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ceph对象提取RBD指定文件

前言 之前有个想法,是不是有办法找到rbd文件与对象关系,想了很久但是一直觉得文件系统比较复杂,在fs 层东西对ceph来说是透明,并且对象大小是4M,而文件很小,可能在fs层进行了合并,应该很难找到对应关系...,最近看到小胖有提出这个问题,那么就再次尝试了,现在就是把这个实现方法记录下来 这个提取作用个人觉得最大好处就是一个rbd设备,在文件系统层被破坏以后,还能够rbd提取出文件,我们知道很多情况下设备文件系统一旦破坏...,大小为10G分成两个5G分区,现在我们在两个分区里面分别写入两个测试文件,然后经过计算后,后台对象把文件读出 mount /dev/rbd0p1 /mnt1 mount /dev/rbd0p2...设备进行dd读取也可以把这个文件读取出来,这个顺带讲下,本文主要是对象提取: dd if=/dev/rbd0 of=a bs=512 count=8 skip=10177 bs取512是因为sector...)这个我们根据上面那个脚本输出对象列表来找到对象 [8192, 16383] → 0000000000000001 获取名称,这个因为我是测试环境,就只有一个匹配,多个image时候要过滤出对用

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如何列表获取元素

有两种方法可用于列表获取元素,这涉及到两个命令,分别是lindex和lassign。...lassign接收至少两个变量,第一个是列表变量,第二个是其他变量,也就是将列表元素分配给这些变量。例如: ? 可以看到此时lassign比lindex要快捷很多。...情形1:列表元素个数比待分配变量个数多 例如,上例只保留待分配变量x和y,可以看到lassign会返回一个值c,这个值其实就是列表未分发元素。而变量x和y值与上例保持一致。 ?...情形2:列表元素个数比待分配变量个数少 例如,这里增加一个变量t,可以看到最终t值为空字符串。 ?...思考一下: 如何用foreach语句实现对变量赋值,其中所需值来自于一个给定列表

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R线性回归分析

回归分析(regression analysis) 回归分析是研究自变量与因变量之间关系形式分析方法,它主要是通过建立因变量Y与影响它自变量Xi(i=1,2,3...)之间回归模型,来预测因变量Y...简单线性回归模型 Y=a+b*X+e Y——因变量 X——自变量 a——常数项,是回归直线在纵轴上截距 b——回归系数,是回归直线斜率 e——随机误差,即随机因素对因变量所产生影响...,level=置信度) 参数说明: lmModel:回归分析得到模型 predictData:需要预测值 level:置信度 返回值:预测结果 data <- read.table('data.csv...) #第五步,利用回归模型进行预测。...,是同样道理: #第一步,根据预测目标,确定自变量和因变量; #第二步,绘制散点图,确定回归模型类型; plot(data$广告费用, data$购买用户数) plot(data$渠道数, data

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如何内存提取LastPass账号密码

简介 首先必须要说,这并不是LastPassexp或者漏洞,这仅仅是通过取证方法提取仍旧保留在内存数据方法。...之前我阅读《内存取证艺术》(The Art of Memory Forensics)时,其中有一章节就有讨论浏览器提取密码方法。...本文描述如何找到这些post请求并提取信息,当然如果你捕获到浏览器登录,这些方法就很实用。但是事与愿违,捕获到这类会话概率很低。在我阅读这本书时候,我看了看我浏览器。...方法 一开始还是挺简单寻找限制开始就变得很复杂了。...这些信息依旧在内存,当然如果你知道其中值,相对来说要比无头苍蝇乱撞要科学一点点。此时此刻,我有足够数据可以开始通过使用Volatility插件内存映像自动化提取这些凭证。

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回归模型u_什么是面板回归模型

文章目录 最简单RNN回归模型入门(PyTorch版) RNN入门介绍 PyTorchRNN 代码实现与结果分析 版权声明:本文为博主原创文章,转载请注明原文出处!...最简单RNN回归模型入门(PyTorch版) RNN入门介绍 至于RNN能做什么,擅长什么,这里不赘述。如果不清楚,请先维基一下,那里比我说得更加清楚。...PyTorchRNN 下面我们以一个最简单回归问题使用正弦sin函数预测余弦cos函数,介绍如何使用PyTorch实现RNN模型。...在咱们回归案例,一个序列包含若干点,而每个点所代表函数值(Y)作为一个样本,则咱们案例input_size为1。这个参数需要根据自己实际问题确定。...代码实现与结果分析 好了,搞清楚了RNN基本原理以及PyTorchRNN类输入输出参数要求,我们下面实现我们回归案例。

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Python提取列表数字函数代码设计

Python提取列表数字方法如果要提取Python列表list数字元素,首先可以使用for循环来遍历列表元素,然后逐个判断元素是否为数字。...Python内置了一个isinstance()函数,可以用来判断Python对象类型,该函数接收两个参数,一个是需要查询Python对象,另一个则是一个元素,包含了多种数据类型,如果该Python...对象与该元组类型匹配,则返回True,否则返回False。...如此,我们就有了使用Python提取列表数字基本思路了。下面我们将设计该函数代码。...Python提取列表数字函数代码设计接下来需要设计两个函数,一个是用于判断Python列表元素是否是数字函数,如checkNum,另一个则是调用该函数并完成元素提取函数,如getNumElement

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如何 Python 列表删除所有出现元素?

在 Python 列表是一种非常常见且强大数据类型。但有时候,我们需要从一个列表删除特定元素,尤其是当这个元素出现多次时。...本文将介绍如何使用简单而又有效方法, Python 列表删除所有出现元素。方法一:使用循环与条件语句删除元素第一种方法是使用循环和条件语句来删除列表中所有特定元素。...具体步骤如下:遍历列表每一个元素如果该元素等于待删除元素,则删除该元素因为遍历过程删除元素会导致索引产生变化,所以我们需要使用 while 循环来避免该问题最终,所有特定元素都会列表删除下面是代码示例...具体步骤如下:创建一个新列表,遍历旧列表每一个元素如果该元素不等于待删除元素,则添加到新列表中最终,新列表不会包含任何待删除元素下面是代码示例:def remove_all(lst, item...结论本文介绍了两种简单而有效方法,帮助 Python 开发人员列表删除所有特定元素。使用循环和条件语句方法虽然简单易懂,但是性能相对较低。使用列表推导式方法则更加高效。

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如何 Python 字符串列表删除特殊字符?

Python 提供了多种方法来删除字符串列表特殊字符。本文将详细介绍在 Python 删除字符串列表特殊字符几种常用方法,并提供示例代码帮助你理解和应用这些方法。...示例列举了一些常见特殊字符,你可以根据自己需要进行调整。这种方法适用于删除字符串列表特殊字符,但不修改原始字符串列表。如果需要修改原始列表,可以将返回列表赋值给原始列表变量。...示例代码下面是使用正则表达式删除字符串列表特殊字符示例代码:import redef remove_special_characters(strings): pattern = r"[^a-zA-Z0...如果需要修改原始列表,可以将返回列表赋值给原始列表变量。结论本文详细介绍了在 Python 删除字符串列表特殊字符几种常用方法。...希望本文对你理解如何 Python 字符串列表删除特殊字符有所帮助,并能够在实际编程得到应用。

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如何 Debian 系统 DEB 包中提取文件?

本文将详细介绍如何 Debian 系统 DEB 包中提取文件,并提供相应示例。图片使用 dpkg 命令提取文件在 Debian 系统,可以使用 dpkg 命令来管理软件包。...该命令提供了 -x 选项,可以用于 DEB 包中提取文件。...以下是几个示例:示例 1: 提取整个 DEB 包内容dpkg -x package.deb /path/to/extract这条命令将提取 package.deb 所有文件,并将其存放在 /path...示例 2: 提取 DEB 包特定文件dpkg -x package.deb /path/to/extract/file.txt这条命令将提取 package.deb 名为 file.txt 文件...提取文件后,您可以对其进行任何所需操作,如查看、编辑、移动或复制。结论使用 dpkg 命令可以方便地 Debian 系统 DEB 包中提取文件。

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PyTorch入门视频笔记-数组、列表对象创建Tensor

数组、列表对象创建 Numpy Array 数组和 Python List 列表是 Python 程序中间非常重要数据载体容器,很多数据都是通过 Python 语言将数据加载至 Array 数组或者...PyTorch 数组或者列表对象创建 Tensor 有四种方式: torch.Tensor torch.tensor torch.as_tensor torch.from_numpy >>> import...Tensor,但是 torch.from_numpy 只能将数组转换为 Tensor(为 torch.from_numpy 函数传入列表,程序会报错); 程序输出结果可以看出,四种方式最终都将数组或列表转换为...PyTorch 提供了这么多方式数组和列表创建 Tensor。...传入形状时会生成指定形状且包含未初始化数据 Tensor,如果忘记替换掉这些未初始化值,直接输入到神经网络,可能会让神经网络输出 NAN 或者 INF。

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R」说说r模型截距项

y ~ x y ~ 1 + x 很多读者在使用 R 模型构建时可能会对其中截距项感到困惑。上述两个模型都描述了简单线性回归,是等同(完全一致)。...第一个模型隐含了截距项,而第二个模型显式地进行了指定。 当我们了解这一点后,我们在实际操作过程尽量指明截距项,这样能够更加方便自己和他人理解。...y ~ 0 + x y ~ -1 + x y ~ x - 1 上述3个模型都去除了截距项。 如果是 y ~ 1 那么得到模型结果恰好是均值。为什么是均值呢?大家不妨想一想。...相关资料: https://cran.r-project.org/doc/manuals/R-intro.html#Statistical-models-in-R https://stackoverflow.com.../questions/13366755/what-does-the-r-formula-y1-mean

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Spring 如何 IoC 容器获取对象

其中,「Spring IoC 容器」对 Spring 容器做了一个概述,「Spring IoC 容器初始化」和「Spring IoC 容器初始化(2)」分析了 Spring 如何初始化 IoC...IoC 容器已经建立,而且把我们定义 bean 信息放入了容器,那么如何从容器获取对象呢? 本文继续分析。 配置及测试代码 为便于查看,这里再贴一下 bean 配置文件和测试代码。...当从容器获取 bean 对象时,首先从缓存获取。如果缓存存在,处理 FactoryBean 场景。...不在父容器,若 bean 对象依赖了其他对象,则先创建被依赖 bean 对象,再根据 标签 scope 属性去创建相应 bean 对象。...本文先从整体上分析了如何 Spring IoC 容器获取 bean 对象,内容不多,后文再详细分解吧。

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R语言提取PDF文件文本内容

有时候我们想提取PDF文本不得不借助一些转化软件,本次教程给大家介绍一下如何简单从pdf文件中提取文本R包。 安装R包: install.packages("pdftools")。...当然如果在Windows以外环境安装需要部署 poppler 环境。...读取文本命令: txt=pdf_txt(“文件路径”)。 获取每页内容,命令:txt[n] 获取第n页内容。 获取pdf文件目录: doc=pdf_toc(“文件路径”)。...当然doc变量目录还不是标准化格式,那么我们需要一个通用json格式,需要安装R包jsoblite。...也就拿到了文档整个目录。 综上步骤,我们便可以随便获取任意章节任意内容。那么接下来就是对这些文字应用,各位集思广益吧。

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72-R编程12-删除列表成员对象重复内容

一个需求,实现去除列表多个重复对象。 比如 a,b,c 在列表1 出现,bc 在列表2 出现,ad 在列表3 出现,那么仅仅保留1:abc, 2:空, 3:d。...这个列表对象可以是数据框,也可以是单个字符,也可以是列表,可以是任何类型对象。...一个举例场景就是: 我有一个列表对象,这个列表对象里还有若干个列表,每个列表里面还有若干个对象,每个对象是一个存放基因名向量。 这些不同列表是不同实验,而每个对象对应是一个样本富集基因。...思路就是循环列表每一个子集中所有内容,去和之前所有内容进行比较(%in%);并且子集本身也是去重。...a2 %in% a1] tmp13[[i]] = a3 } tmp13 就是根据比较去重后列表了。 因为这个代码长度缘故,请实际动手操作一下,体验一下过程。

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如何在Python构建决策树回归模型

标签:Python 本文讲解什么是决策树回归模型,以及如何在Python创建和实现决策树回归模型,只需要5个步骤。 库 需要3个库:pandas,sklearn,matplotlib。...图1 根(顶部)开始,使用多个不同条件以几种不同方式分割训练数据。在每个决策,节点都是以某种方式分割数据条件,叶节点表示最终结果。...无论特征值如何,始终预测相同值模型R^2得分为0。分数有时也可能为负值。我们希望模型分数在0.0到1.0之间,越接近1.0越好。...步骤5:微调(Python)sklearn决策树回归模型 为了使我们模型更精确,可以尝试使用超参数。 超参数是我们可以更改模型中经过深思熟虑方面。...经过一些实验,深度为10会将准确性提高到67.5%: 图12 在研究其他超参数之前,让我们快速回顾一下如何建立决策树机器学习模型: 1.根开始,使用多个不同条件以几种不同方式分割训练数据。

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