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最大虚拟币交易平台被盗

【热搜】韩国最大虚拟币交易平台被黑 据韩联社报道,韩国最大虚拟货币交易平台Bithumb遭黑客入侵,约350亿韩元(约合人民币2.04亿元)资产被盗。 据Bithumb介绍,公司于当地时间19日下午11时发现异常情况,于20日凌晨1时30分许采取限制存储措施后清点资产发现了平台被黑情况。随后紧急通知平台暂停交易和加密货币的存取服务。

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LintCode 最小子数组 && 最大子数组题目分析代码最大子数组

** 注意事项 子数组最少包含一个数字 ** 样例 给出数组[1, -1, -2, 1],返回 -3 分析 判断加与不加的情况,这道题的解法很巧妙,类似于背包问题。 min_so_far = Math.min(min_ending_here, min_so_far); } return min_so_far; } } 最大子数组

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    Linux平台驱动分析

    *******************************platform驱动******************************************************/ /*平台驱动注册 *******************************platform设备******************************************************/ //平台设备注册

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    算法复杂度分析最大子串问题算法复杂度分析最大子序列问题

    算法复杂度分析 算法复杂度基本定义 算法复杂度分析基于以下四条定义: 如果存在常数c与$n_{0}$使$N \geq n_{0} $时,有$T(N) \leq cf(N)$,则记 $T(N) = O(f = O(f(N))$ 当T(N)增长的比f(N)快的时候,认为$T(N) = \Omega(f(N))$ 当T(N)和f(N)一样快的时候,认为$T(N) = \Theta(f(N))$ 算法复杂度分析运算 跳转,判断等所消耗时间可以忽略,例如 for(i = 0;i < N;i++) { for(j = 0;j < N;j++) { a += i+ j; } b += i; } 分析以上算法 问题 已知一个序列,要求求和最大的连续子序列的和。 ,找出右侧一半的最大子串,找出跨越左右分界的最大子串(左侧终点确定,右侧起点确定),比较得最大值。

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    LintCode 最大正方形题目分析代码

    题目 在一个二维01矩阵中找到全为1的最大正方形 样例 1 0 1 0 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 1 0 返回 4 分析 动态规划 dp[i][j]:最大正方形的边长 if(n > 0) m = matrix[0].length; else return ans; //dp[i][j] 最大正方形的边长 dp[0][i] = matrix[0][i]; ans = 1; } //状态转移方程,用ans存储最大边长

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    认识日志分析平台ELK

    为什么要使用日志分析平台 对于日志的重要性,都会很认同,不管是一个小网站,还是一个大系统,都会用到日志 网站初期,一般就是查看web服务器访问日志,例如,平时关注一下404访问,有的话及时处理一下;网站访问变慢了 …… 并且日志的存储也不满足于普通的日志文件了,会把日志保存到数据库,如mysql、mongodb、hbase 日志的发展趋势就是:源头分散、产生速度快、数据量巨大 所以,传统日志分析手段力不从心,需要专业的日志分析平台 携程案例 携程分享过他们的日志发展历程 作为中国最大的OTA网站,每日产生的各类日志有好几十种,有数个TB大小,如果采用Splunk这样的商业软件,每年的授权费用就要近千万,必须要有自己的日志平台 当时有基于MySQL和HBase的日志分析工具,但不好用,只能做简单的查看和过滤,一旦有复杂的查询和统计就很慢,体验比较差 运维部门对日志分析工具需求如下: (1)支持多种数据源 (2)日志解析方式灵活 ELK日志分析平台,并在此基础上进行了扩展开发 ELK平台介绍 ELK是三个开源工具 ElasticSearch、Logstash、Kibana 组成的软件栈 通过他们3个的完美配合,就可以完成对大型系统日志的

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    Hadoop离线数据分析平台实战——330会话分析Hourly分析Hadoop离线数据分析平台实战——330会话分析Hourly分析

    Hadoop离线数据分析平台实战——330会话分析Hourly分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析 (MR) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 模块介绍 Hourly分析指的是按照小时分析数据, 在本次项目中,只分析活跃用户、 我们通过修改现有的job来达到完成hourly分析数据统计的目标。 分别通过在active user和sessions这两个job中添加数据可以达到我们的分析要求。 计算规则 hourly分析分为hourly active user分析、hourly sessions分析以及hourly sessions length分析, 分别计算各个小时的活跃用户、会话个数以及会话长度来进行展示操作

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    Hadoop离线数据分析平台实战——320会话分析Hadoop离线数据分析平台实战——320会话分析

    Hadoop离线数据分析平台实战——320会话分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析(MR) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 模块介绍 会话分析主要同时计算会话个数和会话长度, 主要应用在用户基本信息分析模块和浏览器信息分析模块这两部分

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    Hadoop离线数据分析平台实战——410事件分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 完成 外链信息分析(MR) 完成 用户浏览深度分析(Hive) 完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 模块介绍 事件分析我们主要只是分析事件的触发次数, 通过查看事件的触发次数我们可以得到事件转换率或者用户会此类事件的兴趣所在之处以及不喜之处

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    Hadoop离线数据分析平台实战——420订单分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 完成 浏览器信息分析(MR) 完成 地域信息分析(MR) 完成 外链信息分析(MR) 完成 用户浏览深度分析(Hive) 完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 完成 模块介绍 订单分析分别分析订单的数量和订单的金额, 以及将订单分为总订单、 支付成功订单以及退款订单三种类型的数据 , 通过这六个分析指标的数据我们可以指定网站的订单情况。 代码步骤 hive中创建hbase对应的外部表 订单数量&订单金额的hive&sqoop分析 a. 实现自定义udf&自定义函数创建 c. hive+sqoop脚本 退款订单数量&金额&总金额的hive&sqoop分析 shell脚本编写以及测试(作业)

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    Hadoop离线数据分析平台实战——300活跃会员分析Hadoop离线数据分析平台实战——300活跃会员分析

    Hadoop离线数据分析平台实战——300活跃会员分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析(MR ) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 模块介绍 活跃会员的统计和活跃用户统计类似, 区别只是在于从不同的角度来进行分析访问网站的用户数量 (这里只所以选择pageview事件,是可能会存在一种可能: 某个会员在当天没有进行任何操作,但是他订单支付成功的操作在今天在被触发, 这样在所有数据中就会出现一个java_server平台产生的订单支付成功事件

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    Hadoop离线数据分析平台实战——290活跃用户分析Hadoop离线数据分析平台实战——290活跃用户分析

    Hadoop离线数据分析平台实战——290活跃用户分析 项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息分析(MR)� 未完成 浏览器信息分析(MR) 未完成 地域信息分析(MR) 未完成 外链信息分析(MR ) 未完成 用户浏览深度分析(Hive) 未完成 订单分析(Hive) 未完成 事件分析(Hive) 未完成 模块介绍 和分析新增用户一样,活跃用户也需要在用户基本信息分析模块和浏览器分析模块中展示,

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    Windows平台下源码分析工具

    关于函数调用关系图,在 Linux和 Windows平台下也都有不同的解决方案,搜索一下就能找到很多与之相关的技术文档。 对于 windows平台下经常使用 VS来开发的人来说,这毫无疑问是最简单的方法。 详细内容见 《Windows平台下Doxygen+GraphViz+HtmlHelp自动生成函数调用关系图》(本来想直接转载该篇博客的,但又懒得去联系其作者,遂置一链接于此),下面主要写几个我再按照这篇博客操作时遇到的问题 这可以在 Doxygen中进行设置,与之有关的参数有两个,DOT_GRAPH_MAX_NODES和 MAX_DOT_GRAPH_DEPTH,分别控制图中的最大节点数和节点深度,如下图 4所示。 图 5 我也是今天才发现这个神奇的东西,所关于源码分析工具也就先说到这里。

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    Windows平台下源码分析工具

    关于函数调用关系图,在 Linux和 Windows平台下也都有不同的解决方案,搜索一下就能找到很多与之相关的技术文档。 对于 windows平台下经常使用 VS来开发的人来说,这毫无疑问是最简单的方法。 详细内容见 《Windows平台下Doxygen+GraphViz+HtmlHelp自动生成函数调用关系图》(本来想直接转载该篇博客的,但又懒得去联系其作者,遂置一链接于此),下面主要写几个我再按照这篇博客操作时遇到的问题 这可以在 Doxygen中进行设置,与之有关的参数有两个,DOT_GRAPH_MAX_NODES和 MAX_DOT_GRAPH_DEPTH,分别控制图中的最大节点数和节点深度,如下图 4所示。 图 5 我也是今天才发现这个神奇的东西,所关于源码分析工具也就先说到这里。

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    代码分析体系及Sonarqube平台

    代码分析 IDE辅助功能:xcode、android studio 独立的静态分析工具:findbugs、androidlint、scan-build、pmd、阿里巴巴java开发规范pmd插件 代码审计关注的质量指标 bug和漏洞 单元测试规模 覆盖率分析 代码静态检查 代码语法分析:lint系列,通过分析语法树和源代码,检查代码规范 编译器分析:借助于编译器获得代码关系 字节码静态分析分析jar、war、dex sonarqube/logs \ sonarqube 默认配置 用户名密码:admin admin http://sonarqube.testing-studio.com/ sonarqube的代码分析流程 想学好sonarqube平台,就要先从sonarqube架构开始学习。

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    针对Steam平台的攻击分析

    数字游戏平台服务不仅简化了游戏本身的销售,还为开发商提供了额外的盈利手段。例如,游戏中的皮肤、设备和角色增强元素,都可以获得大量的收益。用户自己也可以互相推销商品,最稀有的可以卖到几千美元。 其中一个最受欢迎的平台:Steam,自六月以来,针对该平台的攻击变得更加频繁,更为复杂。 ? 攻击分析 骗局是基于网络钓鱼实施的,攻击者将用户引诱到假冒的在线商店(在本例中,是与STEAM链接的商店)网站,这些网站出售游戏内物品。假冒网站质量很高,有时很难直接辨别网站真伪。 Steam帐户可以用于登录第三方交易平台,以获得受害者拥有的物品数据。

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    搭建python数据分析平台

    它相当于打包了python的基本环境和常用的包,甚至还包括包管理器,有了Anaconda,在所有平台上都可以很方便地使用python了。 安装非常简单,直接从官网下载安装程序运行即可。

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