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SQL 分析大盘走势

窗口函数 sum() 可以实现累加的操作,要给满足某种规则下的多行数据分配同一个序号,只需要给这些数据行增加一个新字段,对于新字段,除了第一行的值是目标序号,其它行的值都为 0 ,然后对新字段做累加操作就能做到同一个序列的序号一致 将递增序列的行归为一组 x2 AS (SELECT *, SUM(inc) over ( ORDER BY deal_date) AS g FROM x1), -- 过滤掉非单调递增的组(只有一行数据 HAVING COUNT(*) >= 2) SELECT deal_date, min_price, max_price FROM x3 另一种非常规的思路: 找到所有日期的组合数据 ON b.deal_date > a.deal_date AND a.price < b.price ORDER BY a.deal_date, b.deal_date; -- 数据太多

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Trace大盘

https://github.com/anjia0532/jtrace 比较推荐的玩法就是:不要一上来就 hook_all_jni();, 而是指定分析某段函数 Interceptor.attach(targetSo.add Frida-trace显示函数地址的方式是“sub_Hook地址”,因为Thumb模式下要+1的缘故,所以Frida trace中“sub_123C”在IDA中显示是“sub_123B”,对照ida分析时要注意一下

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    机器学习经典开源数据大盘

    Kaggle数据集 Kaggle数据集地址 https://www.kaggle.com/datasets 这是我最喜欢的数据集之一,每个数据集都对应于一个小型社区,你可以在其中讨论数据、查找公共代码 这里包含了大量不同类型、不同结构的数据集内容。同时,还可以在其中获取到与每个数据集关联的资料,其中包含了许多数据科学家们提供的数据分析笔记等。 2. Amazon数据集 AWS开放数据地址 https://registry.opendata.aws/ 这个数据集中包含了不同领域的数据内容,例如:公共交通、生态资源、卫星图像等。 根据机器学习问题的类型对数据集进行分类,可找到单变量或多变量时间序列数据集,以及分类、回归或推荐系统的数据集。 4. 其中列出的大多数数据集都是免费的,但在使用任何数据集之前,均需检查数据集的许可要求。 7.

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    2014国内外数据泄密事件大盘

    Verizon发布了《2014年度数据泄露调查报告》,报告中回顾了63737起赛博安全事件和1367起已经确认的数据泄漏事件。报告数据显示:由于数据库原因产生的信息泄漏高达25%。 且听且分析: 春运第一天12306爆用户信息泄露漏洞 2014年铁路春运售票第一天,在经历了早上宕机1小时之后,12306铁路客户服务中心网站再次爆发用户账号串号的问题,大量用户身份证等信息遭泄露。 数据泄密分析 通过2014年Verizon数据泄漏调查报告和全年的数据安全事件,可以发现以下几种数据泄漏原因: 以上事件,不难发现,大多数企业的安全管理和防护都无法跟上网络犯罪的脚步,入侵只需要数分钟或数小时 安华金和安全研究人员建议从以下几点措施来实现数据的安全防护: 措施一:保护核心数据安全,建议使用数据库风险评估工具,定期对数据库进行安全风险检查,发现数据库使用中的安全隐患,及时人工进行加固; 措施二: ; 措施四:运维人员对数据库中的敏感数据修改,一定要记入审计记录,如果出现非法篡改行为可以通过事后追责定责; 措施五:对从数据库批量导出数据的行为、整表删除、不带条件的更新等恶意行为及时中断数据库操作,

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    Mysql数据类型以及字段属性大盘

    也就是说不论中间用何种分隔,存储到数据库之后都是2012-08-00 l  Datetime:存储日期和时间组合,标准格式YYYY-MM-DD HH:MM:SS。 Timstamp:和datetime的区别在于插入和更新会自动回去当前时间 l   Year:存储年份信息,有两位和4位之分 2、  数字数值类型 Bool是tinyint的别名,用于赋值0或者1 Bigint:数据类型提供了 18446744073709551615 Int:提供了第二大的整数范围 Mediumint:提供了第三大整数 SMAllint:提供了第四大整数范围 Tinyint:提供了最小的整数范围,值在-128-127(分清楚范围就不担心数据够不够存储 提供第三大非二进制字符串存存储 Tinyblob:提供最小的二进制字符串存储最多255个字符 Tinytext:提供最小的非二进制字符串存储最多255个字符 Enum:枚举类型,最多可以有65535组不同的数据 Set:枚举类型,最多可以设置有64个成员 数据类型属性 Auto_increment:自增,每次插入该列的值会是上次插入值+1 Default:默认值,当没存入数据时会自动存入默认值 Index:索引

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    62款前端数据可视化插件大盘

    在大数据时代,很多时候我们需要在网页中显示数据统计报表,从而能很直观地了解数据的走向,开发人员很多时候需要使用图表来表现一些数据数据集管理客户端数据简单处理加载、解析、排序、查询和操纵来自各种数据源的数据。 ? 创新的拖拽重计算、数据视图、值域漫游等特性大大增强了用户体验,赋予了用户对数据进行挖掘、整合的能力。 ? ,帮助数据分析。 库被设计成易于使用,处理大量的动态数据,使操作和交互的数据。时间表,包括组件库数据集网络、Graph2d,Graph3d。 ?

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    网络排错大盘

    无论是OSI七层模型还是DoD模型,都是用来描述网络通信的一个过程,以让我们对网络数据的发送和接收有一个大致的认识。 1.5 清楚知道网络排错的一个重要原则 网络排错,不就是要判断网络哪里出了问题,因此,你就必须要知道数据的走向。 所以一个重要原则是:关注数据的走向。 通过这个测试结果,我们可以清楚地知道电脑在访问互联网时,数据的走向情况: ? 根据这个数据走向,我们就可以得到一个重要的思路,就是根据数据走向来检测网络的通畅情况! 当然,这里并没有提到出口放置防火墙的情况,实际上,思路是一致的,但是,你需要考虑的是,你的访问数据有没有被防火墙给过滤掉,是数据出去的时候过滤了,还是数据回来的时候过滤了? 文章来源:数据中心运维管理 - End -

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    【涨姿势】统计名词和数据挖掘术语大盘

    一、数据挖掘术语 【算法】指的是用于实现某一数据挖掘技术-如分类树、辨识分析等等的特定程序。 【属性】也被称为“特性”、“变量”、或者从数据库的观点,是一个“域” 。 【差异量数】反映一组数据离散程度的量 【一批数据的算术平均数指的是这批数据总和数除以数据总次数后所得的商数。 【平均差】各数据与其平均数的离差绝对值的平均值。 备择假设作为虚无假设的对立假设而存在,因此它也是一个陈述命题,备择假设是对虚无假设的否定 【方差分析】统计学中一种独特的假设检验方法,它的最基本功能就是一次性检验多个总体平均数的差异显著性 【差异系数 2时,称极低相关或接近零相关 【积差相关】是应用最普遍、最基本的一种相关分析方法,尤其适合于对两个连续变量之间的相关情况进行定量分析 【等级相关适用的几种情况】①两列观测数据都是顺序变量数据,或一列是顺序变量数据 纸笔测验和操作测验 7、纸笔测验优点①提高测验的效率,即同时可以进行大团体的测验②便于完整记录学生在题目作答上的反应③便于施测和评分过程的规范化和标准化从而提高学业成就测验的信度与效度④便于对测验中答题信息的分析研究

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    视频目标检测大盘

    由于图像模糊、遮挡或不寻常的目标姿态,使用视频数据进行目标识别比使用静止图像更具挑战性。因为目标的外观可能在某些帧中恶化,通常使用其他帧的特征或检测来增强预测效果。

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    EEG MEGMRI fNIRS公开数据大盘

    数据库目前被试数约1200人,包括结构MRI、静息态MRI、任务态fMRI、MEG等数据模态,其他数据还包括人口统计学数据、神经心理学数据、基因数据。 网址:http://fcon_1000.projects.nitrc.org/indi/CoRR/html/index.html DEAP数据库   采用生理信号进行情绪分析数据库(Database 网址:https://nda.nih.gov/ OpenNEURO   OpenNEURO数据库是一个用于分析和共享来自人脑成像研究的神经影像数据的开放平台。 BrainMap不仅提供用于荟萃分析数据挖掘的数据,还发布用于定量整合神经影像数据的软件和工具。 网址:https://physionet.org/ 总结   笔者在这里较为全面地盘点目前免费的EEG/MEG/MRI/ fNIR公开数据库,这些数据库为科研人员提供了可供分析的海量数据,特别是对脑科学研究结果的可重复性验证以及大数据分析具有重要意义

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    EEG脑电公开数据大盘

    EEG/ MEG/MRI/ fNIRS公开数据大盘点》),但最近笔者又搜罗了不少EEG的公开数据库网站,因此在这篇推文里笔者把目前的EEG公开数据库进行了较为全面的总结,希望对大家有所帮助。 1.采用生理信号进行情绪分析数据库(Database forEmotion Analysis using Physiological Signals,DEAP) 该数据库是由来自英国伦敦玛丽皇后大学等单位的研究人员通过实验采集到的 该数据库主要包括每个被试在面部表情视频刺激下的EEG数据以及心理量表数据。 网址:http://www.eecs.qmul.ac.uk/mmv/datasets/deap/ 2.OpenNEURO 该数据库是一个用于分析和共享来自人脑成像研究的神经影像数据的开放平台。 ,用于分析、重新分析和元分析

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    海内外数据大盘

    有关 DDoS 攻击的事件实在太多太多,此处选取的5起在国际上都造成了一定影响力,游戏、银行、还有未提到的 P2P 平台,频繁被攻击者选为目标,我们通过观察以下 DDoS 攻击海内外的部分黑产数据比对, *以上国内外数据分别源自腾讯云与 Radware 统计 DDoS 攻击又被称为“洪水攻击”,当成攻击成本低至人人可以成为“DDoS 黑客”,那还真是防不胜防。 *本篇数据来源:腾讯云大禹、腾讯宙斯盾、Radware *TOP5 事件素材源自互联网搜索并整理编辑 *本文作者:云鼎实验室(企业帐号),转载请注明来自FreeBuf.COM

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    2017前端技术大盘点!

    似乎需要看些对比数据,来表示它们目前的现状。(来自国外的数据) ? 可以看到react的深紫色是最多的,表示用户对于react还是十分满意的。 最后,贴出一张Stackoverflow上面的一项数据统计表吧! ?

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    Python时间库大盘

    我们经常会在网上看到很多的 Python 时间库,比如内置的 time 库,比较有名的 arrow、dateutil、maya 等。但是到底哪个更适合我们的实际...

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    大盘点|OCR算法汇总

    3、在MSRA-TD500、ICDAR2013和ICDAR2015数据集上,与以前的方法相比,本文提出的网络更加准确和高效 网络结构 ? 论文的方法在标准数据集上取得了非常有竞争力的结果。 特别是,它在2015年ICDAR数据集上的F-meature大大超过了之前的最佳水平; 2) 效率:SegLink由于其单通、全卷积设计而具有很高的效率。 它每秒处理超过20幅512x512大小的图像; 3)通用性:无需修改,SegLink能够检测长的非拉丁文字的行,如中文,论文在一个多语言数据集上演示了这种能力。 网络结构 ? ? ? ? 在ICDAR 2015、COCO Text和MSRA-TD500等标准数据集上的实验表明,该算法在精度和效率上都明显优于最新方法。

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    深度学习应用大盘

    ➤脑肿瘤检测 https://arxiv.org/abs/1505.03540 在2013年BRATS测试数据集上的报结果表明,802,368参数网络比已发布的最先进的技术改进了超过30倍。 /google-cuts-its-giant-electricity-bill-with-deepmind-powered-ai Google正在使用DeepMind人工智能子公司的技术,以大幅节省其数据中心的电力功耗 http://www.theverge.com/2016/7/5/12095788/amazon-picking-robot-challenge-2016 类似上面的仓库优化,亚马逊研究人员基于深度学习技术分析 ➤临床事件预测 http://arxiv.org/pdf/1511.05942v9.pdf 一个RNN训练,8年时间从来自26万患者和14805名医生的EHR数据,该神经网络进行多标签预测(每次诊断或药物类别作为一个标签 生物信息学 http://www.mdpi.com/1422-0067/17/8/1313/htm 药物设计,虚拟筛选(VS),定量结构——活性关系(QSAR)研究,蛋白质结构预测和基因组学(和其他组学)数据挖掘

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    C#集合类型大盘

    IDictionary<TKey,TValue>   IDictionary提供了对键值对集合的访问,也是继承了ICollection<T>和IEnumerable,扩展了通过Key来访问和操作数据的方法 因为采用Hashtable作为存储结构,就意味着里面的数据是无序排列的,所以想按一定的顺序去遍历Dictionary<TKey,TValue>里面的数据是要费一点工夫的。    但是不同的地方在于,SortedList实际是将数据存存储在数组中的。也就是说添加和移除操作都是线性的,时间复杂度是O(n),因为操作其中的元素可能导致所有的数据移动。 另外的话由于内部实质是一个数组,所以在List的未必添加数据是比较快的,但是如果在数据的头或者中间添加删除数据相对来说更低效一些因为会影响其它数据的重新排列。 LinkedList<T>   LinkedList在内部维护了一个双向的链表,也就是说我们在LinkedList的任何位置添加或者删除数据其性能都是很快的。因为它不会导致其它元素的移动。

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    CVPR 2020 算法竞赛大盘

    CV君今天汇总了大部分比赛(因有些还未公布网址),大多数已经开赛放出了数据集,欢迎大家按图索骥。 challenge.compression.cc/motivation/ Diagram Image Retrieval and Analysis (DIRA) Challenge 技术方向:图表检索与分析 cbcsl.ece.ohio-state.edu/enc-2020/index.html Image Matching: Local Features and Beyond 技术方向:局部特征提取、含噪数据拟合 :低质图像增强、图像恢复、目标检测、人脸验证 http://cvpr2020.ug2challenge.org/ ISIC Skin Image Analysis Workshop 技术方向:皮肤图像分析

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