有时我们需要在设计网表的基础上微调一下逻辑，这样可以无需修改代码，也无需重新做综合，在设计调试中可以节省时间同时维持其他逻辑无任何改动。
编译|黄念 程序注释|席雄芬 动画效果| 顾运筠 校对|丁一，姚佳灵 编辑按： 我曾是个狂热的飞人乔丹的球迷。当年，几乎看了他的每一场比赛！看NBA的比赛是我生命中不可缺少的部分，这是我看到这个利用Python写NBA球员系列时，特别感兴趣的原因。希望这个系列能带给大家一点关于NBA的知识。同时为中国男篮再次获得亚锦赛冠军喝彩！什么时候，我们的CBA也提供这么详细的数据让大家研究一下队员就好了。 文摘曾于8月18日发布《如何运用Python绘制NBA投篮图表》，与本文有直接联系，点击文章名称可回顾旧文。 在
2. 语法 list.append(obj) 其中： list:列表对象； obj:添加到列表末尾的对象。 注意：append()函数无返回值，但是会修改原本的列表。
trusted-keys-file: /etc/unbound/keys.d/*.key
翻译｜丁雪 丁一 席雄芬 校对｜姚佳灵 我在本文中将介绍如何获取一个选手的投篮数据并通过matplotlib 和 seaborn制成图表。 In [1]: %matplotlib inline import requests importmatplotlib.pyplot as plt import pandas aspd import seabornas sns 获取数据 从stats.nba.com获取的数据是非常简单的。虽然NBA没有提供公共的API ，我们实际上可以通过requests 库
本节内容为多杆结构的弹塑性有限元计算。 对于弹塑性材料， ,其中 含多个杆单元的结构，需要分别判断每个单元的弹塑性状态，确定是 或者 参与计算。 [算例] 如图所示，两个并联的杆，一段固定，另一端另一
本节内容为在牛顿-拉夫逊方法中集成基于随动硬化模型的当前应力计算。 对于非线性的问题，一般将其线性化为 一次迭代得到的是位移增量，如图所示 接下来要将位移增量转化为应变增量，以一维杆结构为例，其应变增
Metabadger是一款功能强大的SSRF攻击防护工具，该工具可以帮助广大研究人员通过自动升级到更安全的实例元数据服务v2（IMDSv2），以防止网络犯罪分子对AWS EC2发动SSRF攻击。
在本系列第三篇文章中，在处理DeepFM数据时，由于每一个离散特征只有一个取值，因此我们在处理的过程中，将原始数据处理成了两个文件，一个记录特征的索引，一个记录了特征的值，而每一列，则代表一个离散特征。
通过得分，篮板，助攻，出场时间四个数据来预测属于哪位球员。 选取了'LeBron James','Chris Paul','James Harden','Kevin Love','Dwight Howard'五位球员单场数据。
本章讲述了基本的基于命令行界面的系统配置方法。在学习本章前，你需要先阅读 Ubuntu 系统安装提示, 第 3 章.
我们知道，在不改变原有代码的基础上，我们可以使用装饰器为函数添加新的功能。同理，一切皆对象，我们也可以使用装饰器为类添加类属性。
介绍 query_string 查询，如果熟悉lucene的查询语法，我们可以直接⽤lucene查询语法写⼀个查询串进⾏查询，ES中接到请求后，通过查询解析器,解析查询串⽣成对应的查询。 指定单个字段查询 POST /nba/_search { "query": { "query_string": { "default_field": "displayNameEn", "query": "james OR curry" } }, "size": 100 } POST /nba/_s
堆栈是一种集成学习技术，通过结合几个更简单模型的优势，构建更具预测性的模型。中心思想是训练几个不同的基础模型，然后将这些预测作为最终元学习者的输入。换句话说，取每个1级模型学习的内容，然后创建一个比任何一个模型更具预测性的新广义学习者（2级模型）。
本篇来学习一下Hive中的数据类型，以及如何在Hive SQL中去处理这些数据类型。
查询建议 查询建议，是为了给⽤户提供更好的搜索体验。包括：词条检查，⾃动补全。 词条检查 自动补全 Suggester Term suggester Phrase suggester Comp
前段时间有跟大家分享了一篇文章：靠谱的Pycharm汉化安装+破解详细教程，其中有个小小问题是因为Pycharm汉化后会遇到设置点击无反应的情况，不知道大家有碰到过没 。有公众号的读者（M-A-M Harden），给我提供了解决办法，非常感谢他的反馈和方法 。后续公众号分享的文章如果有错误，希望大家互相理解，互相提供解决方法，共同进步！
一直想学fuzz，但是由于自己太懒，一直没开始，最近终于开始学了，一直认为学习一个东西最好的办法，就是阅读源码，只有理解了源码，才能一通百通，我将从afl-gcc开始，一步一步的分析AFL的源码。
作为计算机代码的一种抽象方式，函数在Python中扮演了极为重要的角色。本节介绍Python函数的定义、参数的传入以及调用方式。其中函数参数的传入方式为本节重点内容。Python函数的参数形式包括必选参数、默认参数、可变参数、命名关键字参数以及关键字参数。五类参数可单独传入也可组合传入。
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作者 | 张乐奕：Oracle ACE 总监，ACOUG （中国 Oracle 用户组）联合发起人。Oracle 数据库高可用解决方案与 Exadata 一体机专家。长于数据库故障诊断，性能调优。作为多家知名论坛版主，热衷社区技术分享，同时也是 Exadata 用户组的发起人，组织策划并作为技术分享者的活动已超过百场。
Python主要数据类型包括list（列表）、tuple（元组）、dict（字典）和set（集合）等对象，下面逐一介绍这些Python数据类型。
本文实例为大家分享了Android实现定时器和倒计时的具体代码，供大家参考，具体内容如下
本文是关于容器安全的文章，展示了 10 种强化 Docker 基础架构并保护容器和数据免受恶意攻击的方法。
如果一家企业对外提供OpenStack私有云服务，那么拥有一个OpenStack企业发行版似乎是必须的。
大家好, 我是等天黑, 今天给大家介绍一个功能完善, 性能强悍的图表组件库 ScottPlot, 当我第一次在 github 上看到这个库, 我看不懂，但我大受震撼, 这么好的项目当然要分享出来了。
一个函数，作为参数的形式传给另一个函数调用，那么这个这个函数就叫做回调函数。 当然回调函数很常见，如下
对于一个网站来说，无论是商城网站还是门户网站，搜索框都是有一个比较重要的地位，它的存在可以说是为了让用户更快、更方便的去找到自己想要的东西。对于经常逛这个网站的用户，当然也会想知道在这里比较“火”的东西是什么，这个时候我们搜索框上的热词就起作用了。其实我觉得这一块的完善会对这个网站带来许多益处。
现代软件系统面临着越来越复杂和多样化的安全威胁，这些威胁可能会导致数据泄露、服务停止或拒绝访问等问题。为了使软件系统能够应对这些威胁并具备更高的安全性和可靠性，我们需要采用一种以安全为导向的软件开发过程，即 SSDLC。
鉴于某些原因，我们日常生活中使用的公共 DNS 总是会存在一些奇奇怪怪的DNS解析，例如某些国内云平台大型网站无法正常解析 DNS ，因此搭建无污染 DNS 服务成为了一项值得尝试、有意义的事情。在搭建的技术栈上，我们选择了 unbound 和 dnscrypt。当然，这个世界上还有很多开源的、很好用的DNS服务器产品，比如 knot DNS、dnspord-sr、powerdns 等，它们也在很多大型的 ISP 提供商的 DNS 产品上得到了很多的实践，但是就我们个人而言，如果需要搭建一个小范围、公共的DNS服务，那么 unbound 是足够的，并且对于我们实现无污染有非常好的基础。废话少说，不如跟我一起来搭建一下。
2017年勒索软件成为安全界的一个热门关注点，很多安全公司预测2018年它仍会是危害用户安全的一个重点。近期安全人员发现，一款名为Rapid的勒索软件正在快速传播，与以往多数勒索软件不同的是，它不仅会
还记得我们以前使用GAN、Clip、DALL-E生成神奇宝贝的文章吗，现在是时候使用Stable Diffusion了
运行在老的OT系统缺乏足够的用户和系统身份验证、数据真实性验证或数据完整性检查功能，这些功能允许攻击者对系统进行不受控制的访问。
sed是stream editor（流编辑器）的简写，sed 可依照脚本的指令来处理、编辑文本文件。Sed主要用来自动编辑一个或多个文件、简化对文件的反复操作、编写转换程序等。
在用Vivado时，必然会用到Tcl。一方面描述约束时要用到，另一方面执行各种操作典型的如生成各种定制化报告等也会用到。这其中涉及到一个重要问题：如何快速且高效地找到目标单元（cell）。什么是cell可以阅读这篇文章：一张图看懂cell, pin, net, port。
云原生安全 1 ServerLess Aws Lambda攻击与横向方法研究 本文围绕lambda攻击场景、env利用以及移动移动进行了讲解与演示 https://mp.weixin.qq.com/s/iHA20KTzvzoDeqw2bAoTxA 2 前沿研究 | 云原生服务风险测绘分析（五）：Etcd 本篇为云原生服务测绘系列的第五篇，主要从资产发现、资产漏洞、资产脆弱性发现三个维度对国内暴露的Etcd进行了测绘分析，最后笔者针对Etcd提供了一些安全建议，希望各位读者通过阅读此文可对Etcd服务风险暴
Redis is an open-source, in-memory, data structure store with optional disk writes for persistence. It can be used as a key-value database, or as a cache and message broker. Redis features built-in transactions, replication, and support for a variety of data structures such as strings, hashes, lists, sets, and others. Redis can be made highly available with Redis Sentinel and supports automatic partitioning with Redis Cluster.
这是一种将天然木材加工成为硬质材料的新方法，不仅有效利用了木材这种可再生资源，而且通过这种方法制成的硬质材料比传统的合金、陶瓷成本更低，更锋利。
使用 cat default.prop 命令 , 查看 default.prop -> system/etc/prop.default 文件信息 ; 这是 Android 系统的默认属性 ;
MongoDB是由C++语言编写的非关系型数据库，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统，其内容存储形式类似JSON对象，它的字段值可以包含其他文档、数组及文档数组，非常灵活。在这一节中，我们就来看看Python 3下MongoDB的存储操作。
容器改变了我们看待技术基础设施的方式。这是我们运行应用程序方式的一次巨大飞跃。容器编排和云服务一起为我们提供了一种近乎无限规模的无缝扩展能力。
Software Guard eXtensions (SGX) represents Intel’s latest foray into trusted computing. Initially intended as a means to secure cloud computation, it has since been employed for DRM and secure key storage in production systems. SGX differs from its competitors such as TrustZone in its focus on reducing the volume of trusted code in its “secure world”. These secure worlds are called enclaves in SGX parlance and are protected from untrusted code by a combination of a memory encryption engine and a set of new CPU instructions to enforce separation.
MongoDB存储 在这里我们来看一下Python3下MongoDB的存储操作，在本节开始之前请确保你已经安装好了MongoDB并启动了其服务，另外安装好了Python的PyMongo库。 连接M
Kubernetes在2017年赢得了容器编排之战，使得基于容器+Kubernetes来构建PaaS平台成为了云计算的主流方式。在人们把关注的目光都聚焦在Kubernetes上时，容器技术领域在2018年也发生了很多创新，包括amazon最近开源的轻量级虚拟机管理器 Firecracker，Google在今年5月份开源的基于用户态操作系统内核的 gVisor 容器，还有更早开源的虚拟化容器项目 KataContainers，可谓百花齐放。一般的开发者可能认为容器就等于Docker，没想到容器领域还在发生着这么多创新。我在了解这些项目时，发现如果没有一些背景知识，很难get到它们的创新点。我试着通过这篇文章进行一次背景知识的梳理。让我们先从最基本的问题开始：操作系统是怎么工作的？
MongoDB是由C++语言编写的非关系型数据库，是一个基于分布式文件存储的开源数据库系统，其内容存储形式类似JSON对象，它的字段值可以包含其他文档、数组及文档数组，非常灵活。在这一节中，我们就来看看Python 3下MongoDB的存储操作。 1. 准备工作 在开始之前，请确保已经安装好了MongoDB并启动了其服务，并且安装好了Python的PyMongo库。 2. 连接MongoDB 连接MongoDB时，我们需要使用PyMongo库里面的MongoClient。一般来说，传入MongoDB的
新赛季的NBA已经在本周打响了第一枪，热血的全球第一篮球联赛的热情高涨，同时高涨的还有大家对数据科技的追求。本期DT数据侠与纽约数据科学学院合作的数据专栏中，作为计算机专业出身的数据侠Thomas Deegan，使用Python爬取了NBA的三分球数据，并用数据可视化的方式向大家解析NBA这几十年的“三分球革命”，并在最后为大家分析NBA的“三分球策略”是否真的很有效。
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