(2)批量搜索漏洞.(GlassFish 任意文件读取(CVE-2017-1000028))
在上一篇博文:实时查询腾讯云主机状态之利器——Osquery (安全篇)中,我们介绍了Osquery在安全分析、合规检测、威胁捕获中的应用场景。
众所周知,升级某个库(假设为 xxx),可以用pip install --upgrade xxx 命令,或者简写成pip install -U xxx 。
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目的:将tif格式的遥感图片转换为jpg,匹配下级的I/O操作 why:其实基于linux的convert命令集合bash可以做到普通的tif转jpg,但是对于遥感的图片,也就是栅格数据是不支持这样的转换的,好像是因为tif的格式是32位的,但是普通的图片只有8位数。
在上一篇文章Linux系统入门系列之三:初识Bash中,我带大家初步认识了Bash这个Linux系统中的Shell,并学习了使用vim编辑、处理文本信息。事实上Bash拥有非常多的工具命令,并且很多工具命令已经集成化,可以完成多种多样的任务,就像Windows系统中的Office软件一样。接下来将带大家认识更多的工具命令以及数据的输入与输出,从而便以后各种生物信息数据的处理。
最近打算做一批日历给亲朋好友,但是从 iPhone 上导出的照片格式是 HEIC 格式,而商家的在线制作网站不支持这种图片格式
https://www.cnblogs.com/poloyy/p/15170968.html
本文讲述如何使用fabric进行批量部署上线的功能 这个功能对于小应用,可以避免开发部署上线的平台,或者使用linux expect开发不优雅的代码。 前提条件: 1、运行fabric脚本的机器和其他机器tcp_port=22端口通 2、ssh可以登录,你有账号密码 一、先说批量部署上线 先上代码,再仔细讲解,脚本如下 # -*- coding:utf-8 -*- from fabric.colors import * from fabric.api import * from contextlib imp
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在Python的并发变成中,由于GIL的限制,多线程无法很好的应对计算密集型的并发情况,这时候就需要使用多进程的方法进行解决。
欢迎来到专栏《Python进阶》。在这个专栏中,我们会讲述Python的各种进阶操作,包括Python对文件、数据的处理,Python各种好用的库如NumPy、Scipy、Matplotlib、Pandas的使用等等。我们的初心就是带大家更好的掌握Python这门语言,让它能为我所用。
随着自己接触的领域越来越广,经常会遇到要配置和更换各种源的情况,比如更换 Linux 系统的系统源,使用 Python 的人需要配置 pip 源,使用 docker 的人需要配置 docker 源,使用 npm 的人也需要配置源,等等……这里我就整理了一些我用到的几个源的更换方式。
EF Core的问题一言难尽,然后有了各种插件,批量插入扩展,批量更新扩展,查询扩展。。。然后一个项目引入一堆扩展
本文介绍基于Python语言,基于一个大文件夹,遍历其中的多个子文件夹,对于每一个子文件夹中的大量文件,批量将其文件的名称或后缀名中的字母由大写修改为小写的方法。
MySQL 5.6版本开始增加了提高表join性能的算法:Batched Key Access (BKA)的新特性。
本文实例讲述了Python实现批量修改图片格式和大小的方法。分享给大家供大家参考,具体如下:
Motif,模式,pattern,如下。我个人理解为:一组具有类似特征的序列。而在分子序列中,那么就是具有类似分子(如碱基或氨基酸)的序列。
Linux以其强大的命令行称霸江湖,Shell命令是数据极客的必修兵器。探索性数据分析,在需求和数据都不太明确的环境下,使用各种命令进行一次探索与挖掘。从基础的文件查看到简单的统计,再到一些常用的探索性分析命令,其目的都只是为了更好的做数据分析与挖掘而已。 01 Shell命令行 对于经常和数据打交道的人来说,数据工程师应该也是常常和Linux打交道。Linux以其强大的命令行称霸江湖,因此,Shell命令也是数据极客的必修兵器。 利用Linux命令行的几个命令,就可以完成一些简单的统计分析工作,比如利用w
蔡岳毅,携程酒店大数据高级研发经理,负责酒店数据智能平台研发,大数据技术创新工作。喜欢探索研究大数据的开源技术框架。
废话不多说,咱们先直接上本文的目录和结论,小伙伴可以先看结论快速了解博主期望本文能给小伙伴们带来什么帮助:
通过扩展方法**GetLambdaQuery<T>**获取ILambdaQuery对象
flink sql 知其所以然(十四):维表 join 的性能优化之路(上)附源码
今天优化了一个,join关联查的语句,需要优化join的语句,那我们肯定得了解他的一个执行过程。正所谓知己知彼,百战百胜!!
一 介绍 MySQL 5.6版本提供了很多性能优化的特性,其中之一是关于提高表join性能的算法:Batched Key Access (BKA) ,本文将结合之前写过MRR,BNL优化特性一起来详细介绍该算法。 二 原理 对于多表join语句,当MySQL使用索引访问第二个join表的时候,使用一个join buffer来收集第一个操作对象生成的相关列值。BKA构建好key后,批量传给引擎层做索引查找。key是通过MRR接口 提交给引擎的. 这样,MRR使得查询更有效率。 大致的过程如下:
回顾以前写的项目,发现在规范的时候,还是可以做点骚操作的。 假使以后还有新的项目用到了MySQL,那么肯定是要实践一番的。 为了准备,创建测试数据表(建表语句中默认使用utf8mb4以及utf8mb4_unicode_ci,感兴趣的读者可以自行搜索这两个配置):
在爬虫开发过程中,你肯定遇到过需要把爬虫部署在多个服务器上面的情况。此时你是怎么操作的呢?逐一SSH登录每个服务器,使用git拉下代码,然后运行?代码修改了,于是又要一个服务器一个服务器登录上去依次更新?
读者福利:点这里送几本我们部门出的新书——《弹性计算:无处不在的算力》,免费包邮到家,欢迎大家来抽奖,也帮忙 review 下抽奖的代码。
来源:https://segmentfault.com/a/1190000018737045
各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系, 为了很好地组织起这样的复杂执行计划, 需要一个工作流调度系统来调度执行;
在学习廖雪峰老师的python教程,学习了多进程和多线程,记录下核心的思路和方法。
很多时候,子进程并不是自身,而是一个外部进程。我们创建了子进程后,还需要控制子进程的输入和输出。
一些重要文档格式之间的互转在目前显得尤为重要,pdf作为通用格式在现在各个平台上兼容性是最好的,所以写python脚本将这些word文档批量转换pdf是最好的解决方案。
出差做PPT,要放一些图片上去,原图太大必须resize,十几张图片懒得一一处理了,最近正好在学python,最好的学习方式就是使用,于是写了一个批量处理图片resize的代码,在写的过程中,熟悉了python自己的os模块和opencv的cv2模块。
通过pdf2image来实现对PDF文件的处理工作,我们本次主要做的是将PDF文件批量转成图片。之前写过批量提取封面的文章,传送:Python提取PDF第一页为封面图片【批量提取】,但是在后期的深入编写过程中遇到一些问题,近期再次深入编写程序,一起来看看代码吧!
管理端有多台服务器,维护几百台服务器的时候需配置ssh免密,但密码很多特殊字符,如果用expect是很难处理的,故python脚本实现。
1、客户端端与Mysql服务端的连接层建立连接,根据请求类型去选择相应的服务层的请求接口。
mysql只支持一种join算法:Nested-Loop Join(嵌套循环连接),但Nested-Loop Join有三种变种:
生信分析人员如何系统入门linux? linux系统在生物信息学数据处理中的重要性就不用我多说了,鉴于一直有学生问我一些很显而易见的问题,对应系统性的学习并理解了linux系统操作的专业人士来说是显而易见的。 我在这里仅以过来人的角度给大家总结一下linux该如何学,该学什么,该花多少工夫,学习重点是什么? 就我个人这么多年处理生物信息学数据经验来看,可以把linux的学习过程分成三个阶段: 一是把linux系统玩得跟windows系统一样顺畅。 这一阶段的主要目的就是去可视化,熟悉黑白命令行界面。 左右鼠
预编译语句可以重复使用这些计划,减少 SQL 编译所需要的时间,还可以解决动态 SQL 所带来的 SQL 注入的问题;只传参数,比传递 SQL 语句更高效;相同语句可以一次解析,多次使用,提高处理效率。
一个手机不可能同时安装1000个apk,需要考虑每50-100个作为一组,进行安装,验证后卸载测试。
首先,利用方式为,先访问一下,一般是 upload 文件夹有上传权限,所以一般放这里,访问
语雀的定位由之前的社区转向工具,也不提供批量导出Markdown的功能,有开发者提供了导出脚本可以通过语雀官方API帮我们把文档批量导出为Markdown,方便我们把文档导入notion等其他平台或者备份在本地,以备不时之需
本文实例讲述了Python多进程multiprocessing、进程池用法。分享给大家供大家参考,具体如下:
在阿里巴巴的java开发手册有这么一条强制规定:超过三个表禁止join,需要join的字段,数据类型保持绝对一致,多表关联查询时,要保证被关联的字段需要有索引。
本章将会继续讲解Python自动化办公案例前期回顾: Python编程自动化办公案例(1)
前提 我是参考 Github Python 100 天的文章写的,再结合自己的小练习,总结 最近在面大厂,发现许多大厂都会问 Python 的多线程、多进程,所以我觉得很有必要总结学习下 什么是进程
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