python c5_c5网站加速_c5服务器故障 - 腾讯云开发者社区

Python算法设计篇(5) Chapter 5: Traversal You are in a narrow hallway....可以看下python docs # Walking Through a Connected Component of a Graph Represented Using Adjacency Sets def...i] = set(G[i]) print list(rec_dfs(G, 0)) #[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7] 很自然的我们想到要将递归版本改成迭代版本的，下面的代码中使用了Python...Reached from u: u is parent Q.append(v) return P G = some_graph() print bfs(G, 0) Python...返回Python数据结构与算法设计篇目录

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腾讯云率先通过德国C5:2020标准审计

近日，腾讯云通过德国C5:2020云安全基础和附加标准审计，成为全球首家通过该标准的云服务提供商。...图2（压缩）.jpg 云计算合规性标准目录 (Cloud Computing Compliance Criteria Catalogue，简称C5) ，是由德国联邦信息安全局 (BSI) 制定，旨在基于标准化的检查和报告说明云服务提供商的信息安全性的认证方式...C5：2020标准是与德国公共部门合作的必要云安全基准，也是云服务提供商符合《德国联邦数据保护法》BDSG和欧盟《通用数据保护条例》GDPR的重要标准，目前已经广泛地被欧洲乃至全世界的私营部门采用，是云服务领域备受行业认可的高级别安全标准...相比旧版标准，全新的C5：2020云安全基础和附加标准基于《欧洲网络安全法》扩展了云服务产品信息安全方面的标准，对云服务商的安全管理水平提出了更严格的要求。...在本次审计中，腾讯云产品以“0观察项”的优异成绩通过德国BSI C5:2020云安全基础和附加标准审计，进一步满足了德国和欧洲的数据安全合规要求，印证了腾讯云在云平台的安全策略制定和技术应用方面的全球领先性

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Python操作Excel文件（2）

openpyxl模块让Python程序能够读取和修改Excel电子表格文件。下面介绍如何通过Python操作Excel文件。...2 写入Excel文档 (1) 创建并保存Excel文档 import openpyxl, os os.chdir("E:\python123") wb = openpyxl.Workbook()...sheet.merge_cells('C5:D5') sheet['C5'] = 'Two merged cells.'...') sheet = wb.active sheet.unmerge_cells('A1:D3') # Split these cells up. sheet.unmerge_cells('C5:...openpyxl.chart.BarChart() chartObj.append(seriesObj) chartObj.title = 'My chart' sheet.add_chart(chartObj,'C5

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honggfuzz漏洞挖掘技术深究系列（4）—— 扩展Fuzzer

/usr/bin/env python import mmap import os from random import randint import sys RANGE_START = 0x16D8...最后挖到一个TTF字体虚拟指令漏洞： orig file: 2F90h: 00 3F C5 CD 2B 10 C1 10 DE 3F C5 CD 2B 10 C5 10 poc file: 2F90h...: 00 3F C5 CD 2B 10 C1 10 DE 3F C5 DD 2B 10 C5 10 glyf table -> SimpleGlyf[] -> Instructions('0xCD'

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pandas.DataFrame()中的iloc和loc用法

np.random.rand(25).reshape([5, 5]), index=['A', 'B', 'D', 'E', 'F'], columns=['c1', 'c2', 'c3', 'c4', 'c5...0.700845 E 0.774479 0.110954 F 0.023236 0.197503 ''' # 赋值于一个新的 dataframe sub_df = df[['c1', 'c3', 'c5...']] ''' c1 c3 c5 A 0.700437 0.676514 0.951458 B 0.012703 0.048813 0.508066 D 0.200248 0.192892 0.293228...0.774479 0.112858 0.247668 F 0.023236 0.340035 0.909180 ''' # 查看前五行 print(sub_df.head(5)) ''' c1 c3 c5...0.012703 0.048813 0.508066 D 0.200248 0.192892 0.293228 ''' # 过滤列 print(sub_df.iloc[1:2, 0:2]) # 和python

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R语言构建层次分析模型不看一下吗~

以上准则层的5个指标依次是：景色：C1 费用：C2 居住：C3 饮食：C4 旅途：C5 相对于目标层：选择旅游地，进行两两比较打分。..."),c("C1","C2","C3","C4","C5")) ) #景色判断矩阵 data_B1 <- matrix( c(1,1/2,1/5,2,1,1/2,5,2,1), nrow =...0.4555792 P3(杭州) > p1（西安） > P2（成都）最终决策结果显示，我们应该去的地方推荐优先级分别为：杭州 > 西安 > 成都备注（因为打分数据是虚构的，所以并没有任何决策价值） ---- Python...: ---- （备注：这里只给出使用Python构造模型的工具代码，具体判定过程需要自己操作） #!.../usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- import time import numpy as np import pandas as pd

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python3学习之对象

#过程编程----函数编程（代码复用高）--面向对象 #python 支持函数式+面向对象编程 # def mail(email,message): # print("sendsend...#1、python会自动传值的参数 #2、哪个对象执行方法，self就是谁 #__init__(self) 当类调用时自动执行，该方法叫做构造方法 #类中调用函数不用讲究顺序 #三大特性：封装、继承...(C1): # def f3(self): # pass # class C4(C2): # def f4(self): # pass # class C5...(C3,C4): #C3类优先C4 # def f5(self): # pass # # obj = C5 # obj.f1() ###多态， # def func(arg

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NSSCTFRound#12 Misc

好欸，有一个python shell，但是怎么感觉怪怪的看到这道题就让我想起来HNCTF2022里空白✌(Crazyman)出的的pyjail逃逸套题，tql 然后我就去春哥的博客里找能不能做的思路...首先看起来就是一个python的shell，没看出什么特别的，那就为了方便，用命令行正常拿flag试试看 __import__('os').system('sh') shell很正常的出来了，然后我就找了半天...flag在哪，既然不好找，那就康康docker的部署命令怎么写的吧这下发现哩，在/opt/python/preload.py里放着，直接cat读取是读不到的，因为权限不够，Linux提权的手法我学过的...可以发现列表的元素都是两个两个的字符，那就开始写个逆向脚本 import random from random import shuffle random.seed(114514) flag=['77', '6d', 'c5...', 'SC', '-4', 'f-', '18', '5a', '5a', 'NS', '80', '5e', '1}', 'TF', '-a', '90', 'b6', '88', 'c5', 'c2

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【连载12】带你看懂最早的卷积神经网络LeNet-5

LeNet-5一共有8层：1个输入层+3个卷积层(C1、C3、C5)+2个下采样层(S2、S4)+1个全连接层(F6)+1个输出层，每层有多个feature map(自动提取的多组特征)。...C5卷积层‍ 类似C3，用S4的所有feature map与C5的所有feature map做全连接，这种全连接方式下：16个S4的feature map使用16个独立的1×1卷积核得到C5中1个feature...map(生成每个feature map时对应一个bias)，C5中共有120个feature map，所以该层需要学习的参数个数为：(1×1×16+1)×120=2040个，神经元连接数为：2040个...F6全连接层‍ 将C5层展开得到4×4×120=1920个节点，并接一个全连接层，考虑bias，该层需要学习的参数和连接个数为：(1920+1)*84=161364个。...ImageDataGenerator from keras.layers.normalization import BatchNormalization import tensorflow as tf tf.python.control_flow_ops

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医学图像处理案例（二十三）——基于cuda的小波变换的3d图像融合

4、基于cuda小波变换的多模态医学图像融合代码实现将分享python版本代码来融合多模态MR图像，融合策略是低频图像采用平均值法，高频图像采用最大值法。...python版本中需要用到ptwt库，可以使用下面命令来安装，具体可以见原文链接。...pip install ptwt python版本（cuda加速）代码 import pywt import ptwt import torch import numpy as np import SimpleITK...i]['ddd'], FUSION_METHOD) dictobj = {'aad': c1, 'ada': c2, 'add': c3, 'daa': c4, 'dad': c5...i]['ddd'], FUSION_METHOD) dictobj = {'aad': c1, 'ada': c2, 'add': c3, 'daa': c4, 'dad': c5

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CyberScan：用于数据包取证的渗透工具

MacOSX 安装你可以通过克隆Git存储库下载CyberScan： git clone https://github.com/medbenali/CyberScan.gitcd CyberScan/ python... CyberScan.py -v CyberScan支持Python版本2.6.x和2.7.x开箱即用。... DE 53 40 00 40 06 47 AB AC 10 0B 0C E..O.S@.@.G.....0010 4A 7D 13 11 FC 35 01 BB C6 D9 14 D0 C5...J}...5........-.0020 80 18 FF FF CB 8C 00 00 01 01 08 0A 1A 7D 84 2C .............}.,0030 37 C5... 1E 2D BF 80 18 FF FF .5........-.....0010 CB 8C 00 00 01 01 08 0A 1A 7D 84 2C 37 C5 58 B0 ...

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左手用R右手Python系列——数据合并与追加

今天这篇跟大家介绍R语言与Python数据处理中的第二个小知识点——数据合并与追加。...'A5', 'A6', 'A7'), F= c('B4', 'B5', 'B6', 'B7'), G=c('C4', 'C5...', 'A6', 'A7'], 'F': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'], 'G': ['C4', 'C5...在R语言和Python中，也很好实现。...', 'A6', 'A7'], 'B': ['B4', 'B5', 'B6', 'B7'], 'C': ['C4', 'C5

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Python标准库：超好用的counter计数器，不接受反驳！

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某模拟赛部分Writeup

=的，表示当前是的 ASCII码是正确的，所以直接上python import re file=open('flag.txt','r') pattern=re.compile(r'\),(.*?)...写个python异或 !...c3 = '25115312150004015b390916030a000302581c1d15' c4 = '3c081816570e5200122c0c1c1a011b01460c07175d' c5...2409121d1c1c0b0b0e2b0e010d0a071d1211010b0e' c13 = '330e061f134f1a015b3e041654121a060510181304' ciphers = [c1, c2, c3, c4, c5

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LeNet5的基本结构 | 卷积神经网络

虽然利用theano可以方便的实现LeNet5，但是不利于学习和理解卷积神经网络，所以最后会自己动手用python实现一个简单的LeNet5，并尝试利用python的PyCUDA库进行加速。...C5是卷积层，总共120个feature map，每个feature map与S4层所有的feature map相连接，卷积核大小是5*5，而S4层的feature map的大小也是5*5，所以C5的feature

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Python标准库：超好用的counter计数器，不接受反驳！

人生苦短，快学Python！...collections是python的标准库，它提供了一些解决特定问题的容器，也就是说有些问题虽然可以用list,tuple,dict解决，但解决起来太麻烦，而这些问题又经常遇到，所以他们就把这些问题的通用方法整理了出来...关键字参数 c5 = Counter(a=7,b=8) c5 结果如下：微信图片_20211214104808.jpg Counter类中计数元素值的访问和访问字典类似，但是和字典唯一不同的是，如果所访问的键不存在时...Python 是一种非常多样化且发展良好的语言，因此肯定会有许多我没有考虑到的功能，如果大家有知道的，可以在评论区告诉我

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开工大吉！Excel巧算连续打卡最长的天数

各块开始的位置： SMALL(IF(C4:C244C5:C245,B5:B245),B5:B245) 各块结束的位置： SMALL(IF(C6:C245C5:C244,B5:B244),B5:B244...) 两者相减，即为各块长度： SMALL(IF(C6:C245C5:C244,B5:B244),B5:B244)-SMALL(IF(C4:C244C5:C245,B5:B245),B5:B245...) 其中，有错误值，使用IFERROR函数将其转换为0： IFERROR(SMALL(IF(C6:C245C5:C244,B5:B244),B5:B244)-SMALL(IF(C4:C244C5...=MAX(IFERROR(SMALL(IF(C6:C245C5:C244,B5:B244),B5:B244)-SMALL(IF(C4:C244C5:C245,B5:B245),B5:B245),...在得到由各区间天数组成的数组后： IFERROR(SMALL(IF(C6:C245C5:C244,B5:B244),B5:B244)-SMALL(IF(C4:C244C5:C245,B5:B245

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Excel 公式、图表以及单元格的操作

下面我们来看怎么通过 Python 使用 SUM 函数。...下面我们来看怎么通过 Python 使用 VLOOKUP 函数。...ws.merge_cells('C5:D5') ws['C5'] = 'Two cells merged together.'...wb.save('merged.xlsx') 在上面的代码中，首先将 A1:D3 矩形区域内的单元格进行合并，其次将 C5 和 D5 单元格进行合并。...= openpyxl.load_workbook('merged.xlsx') ws = wb.active ws.unmerge_cells('A1:D3') ws.unmerge_cells('C5

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SSH端口转发

服务器，c6跳板机，c7客户机 c5服务器只允许telnet连接（23端口）访问，不允许外部直接访问，c6服务器是一个ssh服务器；有一个用户c7需要从外部连接到内部的c5服务器。...c5防火墙允许22端口进来（或者企业内部有一个堡垒机，ssh -t通过堡垒机进去）。 c7用户通过ssh协议连接到c6机器上，再通过c6机器做跳板，连接至c5服务器。...实验：三台机器：c5服务器，c6跳板机，c7客户机 c5服务器只允许telnet连接（23端口）访问，不允许外部直接访问，c6服务器是一个ssh服务器；有一个用户需要从外部连接到企业内部的c5服务器。...c7访问模拟Google服务器c5。...实验步骤： 1）在模拟google服务器c5上搭建一个网页，从互联网上访问c5时，页面显示"Welcome to www.google.com" 　　命令如下： [root@centos5 ~]# cd

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【数据分析可视化】Series和Dataframe的Reindexing

DataFrame(np.random.rand(25).reshape([5,5]), index=['A','B','D','E','F'], columns=['c1','c2','c3','c4','c5...0.636362 0.417960 0.063043 # reindex恢复C-重新索引行 df1.reindex(['A','B','C','D','E','F']) c1 c2 c3 c4 c5...NaN # reindex-行列同时重排(新增) df1.reindex(index=['A','B','C','D','E','F'] ,columns=['c1','c2','c3','c4','c5...int64 s1.reindex(index=['A','B']) A 1 B 2 dtype: int64 # reindex-行列同时重排(减少) df1 c1 c2 c3 c4 c5...0.583107 0.677676 F 0.627784 0.818094 0.636362 0.417960 0.063043 df1.reindex(['A','B']) c1 c2 c3 c4 c5

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Python Algorithms - C5 Traversal

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