<?xml version="1.0" encoding="utf-8" ?><rss version="2.0"><channel><title><![CDATA[p0ise's blog]]></title><description><![CDATA[技术改变世界，阅读塑造人生]]></description><link>https://blog.youkuaiyun.com/HAD_INK</link><language>zh-cn</language><generator>https://blog.youkuaiyun.com/</generator><copyright><![CDATA[Copyright &copy; HAD_INK]]></copyright><item><title><![CDATA[USB HID 流量分析详解]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/HAD_INK/article/details/130153044</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/HAD_INK/article/details/130153044</guid><author>HAD_INK</author><pubDate>Fri, 14 Apr 2023 14:35:16 +0800</pubDate><description><![CDATA[USB HID（Human Interface  Device），中文译为人机接口设备，是一种允许人与计算机交互的接口的设备，主要用于连接各种人机界面设备，如键盘、鼠标、游戏手柄、数字仪表、触摸屏等。USB  HID 设备与计算机通信使用的是 USB HID 协议，这个协议规定了 USB HID 设备与主机之间的通信协议和数据格式。本文将对 USB HID 协议进行简单的介绍，演示如何用 Wireshark 捕获、过滤 USB 流量，重点对鼠标、键盘流量进行分析，利用 Python 脚本解析流量，从中还原出]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[二分查找算法：初始化、查找区间与终止条件]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/HAD_INK/article/details/130152578</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/HAD_INK/article/details/130152578</guid><author>HAD_INK</author><pubDate>Fri, 14 Apr 2023 14:27:08 +0800</pubDate><description><![CDATA[本文详细介绍了二分查找算法的实现过程和关键注意事项。通过分析查找某个元素以及查找某个边界的场景，文章阐述了如何正确初始化查找区间、设置终止条件以及缩小查找范围。文章旨在帮助读者深入理解并掌握二分查找算法，提高编程效率。]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[吃握手包的电子宠物 - Pwnagotchi开箱教程]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/HAD_INK/article/details/126084181</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/HAD_INK/article/details/126084181</guid><author>HAD_INK</author><pubDate>Sun, 31 Jul 2022 12:23:13 +0800</pubDate><description><![CDATA[Pwnagotchi 是一个能够帮助你捕获附近破解WiFi需要的握手包的工具。它的亮点在于采用了不同的情绪和性格来表示程序当前的状态，会在嗅探握手包时东张西望，会因为没有收到新鲜的握手包而感到无聊，会因为交到新朋友而感到开心，当然了，偶尔也会摸摸鱼......就好像养了一只电子宠物一样。...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[C语言链接属性]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/HAD_INK/article/details/123557449</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/HAD_INK/article/details/123557449</guid><author>HAD_INK</author><pubDate>Thu, 17 Mar 2022 18:39:12 +0800</pubDate><description><![CDATA[什么是链接属性
链接属性与C语言中各个目标文件及函数的链接过程有关，用于认定不同文件的标识符（即程序中定义的各种名称，包括变量名、函数名）是否是同一个实体。更通俗地说，就是在两个不同文件中的变量、函数声明是否指向同一个实体。比如：a、b文件同时声明了变量c，链接属性就指定了这两处变量c是否是同一个c。
简单来说，链接属性的作用就是让你能在a文件中决定要不要访问b文件中的变量、函数。
链接属性的分类
链接属性有三种：

external - 外部链接
internal - 内部链接
none - 无链接

对]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[gdb调试缺少glibc]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/HAD_INK/article/details/118148278</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/HAD_INK/article/details/118148278</guid><author>HAD_INK</author><pubDate>Wed, 23 Jun 2021 11:50:08 +0800</pubDate><description><![CDATA[使用环境
VMWare CentOS8
踩坑过程
使用gdb第一次调试C程序时产生如下报错：
Missing separate debuginfos, use: yum debuginfo-install glibc-xx

意思是缺少调试信息，需要安装glibc
然后不明就里在终端尝试输入
sudo yum debuginfo-install glibc

结果安装不了。
网上查了发现debuginfo-install命令是yum-utils中的一个安装命令，所以要先装yum-utils。
接着还得打开C]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[[Python]matplotlib库实现数据可视化之随机漫步]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/HAD_INK/article/details/95938368</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/HAD_INK/article/details/95938368</guid><author>HAD_INK</author><pubDate>Mon, 15 Jul 2019 09:12:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[随机漫步（Random walk)，也称随机游走，是一种数学统计模型，它由一连串轨迹所组成，其中每一次都是随机的，它能用来表示不规则的变动形式，如同一个人乱步所形成的随机记录。气体或液体中分子活动的轨迹等也可作为随机漫步的模型。这个概念在1905年由卡尔·皮尔逊首次提出，目前已在许多领域中得到应用，如生态学、经济学、心理学、计算科学，物理学、化学和生物学等。

随机漫步有很多实际用途。比如，分子...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[[Python]matplotlib库实现数据可视化之折线图与散点图复习]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/HAD_INK/article/details/95937633</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/HAD_INK/article/details/95937633</guid><author>HAD_INK</author><pubDate>Mon, 15 Jul 2019 02:35:15 +0800</pubDate><description><![CDATA[这次用到的数据是立方数
同时绘制了折线图和散点图，所以效果有叠加
# -*- coding:utf-8 -*-
import matplotlib.pyplot as plt


def main():
    values = list(range(0, 11))
    cubes = [x**3 for x in values]

    plt.plot(values, cubes)
  ...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[[matplotlib官方文档] Colormap参考]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/HAD_INK/article/details/95937627</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/HAD_INK/article/details/95937627</guid><author>HAD_INK</author><pubDate>Mon, 15 Jul 2019 02:28:45 +0800</pubDate><description><![CDATA[原文：Colormap reference

Colormap参考
Matplotlib附带的色彩映射参考。
通过将_r附加到名称，例如viridis_r，可以获得每个这些颜色映射的反转版本。
请参阅Choosing Colormaps in Matplotlib，以深入讨论色彩映射，包括色盲友好。
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pl...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[[Python]matplotlib库实现数据可视化之绘制散点图]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/HAD_INK/article/details/95937624</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/HAD_INK/article/details/95937624</guid><author>HAD_INK</author><pubDate>Mon, 15 Jul 2019 02:25:03 +0800</pubDate><description><![CDATA[绘制散点图主要用到pyplot模块的scatter()函数。
详细参数可参考【matplotlib】scatter()散点图的详细参数
1. 绘制单个点
import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(2, 4)

plt.show()

使用函数scatter()，并向它传递一对x和y坐标，他将在指定位置绘制这个点：

2. 设置输出的样式
import...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[[Python]matplotlib库实现数据可视化之绘制折线图]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/HAD_INK/article/details/95937614</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/HAD_INK/article/details/95937614</guid><author>HAD_INK</author><pubDate>Mon, 15 Jul 2019 02:23:17 +0800</pubDate><description><![CDATA[1. 安装
使用pip安装，不多解释
pip install matplotlib

2. 绘制简单的折线图
主要用到pyplot模块的plot()函数
import matplotlib.pyplot as plt

# 生成1~8的平方数
squares = [x**2 for x in range(1, 9)]

plt.plot(squares)
plt.show()

首先导入模块pyp...]]></description><category></category></item><item><title><![CDATA[[C++]分类任务——线性分类器|人工智能基础]]></title><link>https://blog.youkuaiyun.com/HAD_INK/article/details/95937598</link><guid>https://blog.youkuaiyun.com/HAD_INK/article/details/95937598</guid><author>HAD_INK</author><pubDate>Mon, 15 Jul 2019 02:17:21 +0800</pubDate><description><![CDATA[分类山鸢尾和变色鸢尾
测试数据（测试数据中-1,1表示不同种类）：
8
1.1 0.1 -1
1.7 0.5 -1
1.4 0.3 -1
1.6 0.6 -1
5.0 1.7 1
4.0 1.0 1
4.5 1.5 1
3.0 1.1 1

源代码：
#include&lt;iostream&gt;
#include&lt;fstream&gt;

#define fin cin
#define ...]]></description><category></category></item></channel></rss>