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最近在工作中，遇到一种奇葩的接口，它的参数数据是通过xml，进行传递的，不要大惊小怪的，林子大了什么鸟都有，每个人的思路想法不一样，开发的接口也是各式各样的，如果想要统一的话，必须是提前团队已经做好沟通定好规则，这样就像在产品线上生成一
可能受到新冠病毒的影响，台大也开始了网课教学。李宏毅上传了2020版本的机器学习视频，可以说是非常好的学习资料（尽管其中多数都是2017、2019的视频，但有部分更新）。
【导读】关于机器学习的学习资料从经典书籍、免费公开课到开源项目应有尽有，可谓是太丰富啦，给学习者提供了极大的便利。但网上比比皆是的学习资料大部分都是英文材料，这可难倒了英语不好的学习者，单词不认识，理解不到位。小编不禁想问：就真的就没办法了嘛。其实也不尽然，中文还是有一些不错的学习资料的，像周志华老师的西瓜书，李航老师的统计学习方法等等都是相当经典的学习资料。今天的主角LeeML-Notes也是和一门中文经典视频课程--台大李宏毅的机器学习相关。
李宏毅老师的机器学习视频是机器学习领域经典的中文视频之一，也被称为中文世界中最好的机器学习视频。李老师以幽默风趣的上课风格让很多晦涩难懂的机器学习理论变得轻松易懂，他将理论知识与有趣的例子结合在课堂上展现，并且对深奥的理论知识逐步推导，保证学习者能够学习到问题的精髓所在。比如老师会经常用宝可梦来结合很多机器学习算法。对于想入门机器学习又想看中文讲解的人来说绝对是非常推荐的。
我们知道，在 CPython 中，有一个全局解释器锁，英文叫 global interpreter lock，简称 GIL，是一个互斥锁，用来保护 Python 世界里的对象，防止同一时刻多个线程执行 Python 的字节码，从而确保线程安全，这导致了 Python 的线程无法利用多核 CPU 的优势，因此有人说 Python 的多线程是伪多线程，性能不高，那么 Python 将来有可能去除 GIL 吗？
李宏毅老师现任台湾大学电气工程助理教授，研究重点是机器学习，特别是深度学习领域。他有一系列公开的机器学习课程视频，在机器学习领域是很多人入门的教材，人气不输吴恩达的 Coursera 机器学习课程。
当我们正处于Python 2.x到Python 3.x的过渡期时，你可能想过是否可以在不修改任何代码的前提下能同时运行在Python 2和3中。这看起来还真是一个合理的诉求，但如何开始呢？哪些Python 2 代码在 3.x 解释器执行时容易出状况呢？
本文将带来 Zabbix 6.0 LTS 如何利用 Python 脚本实现钉钉机器人通知告警信息。
python3使用ctypes在windows中访问C和C++动态链接库函数示例 这是我们的第一个示例，我们尽量简单，不传参，不返回，不访问其他的动态链接库 一 测试环境介绍和准备 测试环境： 操作系统：windows10 Python版本：3.7.0 VS版本：vs2015社区版（免费） 相关工具下载： VS版本vs2015社区版（免费） Python3.7.0 （源码和安装文件） http://ffmpeg.club/python 二 C/C++部分代码 1 首先完成C/C++的动态链接库，与做python扩展库不同，ctypes调用的c++库其实与python没有代码关联，只是提供了开放公共标准。
基于python3和selenium3做自动化测试，俗话说：工欲善其事必先利其器；没有金刚钻就不揽那瓷器活，磨刀不误砍柴工，因此你必须会搭建基本的开发环境，掌握python基本的语法和一个IDE来进行开发，这里通过详细的讲解，介绍怎么搭建python3和selenium3开发环境，并提供一个基本入门的代码，后续逐步提供系列实践文章。
python3 整数类型PyLongObject 和PyObject源码分析 一 测试环境介绍和准备 测试环境： 操作系统：windows10 Python版本：3.7.0 下载地址 VS版本：vs2015社区版（免费） 下载地址 win10SDK（安装vs2015是可以选择，如果没有安装则需要独立安装） http://ffmpeg.club/python 二 如何查看源码 1 下载python源码 https://www.python.org/ftp/python/3.7.0/Python-3.7.0.tar.xz http://www.ffmpeg.club/python 下载后解压缩 使用vs2015或者vs2017打开 Python-3.7.0\PCbuild\pcbuild.sln 解决方案文件
插件列表与安装 为了安装这些插件，只需下载它们并将它们放在与MobaXterm可执行文件相同的目录中即可。
Simple Console Input API for Standard Library
MacC2是一款基于Python开发的macOS后渗透漏洞利用工具，该工具使用的是Objective-C调用或Python代码库，而并非命令行执行。MacC2的客户端基于Python2开发，虽然Python2现在已经算是被弃用了，但它仍然可以随Big Sur安装一起提供。在将来，苹果很可能会从macOS的基础安装组件中移除Python2（或者直接删除预置的Python环境支持），但直到2020年11月，这种情况还没出现。
ntlm_theft是一款基于Python 3开发的开源工具，可以生成21种不同类型的哈希窃取文档。该工具适用于网络钓鱼攻击，可以用于支持外网SMB流量和内部网络环境之中。与基于宏的文档或利用漏洞的文档相比，这些文件类型的好处在于，所有的这些文件都是使用“预期功能”构建的。
现在的招聘要求对QA人员的要求越来越高，测试的一些基础知识就不必说了，来说测试知识以外的，会不会一门或者多门开发与语言，能不能读懂代码，会不会Linux，会不会搭建测试系统，会不会常用的数据库，会不会SQL等等，因此我们这篇文章来讲解如何用
关于Python的介绍、安装以及开发工具的安装宏哥这里就不做赘述了，需要了解的可以自行查找资料或者看宏哥之前的文章进行了解和学习。这里宏哥就直接上干货，开门见山。今天我们首先来讲解和学习一下Python的注释，大家不要觉得简单而不重视或者忽略了它。注释在我们日常工作中还是非常重要的。否则我们就会出现以下几种窘境：
经过免杀后的exe程序(xgpj.exe)，进行重命名，在gpl位置插入Unicode控制字符，RLO(从左到右覆盖)，如图
这是「进击的Coder」的第 589 篇分享 整理：叶子 来源：OSC 开源社区（ID：oschina2013） “ 阅读本文大概需要 6 分钟。 ” 今天想跟大家介绍一款曾经影响了无数开发者的操作系统：Minix。 1987 的今天，Minix 诞生了。 Minix 介绍 Minix 是 Mini Unix 的缩写，一个迷你版类 Unix 操作系统 (约 300MB)。 Minix 原来是荷兰阿姆斯特丹 Vrije 大学计算机科学系的安德鲁・塔能鲍姆（Andrew S. Tanenbaum ）教授所开发
AWVS一直以来在圈子中都比较火，以速度快和高准确性深受大家喜爱。很多人想研究其运作机制却因闭源而不得其解。
B站是个宝，谁用谁知道😎 整理的一些适合算法工程师的学习资源，建议收藏！ 0、数学基础 Up主：3Blue1Brown的数学基础：https://space.bilibili.com/88461692。用动画讲述数学专业知识，其视频涵盖了线性代数、微积分、拓扑学等领域，每门课都配有直观生动的动画演示，帮助观众加深对数学概念定理的理解。 数学分析：https://www.bilibili.com/video/av8042121复旦陈纪修老师的数学分析视频课程，共214讲。 数学建模：www.bilibili.
无论你在哪里，在做什么都会遇到很多坑，这些坑有些事别人挖的，有些是自己挖的。别人挖的叫坑人，自己挖的叫自杀，儿子挖的叫坑爹。因此在做app自动化道路上也不会是一帆风顺的，你会踩很多坑，这些坑和你就是你死我活的节奏，不是坑把你埋了，就是你把坑填了。由于咱们都是黄皮肤的中国人用的大部分都是中文的app，而人家老外都是白皮肤蓝眼睛，用的是英文的APP，人家这个问题可以忽略。我们却不可以的，必须面对的。所以首先宏哥要带小伙伴们解决中文输入的问题！
上一篇cookie绕过验证码模拟登录博客园，但这只是第一步，一般登录后，还会有其它的操作，如发帖，评论等等，这时候如何保持会话呢？这里我以jenkins平台为例，给小伙伴们在沙场演练一下。
Empire是针对windows平台的一套渗透工具，包括了从stager生成、提权到渗透维持的一系列功能。笔者早先在试用Empire的过程中发现其不适用于UTF-8编码，所以在执行命令时包含中文就会卡死。 近期Empire的作者解决了以上bug，所以让我们愉快地使用Empire探索一番。 对于Empire的全部功能可以参考官方网站：http://www.powershellempire.com/ 1、安装 虽然渗透的目标是windows，但Empire本身应该是运行在linux平台的，首先把程序目录下载下来
有时候在忙工作，女朋友发了一个消息，就撤回了，但是人天生的都有一颗好奇心，而且在当今这个时代找个女朋友不容易，一个程序猿找一个女朋友更是不容易的。人家好不容易跟你，你还不得把人家当老佛爷侍候着，侍候着也不行，还得小心翼翼地侍候着，但是声明：宏哥可能过分宠她，但绝对不是妻管严哈！因此当她撤回消息后，慌得一逼，是不是不高兴了？是不是生气了？还是发生什么事了？是不是生病了？还是我哪里惹到她了？俗话说：不干亏心事，不怕鬼叫门，虽然自己确实没有干亏心事，但是心里仍然打着小鼓，脑海里一遍一遍的过滤着，我好像没有惹到她呀！到底是怎么了呢？更严重的话，可能有时候自己会胡思乱想，因为这个可能会影响正常工作，当然了，宏哥目前还没出现这种情况哈！偶尔有时候我会问一次，女朋友告诉我撤回啥了，但是有时候人家撤回好几条，我要一一追问；人家就会说：烦你，烦死了，一些之类的话。吓得宏哥以后都不敢问了，所以为了不问，就有了这篇文章。
本文利用企业微信的方式告警。不过该方式有一个比较重要的前提，Zabbix Server 需要有访问外网的能力，接收端也需要有访问互联网的能力。
地址：https://github.com/Al1ex/Pentest-tools
2020.05 期待已久的 Zabbix 5.0 LTS 版本正式发布，全新的 Zabbix 5.0 LTS 对前端 web 进行重构带来全新的用户体验。发布基于 Go语言的下一代 Zabbix Agent2 和安全性全面升级等众多特性。接下来将介绍在 CentOS 8 搭建 Zabbix 5.0 LTS 和 Agent 2 以及 Zabbix 5.0 LTS 平台的简单使用。
AI 科技评论按，ImagePy 是一款 python 开源图像处理框架，其 UI 界面支持开放插件。在 github：https://github.com/Image-Py/imagepy 上，不仅有关于这款图像处理软件的详细介绍，还有一些使用示例，雷锋网 AI 科技评论接下来将详细介绍这一开源图像处理框架。
今天我们继续前边的练习，学习和练习一下：如何使用webdriver方法获取操作复选框-CheckBox、测试不同的分辨率、如何断言title、如何获取某一个元素的text属性值等等，这些小练习，来巩固基础。
pybind11是一个轻量级的“Header-only”的库，它将C++的类型暴露给Python，反之亦然。主要用于将已经存在的C++代码绑定到Python。pybind11的目标和语法都类似于boost.python库。利用编译时的内省来推断类型信息。
选自sunfishcode博客 作者：sunfishcode 机器之心编译 机器之心编辑部 Hello World 可能是许多人编写的第一个程序。这么简单的程序按理说应该没有 bug 吧？一位叫「sunfishcode」的开发者给出了令人意外的结论。 C 语言中的 Hello World 用 C 语言写 Hello World 有很多种不同的方式，比如维基百科里记录的版本、K&R book 中介绍的版本，甚至还有 1974 年的原始版本。 这里展示一个 ANSI C 的版本： /* Hel
Flask是一个基于Python开发并且依赖jinja2模板和Werkzeug WSGI服务的一个微型框架，对于Werkzeug本质是Socket服务端，其用于接收http请求并对请求进行预处理，然后触发Flask框架，开发人员基于Flask框架提供的功能对请求进行相应的处理，并返回给用户，如果要返回给用户复杂的内容时，需要借助jinja2模板来实现对模板的处理，即：将模板和数据进行渲染，将渲染后的字符串返回给用户浏览器。
在马哥Python的万人学习社群做了个调研，盘点了一下2017年Python的重要事件，希望抛砖引玉。
宏哥之前在做接口自动化的时候，用的测试报告是HTMLTestRunner，虽说自定义模板后能满足基本诉求，但是仍显得不够档次，高端，大气，遂想用其他优秀的report框架替换之。一次偶然的机会，在一个QQ群里看到Allure的测试报告，真的是一见钟情，特别的喜欢。但是由于时间的原因就没有自己实践一下，乘着国庆假期，自己特抽时间做了一番探索。
Lefse软件是宏组学物种研究常用软件，一般大家用在线版本即可。但要搭建在Linux集群环境中有点烦，记录一下折腾过程。
我们用自动化新建任务之后，要想接着对这个新建任务操作，那就需要用参数关联了，新建任务之后会有一个任务的Jenkins-Crumb，获取到这个Jenkins-Crumb，就可以通过传这个任务Jenkins-Crumb继续操作这个新建的任务。
2017年仿佛整个程序员圈都在焦虑学习python，为了帮助马哥小伙伴发现2018年Python的趋势，汤哥在马哥Python的万人学习社群做了个调研，盘点了一下2017年Python的重要事件，具体
作者 | 汤哥在北京 【AI科技大本营导读】Python被称为是最接近AI的语言。几乎所有的深度学习框架都要用到Python来编程，这是所有转型AI的程序员都绕不过去的一道坎。以下是营长为大家找到的一篇盘点Python 在2017年内发生所有大事件的内容。 1.Python大热：从业界反馈看机器学习语言趋势——2017年1月 在深度学习市场，对 Python 的招聘需求仍然最高。但前五大语言的排序变成了Python，C++，Java，C，R。这里有很明显的对高性能计算语言的侧重。 而且，Java 的
2017年仿佛整个程序员圈都在焦虑学习python，为了帮助马哥小伙伴发现2018年Python的趋势，汤哥在马哥Python的万人学习社群做了个调研，盘点了一下2017年Python的重要事件，具体如下： 1.Python大热：从业界反馈看机器学习语言趋势——2017年1月 在深度学习市场，对 Python 的招聘需求仍然最高。但前五大语言的排序变成了Python，C++，Java，C，R。这里有很明显的对高性能计算语言的侧重。 而且，Java 的增长速度惊人，它可能很快成为深度学习市场的第二位。
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