今天在Linux上调试程序程序的时候发现有时候程序会莫名其妙的hang住，于是就想能不能找到当时程序有那些线程，都在做什么。找了一下linux命令，还真可以满足我的需求。下面看一个小例子。
最近有同学反映 s3cmd 上传的数据比原文件小…WTF，居然有这种事？我不信，然后看了下同学的需求，上传一个1G的文件，按照分段上传的默认配置，就是以15M为一段，分段上传，基本公式就是 1024M/15M=68.2。
今天在Linux上调试程序程序的时候发现有时候程序会莫名其妙的hang住，于是就想能不能找到当时程序有那些线程，都在做什么。找了一下linux命令，还真可以满足我的需求。下面看一个小例子。 先准备一段程序，为了简单起见这里使用python来写，其中创建了两个线程来执行各自的任务。 import threading import time def test1(): while(True): time.sleep(1) print 'test1' def test2
对一个vm做resize，即从一个小的flavor换一个大的flavor，没有成功
前提条件： 1、需要域环境下一台主机普通用户账号密码 2、一台主机的管理员权限
因为项目的需求，要 lz4.0.10.1 的，因为本机已经有一个 1.1.0 版本的，所以必须先卸掉，然后我差点没疯了（手动微笑）
linux自带的python是2.6版本的，用习惯了2.7.x,所以想升级python2
在上文 持续交付之基于Git Flow代码分支策略实践 中我们已经介绍基于 GitFlow 模型代码分支管理策略，同时为保证能给客户持续提供高品质的产品，保持项目稳定性，增强产品价值输出的节奏感。同时，为了规范工作流程，给客户提供明确的版本信息，固定产品发版策略以及分支管理规则提出要求，促使项目团队内认识一致，行为动作标准一致。
在python接口测试之token&session处理(十二)中详细了介绍了使用postman工具如何来获取token，以及对token变量的调用和处理，同时在python接口测试之token&session处理（十三）中介绍了在jmeter的测试工具中，使用jmeter然后处理token和session,cookie，以及对token的调用，那么本节课将继续沿着上面的知识点进行，不过本节课将是以代码的方式进行，而不再是工具的形式。
学习了虫师的博文，最近准备将人脸识别器提升到网站阅读签到信息的状态。所以打算将识别器获取的签到信息再放到数据库中，so。。加油么么哒。。
作者：Boblee，人工智能硕士毕业，擅长及爱好python，基于python研究人工智能、群体智能、区块链等技术，并使用python开发前后端、爬虫等。
今天快学Python给大家推荐一个轻量级的Python统计绘图库-「Dexplot」，让你无需使用Python-matplotlib库即可绘制精美的统计图表。
#!/usr/bin/env python #encoding=utf-8 import os def listdir(): path = "/tmp" dirfile = os.listdir(path) for filename in dirfile: if filename.startswith('.'): print "隐藏文件" else: print filename if __name__ ==
首先，表明一个问题，Pillow和PIL不是一个东西，Pillow 是一个对 PIL 友好的分支，两者的作者是不同的，由于PIL的更新计划太慢了，作者计划一年更新两次，有一些问题无法及时解决，导致Pillow的诞生，Pillow在2.0.0版本之后增加了对python3的支持，同时也修复了很多bug。
在【一起玩蛇】Python代码审计中的那些器I中，已经对一些常见的python安全知识与代码审计工具进行介绍，其中包括bandit、pyvulhunter、cobra，此外本篇将继续分享另一款工具pyt的使用心得。 在此之前，回顾一下Python代码审计的一些资源： Python安全编码和代码审计（http://xxlegend.com/2015/07/30/Python%E5%AE%89%E5%85%A8%E7%BC%96%E7%A0%81%E5%92%8C%E4%BB%A3%E7%A0%81%E5%AE
最近导师安排了一个论文模型复现的工作，奈何硬件条件不够，只能到处搜罗免费的GPU资源，过上了白嫖百家GPU资源的日子，这时候刚好遇见了腾讯的GPU云服务器体验活动，可谓是久旱逢甘霖。作为一名零基础小白，现将自己使用GPU云服务器（以Windows系统为例）搭建自己的深度学习环境的过程记录下来，方便大家参考。
IPC，WMI，SMB，PTH，PTK，PTT，SPN，WinRM，WinRS，RDP,Plink，DCOM，SSH；Exchange，LLMNR投毒，Kerberos_TGS，GPO&DACL，域控提权漏洞，约束委派，数据库攻防，系统补丁下发执行，EDR定向下发执行等。
其实从 Amesp 发布之后就答应了要写 Gaussian-Amesp，然后一直咕到现在，直到前两天看到了有人写了 ase 与 Amesp 联用的方案，才赶紧把解析 Amesp 输出文件 Hessian 矩阵的部分折腾完，至此 Gaussian-Amesp 联用基本达到可用水平。此软件以 BSD 2-Clause License 开源于 GitHub Gaussian-Amesp
今天小编给大家推荐一个轻量级的Python统计绘图库-「Dexplot」，让你无需使用Python-matplotlib库即可绘制精美的统计图表。本期就随小编来看一下这个轻量级的统计绘图库吧~
注：此操作本人用CentOS6.8最小化安装通过 为了ipython可以保存历史纪录，还需要安装sqlite-devel 1.准备工作
前提：在学习本文采集小程序数据之前，相信大家都掌握了抓取数据包的技能，比如使用Mitmproxy进行抓取数据包。如果看到这里的你还没有掌握的话，可以参与辰哥之前的写的一篇关于mitmproxy使用的文章(实战|手把手教你如何使用抓包神器MitmProxy)。
sha (Secure Hash Algorithm)模块与md5的作用相似，用于对信息进行加密。"Secure Hash Algorithm", 是“安全散列算法”的意思。
本文是针对《Python大学实用教程》和《跟老齐学Python：轻松入门》两本书的基础内容之后的提升。
Sublime Text 是一个轻便型的编辑器，简约又不简单，支持多种编程语言和第三方拓展插件，居家打码良器。
在这篇文章里，你将学会什么是函数范式以及如何使用Python进行函数式编程。你也将了解列表推导和其它形式的推导。
a. 获取repo文件: curl http://commondatastorage.googleapis.com/git-repo-downloads/repo > ~/bin/repo .注意执行该文件需要python2.5以上版本,如果是2.4.3的python版本就无法执行这个文件脚本;
长话短说：本次原创将向您展示在Docker中使用Layer Cache以加快镜像构建。
在上一篇文章中通过重装yum解决了无法使用Python3解释执行的问题，但是yum -y update后又会使得之前设置的软链接（ln -s /usr/local/bin/python3.6 /usr/bin/python）被替换成python2.7。为了把Python3设置为默认py解释器的同时保证yum能正常使用，还得从yum相关脚本下手。
研究人员发现名为 YoroTrooper 的攻击者自从 2022 年 6 月起就一直以东欧各国政府为目标进行攻击，目前尚未对该攻击者形成完整结论。 YoroTrooper 组织概述 经过分析，该组织背后的攻击者应该是说俄语的人。但不并不一定居住在俄罗斯或者是俄罗斯的国民，毕竟受害者主要都在独联体国家中。另外在代码中也发现了部分西里尔文，表明攻击者也十分熟悉该语言。在某些情况下，攻击者攻击的是俄语设备，说明攻击目标应该也是讲俄语的。 攻击者注册了许多恶意域名，有子域名包含的也有包含错别字的，以此来诱导欺骗
在2019年发现了针对Microsoft Exchange Server 漏洞的勒索软件Black Kingdom ，该恶意软件由python编码。今年再次发现其恶意活动，该勒索软件利用 Microsoft Exchange 漏洞 (CVE-2021-27065)进行传播。勒索软件使用 Python 编码并用 PyInstaller 编译为可执行文件；它支持两种密钥生成模式：动态生成密钥和硬编码密钥。
trackerjacker是一款针对WiFi无线网络的强大安全工具，该工具功能类似于Nmap，可以帮助广大研究人员映射未连接的WiFi网络，并进行设备跟踪。
前提：相信看到这篇文章的读者应该已经学会了Docker的安装以及Docker的基本使用，如果还不会的可以参考我之前的文章进行详细学习！
https://github.com/18605973470/rl-with-carla/blob/master/gym_carla.py
可以看到，对于字符：& < > 分别转义成了： \u0026 \u003c \u003e
本文介绍了如何在CentOS系统上安装TensorFlow。首先介绍了TensorFlow的基本概念，然后提供了详细的安装步骤。最后，通过验证安装来确认是否成功安装。在文章中还提到了一些常见的安装问题以及解决方法。
本文假设你已经完成了铂链本地节点部署和账户创建，没有完成的话，参考《铂链第3课 BOTTOS账户体系(密钥对/账号/钱包)的创建和管理》完成相关准备工作。 本文的主要内容包括： （1）用C++创建"Hello World"合约 （2）编译wasm和ABI文件 （3）部署和运行合约
postman 可以生成各种语言的代码发送接口请求，对于会使用 postman 但python脚本还不熟练的小伙伴会很有帮助。 经常有小伙伴说：为什么我 postman 可以请求成功，用 python 无法请求成功？
本脚本主要针对python2.6升级至python2.7.12,并且解决了升级后不能使用yum的问题。添加了ipython功能
ELF是一个用于游戏研究的应用广泛的（Extensive）、轻量级的（Lightweight）、灵活的（Flexible）平台，特别适用于实时战略（RTS）游戏。在C++方面，ELF采用C++线程来并发运行多个游戏。在Python方面，ELF可以一次性返回一批游戏状态，使其对现代RL（强化学习）非常友好。另一方面，在其他平台（例如OpenAI Gym）中，一个Python接口只能包含一个游戏实例。这使得游戏的并发运行有点复杂，而这又是许多现代强化学习算法的要求。 对于RTS游戏的研究，ELF配备了一个快速的
我最近一直在使用新的Percona-Server-MongoDB DC / OS服务，作为这项工作的一部分，我决定尝试使用Percona-Server-MongoDB作为持久存储后端构建IoT架构。MongoDB是物联网架构中持久存储的一种流行选择，原因有很多，包括高可伸缩性，对复杂查询的支持，以及它不需要严格的模式，因此您可以使用不同的原生JSON将文档推送到它每个字段的类型。如果您想运行此博客中使用的代码，您可以在GitHub上找到所有内容。
数据分析师是不易被人工智能取代的新兴职业，相比算法工程师、人工智能工程师而言比较好入门。学好数据分析，也可为进一步的数据科学、机器学习打下一定的基础。 最近我知乎了各种如何学习数据分析之类的话题，get到了许多打开数据分析的正确姿势，现在就好好归纳总结一哈。 一：编程能力 是否会编程是区别初级数据分析师和高级数据分析师的分水岭。在这里，我定位的是高级数据分析师，所以编程能力尤为重要，我把它放在了第一位。 有关数据分析的编程语言有Python和R语言。R语言倾向于统计分析、绘图等。统计学家或者学统计学的喜欢用
单例模式是一种常用的软件设计模式，该模式的主要目的是确保某一个类只有一个实例，而且该实例可以全局访问。单例模式是一种比较简单的设计模式，但是它也有一些缺点，比如没有抽象层，耦合度比较高，使用不当会导致一些问题，如资源耗费过多等。
关于GShell GShell是一款功能强大且支持灵活扩展的跨平台Shell生成器，在该工具的帮助下，广大研究人员可以随意生成针对任意平台的任何Shell，并实现完全的自动化和管理控制功能。 支持的操作系统 类Unix系统 GNU/Linux Windows macOS 支持生成的Shell Bind-Shel：目标需要有一个监听端口，然后我们连接到目标主机； 反向Shell：我们又一个监听端口，让目标连接到我们的设备； 支持的编码 URL编码：绕过URL过滤器； Base64/32/16编
Netskope 的研究人员正在跟踪一个使用恶意 Python 脚本窃取 Facebook 用户凭据与浏览器数据的攻击行动。攻击针对 Facebook 企业账户，包含虚假 Facebook 消息并带有恶意文件。攻击的受害者主要集中在南欧与北美，以制造业和技术服务行业为主。
新时代网工编程能力变成比敲命令更重要的能力了，大潮流已经无法改变。最近一直在研究python里面的netmiko作为ssh的方法。把第一个脚本共享出来大家研究一下。
教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/84
报错信息如下： 装了n遍还是这样 (nemo) fanyi@ubuntu:~$ pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple Writing to /home/fanyi/.config/pip/pip.conf (nemo) fanyi@ubuntu:~$ pip install nemo_toolkit['all'] Looking in indexes: https://pypi.tuna.tsingh
python分布式执行框架Ray的介绍 说明 1、Ray为构建分布式应用程序提供了一个简单、通用的API。 2、Ray是一种分布式执行框架，便于大规模应用程序和利用先进的机器学习库。 Ray通过以下方式完成这项任务： 为构建和运行分布式应用程序提供简单的原语。 使最终用户能够并行化单个机器代码，而代码更改很少到零。 在核心Ray之上包含大量应用程序、库和工具，以支持复杂的应用程序。 安装方法 [root@node2 ~]# pip install 'ray[default]' Looking in in
本教程面向所有对强化学习感兴趣的人，不会涉及太深的机器学习基础，但主题中涵盖了高级策略网络和价值网络的相关知识。此外，我建议阅读 Voldymyr Mnih 的《Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning》（https://arxiv.org/abs/1602.01783），这篇文章很值得一读，而且文中涉及到本教程采用的算法的很多细节。
比如，这里有一位马里奥游戏疯狂爱好者uvipen就在GitHub上贡献了两种不同的方法，都能让马里奥轻松游走在障碍之间！去年6月，uvipen从2016年的论文《Asynchronous Methods for Deep Reinforcement Learning》中得到了启发，用异步优势Actor-Critic算法(A3C)让马里奥顺利通过了32关中的9关。
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