问： 我正在尝试编写一个用于测试的 bash 脚本，该脚本接受一个参数并通过 curl 将其发送到网站。我需要对值进行 url 编码，以确保特殊字符得到正确处理。最好的方法是什么？...使用 curl -V 来检查你的版本。 提问者的脚本可以改写为 #!/bin/bash host=${1:?'...tcpdump 对上网的网口开启过滤抓包，在另一个窗口执行命令 bash curl-test.sh example.com "ABC efg" 进行测试，抓包截图如下： 可以发现参数 "ABC efg..." 被编码成为 ABC%20efg，即字符空格被编码为 %20。...等特殊字符都有其对应的 URL 编码。 参考文档： stackoverflow question 296536 https://manpages.org/curl
前言 图片如何转换为Base64？...很多网上教程，使用StringUtil这类过时的Java包，或者使用Oracle的sun包（如：sun.misc.BASE64Decoder、sun.misc.BASE64Encoder。...使用Oracle的sun包，因为许可证协议问题，在实际开发中，商用不提倡。所以这边我们不使用StringUtil或Oracle的sun包来对图片和Base64编码操作。...图片转Base64 public static String encodeImgageToBase64(File imageFile) { // 将图片文件转化为字节数组字符串，并对其进行...Base64编码处理 // 其进行Base64编码处理 byte[] data = null; // 读取图片字节数组 try {
因为tuple不支持对它的元素赋值，所以会抛出TypeError异常 c. 以上两个都不是 d. a和b都是对的 大多数人都会认为b是正确的，本书的作者也是这么认为的，但是实际上呢？...却是选 **b** **不要疑惑，就是这样，既报错，又成功进行了修改** ## 首先讲一下增量赋值 ## 我们使用增量赋值运算符 **+=** 和 **\*=** 等增量赋值运算符的时候（用 *...*+=** 举例），使用的是背后的特殊方法 **\_\_iadd\_\_**，如果没有实现这个方法则会退而求其次，使用 **\_\_add\_\_** ....** 用列表举例 **a+=b**，使用 **\_\_add\_\_** 的话就像是使用了`a.extend(b)`,如果使用 **\_\_add\_\_** 的话，则是 `a = a+b`,前者是直接在原列表上进行扩展...，而后者是先从原列表中取出值，在一个新的列表中进行扩展，然后再将新的列表对象返回给变量，显然后者的消耗要大些。
关于PMKIDCracker PMKIDCracker是一款针对无线网络WPA2密码的安全审计与破解测试工具，该工具可以在不需要客户端或去身份验证的情况下对包含了PMKID值的WPA2无线密码执行安全审计与破解测试...运行机制 PMKID计算 PMKIDCracker使用了下列两个公式来计算和获取PMKID值： 1、成对主密钥（PMK）计算：密码+盐(SSID) => 4096次迭代的PBKDF2(HMAC-SHA1...接下来，广大研究人员可以直接使用下列命令将该项目源码克隆至本地： git clone https://github.com/n0mi1k/pmkidcracker.git 工具使用 python pmkidcracker.py...MAC地址（十六进制）； -p PMKID, --pmkid PMKID：EAPOL Message 1 PMKID（十六进制）； -w WORDLIST, --WORDLIST WORDLIST：要使用的字典文件...； -t THREADS, --threads THREADS：要使用的线程数量，默认为10； 工具运行截图 许可证协议 本项目的开发与发布遵循MIT开源许可证协议。
它可以采用不同类型的输入数据，例如字典、列表、ndarray等。在创建DataFrame对象之后，您可以使用各种方法和函数对数据进行操作、查询和分析。...访问列和行：使用列标签和行索引可以访问DataFrame中的特定列和行。增加和删除列：使用assign()方法可以添加新的列，使用drop()方法可以删除现有的列。...通过学习和熟悉pandas的DataFrame类，您可以更好地进行数据处理、数据清洗和数据分析。希望本文对您有所帮助，使您能够更好地使用pandas进行数据科学工作。...接下来，我们使用groupby()方法对产品进行分组，并使用agg()方法计算每个产品的销售数量和总销售额。...这个示例展示了使用pandas.DataFrame()函数进行数据分析的一个实际应用场景，通过对销售数据进行分组、聚合和计算，我们可以得到对销售情况的一些统计指标，进而进行业务决策和分析。
概述 之前两篇文章，我们系统性的介绍了决策树的构建算法、构建流程、展示与决策： 决策树的构建 -- ID3 与 C4.5 算法 决策树的构建、展示与决策 本文，我们来介绍如何使用 sklearn 构建决策树...可以方便的对结果进行转化： >>> from sklearn import preprocessing >>> le = preprocessing.LabelEncoder() >>> le.fit(...实例 下面，我们基于 sklearn.preprocessing.LabelEncoder 来对样本进行序列化工作： # -*- coding: UTF-8 -*- # {{{ import pandas...(testDict) # 生成pandas.DataFrame for col in testPD.columns: # 为每一列序列化 testPD[col] = leDict...(testDict) # 生成pandas.DataFrame for col in testPD.columns: # 为每一列序列化 testPD[col] = leDict
TFsec TFsec是一个专门针对Terraform代码的安全扫描工具，该工具能够对Terraform模板执行静态扫描分析，并检查出潜在的安全问题，当前版本的TFsec支持Terraform v0.12...功能介绍 检查所有提供的程序中是否包含敏感数据； 检查目标代码是否违反了AWS、Azure和GCP安全最佳实践建议； 扫描功能模块（目前只支持本地模块）； 计算表达式和值； 评估Terraform的功能函数...使用Brew或Linuxbrew安装： brew install tfsec 使用Chocolatey安装： choco install tfsec 除此之外，我们还可以直接访问该项目GitHub库的Releases...当然了，我们也可以使用go get来安装该工具： go get -u github.com/tfsec/tfsec/cmd/tfsec 工具使用 TFsec可以扫描指定的目录，如果没有指定需要扫描的目录...，我们可以使用—format参数来进行指定。
标准化后的数据以零为中心的正负值。 如何选择使用哪种缩放方法呢？ 当数据具有识别量表并且使用的算法不会对数据的分布，比如K-Nearealt邻居和人工神经网络时，规范化是有用的。...当数据是识别量表时，并且使用的算法确实对具有高斯（正态）分布的数据进行假设，例如如线性回归，逻辑回归和线性判别分析标准化很有用。...虽然是这么说，但是使用那种缩放来处理数据还需要实际的验证，在实践中可以用原始数据拟合模型，然后进行标准化和规范化并进行比较，那个表现好就是用那个，下图是需要使用特征缩放的算法列表： 特征编码 上面我们已经介绍了针对数值变量的特征缩放...了解了上面的类型后，我们开始进行特征编码的介绍： 独热编码（ONE HOT） 我们有一个包含3个分类变量的列，那么将在一个热编码中为一个分类变量创建每个热量编码3列。 独热编码又称一位有效编码。...其方法是使用 N位 状态寄存器来对 N个状态 进行编码，每个状态都有它独立的寄存器位，并且在任意时候，其中只有一位有效。
RESTler RESTler是目前第一款有状态的针对REST API的模糊测试工具，该工具可以通过云服务的REST API来对目标云服务进行自动化模糊测试，并查找目标服务中可能存在的安全漏洞以及其他威胁攻击面...这种智能化的方式使RESTler能够探索只有通过特定的请求序列才能达到的更深层次的服务状态，并找到更多的安全漏洞。 RESTler由微软研究团队负责研发，当前该项目仍处于活跃开发状态。.../build-restler.py --dest_dir 注意：如果你在源码构建过程中收到了Nuget 错误 NU1403的话，请尝试使用下列命令清理缓存...： dotnet nuget locals all --clear RESTler使用 RESTler能够以下列四种模式运行： Compile：从一个Swagger JSON或YAML规范生成一个RESTler...语法中，每个endpoints+methods都执行一次，并使用一组默认的checker来查看是否可以快速找到安全漏洞。
首先给一个常规的动态创建控件，并进行验证的代码 [前端aspx代码] <%@ Page Language="C#" AutoEventWireup="true" CodeFile="Test.aspx.cs...= new TableCell(); Cell.Controls.Add(_TxtBox); Cell.Controls.Add(_Require);//将刚才创建<em>的</em>二个控件...btnValidator" runat="server" Text="验证动态控件" Enabled="true" /> 再次运行，发现没办法再对动态生成的控件进行验证了...(也就是说，新创建的验证控件没起作用) ,怎么办呢？...经过一番尝试，发现了一个很有趣的解决办法，具体参看以下代码: <%@ Page Language="C#" AutoEventWireup="true" CodeFile="Test.aspx.cs"
Yelp收集这些信息可以通过几种不同的方式： 照片标题：在很多照片的标题中都包含代表照片自身含义的词汇，例如，很多“菜单”照片的标题中包含单词“菜单”。...Yelp发现，将列表中的食物项目与照片的标题进行匹配产生了一个高准确率的数据集。...为了应对Caffe的软件依赖，Yelp使用Docker封装了Yelp的CNN，以便它可以更容易地部署。...扫描在计算上消耗很大，但通过将分类器在任意多的机器上进行并行处理，Yelp可以减轻这一点。扫描结束后，Yelp会每天自动收集新的照片，并将它们发送到一个进行分类和数据库负载的批次中： ?...有些人使用Yelp的图片用来检查一个特殊事件的气氛或导航到一个第一次去的地点，而其他人使用Yelp的照片用于一些更严肃的应用，如发现餐厅是否能容纳残疾的顾客。
我们使用sklearn进行虚线框内的工作（sklearn也可以进行文本特征提取）。...sklearn提供了包pipeline来完成流水线式和并行式的工作。 1.2 数据初貌 在此，我们仍然使用IRIS数据集来进行说明。为了适应提出的场景，对原数据集需要稍微加工： ?...vstack增加一行含缺失值的样本(nan, nan, nan, nan) 7 #使用hstack增加一列表示花的颜色（0-白、1-黄、2-红）， 花的颜色是随机的，意味着颜色并不影响花的分类...根据对特征矩阵的读取方式不同，可分为整体并行处理和部分并行处理。整体并行处理，即并行处理的每个工作的输入都是特征矩阵的整体；部分并行处理，即可定义每个工作需要输入的特征矩阵的列。...在本文提出的场景中，我们对特征矩阵的第1列（花的颜色）进行定性特征编码，对第2、3、4列进行对数函数转换，对第5列进行定量特征二值化处理。
这是 javascript 的 escape() 编码后的效果。...xpath.encode('utf-8').decode('unicode_escape') print("\n解码后：\n" + xpath) 效果图如下： 这是 python 仿 js escape() 方法的编码过程...t部门成立时间%t%i部门%i//*[@fieldid="dept_form-area"]//*[@fieldid="createdate"]//*[text()="部门成立时间"]' print("编码前...：\n" + xpath) 效果图如下： 有些区别在转化字符的大小写上。...喜欢的点个赞❤吧！
特征 无信息 N 定量特征二值化 sklearn.preprocessing OneHotEncoder 特征 无监督 Y 定性特征编码 sklearn.preprocessing Imputer 特征..., nan) 7 #使用hstack增加一列表示花的颜色（0-白、1-黄、2-红），花的颜色是随机的，意味着颜色并不影响花的分类 8 iris.data = hstack((choice([0, 1...根据对特征矩阵的读取方式不同，可分为整体并行处理和部分并行处理。整体并行处理，即并行处理的每个工作的输入都是特征矩阵的整体；部分并行处理，即可定义每个工作需要输入的特征矩阵的列。...，我们对特征矩阵的第1列（花的颜色）进行定性特征编码，对第2、3、4列进行对数函数转换，对第5列进行定量特征二值化处理。...5 6 #新建将部分特征矩阵进行定性特征编码的对象 7 step2_1 = ('OneHotEncoder', OneHotEncoder(sparse=False)) 8 #新建将部分特征矩阵进行对数函数转换的对象
我们能够更加优雅地使用sklearn进行特征工程和模型训练工作。此时，不妨从一个基本的数据挖掘场景入手： 我们使用sklearn进行虚线框内的工作（sklearn也可以进行文本特征提取）。...nan, nan, nan) #使用hstack增加一列表示花的颜色（0-白、1-黄、2-红），花的颜色是随机的，意味着颜色并不影响花的分类 iris.data = hstack((choice([0...，我们对特征矩阵的第1列（花的颜色）进行定性特征编码，对第2、3、4列进行对数函数转换，对第5列进行定量特征二值化处理。...使用FeatureUnionExt类进行部分并行处理的代码如下： from numpy import log1p from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder...#参数transformer_list为需要并行处理的对象列表，该列表为二元组列表，第一元为对象的名称，第二元为对象 #参数idx_list为相应的需要读取的特征矩阵的列 step2 = ('FeatureUnionExt
本文将带你领略，如何在任意的数据集上，针对任意一个机器学习模型，完成数据预处理工作。 第一步，导入 让我们从导入数据预处理所需要的库开始吧。库是非常棒的使用工具：将输入传递给库，它则完成相应的工作。...没有办法明确地计算诸如猫、狗、麋鹿的均值。那么可以怎么做呢？可以将属性数据编码为数值！你可能希望使用 sklearn.preprocessing 所提供的 LabelEncoder 类。...从你希望进行编码的某列数据入手，调用 label encoder 并拟合在你的数据上。...非常贴心，对吧？如果我们的 Y 列也是如「Y」和「N」的属性变量，那么我们也可以在其上使用这个编码器。...毫无疑问，在数据预处理这一步中，你可以加入很多自己的想法：你可能会想如何填充缺失值。思考是否缩放特征以及如何缩放特征？是否引入哑变量？是否要对数据做编码？是否编码哑变量……有非常多需要考虑的细节。
本文将带你领略，如何在任意的数据集上，针对任意一个机器学习模型，完成数据预处理工作。 第一步，导入 让我们从导入数据预处理所需要的库开始吧。库是非常棒的使用工具：将输入传递给库，它则完成相应的工作。...你可能希望使用 sklearn.preprocessing 所提供的 LabelEncoder 类。从你希望进行编码的某列数据入手，调用 label encoder 并拟合在你的数据上。...非常贴心，对吧？如果我们的 Y 列也是如「Y」和「N」的属性变量，那么我们也可以在其上使用这个编码器。...这取决于你对模型可解释性的看重诚度。将所有数据缩放至同一量纲固然有好处，但缺点是，这丢失了解释每个观测样本归属于哪个变量的便捷性。 对于 Y 呢？如果因变量是 0 和 1，那么并不需要进行特征缩放。...思考是否缩放特征以及如何缩放特征？是否引入哑变量？是否要对数据做编码？是否编码哑变量……有非常多需要考虑的细节。现在，你已经完全了解了这些，可以亲自动手试试了，准备数据吧！
数组是有序的数据集合，用[]包围，元素用逗号分隔；对象是无序的数据集合，用{}包围，属性用逗号分隔，属性名和属性值用冒号分隔。 JSON可以形成嵌套结构，即数组或对象中包含其他数组或对象。...● 格式化或转换信息：我们可以将嵌套结构的JSON以不同形式展示给用户，比如表格、图表、列表等， 或者转换成其他格式，比如XML、CSV等。...下面通过一段代码演示如何遍历JSON，提取所有的网站链接，并对zip文件使用爬虫代理IP下载： # 导入需要的模块 import json import requests # 定义爬虫代理加强版的用户名...IP进行下载 def extract_and_download_links(data): # 如果数据是字典类型，遍历其键值对 if isinstance(data, dict):...JSON进行遍历可以帮助我们更好地理解和利用其中包含的数据，并且提供了更多可能性和灵活性来满足不同场景下的需求。
没有办法明确地计算诸如猫、狗、麋鹿的均值。那么可以怎么做呢？可以将属性数据编码为数值！你可能希望使用 sklearn.preprocessing 所提供的 LabelEncoder 类。...从你希望进行编码的某列数据入手，调用 label encoder 并拟合在你的数据上。...非常贴心，对吧？如果我们的 Y 列也是如「Y」和「N」的属性变量，那么我们也可以在其上使用这个编码器。...这取决于你对模型可解释性的看重诚度。将所有数据缩放至同一量纲固然有好处，但缺点是，这丢失了解释每个观测样本归属于哪个变量的便捷性。 对于 Y 呢？如果因变量是 0 和 1，那么并不需要进行特征缩放。...毫无疑问，在数据预处理这一步中，你可以加入很多自己的想法：你可能会想如何填充缺失值。思考是否缩放特征以及如何缩放特征？是否引入哑变量？是否要对数据做编码？是否编码哑变量……有非常多需要考虑的细节。
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