咸鱼!!!

原创 【无标题】

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原创 Aircrack-ng 暴力破解步骤

命令描述iwconfig查看网卡信息airmon-ng check kill杀掉冲突进程airmon-ng start wlan0开启网络监控airodump-ng wlan0获取附近的AP信息airodump-ng [wlan0(网卡名)] -c [(信道{CH的值})] --bssid [BSSID] -w [文件路径]抓取握手包aircrack-ng -w 字典文件名.txt 文件名.cap暴力破解...

原创 xlrd模块的一生

xlrd模块的一生一、xlrd 模块简介1、xlrd是读取excel表格数据；2、支持 xlsx和xls 格式的excel表格；3、三方模块安装方式：pip3 install xlrd；4、模块导入方式： import xlrd二、xlrd 模块的操作1、基本函数1.1、打开workbook获取Book对象1.2、获取Book对象中所有的sheet名称1.3、获取Book对象中所有的Sheet对象...

原创 ubuntu 中 pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module......

Ubuntu 14.04python 3.7pycharm 中下载软件包报错pip is configured with locations that require TLS/SSL, however the ssl module in Python is not available.解决办法：更换软件源

原创 关于字典列表储存原理

names = ["a", "b", 'c', 'd']data = {}a = []for i in names: data["name"] = i a.append(data)print(a)--------------------------结果：[{'name': 'd'}, {'name': 'd'}, {'name': 'd'}, {'name': 'd'...

原创 工控协议——S7通讯协议

工控协议——S7通讯协议S7协议简介2. TPKT协议3.COTP协议S7协议简介S7以太网协议本身也是TCP/IP协议簇的一员，S7协议在OSI中的位置相当于将物理层和数据链路层之上的协议进行了定义，S7comm的协议栈修改程度更高，在应用层组织的数据经过COTP协议、TPKT协议的进一步处理后，最终通过TCP进行传输S7协议与TCP/IP其中的对应关系：ISO-OSI参考模型...

原创 TCP/IP协议

TCP/IP协议1.TCP/IP四层模型2.TCP/UDP区别讲解1）IP地址2）端口3）TCP协议与UDP协议的比较：UDP协议详解：1.TCP/IP四层模型TCP/IP是一组协议的代名词，它还包括许多协议，组成了TCP/IP协议簇。 TCP/IP协议簇分为四层，IP位于协议簇的第二层(对应OSI的第三层)，TCP位于协议簇的第三层 (对应OSI的第四层)。TCP/IP通讯协议采用了4层的...

原创 OSI七层网络模型浅析

OSI七层网络模型(从下往上)：物理层(Physical)：设备之间的数据通信提供传输媒体及互连设备，为数据传输提供可靠的 环境。可以理解为网络传输的物理媒体部分，比如网卡，网线，集线器，中继器，调制解调器等！ 在这一层，数据还没有被组织，仅作为原始的位流或电气电压处理，这一层的单位是:bit比特数据链路层(Datalink)：可以理解为数据通道，主要功能是如何在不可靠的物理线路上进行 数据...

原创 socket详解

socket详解什么是 Socket?socket()函数Socket 对象(内建)方法简单实例服务端客户端什么是 Socket?Socket又称"套接字"，应用程序通常通过"套接字"向网络发出请求或者应答网络请求，使主机间或者一台计算机上的进程间可以通讯。socket()函数Python 中，我们用 socket（）函数来创建套接字，语法格式如下：socket.socket([fami...

原创 nmap 使用方法详细介绍

nmap的使用前言nmap 作用Nmap使用教程nmap的基本输入：扫描参数：端口扫描：端口状态扫描：UDP扫描协议扫描总结Nmap的基础知识Nmap的扫描技术Nmap的OS检测（O）Nmap的操作系统指纹识别技术：前言Nmap是一款网络扫描和主机检测的非常有用的工具。 Nmap是不局限于仅仅收集信息和枚举，同时可以用来作为一个漏洞探测器或安全扫描器。它可以适用于winodws,linux,m...

原创 端口信息详细介绍

前言在网络技术中，端口（Port）包括逻辑端口和物理端口两种类型。物理端口指的是物理存在的端口，如ADSL Modem、集线器、交换机、路由器上用 于连接其他网络设备的接口，如RJ-45端口、SC端口等等。逻辑端口是指逻辑意义上用于区分服务的端口，如TCP/IP协议中的服务端口，端口号的范围从0到65535，比如用于浏览网页服务的80端口，用于FTP服务的21端口等。由于物理端口和逻辑端口数量较...

原创 UML图中类之间的关系

依赖,泛化,关联,聚合,组合,实现类与类图类与类图类(Class)封装了数据和行为，是面向对象的重要组成部分，它是具有相同属性、操作、关系的对象集合的总称。在系统中，每个类具有一定的职责，职责指的是类所担任的任务，即类要完成什么样的功能，要承担什么样的义务。一个类可以有多种职责，设计得好的类一般只有一种职责，在定义类的时候，将类的职责分解成为类的属性和操作（即方法）。类的属性即类的数据职...

原创 虚拟机中Ubuntu14.04无法连接网络的有效解决办法

1、Ubuntu网络设置：依次单击【System Settings】–>【Network】–>【Wired】–>【Options…】，如下图所示：依次选择【General】，勾选如下图所示的单选框,最后点击【Save】，如下图所示：依次选择【IPv4 Settings】，在下面的Method中选择【Automatic(DHCP)】,最后点击【Save】，如下图所示：...

原创 gitlab上传新项目步骤

原创 报错raise err.InterfaceError("(0, '')") pymysql.err.InterfaceError: (0, '')

当我们存数据到数据库时,可能会出现这样的错误,这是由于数据错误导致的不能插入数据错误如下:raise err.InterfaceError("(0, ‘’)")pymysql.err.InterfaceError: (0, ‘’)在我这里是由于数据库建表时,给定的字段长度不够导致的,如果你跟我一样,你可以沿着错误往上找,我这边找到了这个,如下:只要把数据库表的规定长度改大一点就好了!...

原创 对docker容器的通俗理解

1.docker官方解释：见 【Docker百度百科】看完了是不是一头雾水？还是不知道做什么的，对么？反而更迷糊了？不急，接下来看~~还有很多不明白的，比如说：容器是什么？镜像是什么？还有很多很多疑问？百科，这应该是科普的作用，又不是写书，搞这么深入细节干嘛？有需要深入的，自个儿去深入就得了，提供引用的书籍介绍下书籍就可以了。学学维基百科，这分类和逻辑才是棒。说实话，我非常讨厌这样的官...

原创 peewee操作mysql的增删改查

peewee操作mysql前言peewee 是什么？模型定义外键的使用增加数据更新数据删除数据修改数据查询数据查询单个数据查询全部数据分组 order_by( )分组筛选表达式聚合和预取SQL函数模糊查询数据库使用现有数据库总结前言推荐查看官方文档：https://www.osgeo.cn/peewee/安装peeweepip3 install peewee• 在学习peewee之前...

原创 如何解决ubuntu16.04下载网速慢的问题

下载慢的原因：主要原因：诸如 pip conda下载安装包，默认使用的是国外的源，导致下载速度特别慢，而国内针对这一问题，有相应的镜像源，所以我们把自己系统下载默认使用的源切换为国内源就行，如清华的 阿里的等等。Ubuntu 下载可以分为两种下载,一种是pip下载,一种是apt下载,这里主要讲pip 下载主要解决方案就是换镜像源Ubuntu 16.04 更换源（镜像）：更换源的目的主要是...

原创 github基础命令汇总

github基础命令汇总解释命令初始化一个Git仓库git init查看分支：git branch创建分支：git branch 切换分支：git checkout 创建+切换分支：git checkout -b 合并某分支到当前分支：git merge 删除分支：git branch -d 新建一个标签git tag...

原创 机器学习算法

机器学习算法1·knn算法2·朴素贝叶斯算法3·线性回归算法4·逻辑回归5·决策树算法6·svm算法7·聚类算法8·集成学习AdaboostXgboost1·knn算法为了判断未知实例的类别，以所有已知类别的实例作为参照数据集计算未知实例与所有已知实例的距离（这里计算的是欧式距离）选择最近K个已知实例根据少数服从多数的投票法则(majority-voting)，让未知实例归类为K个最邻近...

原创 Redis经典面试题

Redis面试题缓存雪崩1.1什么是缓存雪崩？1.2如何解决缓存雪崩？缓存穿透2.1什么是缓存穿透2.1如何解决缓存穿透？3.1对于读操作，流程是这样的3.2什么是缓存与数据库双写一致问题？缓存雪崩1.1什么是缓存雪崩？如果我们的缓存挂掉了，这意味着我们的全部请求都跑去数据库了。我们都知道Redis不可能把所有的数据都缓存起来(内存昂贵且有限)，所以Redis需要对数据设置过期时间，并采...

原创 机器学习算法---线性回归

线性回归1 线性回归的基本介绍2 简单线性回归介绍3 多元线性回归4损失函数（误差大小）5 正规方程6 梯度下降算法7 均方误差（MSE）8 梯度下降与正规方程的对比9过拟合与欠拟合10 解决过拟合与欠拟合的问题11. L2的正则化12 岭回归13 线性回归与岭回归1 线性回归的基本介绍简单线性回归(Simple Linear Regression)1 很多做决定过过程通常是根据两个或者多个...

原创 机器学习----SVM

SVM1 过拟合与欠拟合的情况2 参数的问题1 过拟合与欠拟合的情况2 参数的问题kernel='linear'时，为线性核，C越大分类效果越好，但有可能会过拟合（defaul C=1）。kernel='rbf'时（default），为高斯核，gamma值越小，分类界面越连续；gamma值越大，分类界面越“散”，分类效果越好，但有可能会过拟合。decision_function_s...

原创 机器学习算法---朴素贝叶斯

朴素贝叶斯1 联合概率与条件概率2 朴素贝叶斯公式3 拉普拉斯平滑系数4 优缺点1 联合概率与条件概率联合概率：包含多个条件，且条件同时成立的概率P(A,B) = P(A)P(B)条件概率：事件A在另外一个事件B已经发生的条件下发生概率P(A|B) 特性P(A1,A2|B) = P(A1|B)*P(A2|B)2 朴素贝叶斯公式P(C|W) = P(W|C)P(C)/P...

原创 机器学习算法---K近邻

K近邻（knn）1 超参数2 k近邻的距离3 pandas的展示4 sklearn5 分类器性能6 K值对与模型的影响7 优缺点1 超参数k2 k近邻的距离欧式距离3 pandas的展示import pandas as pdimport numpy as npdataset = pd.read_excel('./knn案例.xls')print(dataset)f...

原创 机器学习算法---决策树

决策树1 信息熵2 关于节点的选择，算法（ID3）3 案例实现4 优缺点5 算法选择1 信息熵熵，热力学中表征物质状态的参量之一，用符号S表示，其物理意义是体系混乱程度的度量。信息是个很抽象的概念。人们常常说信息很多，或者信息较少，但却很难说清楚信息到底有多少。比如一本五十万字的中文书到底有多少信息量。直到1948年，香农提出了“信息熵”的概念，才解决了对信息的量化度量问题。信息熵这个词是...

原创 Haystack + Whoosh + jieba进行全文搜索

一：使用的工具haystack是django的开源搜索框架，该框架支持Solr, Elasticsearch, Whoosh, **Xapian搜索引擎，不用更改代码，直接切换引擎，减少代码量。搜索引擎使用Whoosh，这是一个由纯Python实现的全文搜索引擎，没有二进制文件等，比较小巧，配置比较简单，当然性能自然略低。中文分词Jieba，由于Whoosh自带的是英文分词，对中文的分词支...

原创 nginx + uWSGI 提高 Django的并发性

nginx + uWSGI 提高 Django的并发性1.uWSGI :2. nginx :3. nginx和uWSGI的关系：4. uWSGI的安装：1.uWSGI :uWSGI是一个web服务器，实现了WSGI协议、uwsgi协议、http协议等。uWSGI的主要特点是：超快的性能低内存占用多app管理详尽的日志功能（可以用来分析app的性能和瓶颈）高度可定制（内存大小限制，服...

原创 redis持久化

redis持久化redis是什么什么叫持久化？Redis 为什么要持久化？Redis 怎么实现持久化？RDB 方式与 AOF 方式的优势对比工作原理付诸实践，RDB 与 AOF 的实现RDB 方式持久化的开启与配置RDB 主动保存测试除了save还有其他的保存方式么？shutdown 保存AOF 方式持久化的开启与配置开启 AOF设置同步方式自定义 AOF 记录文件的文件名AOF 恢复测试怎样从R...

原创 Matplotlib-----pyplot基本用法

Matplotlib-----pyplot基本用法Pyplot简介解决不支持中文线形图plot使用fmt格式字符串add_subplot绘制子图（分区域）柱形图bar的用法直方图hist用法绘点图scatter用法饼图pie的使用混淆矩阵imshow（表示二维数据的分布情况）Pyplot简介简单的说就是把数据显示成图形用的，比如曲线，棒图，饼图，总之就是数据可视化。Pyplot的一些方法...

原创 numpy用法汇总

numpy基本用法汇总数组的创建数组的创建多维数组（矩阵ndarray）ndarray的基本属性shape 维度的大小ndim维度的个数dtype数据类型关键词举例解释随机创建数组rand()np.random.rand(3,4,5)取值范围在0~1之间 长宽4*5，厚度是1的三维数组randint()np.random.randint(...

原创 pandas---RFM模型

RFM模型什么是RFM模型RFM实践应用1、前提假设验证2、RFM分级3、客户分类4、RFM打分总结简单实例什么是RFM模型根据美国数据库营销研究所Arthur Hughes的研究，客户数据库中有3个神奇的要素，这3个要素构成了数据分析最好的指标：最近一次消费 (Recency): 客户最近一次交易时间的间隔。R值越大，表示客户交易距今越久，反之则越近；消费频率 (Frequency)...

原创 pandas-自定义函数的使用

pandas自定义函数的使用排序数据重构数据连接操作自定义函数的使用import numpy as npimport pandas as pd# todo 将自定义的函数作用到dataframe的行和列 或者Serise的行上ser1 = pd.Series(np.random.randint(-10,10,5),index=list('abcde'))df1 = pd.DataFr...

原创 数据分析-pandas

文件读写及pandas8.文件读写pandas8.文件读写pandas

原创 数据分析-数组相关操作 (索引,通用函数 ufunc ,数组的增删改操作,以及数组的集合函数)

3.切片与索引一维数组import numpy as nparr3 = np.random.randint(0,99,(3,4))print('原始数据')print(arr3)print('++++++++++++取单独一行++++++++++++++++++++')print(arr3[0])print('===============取单独的一行中的一列（取单个元素）===...

原创 数据分析-numpy的运用(多维数组的创建与矩阵计算)

数据分析数据分析1、numpy：多维数组的创建1.1 随机抽样创建1.1.1 rand1.1.2 uniform1.1.3 randint1.2 序列创建1.2.1 array1.2.2 zeros1.2.3 ones1.2.4 arange1.3 数组重新排列1.4 数据类型的转换2、numpy的矩阵计算2.1 相加数据分析1、numpy：多维数组的创建多维数组（矩阵ndarray）nd...

原创 scrapy框架

scrapy框架scrapy 的基础概念：Scrapy主要包括了以下组件：Scrapy运行流程大概如下：安装基本命令scrapy 的基础概念：scrapy 是一个为了爬取网站数据，提取结构性数据而编写的应用框架，我们只需要实现少量代码，就能够快速的抓取到数据内容。Scrapy 使用了 Twisted’twɪstɪd异步网络框架来处理网络通讯，可以加快我们的下载速度，不用自己去实现异步框架，并且...

原创 mongodb数据库

mongodb数据库什么是MongoDB ?主要特点安装首次启动启动服务数据库的操作创建用户MySQL和Mongodb数据库的比较创建集合数据类型插入数据查询数据更新数据首推详细菜鸟教程:https://www.runoob.com/mongodb/mongodb-create-database.html官网:https://www.mongodb.com/什么是MongoDB ?Mong...

转载 虚拟机扩容的解决方法

虚拟机ubuntu磁盘空间不足，如何扩容 ...

原创 爬虫神器PyQuery的使用方法

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