用途:实现离线下载HTTP/HTTPS/FTP/BT/磁力链接等离线下载,断点续传等、文件管理、在线播放等功能。
我现在看电影,几乎都是用BT下载。 BT下载的一个注意点,就是你必须认清版本。同一部电影,网上往往有几十个、甚至几百个版本,有的版本质量很糟糕,下载它们就是浪费时间和带宽。...DVD rip 制作者aXXo是BT社区的一个有争议的人物,一些人看不起他,另一些人崇拜他。据估计,每个月大约有100万人下载他压制的电影,他的名字是所有BT网站中最常见的搜索关键词之一。...============== 最后,我转贴一份资料,介绍BT下载中的一些常见名词。原作者未知。 1. PROPER:改进版 2. UNARATE:未删节 3. R_RATEE:有删节 4.
数据清洗 一般义的清洗 特殊字符 在数据清洗中最常见的就是特殊字符,一般的特殊字符可以直接替换掉如地址码中最常见的’#’,像这种直接替换为号即可。...全角半角转换 数据由于来源或采集问题,可能会有全角的数字或字母,而一般的系统都不会允许有这种问题,所以需要将这些问题在清洗步骤中处理掉。...错/别字处理 错别字问题在数据清洗中是难度比较大的一部分工作,在这部分工作中,首先要找出错别字,并建立错别字对应的正确字符串的对应关系,然后使用程序批量的完成替换 空值检测 空值是要在数据清洗中过滤掉的...清洗中常用的工具与技术 如果要做地理数据的相关处理,那么FME是应该首选工具,当然,清洗也属于数据处理的范畴。...综上,在数据清洗中,能够掌握FME与Python基本就够了,如果你还会点正则,那就基本上是完美了!就是这样,各位,节日快乐!晚安!
OPTION NAME> 设置选项 run 运行模块 scanner/smb/version 扫描系统版本 scanner/mssql/mssql_ping 测试mssql是否在线
bt tracker服务器 内容精选 换一换 云审计服务支持删除已创建的追踪器。删除追踪器对已有的操作记录没有影响,当您重新开通云审计服务后,依旧可以查看已有的操作记录。...本节操作以2 核 4 GB CentOS 7.3 64位操作系统的HECS安装宝塔L bt tracker服务器 相关内容 云审计服务目前仅支持删除已创建的数据类追踪器。...该指导具体操作以CentOS 7.2 64位操作系统安装宝塔Linux面板6.9 bt tracker服务器 更多内容 云审计服务支持修改已创建追踪器的配置项,包括OBS桶转储、关键事件通知、事件转储加密...特别适合以文件为载体的在线服务,如相册网站、视频网站等等。
这篇文章讲述的是数据存储方式和数据类型等基本概念、数据清洗的必要性和质量评价的关键点。希望这篇数据清洗的文章对您有所帮助!...二、数据清洗 1、什么是数据清洗 脏数据 ?...数据清洗在大数据分析流程中的位置 ?...2、为什么要进行数据清洗 从不同渠道获得的数据,集成在一起,组成新的数据集,需要进行数据清洗,来保证数据集的质量 数据分析算法对输入的数据集有要求 显示情况下的数据集质量不禁如人意,需要数据清洗 3、数据存在的问题...四、数据清洗的主要内容 ?
今天的TorrentFreak上有一篇文章,介绍了世界上最受欢迎的一些BT下载网站。 考虑到这是很有用的资源,我就转载过来。 ?...与它们相比,别的BT下载网站访问量就非常小了。 5. BTjunkie 6. TorrentReactor 7. TorrentPortal....8. demonoid 另外,数据表明,BT下载在过去一年中发展非常快,参与的人数在12个月里就翻了一倍。 (完)
前提请看以下文章 关于外传宝塔面板或Nginx异常简单分析 脚本与文章引用地址: https://github.com/FunnyShadow/BT-Nginx-Scanner 脚本功能 利用.../bin/bash #### BT 2022.12.3 Nginx Arbitrary Code Execution Vulnerability Scanner #### Made By BlueFunny..._ ### Variables ### ## Files bt="$1" nginx="${bt:=/www}/server/nginx/sbin/nginx" oldNginx="${bt}/server......" "[-] Checking BT panel files..."...-d "${bt}" ]; then LEcho yellow "[!] 未找到宝塔面板文件, 您可能不需要运行此脚本或者需要手动指定!" "[!]
以上为CEVA春季技术峰会中关于蓝牙的部分。
为了说清楚这个问题,我们必须了解传统的BT下载模式是什么样的,以及Tracker服务器到底起到什么作用。 请回忆一下,你是如何使用BT下载的。...从这个过程中,我们可以看到,Tracker服务器是整个BT下载的灵魂,文件可以不存在,但是Tracker服务器却不能不存在。要是连不上它,BT下载根本没法启动,因为你无从知道,找谁索要文件。...到了2005年,BT软件也开始跟进了。目前,所有主流的BT下载客户端软件都支持这种方法。在BT下载中,这被叫做DHT协议(Distributed hash table,分布式哈希表)。...因此,从这些方面考虑,magnet URI取代Tracker模式是大势所趋,迟早成为主流的BT下载方式。...当然,这样一来,BT下载和emule下载就是同一种东西了,因此很可能这两者最终也会统一起来。
所以在进行数据分析前,我们必须对数据进行清洗。需要考虑数据是否需要修改、如何修改调整才能适用于之后的计算和分析等。 数据清洗也是一个迭代的过程,实际项目中可能需要不止一次地执行这些清洗操作。
但是在用BT3光盘启动到其所使用的LINUX系统时,需要将硬盘模式改为AHCI,如果为兼容模式,则无法进入,这个是联想SL500笔记本上这样做的。 如果信号离的很近,也不需要什么卡皇或者卡王了。
数据清洗是整个数据分析过程的第一步,就像做一道菜之前需要先择菜洗菜一样。数据分析师经常需要花费大量的时间来清洗数据或者转换格式,这个工作甚至会占整个数据分析流程的80%左右的时间。...在这篇文章中,我尝试简单地归纳一下用Python来做数据清洗的7步过程,供大家参考。...# 可以让你更好地了解哪些列缺失的数据更多,从而确定怎么进行下一步的数据清洗和分析操作。 DataDF.isnull().sum().sort_values(ascending=False) ?...可能会存在有标点符号掺杂/大小写不一致/空格重复出现等问题 6)消灭空值:CustomerID、Description、Country和UnitPrice都出现了NaN值,需要去掉 于是下面就开始后续的数据清洗
Pandas 数据清洗常见方法 01 读取数据 df=pd.read_csv('文件名称') 02 查看数据特征 df.info() 03 查看数据量 df.shape 04 查看各数字类型的统计量 df.describe
所以是不是可以说磁链兼容bt? 其他磁链参数的说明: magnet :协议名。 xt :exact topic的缩写,包含文件哈希值的统一资源名称。
数据分析的第一步是洗数据,原始数据可能有各种不同的来源,包括: Web服务器的日志 某种科学仪器的输出结果 在线调查问卷的导出结果 1970s的政府数据 企业顾问准备的报告 这些来源的共同点是:你绝对料想不到他们的各种怪异的格式...断点清洗 如果你有大量的原始数据需要清洗,要一次清洗完可能需要很久,有可能是5分钟,10分钟,一小时,甚至是几天。实际当中,经常在洗到一半的时候突然崩溃了。...让你的清洗程序打印出来当前在清洗第几条,这样,如果崩溃了,你就能知道处理到哪条时崩溃了。 2. 让你的程序支持在断点处开始清洗,这样当重新清洗时,你就能从325392直接开始。...当所有记录都清洗结束之后,再重新清洗一遍,因为后来修改bug后的代码可能会对之前的记录的清洗带来一些变化,两次清洗保证万无一失。但总的来说,设置断点能够节省很多时间,尤其是当你在debug的时候。...把清洗日志打印到文件中 当运行清洗程序时,把清洗日志和错误提示都打印到文件当中,这样就能轻松的使用文本编辑器来查看他们了。
根据系统版本选择安装命令,这里以Centos例,需要完整复制 图片 Centos安装脚本 yum install -y wget && wget -O install.sh http://download.bt.cn.../install/install_6.0.sh && sh install.sh Ubuntu/Deepin安装脚本 wget -O install.sh http://download.bt.cn/install.../install-ubuntu_6.0.sh && sudo bash install.sh Debian安装脚本 wget -O install.sh http://download.bt.cn/install.../install-ubuntu_6.0.sh && bash install.sh Fedora安装脚本 wget -O install.sh http://download.bt.cn/install
BT5及FireFox汉化 在学校一直就想放假了装一个BT5。现在总算放假了,昨天下了个BT5r3虚拟机装上了,第一步先汉化。 ...在BT5命令行下输入 apt-get install language-support-zh language-pack-zh 安装中文语言包。
数据清洗 到目前为止,我们都没有处理过那些样式不规范的数据,要么使用的是样式规范的数据源,要么就是放弃样式不符合我们预期的数据。但在网络数据采集中,你通常无法对采集的数据样式太挑剔。...下面我们就通过工具和技术,通过改变代码的编写方式,帮你从源头控制数据凌乱的问题,并且对已经入库的数据经行清洗。 编写代码清洗数据 和编写异常处理代码一样,你应该学会编写预防型代码来处理意外情况。...我们可以定制一些规则让数据变得更规范: 剔除单字符的“单词”,除非这个单词是“a”或“i”; 剔除维基百科的引用标记(方括号包裹的数字,入1) 剔除标点符号 现在“清洗任务”列表变得越来越长,让我们把规则都移出来...@[\]^_`{|}~ 在循环体中用item.strip(string.punctuation)对内容中的所有单词进行清洗,单词两端的任何标点符号都会被去掉,但带连字符的单词(连字符在单词内部)任然会保留...本期关于数据清洗就是如上内容,在接下来的内容中我会讲解数据标准化,以及存储的数据如何清洗。
——IBM数据分析 数据清洗是处理任何数据前的必备环节。在你开始工作前,你应该有能力处理数据缺失、数据不一致或异常值等数据混乱情况。...在开始做数据清洗前,需要对Numpy和Pandas库有基本的理解。 数据清洗 数据清洗名如其意,其过程为标识并修正数据集中不准确的记录,识别数据中不可靠或干扰部分,然后重建或移除这些数据。...数据清洗是数据科学中很少提及的一点,因为它没有训练神经网络或图像识别那么重要,但是数据清洗却扮演着非常重要的角色。没有它,机器学习预测模型将不及我们预期那样有效和精准。
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