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安全应急响应工具年末大放送

为了帮助安全分析师更好的完成工作,小编整理了一些现在比较流行的安全应急响应工具和资源,从磁盘镜像创建工具、内存分析工具到内存镜像工具、沙盒/逆向工具等,相信总有一款适合你。...进程转储工具 PMDump:PMDump是一款命令行工具,在不结束程序运行的情况下转储一个进程的内存内容。...Timeline工具 Plaso:基于Python后端引擎的log2timeline工具。 Timesketch:用于协作取证的时间轴分析开源工具。...其中包含了各种有助于数字取证的工具,这些工具有帮助分析磁盘镜像,对文件系统的深入分析等等。...AChoir:Achoir是一个用来简化Windows实时取证工具流程的框架/脚本工具

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数据处理分析的六工具

该项目主要由五部分组成: 高性能计算机系统(HPCS),内容包括今后几代计算机系统的研究、系统设计工具、先进的典型系统及原有系统的评价等; 先进软件技术与算法(ASTA),内容有巨大挑战问题的软件支撑...、新算法设计、软件分支与工具、计算计算及高性能计算研究中心等; 国家科研与教育网格(NREN),内容有中接站及10亿位级传输的研究与开发; 基本研究与人类资源(BRHR),内容有基础研究、培训、教育及课程教材...该项目将会创建出开源版本的谷歌Dremel Hadoop工具(谷歌使用该工具来为Hadoop数据分析工具的互联网应用提速)。而“Drill”将有助于Hadoop用户实现更快查询海量数据集的目的。...RapidMiner RapidMiner是世界领先的数据挖掘解决方案,在一个非常的程度上有着先进技术。它数据挖掘任务涉及范围广泛,包括各种数据艺术,能简化数据挖掘过程的设计和评价。

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    数据处理必备的十工具

    Pentaho的工具可以连接到NoSQL数据库,例如MongoDB和Cassandra。...在配置一个Hadoop工作时,Karmasphere工具将引导您完成每个步骤并显示部分结果。...7.Cloudera Cloudera正在努力为开源Hadoop,提供支持,同时将数据处理框架延伸到一个全面的“企业数据中心”范畴,这个数据中心可以作为首选目标和管理企业所有数据的中心点。...9.TalendOpenStudio Talend’s工具用于协助进行数据质量、数据集成和数据管理等方面工作。...它提供了一个比Hive更快的查询引擎,因为它依赖于自己的数据处理框架而不是依靠Hadoop的HDFS服务。同时,它还用于事件流处理、实时查询和机器学习等方面。 来源:TechTarget

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    cytof数据处理工具大比拼

    9种算法工具分别是: Seven unsupervised methods (Accense, Xshift, PhenoGraph, FlowSOM, flowMeans, DEPECHE, and...methods (Automated Cell-type Discovery and Classification and linear discriminant analysis (LDA)) 各个算法工具的详细介绍如下所示...: 可以看到, 不同工具的开发语言大不一样,其实这样的比较哪怕是告诉我那个MATLAB开发的工具多么的有优势,我也不想去使用,毕竟新学一门语言还是压力有点。...PhenoGraph and FlowSOM are the top-performing unsupervised tools 如果你是第一次接触cytof数据,可以看我在《生信技能树》发布了cytof这样的质谱流式数据处理系列文字版教程...再怎么强调生物信息学数据分析学习过程的计算机基础知识的打磨都不为过,我把它粗略的分成基于R语言的统计可视化,以及基于Linux的NGS数据处理: 《生信分析人员如何系统入门R(2019更新版)》 《生信分析人员如何系统入门

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    行业 | 爆仓将至、人员不足,物流企业如何面对年末电商促?

    喜的是,九、十月份的物流淡季终于过去,这两个月积攒下来的业务量随着年末各个电商平台的促到来,即将实现爆发性的增长,并向着全年最高峰进发。...哪怕已经经历了许多年这样的情况,物流企业已经积累了不少的应对经验,但一旦年末促开始,快递爆仓的事件还是屡见不鲜。 造成这种原因的,归根结底主要是两个问题:企业内部流程管理和人力资源配置。...尤其是在最后几公里,面向终端客户的派件工作中,“临时工”就成了年末电商促背景下,物流行业中一股重要的力量。...尤其是在最后几公里,面向终端客户的派件工作中,“临时工”就成了年末电商促背景下,物流行业中一股重要的力量。

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    开源大数据处理系统工具大全

    ·友好的设计理念,易于编程,具有灵活的弹性 Yahoo S4官方网站>>> 四、Twitter Storm 贡献者:Twitter 简介:Storm是Twitter开源的一个类似于Hadoop的实时数据处理框架...实时数据处理的应用场景很广泛,例如商品推荐,广告投放,它能根据当前情景上下文(用户偏好,地理位置,已发生的查询和点击等)来估计用户点击的可能性并实时做出调整。...对于基于web的大规模应用文档应用,分布式可以让它不必像传统的关系数据库那样分库拆表,在应用代码层进行 量的改动。...Avro不需要生成代码,这有利于搭建通用的数据处理系统,同时避免了代码入侵。 数据无须加标签。...成功部署OpenStack的十要点 官网:https://www.openstack.org/ 二、Docker 贡献者:dotCloud ?

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    模型预训练中的数据处理及思考

    作者有以下三理由: • 网页数据的量级比公开数据的多,仅用专有数据模型模型训练不到最佳效果:GPT3 论文中说自己模型参数是175B,使用了大约300B的token数量进行模型训练,但根据scaling...• 专有数据处理起来很麻烦:网页数据有固定的格式,我们可以根据html上面的标签进行处理,而专有数据因为来源很杂,格式不统一等原因,甚至需要一份数据,一种处理方式很费时间。...The pile是一个高质量数据集,作者在构建的RefinedWeb数据集上训练模型超过了在The pile数据集上训练的效果 网页数据处理方法 CommonCrawl数据特点 • 很脏:有大量的情色、...• 作者也训练了一个根据关键词过滤URL的工具,但发现很多嘻哈文化网站、医疗网站等被过滤了,怕可能引起bias,所以设计了一套比较复杂的规则,来尽可能的减少false positive误判样本。...DeepMind证明了提升模型规模和提升数据质量同样重要,仅仅是模型也做不好推理任务,但如果数据处理的好的话,模型的推理能力能大幅提升。

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    勿谈,且看Bloomberg的中数据处理平台

    这里,我们不妨走进Bloomberg的用例,着眼时间序列数据处理上的数据和体积挑战。 以下为译文 在Bloomberg,我们并不存在大数据挑战。...在过去,统一这两种数据是不可能实现的,因为他们有着不同的性能需求:当天数据的处理系统必须可以承受大量的写入操作,而历史数据处理系统通常是每天一次的批量更新,但是数据体积更大,而且搜索次数也更多。...但是这里仍然存在一个非常的缺点,在任何给定时间,到给定region的读写操作只被一个region服务器控制。如果这个region挂掉,故障将会被发现,故障转移会自动的进行。...使用HBase,用户可以在的Portfolio文件上做拆分,并且分配到集群中的多个主机上进行处理。...这就意味着,Java当下已经成为很多高fan out计算系统的基础,其中包括Hadoop、HBase、Spark、SOLR等,同步进行垃圾回收将解决非常的问题。

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    面试系列:十个海量数据处理方法总结

    根据这个问题我们来计算下内存的占用,4G=2^32概是40亿*8概是340 亿,n=50亿,如果按出错率0.01算需要的大概是650亿个bit。...四、堆 适用范围:海量数据前n,并且n比较小,堆可以放入内存 基本原理及要点:最大堆求前n小,最小堆求前n。...适用范围:第k,中位数,不重复或重复的数字 基本原理及要点:因为元素范围很大,不能利用直接寻址表,所以通过多次划分,逐步确定范围,然后最后在一个可以接受的范围内进行。...当然在更新每条数据的出现次数的时候,我们可以利用一个堆来维护出现次数最多的前N个数据,当 然这样导致维护次数增加,不如完全统计后在求前N效率高。 如果数据无法放入内存。

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