DOS 命令，一般用于检测网络通与不通 ，也叫时延，其值越大，速度越慢 PING (Packet Internet Grope)，因特网包探索器，用于测试网络连接量的程序。Ping 发 送一个 ICMP 回声请求消息给目的地并报告是否收到所希望的 ICMP 回声应答。
如今大家都非常熟悉 WiFi 密码常见的破解手法，可是破解的原理你懂吗？我想很多人都是不知道的，所以今天就来简单的讲解一下。
环形缓冲区(ring buffer)，环形队列(ring queue) 多用于2个线程之间传递数据，是标准的先入先出(FIFO)模型。一般来说，对于多线程共享数据，需要使用mutex来同步，这样共享数据才不至于发生不可预测的修改/读取，然而，mutex的使用也带来了额外的系统开销，ring buffer/queue 的引入，就是为了有效地解决这个问题，因其特殊的结构及算法，可以用于2个线程中共享数据的同步，而且必须遵循1个线程push in，另一线程pull out的原则。
每个数据科学家都必须掌握的最重要的技能之一是正确研究数据的能力。彻底的探索性数据分析 (EDA， Exploratory Data Analysis) 是必要的，这是为了确保收集数据和执行分析的完整性。
翻译：黄念 校对：王方思 小编和大伙一样正在学习Python，在实际数据操作中，列联表创建、缺失值填充、变量分箱、名义变量重新编码等技术都很实用，如果你对这些感兴趣，请看下文： ◆ ◆ ◆ 引言 Python正迅速成为数据科学家偏爱的语言——这合情合理。它作为一种编程语言提供了更广阔的生态系统和深度的优秀科学计算库。 在科学计算库中，我发现Pandas对数据科学操作最为有用。Pandas，加上Scikit-learn提供了数据科学家所需的几乎全部的工具。本文旨在提供在Python中处理数据的12种方法
解决方案：当数据中存在标记字节时，在标记前添加转义字符（这种方式解决了一部分问题，但同时也带来了一些特殊情况，当数据中包含转义字符时，又必须在转义字符前添加转义字符避免混淆）
事先声明，本文档所有内容均在本人的学习和理解上整理，不具有权威性，甚至不具有准确性，本人也会在以后的学习中对不合理之处进行修改。
C 2.UDP是面向无连接的，必须依靠(C)来保障传输的可靠性. A网络层协议 B传输控制协议 C.应用层协议 D.网际协议
给定一个整数数组，你需要寻找一个连续的子数组，如果对这个子数组进行升序排序，那么整个数组都会变为升序排序。
当以某种方式组合多个序列或数据帧时，在进行任何计算之前，数据的每个维度会首先自动在每个轴上对齐。 轴的这种无声且自动的对齐会给初学者造成极大的困惑，但它为超级用户提供了极大的灵活性。 本章将深入探讨索引对象，然后展示利用其自动对齐功能的各种秘籍。
在面向帧的自动重传请求系统中，当待确认帧的数量增加时，有可能超出缓冲存储空间而造成过载。
数据探索和预处理是任何数据科学或机器学习工作流中的重要步骤。在使用教程或训练数据集时，可能会出现这样的情况：这些数据集的设计方式使其易于使用，并使所涉及的算法能够成功运行。然而，在现实世界中，数据是混乱的！它可能有错误的值、不正确的标签，并且可能会丢失部分内容。
「可重用」是什么意思？在你的数据科学职业生涯中的某个时刻，你编写的代码将被使用不止一次或两次。也许你会对一些不同的图像文件集运行相同的预处理管道，或者你有一套用于比较模型的评估技术。我们都复制并粘贴了相同的代码，但是一旦你发现自己复制了相同的代码不止一次或两次，那就应该花点时间使你的代码可重用。重用好的代码并不是欺骗或懈怠：它是对时间的有效利用，并且被认为是软件工程中的最佳实践。
决策树是用于机器学习最流行的算法之一，尤其对于分类和回归问题。我们每次做决策时大脑都像决策树一样工作。
LL今天心情特别好,因为他去买了一副扑克牌,发现里面居然有2个大王,2个小王(一副牌原本是54张^_^)...他随机从中抽出了5张牌,想测测自己的手气,看看能不能抽到顺子,如果抽到的话,他决定去买体育彩票,嘿嘿！！“红心A,黑桃3,小王,大王,方片5”,“Oh My God!”不是顺子.....LL不高兴了,他想了想,决定大\小 王可以看成任何数字,并且A看作1,J为11,Q为12,K为13。上面的5张牌就可以变成“1,2,3,4,5”(大小王分别看作2和4),“So Lucky!”。LL决定去买体育彩票啦。现在,要求你使用这幅牌模拟上面的过程,然后告诉我们LL的运气如何， 如果牌能组成顺子就输出true，否则就输出false。为了方便起见,你可以认为大小王是0。
R的源起 R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。 R is free R是用于统计分析、绘图的语言和操作环境。R是属于GNU系统的
R是S语言的一种实现。S语言是由 AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析、作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业 软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来Auckland大学的Robert Gentleman 和 Ross Ihaka 及其他志愿人员开发了一个R系统。R的使用与S-PLUS有很多类似之处，两个软件有一定的兼容性。
尽管大多数的系统不支持路径 M T U发现功能，但可以很容易地修改 t r a c e r o u t e程序（第8章），用它来确定路径 M T U。要做的是发送分组，并设置“不分片”标志比特。发送的第一个分组的长度正好与出口 M T U相等，每次收到I C M P“不能分片”差错时（在上一节讨论的）就减小分组的长度。如果路由器发送的 I C M P差错报文是新格式，包含出口的 M T U，那么就用该M T U值来发送，否则就用下一个最小的 M T U值来发送。正如 RFC 1191 [Mogul and Deering 1990]声明的那样，M T U值的个数是有限的，因此在我们的程序中有一些由近似值构成的表，取下一个最小M T U值来发送。
本章的目的是通过彻底检查序列和数据帧数据结构来介绍 Pandas 的基础。 对于 Pandas 用户来说，了解序列和数据帧的每个组件，并了解 Pandas 中的每一列数据正好具有一种数据类型，这一点至关重要。
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ARP为IP地址到对应的硬件地址之间提供动态映射，这个过程是自动完成的，一般应用程序用户或者系统管理员不必关心。
R平台及编程语言支持浩大的数据科学技术，他拥有几十年的的历史和超过7000个包，这挂在CRAN的包纷杂的让你无法决定从哪里入手。R-Basics和Visualizing Data with R提供了基础的指导，但是没有详细介绍如何用R操作数据集。 幸运的是，数据库专业人员可以通过他们的精湛的SQL技术，短时间内在这个领域变得更有效率。如你所愿，R支持使用SQL检索中心位置的关系数据库中的数据。然而，一些R包允许你超出这领域创建介于处理和分析数据之间的集席数据集的飞速查询，而不管数据的来源和最终目标。
返回给定轴缺失的标签对象，并在那里删除所有缺失数据（’any’：如果存在任何NA值，则删除该行或列。）。
刚才虽然实现了注册，但是服务端并没有进行数据校验，而前端的校验是很容易被有心人绕过的。所以我们必须在后台添加数据校验功能：
大家好，欢迎阅读 Python 和 Pandas 数据分析系列教程。 Pandas 是一个 Python 模块，Python 是我们要使用的编程语言。Pandas 模块是一个高性能，高效率，高水平的数据分析库。
本文为 WebSocket 协议的第九章，本文翻译的主要内容为 WebSocket 安全性相关内容。
思路2:效率更高 同时从前往后和从后往前遍历，分别得到要排序数组的右边界和左边界；
一、参数校验 在开发中经常需要写一些字段校验的代码，比如字段非空，字段长度限制，邮箱格式验证等等，写这些与业务逻辑关系不大的代码个人感觉有两个麻烦： 验证代码繁琐，重复劳动 方法内代码显得冗长 每次要看哪些参数验证是否完整，需要去翻阅验证逻辑代码 hibernate validator（官方文档）提供了一套比较完善、便捷的验证实现方式。 spring-boot-starter-web包里面有hibernate-validator包，不需要引用hibernate validator依赖。 二、hiberna
Spring 为了给开发者提供便捷，对 hibernate validation 进行了二次封装，显示校验 validated bean 时，可以使用 spring validation 或者 hibernate validation。
选自yuri.is 作者：Yuri Vishnevsky 机器之心编译 编辑：蛋酱、小舟 从诞生之日起，Julia 已经走过了十多个年头。 作为一个面向科学计算的高性能动态高级程序设计语言，Julia 在许多情况下拥有能与编译型语言相媲美的性能，且足够灵活。 曾有开发者盛言赞美 Julia，从速度、通用性、多重派发等多个维度出发，认为 Julia 甚至比 Python 更胜一筹。 当然，也有人发现了 Julia 尚存在一些不足之处，开发者 Yuri Vishnevsky 就写了一篇博客控诉 Julia，并
在【为什么有了http，还需要websocket，我懂了！】中介绍了web端即时通讯的方式，以及websocket如何进行连接、验证、数据帧的格式，这些都是了解websocket的基础知识。
作者 | Pathairush Seeda 编译 | VK 来源 | Towards Data Science
当中以太网（Ethernet）的数据帧在链路层 IP包在网络层 TCP或UDP包在传输层 TCP或UDP中的数据（Data)在应用层 它们的关系是 数据帧｛IP包｛TCP或UDP包｛Data｝｝｝ ——————————————————————————— 在应用程序中我们用到的Data的长度最大是多少，直接取决于底层的限制。 我们从下到上分析一下： 1.在链路层，由以太网的物理特性决定了数据帧的长度为（46＋18）－（1500＋18），当中的18是数据帧的头和尾，也就是说数据帧的内容最大为1500（不包含帧头和帧尾）。即MTU（Maximum Transmission Unit）为1500； 2.在网络层。由于IP包的首部要占用20字节，所以这的MTU为1500－20＝1480； 3.在传输层，对于UDP包的首部要占用8字节。所以这的MTU为1480－8＝1472。 所以，在应用层，你的Data最大长度为1472。
导读： 神经网络 反向传播算法 线性分类器-上篇 1 损失函数 在上一节定义了从图像像素值到所属类别的评分函数（score function），该函数的参数是权重矩阵。在函数中，数据是给定的，不能修改。但是我们可以调整权重矩阵这个参数，使得评分函数的结果与训练数据集中图像的真实类别一致，即评分函数在正确的分类的位置应当得到最高的评分（score）。 回到之前那张猫的图像分类例子，它有针对“猫”，“狗”，“船”三个类别的分数。我们看到例子中权重值非常差，因为猫分类的得分非常低（-96.8），而狗（437.9）
在停止等待协议中，源站发送单个帧后必须等待确认，在目的站的回答到达源站之前，源站不能发送其他的数据帧。从滑动窗口机制的角度看，停止等待协议相当于发送窗口和接受窗口的接受窗口大小均为1的滑动窗口协议。
最初的以太网是将许多计算机都连接到一根总线上。当初认为这样的连接方法既简单又可靠，因为总线上没有有源器件。
给定一个数组的某个部分，这部分起始索引为L，结束索引为R，求这部分中间位置的索引。
要在一条通信线路上传送数据，除了必须建立一条物理线路（物理层的功能）之外，还必须有一些规程或协议来控制这些数据的传输，以保证被传输数据的正确性。实现这些规程或协议的硬件和软件加上物理线路就构成了“数据链路层”。
今天我们继续学习Redis中的数据类型，今天我们学习有序集合类型，也是Redis中的5大数据类型中的最后一个。看名字，我们就知道，有序集合也是一种集合，并且这个集合还是有序的。那有序集合和列表有什么不同呢？因为列表也是有序的。它们到底有什么不同呢？有序集合的有序和列表的有序是不同的。列表中的有序指的的是插入元素的顺序，和查询元素的顺序相同。而有序集合中的有序指的是它会为每个元素设置一个分数(score)，而查询时可以通过分数计算元素的排名，然后在返回结果。因为有序集合也是集合类型，所以有序集合中也是不插入重复元素的，但在有序集合中分数则是可以重复，那如果在有序集合中有多个元素的分数是相同的，那么这些重复的元素的排名是怎么计算的呢？在下面的内容中我们在做详细说明。下面我们看一下列表、集合、有序集合的它们3个数据类型之间的区别。
CAN总线上传输的信息称为报文，当总线空闲时任何连接的单元都可以开始发送新的报文。
当今IP网络数据通信的基本就是TCP/IP参考模型，今天就借助PC访问WEB服务器的数据通信来深度理解下TCP/IP参考模型。
大家都知道Pandas和NumPy函数很棒，它们在日常分析中起着重要的作用。没有这两个函数，人们将在这个庞大的数据分析和科学世界中迷失方向。
png文件的16进制文件头格式为 89 50 4E 47 0D 0A 1A 0A
在TCP的数据传送状态。非常多重要的机制保证了TCP的可靠性和强壮性。它们包括：使用序号。对收到的TCP报文段进行排序以及检測反复的数据；使用校验和来检測报文段的错误。使用确认和计时器来检測和纠正丢包或延时。 在TCP的连接创建状态，两个主机的TCP层间要交换初始序号（ISN:initial sequence number）。这些序号用于标识字节流中的数据，而且还是相应用层的数据字节进行记数的整数。通常在每个TCP报文段中都有一对序号和确认号。TCP报文发送者觉得自己的字节编号为序号，而觉得接收者的字节编号为确认号。TCP报文的接收者为了确保可靠性，在接收到一定数量的连续字节流后才发送确认。这是对TCP的一种扩展，通常称为选择确认（Selective Acknowledgement）。
选自TowardsDataScience 作者：Vihar Kurama 机器之心编译 参与：刘晓坤、许迪 R 语言是结合了 S 编程语言的计算环境，可用于实现对数据的编程；它有很强大的数值分析工具，对于处理线性代数、微分方程和随机学的问题非常有用。通过一系列内建函数和库，你可以用 R 语言学习数据可视化，特别是它还有很多图形前端。本文将简单介绍 R 语言的编程基础，带你逐步实现第一个可视化案例。 代码地址：https://github.com/aaqil/r-lang-fundamentals R 语言最
不同的协议层对数据包有不同的称谓，在传输层叫做段（segment），在网络层叫做数据报（datagram），在链路层叫做帧（frame）。数据封装成帧后发到传输介质上，到达目的主机后每层协议再剥掉相应的首部，最后将应用层数据交给应用程序处理。
我们都知道，Numpy 是 Python 环境下的扩展程序库，支持大量的维度数组和矩阵运算；Pandas 也是 Python 环境下的数据操作和分析软件包，以及强大的数据分析库。二者在日常的数据分析中都发挥着重要作用，如果没有 Numpy 和 Pandas 的支持，数据分析将变得异常困难。但有时我们需要加快数据分析的速度，有什么办法可以帮助到我们吗？
数据操作是机器学习生命周期中最关键的步骤之一。它需要转换所提供的数据，以便用于建立预测模型。
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