大部分的企业处理着GB级的数据，这些数据有用户数据、产品数据和地理位置数据。在本教程中，我们将会探索如何使用数据挖掘技术收集Twitter的数据，这可能会比你想象中的更有用。...你可以收集提到你们公司（或者其他任何词语）的最近2,000条微博，然后对其运行情感分析算法。 我们可以圈定具体居住在某个位置的用户，也就是所谓的空间数据。...我使用的是PyCharm - 社区版。 为了连接Twitter的API接口，将会用到叫做Tweepy的类库，这个类库稍微安装一下就可以了。...然后用这两个参数调用user_timeline()函数。下面是更新后的代码（注意，在代码的顶部应该保持认证和API对象的创建）。...# 传入认证信息，并创建API对象 api = tweepy.API(auth) # 待拉取微博的用户 name = "nytimes" # 待拉取的微博数量 tweetCount = 20 # 使用上面的参数
我建议你自己回答这个问题，或者看看沃伦·巴菲特的名言来理解答案。 ? 具体的，我们可以使用像TextBlob这样的Python NLP(自然语言处理库)来评估语句是正面的还是负面的。...然后，转到apps.twitter.com来生成API键，我们的脚本将使用这些键与Tweepy进行交互，以收集微博信息。...(access_token, access_token_secret) api = tweepy.API(auth) 网络爬虫 ?...public_tweets = api.search("#" + name) 注意我们设置的变量public_tweets，它将是一个列表，由Cryptrader上列出的每个altcoin的名称组成...，该列表的长度就是它在过去一小时中被提及的次数。
至于requirements.txt中只有一个python的第三方库需要安全，就是tweepy库。这个库主要功能是和twitter的API建立通讯。...只能在twiitor.py里面调用一下tweepy，然后写入api.update_status(status=m)，不过测试的时候还是爆出相同的错误。...重新浏览了两个python脚本的代码，都正确啊。 当时我的内心是大写的崩溃。不怕代码出错误，就怕出了错误不知道在哪里。 Google的时候发现了这么一个东西。OMG！...我设置的两个账号都是QQ和163的，原来是这个原因。 后面得知Gmail没问题。做做实验还可以，要实际使用就不行了，因为Gmail在国内早被墙了。...实际上以上我提到的几个是C&C服务器只是非常基础的几个，还有URI C&C，Tor C&C，C&C of C&C，IRC C&C等，有时候我甚至有考虑过用QQ来做C&C。
今天我要和大家分享一个有趣的话题：如何使用Python提取社交媒体数据中的关键词。你知道吗，社交媒体已经成为我们生活中不可或缺的一部分。...以下是使用Python实现的示例代码，演示了如何使用Tweepy获取社交媒体数据，并使用NLTK进行文本修复和使用TF-IDF算法提取关键词：import tweepyimport nltkfrom nltk.corpus...身份验证auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret)auth.set_access_token(access_token, access_token_secret...)# 创建API对象api = tweepy.API(auth)# 获取社交媒体数据tweets = api.user_timeline(screen_name="YOUR_SCREEN_NAME",...)通过提取社交媒体数据中的关键词，我们可以获得有关用户兴趣和话题的洞察，帮助我们了解用户需求、市场趋势和舆论动向。
0x02 服务器（机器）定位 收集域以及域内用户信息 收集域内域控制器信息 收集域控上域用户登录日志信息 收集域内所有用户名以及全名、备注等信息 收集域内工作组信息 收集域管理员帐号信息 收集域内网段划分信息...收集域内组织单位信息 常用收集域信息命令： Ipconfig /all Tasklist /v Net use net group /domain 获得所有域用户组列表 net group “domain...hunter hunter是一款利用 Windows API 调用来枚举跳板机上的用户登录信息的工具 ? ? ? ? ?...它支持一个用户名，用户列表，或域组查询，并支持一个主机列表或查询可用的主机域名。...它会使用 Get-NetSessions 和Get-NetLoggedon(调用NetSessionEnum和 NetWkstaUserEnum API) 对每个服务器跑一遍而且会比较结果筛选出目标用户集
罗切斯特大学的研究团队使用 Tweepy API 抓取大量数据，并对选择这两种用词的人群从年龄、性别、政治倾向、地理位置以及更深层的心理层面进行了分析。...该研究团队使用 Tweepy API 抓取了一千七百万条推特及其作者信息，试图研究选择这两种用词的人群在年龄、性别、用户层面特征（如粉丝数量、是否为大 V 用户）、政治倾向（在推特上粉了哪些重要的两党人物...然而两个组的各年龄段占比却显著不同（p<0.0001）。ND 组的用户普遍更年轻，21% 的用户集中在 18-24 岁，而 CD 组里这一年龄段的用户只占 16.5%。...喜欢说「中国病毒」的人通常关注共和党，进入社交网络时间较短比较莽撞？如果你觉得这些结论看起来比较浅显，该团队在第二篇论文的进一步研究中，给出了对推特用户更深层次的分析。...通过 Tweepy API，研究人员共获取 2,607,753 条 CD 推特文本，69,627,062 条 ND 推特文本，从两个组中分别抽样两百万条作为最终的研究数据集。
对于这种资讯的项目，需要通过数据埋点来收集用户的阅读习惯，以此来为用户推荐文章。 埋点方面用微信后台提供的自定义分析以文章为单位进行收集，而我们自己后台会以用户为单位进行收集。...前者得出整体用户阅读偏好和文章热度，后者主要精确到用户，分析用户单位的阅读偏好。 改造组件 在分析页面布局和pm的商讨后，多处需要统计曝光量的文章区域展示都大致相同，刚好也在封装的列表组件里。...解决：首先记录列表第一项的 id ，当监听列表变化，用新列表的第一项 id 作与之比较。若不相等，则表示列表被重新赋值，此时将 currentLen 置为0。...用户量比较大后，对服务器能够承受的并发量会有很大的考验。所以正确的做法应该是，把收集到的ID缓存起来，在达到一定数量的时候一起发送过去。...$api.recordExposure({ // 因为 ID 比较多，我和后端约定好使用逗号分隔 ids: app.globalData.exposureIds.join
简单的例子 先写一个 Vue3 响应式的最小案例，本文的相关案例都只会用 reactive 和 effect 这两个 api。...而本文的核心目的，就是探究这个基于 Proxy 的 reactive api，到底能强大到什么程度，能监听到用户对于什么程度的修改。...) // ✅ 触发响应 ids.push(2) 这样，每次调用各种 api 改变 ids 数组，都会重新发送请求获取最新的学生列表。...如果我在监听函数中调用了 map、forEach 等 api， 说明我关心这个数组的长度变化，那么 push 的时候触发响应是完全正确的。 但是它是如何实现的呢？感觉似乎很复杂啊。...'length' : ITERATE_KEY)) } 这里的 target 不是数组，所以还是会去触发 ITERATE_KEY 收集的依赖，也就是上面例子中刚提到的对于 key 的读取收集到的依赖。
简单的例子 先写一个 Vue3 响应式的最小案例，本文的相关案例都只会用 reactive 和 effect 这两个 api。...而本文的核心目的，就是探究这个基于 Proxy 的 reactive api，到底能强大到什么程度，能监听到用户对于什么程度的修改。...) // ✅ 触发响应 ids.push(2) 复制代码 这样，每次调用各种 api 改变 ids 数组，都会重新发送请求获取最新的学生列表。...如果我在监听函数中调用了 map、forEach 等 api， 说明我关心这个数组的长度变化，那么 push 的时候触发响应是完全正确的。 但是它是如何实现的呢？感觉似乎很复杂啊。...'length' : ITERATE_KEY)) } 复制代码 这里的 target 不是数组，所以还是会去触发 ITERATE_KEY 收集的依赖，也就是上面例子中刚提到的对于 key 的读取收集到的依赖
其实和Self-Ask通过自我提问，来对问题进行拆解的本质相似。改写核心是为了解决两个问题Decompose：用户的问题由多个并联、串联的内容组合而成，因此需要对问题进行拆解，得到子query。...为了解决模型本身在自动检索过程中会收集到无关信息，而1中提到，无关的上文输入会影响推理结果的问题。...，但论文本身写的比较"高山仰止"，可能先读完webcpm再来读webgpt，会更容易理解些，只看收集交互式搜索数据使用的界面，就会发现二者非常相似。...数据收集webgpt的数据收集分成两部分：Demonstrations:和webcpm的全流程搜索数据类似，从键入query，搜索，摘要，到问题回答，收集人类的交互数据，这里不再细说Comparison...webgpt给出了很详细的如何综合每个观点的重要性和是否有支撑，对AB答案进行觉得打分，再对比两个打分得到相对打分，此处有无数人工智能中智能的人工.......详见论文中的标注文档链接~图片训练对应上面的数据收集
先写一个 Vue3 响应式的最小案例，本文的相关案例都只会用 reactive 和 effect 这两个 api。...而本文的核心目的，就是探究这个基于 Proxy 的 reactive api，到底能强大到什么程度，能监听到用户对于什么程度的修改。...) // ✅ 触发响应 ids.push(2) 复制代码 这样，每次调用各种 api 改变 ids 数组，都会重新发送请求获取最新的学生列表。...如果我在监听函数中调用了 map、forEach 等 api， 说明我关心这个数组的长度变化，那么 push 的时候触发响应是完全正确的。 但是它是如何实现的呢？感觉似乎很复杂啊。...'length' : ITERATE_KEY)) } 这里的 target 不是数组，所以还是会去触发 ITERATE_KEY 收集的依赖，也就是上面例子中刚提到的对于 key 的读取收集到的依赖。
号称比特币首富的李笑来在一次收费语音课程中提到：他最早关注比特币就是通过刷twiiter刷出来的，讨论的人多+新事物两个属性激发了他的兴趣。...我查证了国外的其他报道，汇集如下（为了保证一手资料的重要性，这里保留了英文）。...这意味着： Space、角色、用户基础功能免费，Elasticsearch、kibana访问都可以设置上复杂的用户名和密码。 集群之间Tls加密通信免费。 互联网访问可以由Http升级为Https。...结合：Elasticsearch _snapshot 和 restore API 能很好实现备份和恢复功能。...，我做了扩展说明。
Controller添加方法 Service添加方法 用户服务新增根据ids查询用户集合 测试验证 需求分析 好友功能是目前社交场景的必备功能之一，一般好友相关的功能包含有：关注/取关、我（他）的关注...类似于这样的功能我们如果采用数据库做的话只是单纯得到用户的一些粉丝或者关注列表的话是很简单也很容易实现, 但是如果我想要查出两个甚至多个用户共同关注了哪些人或者想要查询两个或者多个用户的共同粉丝的话就会很麻烦...数据库表设计 这个数据库表的结构比较简单，主要记录了用户id、用户关注的id和关注状态。...测试id为5的用户，关注id为1的用户。 查看redis可以看到有两个集合，一个粉丝集合，一个关注集合。...查看数据库，id为5的用户关注了id为1的用户 让id等于7的用户关注id等于1的用户，redis和数据库存储信息如下： 共同关注列表 从Redis中读取登录用户的关注列表与查看用户的关注列表
HKey_USER项的key来查询，会调用NetSession api,所以有些功能需要管理员权限。...:收集目标主机的操作系统、计算机名、域名、域林名称、NetBIOS机器名、NetBIOS域名、工作组、系统时间等信息 Powerview脚本 主要涉及到定位关键用户的功能如下两个模块： Invoke-StealthUserHunter...、用户了表和域组查询，接收一个主机列表或查询可用的主机域名。...实际的域里面，大规模的枚举是会惊动ids等防护设备的 介绍完工具再来说说手动： 手工配合Netsess筛选数据 首先收集域控列表： net group “Domain Controllers” /domain...收集域管列表 net group “Domain Admins” /domain 通过Netsess.exe查询每个域控制器，收集所有活动域会话的列表 Netsess.exe -help #获取帮助 -
HKey_USER项的key来查询，会调用NetSession api,所以有些功能需要管理员权限。...:收集目标主机的操作系统、计算机名、域名、域林名称、NetBIOS机器名、NetBIOS域名、工作组、系统时间等信息 Powerview脚本 主要涉及到定位关键用户的功能如下两个模块： Invoke-StealthUserHunter...、用户了表和域组查询，接收一个主机列表或查询可用的主机域名。...实际的域里面，大规模的枚举是会惊动ids等防护设备的 介绍完工具再来说说手动： 手工配合Netsess筛选数据 首先收集域控列表： net group “Domain Controllers” /domainNslookup...收集域管列表 net group “Domain Admins” /domain 通过Netsess.exe查询每个域控制器，收集所有活动域会话的列表 Netsess.exe -help #获取帮助
我非常喜欢搞IDOR漏洞，它通常被称为不安全的直接对象引用或是越权，一般来说它的发现手段相对简单，利用方式也不太难，但是对网站业务的危害影响却比较严重。...比如，如果我找到一个API接口，它的功能是允许用户通过一个编码会话ID获取到属于自己的一些详细私信内容，其请求格式如下： GET /api_v1/messages?...conversation_id=SOME_RANDOM_ID 乍一看，其中的的会话ID（conversation_id）非常长，而且是随机的字母数字组合序列，但是之后我发现，可以使用用户ID号去获取属于每个用户对应的一个会话列表...user_id=ANOTHER_USERS_ID 而在这个会话列表中就包含了属于用户的会话ID号（conversation_id），又因为用户ID（user_id）可以在每个用户的资料页面中公开找到，因此...，组合利用这两个ID号，我就能通过接口/api_v1/messages去读取任意用户和私信会话内容了！
这就不得不回顾下我们在上一讲巧用数据特性 中提到的两个特性——可复用性和非必要性，忘记的同学可以再点开上面的链接回顾下。这里再大概讲下这两个特性是如何减少对象生成的。...其实这是新手在比较数值大小时常犯的一个错误，包装类型间的相等判断应该用equals而不是'==’，'==’只会判断这两个对象是否是同一个对象，而不是对象中包的具体值是否相等。 ...其实在本系列的第篇中我也大概提到过，那就是缩小变量的作用域。...除了上述三种优化GC的方式话，其实还有种骚操作，但是我本人不推荐使用，那就是——堆外内存 堆外内存 在Java中，只有堆内内存才会受GC收集器管理，所以你要不被GC影响性能，最直接的方式就是使用堆外内存...，Java中也提供了堆外内存使用的API。
与之相对的，本文提到的问题完全不是杞人忧天了，而是实打实的用户需求，我们经过用户调研，发现用户确实有这么多数据量，需求上不可能再压缩了，只能技术上优化，这也是逼得我们去改第三方库源码的原因。...顶层组件App使用ids来渲染列表，ids里面只有id，所以只要不是增加和删除，仅仅单条数据的状态变化，ids并不需要变化，所以App不会更新。...这样选中一个事件就有了两个途径： 用户通过点击某个事件来改变selected的值 开发者可以在外部直接修改selected的值来选中某个事件 有了前面一万条数据列表优化的经验，我们知道对于这种问题的处理办法了...因为他是浅比较，所以即使前后属性内容没变，但是引用地址变了，这两个就不一样了，就会导致组件的更新！...前面我们提到过选中一个事件有两个途径： 用户通过点击某个事件来改变selected的值 开发者可以在外部直接修改selected的值来选中某个事件 之所以selected要放在顶层组件上就是为了实现第二个功能
文献里面提到了一个表达量矩阵数据集的两个可能的误差来源，首先是该队列样品收集就耗费了四年所以有批次效应，其次队列里面的性别失衡，这两个问题都是需要解决的。...my_deg[ids,'logFC'],log2(paper_deg[ids,'FC'])) 我和作者的logFC是基本上没有差异的，不过作者在文章附件给出来的是没有log的FC，然后我看了看我们不同方法判别差异分析的统计学显著的上下调基因的一致性...这个时候，虽然我们搞清楚了，确实是两个方法有冲突，而且冲突的原因就在于对统计学p值的容忍度以及对变化倍数的阈值选择。...我们的方法倾向于选择那些变化倍数比较大但是可能统计学不那么显著的，而作者的ANOVA model 恰好就反过来了。...，比如胰岛素信号转导通路： 胰岛素信号转导通路 可惜的是这个文章完全就没有使用下调的基因列表或者生物学功能，感兴趣的可以去读一下：Systems Analysis of the Human Pulmonary
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