GitLab Analyser[1] 是一个使用 Golang[2] 编写的跨平台命令行工具。
然后就找我,以为是我们的标准代码有问题,实际上我的 run_kegg 函数仅仅是包装了 Y叔的 clusterProfiler包而已 ,实际上里面没有啥玄机,如下所示:
关于CVID CVID,全称为CVE Vulnerability Information Downloader,即CVE漏洞信息下载器,该工具支持从NIST(CVSS)、first.org(EPSS)和CISA下载信息,并将它们合并为一个列表。除此之外,该工具还可以利用来自OpenVAS等漏洞扫描程序的报告信息来丰富漏洞数据,以确定修复的优先级。该工具还包含了一个PowerBI模板,以丰富数据的查看形式。 通用漏洞评分系统(CVSS)是一个自由开放的行业标准,用于评估计算机系统安全漏洞的严重性。而漏洞预
newman时一款基于Node.js开发的可以运行postman的工具,使用Newman可以直接从命令行运行postman集合。
一、背景情况 5月5日腾讯云安全曾针对攻击者利用Hadoop Yarn资源管理系统REST API未授权漏洞对服务器进行攻击,攻击者可以在未授权的情况下远程执行代码的安全问题进行预警,在预警的前后我们曾多次捕获相关的攻击案例,其中就包含利用该问题进行挖矿,我们针对其中一个案例进行分析并提供响应的安全建议和解决方案。 二、 漏洞说明 Hadoop是一个由Apache基金会所开发的分布式系统基础架构,YARN是hadoop系统上的资源统一管理平台,其主要作用是实现集群资源的统一管理和调度,可以把MapRed
EdgeX Foundry是一个由Linux基金会发起的,且厂商中立的开源IoT边缘计算项目。它可以采集来自多个源的数据,并将这些数据转发到一个中央系统。EdgeX Foundry支持多种IoT设备使用的协议,如BACNET、OPC-UA、MQTT和REST。EdgeX Foundry由一系列运行在容器中的微服务构成,微服务之间使用REST API接口进行交互。
迁移 Crowd 完成后(之前采用 LDAP 方式,新迁移 Crowd 不采用),需要批量创建公司所有员工的用户以及分配组,手工创建以及之前 Postman 的方式还是比较低效。
另外Elasticsearch入门,我强烈推荐ElasticSearch新手搭建手册和这篇优秀的REST API设计指南 给你,这两个指南都是非常想尽的入门手册。
12月, eKuiper 团队继续专注于 1.8.0 版本新功能的开发。我们重构了外部连接(source/sink) 的格式机制,更加清晰地分离了连接、格式和 Schema,同时支持了格式的自定义;受益于新的格式机制,我们大幅完善了文件源(file source)的能力,支持定时监控文件系统及各种格式的文件,并且采用流的方式消费文件系统数据;最后,我们增加了完整数据包括规则和配置的导入导出功能,支持节点的迁移。另外,我们也修复了一些问题,并发布到 1.7.x 版本中。
Flask很有趣易于设置,就像在Flask 网站上所说的那样。这个Python的微框架提供了一种使用REST端点注释Python功能的强大方法。正在使用Flask发布ML模型API,以供第三方业务应用程序访问。
在 Day5-数据结构这一节课中,我之前是直接将示例数据从网盘中下载doudou这个txt(图1),并复制到工作目录之下,然后就读取的时候就是一行有2个数值的。但我昨天试着自己在工作目录下新建一个txt文档,命名为doudoudou,直接将原本doudou中的内容复制到doudoudou中(图2),读取的时候却一直显示一行只有一个数值。这是为什么呢?我又在doudoudou中手动输入doudou中的内容,但输出的结果还是表示只有一行只有一个数值(图3)。我实在弄不明白。因为我想自己建一个txt,用R来读取,但总是显示1个数值。
最近公司大量新员工入职,需要批量创建 Crowd 用户、设置密码、分配应用组等机械性重复工作(主要还是懒~),故把这个加餐任务分配给刚来的测试同学去研究。
2、数据可以从txt或者csv等文件直接用read.table/csv读取3、当然如果你看了下面的教程,你会得到data.out这个数据框,按照下面的命令即可得到用于deseq2分析的原始文件data.out1<-data.out[-(1:4),-2]raw.data<-data.out1[,-1]进行条件设置condition<-c(rep('Tumor',50),rep('Normal',50))coldata<- data.frame(row.names=colnames(raw.count), condition)此处要注意raw.count的排序需要与condition顺序一致构建deseq2对象dds <- DESeqDataSetFromMatrix(countData = raw.count,colData = coldata,design = ~ condition)设置对照ddscondition<−relevel(ddscondition<−relevel(ddscondition,'Normal')计算开始,样本量大的话,可以先去干点别的dds <- DESeq(dds)get结果res <- results(dds)设置cutoffresSig <- subset(res.LOXL1AS1, abs(log2FoldChange)>1 & padj < 0.01)输出结果resSig<-data.frame(resSig)write.csv(resSig,file="DEG.csv")这个时候是没有基因名字的,你需要参考下面的教程进行注释。生信干货~ID(ENSGxx)转Gene name的方法~R代码包与练习文件请到Chris生信初级教程中下载
在前面的服务端性能测试实战系列文章中详细地介绍了性能测试中性能测试的理论,以及针对JVM中它的监控和GC日志输出等信息。当应用程序部署后,也可以通过动态的方式来关注应用程序中需要关注的信息。BTrace通俗的理解就是应用程序在运行的情况下可以动态的修改程序的字节码,通过这样的手段可以达到针对运行的应用程序监控调试的目的,通过BTrace可以动态的实现向目标应用程序的字节码注入追踪代码,下面详细的介绍下这部分的案例应用。
Flair是一个基于PyTorch构建的NLP开发包,它在解决命名实体识别(NER)、语句标注(POS)、文本分类等NLP问题时达到了当前的顶尖水准。本文将介绍如何使用Flair构建定制的文本分类器。
Elasticsearch 是一个分布式的 RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。 Elastic (官网:https://www.elastic.co) 的底层是开源库 Lucene。但是,你没法直接用 Lucene,必须自己写代码去调用它的接口。Elastic 是 Lucene 的封装,提供了 REST API 的操作接口,开箱即用,通过简单的REST api 隐藏了lucene的复杂性,从而让全文搜索变得简单。
目前各个企业都在利用Hadoop大数据平台,每天都会通过ETL产生大量的文件到hdfs上,如何有效的去监测数据的有效性,防止数据的无限增长导致物理资源跟不上节奏,我们必须控制成本,让有限的资源发挥大数据的极致功能。本文介绍如何去分析hdfs上的文件变化情况,以及老生常谈的小文件的监控情况的一种实现方式。
然而,在微信里将Excel甩来甩去依然是相当一部分企业内平时工作交流沟通的“良好”习惯。
旧的API版本通常会包含更多的安全漏洞,他们缺乏一些安全机制。我们可以使用REST API的一些特征来预测是否存在旧的API版本。比如当前有一个API被命名为/api/v3/login ,我们可以检查/api/v1/login是否存在 。
Apache IoTDB v0.13.2 已经发布,此版本是 0.13.1 的 bug-fix 版,主要修复了一部分权限问题,并在 Rest 接口中增加更多执行功能。
本教程向您展示如何将数据从 Elasticsearch 导出到 CSV 文件。 想象一下,您想要在 Excel 中打开一些 Elasticsearch 中的数据,并根据这些数据创建数据透视表。 这只是一个用例,其中将数据从 Elasticsearch 导出到 CSV 文件将很有用。
Linux 上最常用的命令行进程监控工具是 top 和它那色彩斑斓、功能丰富的表弟 htop。
要使用Python处理数据,首先要将数据装载到Python,这里使用Python pandas来读取Excel文件。
我们可以在该工作流中通过Maven和CI服务器来构建,存储,管理已编译完成的制品。
Flair 是 Zalando Research 开发的一款简单易用的 Python NLP 库,近日,Flair 0.4 版发布!
苦叶子说:对于新手,从UI级开始自动化测试,是一条作死的路,可能会直接扼杀你自动化测试之路。
Flair 0.4 版本集成了更多新模型、大量新语言、实验性多语言模型、超参数选择方法、BERT 嵌入和 ELMo 嵌入等。
业务需要使用Neo4j出数据关系展示图,数据库里有2张表通过一个字段进行关联,数据量是90万和500万,关系量是150w;
S3cret Scanner是一款针对S3 Bucket的安全扫描工具,在该工具的帮助下,广大研究人员可以轻松扫描上传到公共S3 Bucket中的敏感信息。
推荐系统(推荐引擎)是根据用户行为和兴趣点等信息去预测并推送用户当前需要或感兴趣的物品(服务)的一类应用。常见推荐系统包括电影、书籍、音乐或新闻文章推荐系统等。
最近在项目中遇到一个需求,需要后端提供一个下载Csv和Excel表格的接口。这个接口接收前端的查询参数,针对这些参数对数据库做查询操作。将查询到的结果生成Excel和Csv文件,再以字节流的形式返回给前端。
这里我选择当前最新的6.6.0版本的二进制包,由于一会需要对接的es服务版本为7.x,所以这里得选择for ElasticSearch 7:
PubChem是一个开放访问数据库,其中的大多数数据均可下载。如果许可协议阻止我们的数据提供者允许批量下载某些数据集,则可能会有例外。
上一讲讲了R语言与Pyhton中的异常捕获与错误处理基本知识,今天以一个小案例来进行实战演练,让你的程序遇水搭桥,畅通无阻。 本案例目标网址,今日头条的头条指数行业报告,全都是pdf格式的,需要先抓包获取PDF文件地址,之后我会随机抽取其中5个地址(因为PDF下载要看网速的,特别慢),然后将其中两个地址设置为不存在地址。 这种错误非常常见,当然实际应用中错误类型多种多样,需要你仔细甄别,但解决的基本思路都是这样的。当遇到一个错误地址导致程序遇阻时,使用异常函数先捕获错误异常,然后使用next命令进行绕过即可
jmeter也可以像loadrunner一样监控服务器CPU、内存等性能参数,不过需要安装一些插件
以上就是PHP代码生成文件并下载的功能代码,在火狐,谷歌,IE10以上的浏览器内测试正常。
SuperBenchmarker 是ㄧ个开源的类似于Apache ab的压力测试命令行工具。
如今,越来越多的公司正在向DevOps的方向左转,以实现持续集成和持续部署开发。这意味着我们的反馈需要比以往更快,以便确定我们的应用程序是否准备好交付。这就是API测试如此重要的原因,以及为什么应将其作为整体自动化策略重要的一部分。
自然,任何 SaaS 服务的 API 也都能被加载成 Byzer 的表,从而实现灵活的 ETL, 数据分析。
声明:本文仅代表原作者观点,仅用于SAP软件的应用与学习,不代表SAP公司。注:文中所示截图来源SAP软件,相应著作权归SAP所有。
最近笔者在尝试基于应用日志来自动生成测试用例。这其中就需要一个配套的简易测试框架。梳理了一下,其中的技术点有: 0.使用csv文件来定义测试用例及步骤 1.使用自定义测试注解来定义测试用例(参考ZeroCode) 2.使用Junit5提供的extension机制来实现测试执行 3.使用简单工厂类提供执行驱动 4.使用OpenCsv来实现解析 5.使用Lombok来定义Java Bean 6.使用Junit5提供的参数化测试解决方案junit-jupiter-params来实现测试用例集
此实例用到了rest api,tableview,listview,linechart、ItemViewModel等知识,演示了动态加载数据的方法.
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很多Django的包都能很大的增加我们的开发效率或者增加我们项目的功能, 比如: django-rest-framework 、wagtail, 它们带来了很棒的功能. 但是今天我想推荐一些其他的包, 更有爱的包.
使用http cookie manager获取登陆接口响应头中的cookie值,cookie引用变量名正确,但获取到的cookie没有生效,接口仍然报错401
在大多数情况下,修改应用程序的功能也意味着需要更改其存储的数据: 可能需要使用新的字段或记录类型,或者以新方式展示现有数据。 我们在之前讨论的数据模型有不同的方法来应对这种变化。 当数据格式(format)或模式(schema)发生变化时,通常需要对应用程序代码进行相应的更改。但在大型应用程序中,代码变更通常不会立即完成:
本文通过介绍Apache Spark在Python中的应用来讲解如何利用PySpark包执行常用函数来进行数据处理工作。
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