项目github地址：bitcarmanlee easy-algorithm-interview-and-practice 欢迎大家star，留言，一起学习进步 1.普通正态分布转换标准正态分布公式...我们知道正态分布是由两个参数 μ \mu μ与 σ \sigma σ确定的。..., σ 2 ) N(\mu, \sigma^2) N(μ,σ2)分布的随机变量 X X X，经过下面的变换以后都可以转化为 μ = 0 , σ = 1 \mu=0, \sigma=1 μ=0,σ=1的标准正态分布...通过查标准正态分布表可知, P ( z ≤ 2.33 ) = 0.99 P(z \le 2.33) = 0.99 P(z≤2.33)=0.99 因此h = 170 + 6 * 2.33 = 183.98cm...于是，x在10与14之间的概率等价于标准正态分布中0与2之间的概率。
有时候，我们要从一段很长的 URL 里面提取出域名。...还有一些人的需求可能只需要域名中的名字，例如kingname.info只要kingname，google.com.hk只要google。 对于这些需求，如果手动写规则来提取的话，会非常麻烦。
read命令用法 read命令是用于从终端或者文件中读取输入的内部命令，read命令读取整行输入，每行末尾的换行符不被读入。...下面的列表给出了read命令的常用方式： read 1987name 从标准输入读取输入并赋值给变量1987name。...read first last 从标准输入读取输入到第一个空格或者回车，将输入的第一个单词放到变量first中，并将该行其他的输入放在变量last中。...read 从标准输入读取一行并赋值给特定变量REPLY。 read -a arrayname 把单词清单读入arrayname的数组里。...read命令示例 从标准输入读取输入并赋值给变量1987name。
简介 首先必须要说，这并不是LastPass的exp或者漏洞，这仅仅是通过取证方法提取仍旧保留在内存中数据的方法。...之前我阅读《内存取证的艺术》（The Art of Memory Forensics）时，其中有一章节就有讨论从浏览器提取密码的方法。...当你使用标准的用户名/密码方式登录一个网页，通常会发送一个包含了你的用户名及密码的post请求，这些都是以明文方式发送（这里不过多讨论SSL，在SSL内部也是明文发送的）。...方法 一开始还是挺简单的，从寻找限制开始就变得很复杂了。...这些信息依旧在内存中，当然如果你知道其中的值，相对来说要比无头苍蝇乱撞要科学一点点。此时此刻，我有足够的数据可以开始通过使用Volatility插件从内存映像中自动化提取这些凭证。
前言 之前有个想法，是不是有办法找到rbd中的文件与对象的关系，想了很久但是一直觉得文件系统比较复杂，在fs 层的东西对ceph来说是透明的，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 这个提取的作用个人觉得最大的好处就是一个rbd设备，在文件系统层被破坏以后，还能够从rbd提取出文件，我们知道很多情况下设备的文件系统一旦破坏...，无法挂载，数据也就无法读取，而如果能从rbd中提取出文件，这就是保证了即使文件系统损坏的情况下，数据至少不丢失 本篇是基于xfs文件系统情况下的提取，其他文件系统有时间再看看，因为目前使用的比较多的就是...20471807s 10223616s primari 这个是个测试用的image，大小为10G分成两个5G的分区，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，从后台的对象中把文件读出...那么相对于磁盘的偏移量就变成了 (8224+1953..8231+1953) = (10177..10184) 这里说下，这个地方拿到偏移量后，直接通过对rbd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，本文主要是从对象提取
如何从正态分布中返回一个随机数？...因此，如果我们能弄清楚如何计算均值和标准差，就可以使用这个公式从正态分布中返回一个随机数： =NORM.INV(RAND(), Mean, standard_dev) 再看看图3所示的图表，浅蓝色区域在均值的每一侧显示一个标准偏差...因此，这是从均值为95且标准差为12.5的正态分布中返回随机数的公式： =NORM.INV(RAND(), 95, 12.5) 现在让我们检查一下这个公式是否提供给了我们预期的结果。...图4计算了上一个公式如何成功地从正态分布返回数字。 图4 在单元格中输入公式： A1:=NORM.INV(RAND(),95,12.5) 将该公式向下复制直到单元格A10000。...该图表很容易证明我们已经通过组合NORM.INV函数和RAND函数完成了我们想要的：我们现在有一种方法可以从正态分布中返回随机数。
有时候，您可能需要从 DEB 包中提取特定的文件，以便查看其内容、修改或进行其他操作。本文将详细介绍如何从 Debian 系统中的 DEB 包中提取文件，并提供相应的示例。...图片使用 dpkg 命令提取文件在 Debian 系统中，可以使用 dpkg 命令来管理软件包。该命令提供了 -x 选项，可以用于从 DEB 包中提取文件。...以下是几个示例：示例 1: 提取整个 DEB 包的内容dpkg -x package.deb /path/to/extract这条命令将提取 package.deb 中的所有文件，并将其存放在 /path...示例 2: 提取 DEB 包中的特定文件dpkg -x package.deb /path/to/extract/file.txt这条命令将提取 package.deb 中名为 file.txt 的文件...提取文件后，您可以对其进行任何所需的操作，如查看、编辑、移动或复制。结论使用 dpkg 命令可以方便地从 Debian 系统中的 DEB 包中提取文件。
终于到了 row event的解析了. 只要解析了这部分, binlog基本上就算是解析完成了.
通常情况下我们可以使用 Python 中的文件操作来实现这个任务。下面是一个简单的示例，演示了如何从一个文本文件中读取博客数据，并将其提取到另一个文件中。...假设你的博客数据文件（例如 blog_data.txt）的格式1、问题背景我们需要从包含博客列表的文本文件中读取指定数量的博客（n）。然后提取博客数据并将其添加到文件中。...它只能在直接给出链接时工作，例如：page = urllib2.urlopen("http://www.frugalrules.com")我们从另一个脚本调用这个函数，用户在其中给出输入n。...with open('data.txt', 'a') as f: f.write(...)请注意，file是open的弃用形式（它在Python3中被删除）。...，提取每个博客数据块的标题、作者、日期和正文内容，然后将这些数据写入到 extracted_blog_data.txt 文件中。
现有的反应数据库通常由人类专家从已发表的文献 (如专利和期刊) 中手工摘录，既费时又费力。 在这项研究中，我们专注于开发从化学文献中提取反应的自动化方法。...这些数据库通常是由人类专家通过手工从文献中提取来填充的，成本高、耗时长、专业知识密集，特别是在近年来科学化学出版物指数式增长的情况下。这一挑战促使人们开发从非结构化文献数据中提取反应的自动方法。...对于每个产物，一个角色标签模型被用来从其上下文中提取所有可能的反应角色，并按照架构中的定义填充相应的槽。这两个模型都是数据驱动的，用深度神经网络构建，因此首先需要注释数据来进行训练和评估。...对于每个产物，反应角色标签模块被用来提取对应于其上下文中出现的不同反应角色的相关元素，它们共同构成了最终的反应结构。这两个流水线模块是独立训练的。 产物提取可以被表述为对单个词的标准序列标记任务。...对于产物提取，我们还报告了一个开创性的基于规则的系统--OPSIN以及双向LSTM (BiLSTM) 的性能，后者一直是NLP中广泛的标签任务的标准方法。 产物提取 表4显示了产物提取模型的性能。
一个PDF文件中，有很多图片，想批量提取出来，可以借助kimi智能助手。...要完成一个网页爬取Python脚本的任务，具体步骤如下： 打开文件夹：E:\6451 读取里面的PDF文件； 将PDF文件里面的图片都保存到E:\6451 注意：图片体积较大，占用内存高，要将PDF文件中的图片分批次提取...if not os.path.exists(folder_path): print(f"The folder {folder_path} does not exist.") else: # 读取文件夹中的所有...page_number in range(len(doc)): page = doc[page_number] img_list = page.get_images(full=True) # 分批次提取页面中的图片...在vscode中运行Python程序，成功提取所有图片：
例如，使用WPS创建的文档中如果包含超链接，可以使用“Python提取Word文档中所有超链接地址和文本”一文中介绍的技术和代码提取，但是同样的代码对于Office Word创建的docx文档无效。...本文使用Python配合正则表达式来提取docx文档中的超链接文本和链接地址。 技术原理： 假设有文件“带超链接的文档（Word版）.docx”，内容如下， ?...双击文件document.xml，内容如下，方框内和箭头处是需要提取的内容，其中箭头处为资源ID， ? 进入_rels文件夹，有如下文件， ?...双击打开文件“document.xml.rels，内容如下，红线处类似的地方是需要提取的信息， ? 参考代码： ? 运行结果： ?
第一种网上通用的用xlsx改zip压缩包，能批量提取出图片。但是无法知道图片在单元格中的顺序信息。
\bar{x}{100}$的频数图，应该是正态分布的。 一般性结论，即使整体服从不同的分布他们的means也服从正态分布。...若随机变量X服从一个数学期望为μ、方差为σ2的正态分布，记为N(μ，σ2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置，其标准差σ决定了分布的幅度。...当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。 Z分布，即标准正态分布，z=(x−μ)/σ，Z值可以查表。...signed number of standard deviations above the mean that an observation lies, z=(x−μ)/σ 即把数据转换为z分布(标准正态分布...0.904 , 0.3721], [ 0.0921, 0.2481, 0.1188, 0.1366]]) zscore(m, axis=1, ddof=0) julia
在Python中时常需要从字符串类型str中提取元素到一个数组list中，例如str是一个逗号隔开的姓名名单，需要将每个名字提取到一个元素为str型的list中。...如姓名列表str = 'Alice, Bob, John',需要将其提取为name_list = ['Alice', 'Bob', 'John']。...而反过来有时需要将一个list中的字符元素按照指定的分隔符拼接成一个完整的字符串。好在python中str类型本身自带了两种方法（method）提供了相应的功能。...str转为list 使用split方法 基本使用 = .split() : 需要进行分隔提取的字符串 ：从提取元素时依据的分隔符...os.path也有两个同名的方法join()和split()，使用和str中基本类似，其主要区别是str中同名方法的所有的list类型参数在这里均变成变成了tuple类型
关于IPGeo IPGeo是一款功能强大的IP地址提取工具，该工具基于Python 3开发，可以帮助广大研究人员从捕捉到的网络流量文件（pcap/pcapng）中提取出IP地址，并生成CSV格式的报告...在生成的报告文件中，将提供每一个数据包中每一个IP地址的地理位置信息详情。 ...报告中包含的内容 该工具生成的CSV格式报告中将包含下列与目标IP地址相关的内容： 1、国家； 2、国家码； 3、地区； 4、地区名称； 5、城市； 6、邮编； 7、经度；
/math.jl:434 julia> sqrt(-1 + 0im) 0.0 + 1.0im 从变量构造复数时，文字数字系数符号不起作用。...改用complex()函数直接从其实部和虚部构造一个复杂值： julia> a = 1; b = 2; complex(a, b) 1 + 2im 这种结构避免了乘法和加法运算。...Inf并NaN通过特殊浮点值部分中所述的复数在复数的实部和虚部中传播： julia> 1 + Inf*im 1.0 + Inf*im julia> 1 + NaN*im 1.0 + NaN*im 有理数...可以使用numerator()和denominator()函数提取有理值的标准分子和分母： julia> numerator(2//3) 2 julia> denominator(2//3) 3 通常不需要对分子和分母进行直接比较...julia> 6//5 / 10//7 21//25 有理数可以很容易地转换为浮点数： julia> float(3//4) 0.75 转换，从理性到浮点方面的任何整数值以下的身份a和b与案件的例外
目标受众：对Julia感兴趣的人 阅读时长：本文大约800字。全文读完可能需要这首歌的时间 狼，就是比狠，更狠一点！ 比京香还火？Julia到底是个什么来头 最近突然火了一门语言叫Julia。...从10⁵开始，Julia 的速度就比 Python 比更快还快了。...这也是为什么 Julia 的布道者 Chris Rackauckas 说，在处理10秒内就能解决的小问题时，并不能体现出 Julia 的优势。...但在解决问题的过程中，还是很好的体现了三者之间的优劣势。 接下来，我们就开始这段优化吧。...问题描述 指定一个观察序列 Q₁, Q₂, Q₃...Q៷，我们的目标是找出可以优化下面这个似然函数的参数μ和σ 通常我们是去优化对数似然 在统计学上，这是截断正态分布的最大似然估计（MLE）。
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