevolvingL tilizationOfUnsecuredl ines三个变 量的3d散点图( 20分) 4.绘制Monthlyncome与DebtRatio, Monthlyincome与 RevolvingL hizationOfUnsecuredl ines, Monthlyincome与age,三幅2d散点图( 20分) 5.调用statsmodels模块,运用最小二乘法拟合 线性回归模型,模型因变量为Monthlyincome 自变量为age、 RevolvingUilzationOfUnsecuredl ines、 DebtRatio,并提供所有拟合模型后的信息报告 (20分) 6.调用scikitlearn模块,仍用回归分析方法拟合 线性回归模型,模型因变量为Monthlyncome 自变量为age、 RevolvingUtlzationOfUnsecuredl ines、 DebtRatio,并进行5折交叉验证( 20分)
今天给大家介绍的是一款名叫Findomain的工具,这是一款能够帮助我们快速枚举/搜索子域名的跨平台工具。
《权力的游戏》最终季已于近日开播,对于全世界翘首以待的粉丝们来说,其最大的魅力就在于“无法预知的人物命运”。那些在魔幻时代的洪流中不断沉浮的人们,将会迎来怎样的结局?近日,来自 Medium 上的一位名叫 Rocky Kev 的小哥哥利用 Python 通过《权力的游戏》粉丝网站收集最喜爱演员的照片。结果是怎样的是其次的,关键是过程,用他的话来讲,“非常 enjoy!”
不过中间还是有一些波折的,比如从一开始的onmicrosoft邮箱无法发送邮件,到邮箱发送邮件过多导致账号被锁定,还有密码无法更改的,发布到web无法实现的,都一一进行了更正,目前可以良好地满足所有新注册用户。
Pandas是python的一个数据分析包,最初由AQR Capital Management于2008年4月开发,并于2009年底开源出来,目前由专注于Python数据包开发的PyData开发team继续开发和维护,属于PyData项目的一部分。Pandas最初被作为金融数据分析工具而开发出来,因此,pandas为时间序列分析提供了很好的支持。 Pandas的名称来自于面板数据(panel data)和python数据分析(data analysis)。panel data是经济学中关于多维数据集的一个术语,在Pandas中也提供了panel的数据类型。
这里是 HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》系列,本期介绍一款标星 17.7k 纯 Go 语言实现的 HTTP(S) 压测工具——vegeta
还好这次没来ios的,刚接触了下dubbo的分布实现,没想到就被推了一篇python的分布实现技术,分享给大家吧,顺便自己也了解下。原文如下:
上一讲讲了R语言与Pyhton中的异常捕获与错误处理基本知识,今天以一个小案例来进行实战演练,让你的程序遇水搭桥,畅通无阻。 本案例目标网址,今日头条的头条指数行业报告,全都是pdf格式的,需要先抓包获取PDF文件地址,之后我会随机抽取其中5个地址(因为PDF下载要看网速的,特别慢),然后将其中两个地址设置为不存在地址。 这种错误非常常见,当然实际应用中错误类型多种多样,需要你仔细甄别,但解决的基本思路都是这样的。当遇到一个错误地址导致程序遇阻时,使用异常函数先捕获错误异常,然后使用next命令进行绕过即可
最近看到几个非常实用的 Python 库,它们太优秀了,让我忍不住分享,我相信在今后的编程之路上,你有很大的概率会使用它们,请先看一下,在大脑中先留下印象,方便以后拿来使用。
受wired-logic启发,wired-logic-rs是一个基于像素的数字电路模拟器,核心技术采用Rust和WebAssembly
tko-subs是一款功能强大的子域名检测工具,该工具可以利用已失效的DNS记录检测和接管目标子域名。该工具具备以下三个功能。
像这样简单的调用应该会返回完整的结果集,因此完全可以忽略与'incomplete_results' 相关联的值。但执行更复杂的API调用时,程序应检查这个值。
PyMeta是一款针对目标域名元数据的信息收集工具,该工具基于Python 3开发,是PowerMeta(基于PowerShell开发)的Python 3重构版本,在该工具的帮助下,广大研究人员可以将目标域名相关的网页元数据(文件等)提取到本地,这种技术可以有助于我们识别目标域名、用户名、软件/版本和命名约定等。
AutoResponder是一款功能强大的网络安全事件应急响应工具,该工具基于Carbon Black Response的安全引擎实现其功能,可以帮助广大研究人员积极迅速地响应组织网络系统内发生的安全事件,而且无需过多纠结于IT、系统或网络方面的细节。
协议是⼀种约定,规定好⼀种信息的格式,如果发送⽅按照这种请求格式发送信息,那么接 收端就要按照这样的格式解析数据,这就是协议
在交易中的机器学习模型通常针对历史股价和其他定量数据进行训练,以预测未来股价。然而,自然语言处理(NLP)可以帮助我们分析财务报表,如10-k表,以预测股票走势。10-k表是公司提交的年度报告,提供对其财务业绩的全面总结(这些报告是由证券交易委员会授权的)。对投资者来说,梳理这些报告常常是冗长乏味的。通过情绪分析(自然语言处理的一个子领域),投资者可以迅速了解报告的语气是积极的、消极等等。在10-k表中表达的整体情绪可以用来帮助投资者决定他们是否应该投资该公司。
第4篇:对ATAC-Seq/ChIP-seq的质量评估(一)——phantompeakqualtools
在微服务架构下,进行核心接口质量保障是非常重要的,当下比较流行的方式是契约测试,会使我们的测试效率变得更高。
Arachni是一款基于Ruby框架搭建的高性能安全扫描程序,适用于现代Web应用程序。可用于Mac、Windows及Linux系统的可移植二进制文件。
本章讨论 OSEMN 模型的第一步:获取数据。毕竟,没有任何数据,我们就没有多少数据科学可以做。我假设你已经有了解决数据科学问题所需的数据,第一步你需要把这些数据放到你的电脑上(也可能放到 Docker 容器里)。
分类模型还可用于解决一些起初并不明显合适的问题。例如 Kaggle 美国专利短语匹配[1]竞赛。在这项比赛中,我们的任务是比较两个单词或短语,并根据它们是否相似、在哪个专利类别中使用等因素进行评分。如果得分为 1,则认为这两个输入词具有相同的含义;如果得分为 0,则表示它们具有完全不同的含义。例如,abatement 和 eliminating process 得分为 0.5,表示它们有些相似,但不完全相同。
执行以下命令pip install httprunner默认安装最新版本,笔者安装的2.4的版本,可以使用这条命令指定版本pip install httprunner==版本号
时间序列预测是一个过程,获得良好预测的唯一方法就是练习这个过程。
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