dplyr的函数由于使用tidy evaluation(R中的一种非标准执行(NSE)实现方式)的方法,可以使得其具有更好的易用性:变量不需要绝对引用和引号包裹。
大多数 dplyr 函数使用非标准计算(NSE)。这是一个术语——意味着它们不遵循通常的计算规则。相反,它们捕获你键入的表达式并以自定义的方式对其进行计算。这让 dplyr 代码有两个主要优点:
本文档通过一些探索性数据分析来制定河流的评级曲线和流量预测。目的是利用 (1) 在底部安装单元的定期部署期间测量的瞬时流量和 (2) 来自长期部署在河流中的水位数据记录器的瞬时深度测量,以创建和更新评级曲线。额定曲线将用于计算 HOBO 压力传感器部署期间(大约 1 年)的流量。所得数据将用于创建和验证河流 10-15 年期间的回归和 DAR 流量估计。
当我们使用nmap来进行大规模探测的时候,速度和准确度是摆在我们面前的两个问题,这时需要考虑到nmap的并发处理能力。 0x01 nmap本身的并发执行 相关参数 -T<0-5> Set timing template (higher is faster) --min-hostgroup/max-hostgroup <size> 并行主机扫描组大小 。 将多个目标IP地址分成扫描组,然后在同一时间对一个扫描组进行扫描。 hostgroup代表了一个扫描组。 --min-hostgroup 一个扫描组的下
将你的数据整理好是一个可敬的、某些情况下是至关重要的技能,所以作者使用了数据木匠这个词。这是本书最重要的一章,将涉及以下内容:
尽管可以通过查看服务指纹的结果,以及研究所识别的版本的相关漏洞来识别许多潜在漏洞,但这通常需要非常大量时间。 存在更多的精简备选方案,它们通常可以为你完成大部分这项工作。 这些备选方案包括使用自动化脚本和程序,可以通过扫描远程系统来识别漏洞。 未验证的漏洞扫描程序的原理是,向服务发送一系列不同的探针,来尝试获取表明漏洞存在的响应。 或者,经验证的漏洞扫描器会使用提供所安装的应用,运行的服务,文件系统和注册表内容信息的凭证,来直接查询远程系统。
作者 yiran4827 本文档介绍了Nmap的系统结构及扫描流程,最后重点介绍了Nmap的NSE扫描脚本。 Nmap简介 Nmap也就是Network Mapper,是一款网络连接端扫描软件,用来扫描网上电脑开放的网络连接端。确定哪些服务运行在哪些连接端,并且推断计算机运行哪个操作系统。它是网络管理员比用的软件之一,以及用以评估网络系统保安,nmap的核心功能有: 主机发现:用于发现目标主机是否处于活动状态。Nmap提供多种检测机制,可以更有效地辩识主机。 端口扫描:用于扫描主机上端口状态。Nmap可以将
本文的写作由来是知识星球一个朋友对如何在 tidyverse 系列包中使用公式函数(单侧公式)不太熟悉,所以通过本文分享一下我的心得。
做数据分析以及制作表格的时候,会遇到长宽格式数据之间相互转换的问题,之前介绍了如果在Hive是使用sql语句实现,现介绍一下如何在R语言中实现长宽格式数据相互转换。
Nmap是学习网络安全必备的一款工具,有着强大的信息收集能力,有本书甚至因此称它为“诸神之眼” 。Nmap不仅仅是一个端口扫描器那么简单,它还有着一个强大的脚本引擎(NSE)可以通过编程来实现定制化。
因为今天的重点并非nmap本身的使用,主要还是想借这次机会给大家介绍一些在实战中相对比较实用的nmap脚本,所以关于nmap自身的一些基础选项就不多说了,详情可参考博客端口渗透相关文章,废话少说,咱们直接开始,实际中我们可以先用下面的语句,大概扫一眼目标机器或目标C段都跑了什么服务,心里总要先有个谱,之后才好针对性出牌嘛
install.packages()/BiocManager::install()
options("repos" = c(CRAN="https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/CRAN/")) 对应清华源
data<-read_excel("~/Desktop/Excel学习/表姐牌口罩销售数据.xlsx")
数据分析有一半以上的时间会花在对原始数据的整理及变换上,包括选取特定的分析变量、汇总并筛选满足条件的数据、排序、加工处理原始变量并生成新的变量、以及分组汇总数据等等。这一点,我想大部分使用EXCEL的童鞋都深有体会,写论文时,这么多的数据进行处理,手动汇总、筛选、变换,工作量实在是太大。而本文介绍的dplyr包简直就是Hadley Wickham (ggplot2包的作者,被称作“一个改变R的人”)大神为我们提供的“数据再加工”神器啊。 本文试图通过一个案例,对神奇的dplyr包的一些常用功能做简要介绍
Nmap(网络映射器)是一款用于网络发现和安全审计的网络安全工具,它是自由软件。--维基百科
同时对数据框的多列执行相同的函数操作经常有用,但是通过拷贝和粘贴的方式进行的话既枯燥就容易产生错误。
管道处理 管道处理避免了中间变量的生成,从而节省了内存,并且使代码直观易读,很大程度的简化代码。 R语言中,管道运算符为“dplyr”包中的“%>%”,指左边的结果作为参数,传入右边的函数。默认左边的
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数据(集)处理是数据分析过程中的重要环节,今天特别整理数据(集)合并、增减与连接的相关内容,并逐一作出示例。
在R中,library函数的表现有点特殊,传给它的参数变量不是类似于常规R表达式的即时执行,而是像是被‘冻结’了一样。
R语言与Python的Pandas中具有非常丰富的数据聚合功能,今天就跟大家盘点一下这些函数的用法。 R语言: transform mutate aggregate grouy_by+summar
PLC:可编程序控制器(Programmable Logic Controller)
根据分组的名字可以分辨出其对应的功能,比较常用的就是这个 vuln了,这个是漏洞检测分组 调用方法 nmap www.baidu.com -p80 --script=vuln 需要注意的是,同一个脚本可能存在于多个分组,比如一个脚本可能既属于vuln,又属于exploit
Kali Linux 渗透测试平台提供了大量高效的工具,来完成企业渗透测试中所需的大多数常见任务。 然而,有时单个工具不足以完成给定的任务。 与构建完全新的脚本或程序来完成具有挑战性的任务相比,编写使用现有工具以及按需修改其行为的脚本通常更有效。 实用的本地脚本的常见类型包括用于分析或管理现有工具的输出,将多个工具串联到一起的脚本,或者必须顺序执行的多线程任务的脚本。
VPS上的Nmap还在扫描工作着,而你已经把它忘了忙着其他事情。突然,一封邮件发来,向你汇报本次扫描完毕,和具体的扫描报告。是不是觉得很方便?借助Nmap的库文件和NSE引擎,这件事情将变得简单。 wode 0x01 从SMTP协议说起 优秀的扫描器都有邮件通知的功能,Nmap也一样,在Nmap的库文件中已经为我们提供了用来操作SMTP协议的库文件smtp.lua。 邮件的发送依靠的是SMTP协议,在smtp.lua这个库文件,共14个函数有关SMTP邮件的发送,且该库支持SMTP指令EHLO,HELP,
NTP 放大 DoS 攻击利用响应远程 monlist 请求的网络时间协议(NTP)服务器。 monlist 函数返回与服务器交互的所有设备的列表,在某些情况下最多达 600 个列表。 攻击者可以伪造来自目标 IP 地址的请求,并且漏洞服务器将为每个发送的请求返回非常大的响应。 在写这本书的时候,这仍然是一个常见的威胁,目前正在大规模使用。 因此,我将仅演示如何测试 NTP 服务器,以确定它们是否将响应远程 monlist 请求。 补丁程序可用于大多数 NTP 服务来解决此问题,并且任何有存在漏洞的设备应该修复或下线。
熟悉R的朋友都会知道, dplyr包是对原始的数据集进行清洗、整理以及变换的有力武器之一。但是其使用会局限于你需要有打开R/R studio或者通过R脚本来执行 dplyr。对于这个问题,今天即将需要介绍的 dplyr-cli就能很好的解决这个问题。
前面用3篇推文详细介绍了三线表 & 基线资料表的绘制方法,分别介绍了CompareGroups、tableone和table1三个R包。点击以下链接直达:
在这里,我将同时展示两个类似的预制NSE脚本,nmap-vulners和vulscan。这两个脚本旨在通过为特定服务(如SSH,RDP,SMB等)生成相关的CVE信息来增强Nmap的版本检测。CVE或Common Vulnerabilities and Exposures是安全研究人员使用的一种方法,可利用数据库对各个漏洞进行编目和引用。
在aggressive(4)的时间模板下,同时对开放的端口进行端口识别,并查看相应的服务器版本。
Nmap作为一款优秀的端口扫描器,被所有渗透测试人员当作工作中必不可少的辅助工具,它不仅支持多种扫描方式,还支持添加漏洞测试脚本,在强大的lua脚本支持下,使得nmap更加如虎添翼,官方的nmap自带有非常多的脚本,这些不是今天的主角,今天的主角是如何编写属于自己的脚本,为namp的强大添砖加瓦。
随着苹果爸爸在WWDC2019发布了新的iOS13,两年前的这篇微信iOS收款到账语音提醒开发总结方案已经不再适用,具体的原因是iOS13中(准确的说是使用XCode11编译)苹果不再允许PushKit应用在非voip电话的场景上。在iOS13中,苹果比以往更关注用户的隐私以及设备的电池续航问题,所以对PushKit的能力进行了收拢。如果需要使用PushKit的话则需要接入CallKit的接口,导致收到客户端收到Voip Push时会拉起一个接打电话的全屏界面,有在国区发布过应用的同学应该知道拉起这个界面是不被甲方允许的。这篇文章总结了在iOS13下的语音播报迁移方案以及一些需要注意的问题。目前微信的7.0.10版本已经带上了这部分的特性。
(library() : library(package)将加载名为package的命名空间,并添加到包的搜索列表中。加载前对搜索列表进行检查并更新,如果package不存在则报错,如果之前已加载package,则不会重复加载。如没有参数package即library(),则列出lib.loc指定的库中的所有可用包。library(help=package)将返回package的基本信息。
tidyverse就是Hadley Wickham将自己所写的包整理成了一整套数据处理的方法,包括ggplot2、dplyr、tidyr、readr、purrr、tibble、stringr、forcats。出版有《R for Data Science》(中文版《R数据科学》),这本书详细介绍了tidyverse的使用方法。
开篇语 我很高兴地告诉大家,美国时间的2016年9月1日,是Nmap的十九岁生日。虽然我们的Nmap没有办法品尝生日蛋糕,但是为了庆祝它的十九周岁生日,我们发布了一个新的Nmap版本-即Nmap 7.
继上一章介绍如何使用R连接Hive与Impala后,Fayson接下来讲讲如何在CDH集群中提交R的Spark作业,Spark自带了R语言的支持,在此就不做介绍,本文章主要讲述如何使用Rstudio提供的sparklyr包,向CDH集群的Yarn提交R的Spark作业。
上一期斗哥跟大家介绍了Nmap中NSE脚本和常见的NSE的API,本期将为大家介绍Nmap的库文件以及如何利用Nmap的自身库将nmap的扫描结果保存在数据中。 0x01 NSE 中的库文件 NSE中的库文件实现了代码的分离和重构,有助于脚本的开发。斗哥的所用的Nmap库文件数目前有128个,存放在/nselib/文件夹中。 0x02 NSE库文件的编写 1. 创建一个测试库文件 NSE的库文件就是一个lua文件。要编写一个库文件,如我们在/nselib/文件夹中新建一个名为testlib.lua的文件
inner_join()函数和merge()函数都用于将两个数据框按照某些共同的列进行合并,但它们有一些区别:
大家都知道在平时的漏扫中,AWVS、APPSCAN、Netspark、webspectort等漏扫工具扫描出来的漏洞问题往往存在误报,这时我们就需要进行人工手动验证漏洞,这里我们有两种思路:
Nmap是一个网络连接端扫描软件,用来扫描网上电脑开放的网络连接端,确定哪些服务运行在哪些连接端,并且推断计算机运行哪个操作系统,正如大多数被用于网络安全的工具,Nmap也是不少黑客及骇客爱用的工具,系统管理员可以利用Nmap来探测工作环境中未经批准使用的服务器,但是黑客会利用Nmap来搜集目标电脑的网络设定,从而计划攻击的方法.
本文你将学习到如何在KVM加速的Qemu中运行Android Oreo (8.1.0) 系统,并通过我们的Linux x86_64主机上运行的Burp Suite,转发所有来自Android的流量。你将需要用到以下软件:
Nmap (“Network Mapper(网络映射器)”) 是一款开放源代码的 网络探测和安全审核的 工具。它的设计目标是快速地扫描大型网络,当然用它扫描单个 主机也没有问题 。Nmap以新颖的方式使用原始IP报文来发现网络上有哪些主机,那些 主机提供什么服务(应用程序名和版本),那些服务运行在什么操作系统(包括版本信息), 它们使用什 么类型的报文过滤器/防火墙,以及一堆其它功能。虽然Nmap通常用于安全审核, 许 多系统管理员和网络管理员也用它来做一些日常的工作,比如查看整个网络的信息, 管理服务升级计划,以及监视主机和服务的运行。
在渗透测试中,端口扫描是一个非常重要的环节,端口扫描的目的是了解服务器上运行的服务信息,针对不同的端口进行不同的安全测试,本文的主要内容是关于常见端口安全隐患以及测试方法。
数据处理在数据分析流程中的地位相信大家都有目共睹,也是每一个数据从业者面临的最为繁重的工作任务。 在实际应用场景下,虽然SQL(SQL类专业的etl语言)是数据处理的首选明星语言,性能佳、效率高、容易培养数据思维,但是SQL没法处理构建全流程的数据任务,之后仍然需要借助其他数据分析工具来对接更为深入的分析任务。 R语言作为专业的统计计算语言,数据处理是其一大特色功能,事实上每一个处理任务在R语言中都有着不止一套解决方案(这通常也是初学者在入门R语言时,感觉内容太多无从下手的原因),当然这些不同方案确实存在
教程:https://mp.weixin.qq.com/s/XvKb5FjAGM6gYsxTw3tcWw
dplyr包在数据变换方面非常的好用,它有很多易用性的体现:比如书写数据内的变量名时不需要引号包裹,也不需要绝对引用,而这在多数baseR函数中都不是这样的,比如:
1、merge(a,b),纯粹地把两个数据集合在一起,没有沟通a、b数据集的by,这样出现的数据很多,相当于a*b条数据;
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