在博客园写文章有一段时间了,除了自己有一些新的发现想与别人分享外,推动我写文章的最大动力就是看博客园排名不断增长啦!然而在博客园后台,只能看到当天的积分与排名,历史值和趋势却没有办法查询,对于文章发表后对自己积分与排名的影响并不直观,于是就想到自己动手做一个积分与排名趋势图这样一个工具。
之前写过一篇绘制博客园积分与排名趋势图的文章——《查看博客园积分与排名趋势图的工具 》,使用那篇文章介绍的工具,可以通过趋势图直观的看出排名前进的走势。但是如果想看看自己积分达到多少才能进入前多少名次,就无能为力了。如果我们能够根据历史数据,拟合出一条预测曲线,然后根据这条曲线就可以预测多少积分进多少排名啦!想想就很激动呐~
https://sourceforge.net/projects/gnuplot/files/gnuplot/5.4.3/
它通过将工作分成更小的块,然后可以被多个系统处理。由于MapReduce将一个问题分片并行工作,与传统系统相比,解决方案会更快。
https://sourceforge.net/projects/aquaterm/
该文介绍了如何使用Hadoop MapReduce来处理大数据集,通过一个示例来展示了如何使用Mapper和Reducer来处理数据。该示例包括对输入数据集的预处理、Mapper和Reducer的编写以及Hadoop集群的配置。
大数据是使用工具和技术处理大量和复杂数据集合的术语。能够处理大量数据的技术称为MapReduce。
在Pentest期间,我们在yrange参数中使用命令注入在OpenTSDB 2.4.0及更低版本中发现了一个远程执行代码漏洞(其他参数可能也容易受到攻击)
使用步骤: 1.设置一个定时任何 执行getperf.sh,采集性能数据 2.将采集到性能数据文件,如:192.168.1.1.tar.gz 解压 3.将性能分析的脚步performance_analyse.sh 放到解压后的目录中 4.安装gnuplot程序 5.将字体文件夹,拷贝到/usr/share/fonts/目录 6.直接运行 bash performance_analyse.sh
下载附件得到流量包,打开看到Protocol一栏清一色的USB,很显然是USB流量,tshark提取一下
公司有一个用户行为分析系统,可以记录用户在使用公司产品过程中的一系列操作轨迹,便于分析产品使用情况以便优化产品 UI 界面布局。这套系统有点类似于 Google Analyse(GA),所不同的是,为了让用户把产品用起来,公司会将用户行为与优惠活动联系起来,例如购买产品后一段时间内如果使用时长达到一定标准,就能从销售那里领取小礼品,初衷是为了让用户把产品用起来。可是这个活动一经推出,我这边电话就被打爆了,因为经常有用户感觉自己在用产品了,但是销售给他反馈的时长信息却没有增长。于是实施同事会要求我们去排查问题,可能很多情况下,就是用户没联网、或者防火墙设置的太严格了导致数据上不来、甚至是后台服务挂了导致数据没及时分析……其实 90% 以上的问题和客户端没关系,而是后台在某个环节丢失了数据,但是作为查问题的第一个环节,客户端开发往往会被顶到前线充当 call center 的角色,浪费大量个人时间不说,效率也是极低的。于是自然而然就会想到,能不能做一个分析工具,自动从日志里提出关键数据,做成直观的图表展示给实施人员,可以一眼就能定位出是客户端还是后台的问题,从而达成初步排 (甩) 查 (锅) 的目的?
出自percona公司,是一款多线程系统压测工具,可以根据影响数据库服务器性能的各种因素来评估系统的性能。例如,可以用来测试文件IO,操作系统调度器,内存分配和传输速度,POSIX线程以及数据库服务器等。sysbench支持Lua脚本语言,Lua对各种测试场景的设置可以非常灵活。sysbench支持MySQL,操作系统和硬件的测试。
本文介绍了如何使用Caffe绘制训练过程中的loss和accuracy曲线。首先介绍了如何安装和配置Caffe,然后讲解了如何使用Caffe自带的日志工具来分析训练过程中的loss和accuracy。最后给出了一组示例,展示了如何修改gnuplot设置以绘制双曲线。
问题 在mac os 10.10.5上的Octave使用Plot时,出现如下错误: plot错误 解决方案 修改环境 每次在使用plot前输入: setenv("GNUTERM","qt") 修改配
在这个网站可以在线转换 → https://r12a.github.io/app-conversion/
压缩工具compress-tools 0.6.0发布。compress-tools是基于libarchive的开发的,并提供部分原库的压缩功能。这个工具现在可以解压:
如果你是研发效能组的一员或者在从事 CI/CD 或 DevOps,除了提供基础设施,指标和数据是也是一个很重要的一环,比如需要分析下某个 Git 仓库代码提交情况:
绘图和绘图程序与图形用户界面,旨在产生公开准备的2D和3D绘图。此外,它还可以用作绘图模块。
以下步骤描述如何安装(或更新)Scapy 本身。 根据你的平台,可能需要安装一些额外的库才能使其真正工作。 所以,请大家在平台特定之指南中查看如何安装这些必需的东西。
作者:kongmeng http://www.cnblogs.com/hdu-2010/p 最近因工作需要,学习了台湾大学林智仁(Lin Chih-Jen)教授 http://www.ie.ntu.edu.tw/professors/%E5%90%88%E8%81%98%E5%B0%88%E4%BB%BB%E5%B8%AB%E8%B3%87/cjlin/ 等人开发的SVM算法开源算法包。 为了以后方便查阅,特把环境配置及参数设置等方面的信息记录下来。 SVM属于十大挖掘算法之一,主要用于分类和回归。本文
看到 n e 可以判断为rsa,脚本解密: import gmpy2 p=gmpy2.mpz(3) q=gmpy2.mpz(11) e=gmpy2.mpz(3) l=(p-1)*(q-1) d=gmpy2.invert(e,l) c=gmpy2.mpz(26) n=p*q ans=pow(c,d,n) print ans 得到结果:5 然而 真实的压缩包 密码是:答案是5 解压后得到一个图片和一个文件,将图片用winhex打开可以看到是png文件,修改图片高度可得到:
在学习Wireshark常见使用时,对常见CTF流量分析题型和铁人三项流量分析题的部分问题进行了简单总结。由于篇幅过长,于是另起一篇总结USB流量包分析,包括键盘流量和鼠标流量。
我们现在将深入研究Matplotlib包,以便在Python中进行可视化。 Matplotlib是一个基于NumPy阵列的多平台数据可视化库,旨在与更广泛的SciPy协同工作。它由John Hunter在2002年构思,最初是作为IPython的补丁,用于通过来自IPython命令行的gnuplot实现交互式MATLAB风格的绘图。 IPython的创始人Fernando Perez当时正完成他的博士学位,而约翰知道他几个月没时间补丁了。约翰认为这是他自己开始的一个提示,Matplotlib软件包诞生了,2003年发布了0.1版本。当它被作为太空望远镜科学研究所选择的绘图包时,它得到了早期的提升。哈勃望远镜背后的科学家在财务上支持Matplotlib的开发并大大扩展了其功能。
数据集包含“省/州”变量,但我们要在“地区”等级汇总数据。在此之前,我们需要稍微整理一下数据。
第一篇文章和第二篇文章我们对line list 数据集进行清洗,以及对文本内容进行词云分析。
在随书下载的说明网页中,简单交代了配套代码的使用方法。有读者反馈说,对“配 置好 Ruby 和 Gnuplot 环境”不太明白。这里确实有点抱歉,原作者可能默认是 Linux(或 者 Mac OS)系统的。对其他情况,这里稍加说明。 另注:运行结果中,只通过蓝色网格和紫色剪头的变化,就可以直观的“看”到线性 变换。对于绿色的线段可以无视,那是作者为了让大家看的更明显而卖的萌,画出了一个 日文片假名的ゲ(ge)的形状。
话说这些天电视上正在热映《隋唐英雄》,虽然我并没有看,但是对当年田连元老先生的评书联播《隋唐演义》却是记忆犹新,特别是故事里面讲到的程咬金的三板斧:拍蒜瓣、戳脚指甲盖、胡椒面,每每听来总是让人忍俊不禁,不过这些貌似无厘头的招数在实战中却往往有出奇制胜的效果,由此可见简单实用永远都是硬道理,在当前这个倡导DevOps的年代,我们这些程序员自然也要学一些运维方面的本事才好安身立命,下面结合一些真实案例说说我在日常工作中常用的三板斧。
我们现在将深入研究M atplotlib 包,以便在 Python 中进行可视化。Matplotlib 是一个基于 NumPy 数组的多平台数据可视化库,旨在兼容更广泛的 SciPy 技术栈。它由 John Hunter 在 2002 年构思,最初是作为 IPython 的补丁,用于通过来自 IPython 命令行的gnuplot实现 MATLAB 风格的交互式绘图。
本文用Python分析吃鸡比赛的真实数据,解答至关重要的9个问题,助你提高吃鸡概率。
Gnuplot是一个科学界广泛使用的作图软件,从Unix软件发展而来,是一款免费软件。因为其强大的作图功能,逐渐也有其他行业的人来维护支持这个软件,使其变的越来越流行。
对于Git项目开发,有一些可视化的工具,如gitk,giggle等,来查看项目的开发历史。但这些简单的可视化工具远远不足以了解项目完整的开发历史,类似于gitstats的定量统计数据工具则(如每日提交量,行数等)更能反映项目的开发进程和活跃性。
--------------------接CentOS 操作系统下搭建tsung性能测试环境_Part 1---------------------
在新型冠状病毒感染的肺炎疫情牵动社会人心的关键时刻,本文将利用数据分析、数据挖掘、机器学习相关方法,围绕疫情态势展示、疫情走势预测进行分析,挖掘复杂异构多源数据之间的关联关系,以形象生动的方式呈现给大家,为夺取防控疫情的胜利贡献力量!
原文链接:http://blog.csdn.net/ywjun0919/article/details/8692018 来源于书籍:《Python科学计算》 matplotlib 是Python最著名的绘图库,它提供了一整套和matlab相似的命令API,十分适合交互式地行制图。而且也可以方便地将它作为绘图控件,嵌入GUI应用程序中。 它的文档相当完备,并且Gallery页面中有上百幅缩略图,打开之后都有源程序。因此如果你需要绘制某种类型的图,只需要在这个页面中浏览/复制/粘贴一下,基本上都能搞定。 在L
数据暴增的年代,数据科学家、分析师在被要求对数据有更深的理解与分析的同时,还需要将结果有效地传递给他人。如何让目标听众更直观地理解?当然是将数据可视化啊,而且最好是动态可视化。
在读技术博客的过程中,我们会发现那些能够把知识、成果讲透的博主很多都会做动态图表。他们的图是怎么做的?难度大吗?这篇文章就介绍了 Python 中一种简单的动态图表制作方法。
本文基于2014年3月innodb_ruby的0.8.8版本。 在前文《学习innoDB核心之旅》中,我在innodb_ruby的项目中引入了一个新的库和命令行工具。现在我来展示一下他的一些功能。我不会尝试解释所有公开的innoDB结构,因为那会让演示偏离我的本意。我们稍后会再来介绍这些结构。
先过滤出 icmp协议的包》导出特定分组 》保存为flag.pcapng》然后用脚本处理:
一种最初在中国城市武汉被发现的病毒,现在已经传播到世界上十几个国家,引发了前所未有的健康和经济危机。
发现是一个base64编码的图片 用在线网站解码https://the-x.cn/base64/
参考: https://datawhalechina.github.io/fantastic-matplotlib/%E7%AC%AC%E4%B8%80%E5%9B%9E%EF%BC%9AMatplotlib%E5%88%9D%E7%9B%B8%E8%AF%86/index.html
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本文记录的使用seaborn绘制pairplot图,主要是用来显示两两变量之间的关系,官网学习地址:
处理点云数据的心得 使用xlwt对xls进行写操作 使用xlrd对xls进行读操作,可以直接读出文件的行数和列数 使用pandas也可以对csv、xls文件进行读写、两种格式转换,将两个文件进行合并在一起,将多个sheet列表整合在一个文件中 NOTE: csv类似于txt格式,针对csv格式,有专门的csv模块处理
教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/84
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