2021-01-10

最新推荐文章于 2024-08-19 15:53:30 发布

原创最新推荐文章于 2024-08-19 15:53:30 发布 · 169 阅读

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博客介绍了np.random.seed(arg)函数，其中arg代表随机数的起始位置，还给出了相关博客链接https://www.cnblogs.com/subic/p/8454025.html 。

https://www.cnblogs.com/subic/p/8454025.html

np.random.seed(arg) ,这里的arg指的是随机数的起始位置。

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CVE-2021-36934提权复现

渗透之路，攻防之间皆学问

01-31

1926

该漏洞由于Windows中多个系统文件的访问控制表(ACL)过于宽松，使得任何标准用户都可以从系统卷影副本中读取包括SAM、SYSETM、SECURITY在内的多个系统文件。得到用户的哈希值后，可以对其进行暴力破解，也可以直接使用本地管理员用户进行哈希传递，从而获取system权限。系统保护在windows系统中默认启动，因此如果已创建还原点，那么标准用户可直接从卷影副本中访问SAM、SYSETM、SECURITY文件。若系统中不曾创建过还原点，那么后面导出哈希时，ntlm哈希为。系统保护开启(默认开启)

CVE-2021-22205——Gitlab 远程命令执行漏洞复现

LiBai'S BLOG

11-10

1万+

CVE-2021-22205Vuln Impact影响版本环境Fofa语法漏洞利用脚本反弹ShellEXP Vuln Impact An issue has been discovered in GitLab CE/EE affecting all versions starting from 11.9. GitLab was not properly validating image files that were passed to a file parser which resulted in a .

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js取日期2021-01-01

weixin_43764828的博客

12-26

2350

参数e,i 分别指天数，跟年数比如date.setTime(date.getTime() + 24*e * 60 * 60 * 1000); //交付天数，当e = 7 ，就是7天当i = 1，就是加1年的意思例如：this.getYMD(6,1) ，今天是2020-12-26，打印出来的结果就是 2022-01-01 例如：this.getYMD(6,0)，今天是2020-12-26，打印出来的结果就是 2021-01-01 getYMD(e,i){ v...

2021-01-05

weixin_44822406的博客

01-05

1096

第一次接触这个优快云博客，希望大家多多关照，有什么做的不好不周到的地方希望大家谅解。从现在开始会陆续发一些大家所需要的东西。

2021-01-18

weixin_54641072的博客

01-18

2084

找程序猿哥哥！！！！编制App或者小程序

2021-01-04

wubaoyu123的博客

01-04

2471

博客园Logo 首页新闻博问专区闪存班级代码改变世界搜索注册登录返回主页知了一笑博客园首页新随笔联系订阅管理数据仓库组件：Hive环境搭建和基础用法本文源码：GitHub || GitEE 一、Hive基础简介 1、基础描述 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，用来进行数据提取、转化、加载，是一个可以对Hadoop中的大规模存储的数据进行查询和分析存储的组件，Hive数据仓库工具能将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，能将SQL语句转变成

2021-01-22

z13591466660的博客

01-22

1241

css居中显示的方法 01 定位法：position:absolute margin-top,和margin-left的值均为高和宽值的一半。 02 margin:auto法这个也可以是定位法。 margin:auto是水平垂直都居中，如果仅仅设置水平居中，可设置为margin:auto 0;同理，如果仅仅设置垂直居中，可设置为margin:0 auto. 03 display:table-cell法这个方法主要针对多行文字内容的垂直居中对齐。 04 transform:translate(x,y)法

数据库把字符串变为时间格式如：20210101变为2021-01-01

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weixin_57379923的博客

08-19

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靶机：CentOS7 IP:192.168.100.40。攻击机：kali IP:192.168.100.60。下载node.js环境。

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在“ffmpeg-4.3.1-2021-01-01-essentials_build.rar”这个压缩包中，提供的是一套预编译的 FFmpeg 基础构建，专为简化安装和使用过程设计。 FFmpeg 的主要特点包括： 1. **多格式支持**：FFmpeg 支持众多的音频和...

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基于Python的北上广深空气质量可视化分析与优良天气占比研究

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12-05

本研究针对2018年度北京、上海、广州、深圳四个主要城市的空气质量状况展开数据可视化分析。核心工作包括绘制空气质量指数（AQI）与细颗粒物（PM2.5）浓度两项关键指标的年度时间序列变化图。通过对全年监测数据的系统梳理与统计计算，进一步评估了各城市空气质量达到优良级别的天数及其在全年中的比例分布，从而对四座城市的整体空气污染状况与治理成效进行量化比较与综合研判。资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！

在人工智能+时代，破解信息不对称壁垒难题，科技服务合作伙伴的出路在哪里？.docx

12-05

聚焦AI+技术转移、院所成果转化与知识产权管理，以人工智能为底座的数智化科技创新平台，为提升区域科技管理与创新能力提供全面解决方案，驱动地方产业升级。

日期 AQI PM2.5 PM10 CO NO2 SO2 O3_8h 污染等级 0 2021-01-01 74 42 58 0.7 59 8 53 Good 1 2021-01-02 87 64 88 1.1 68 13 48 Good 2 2021-01-03 95 71 90 0.8 68 10 29 Good 3 2021-01-04 150 115 130 1.3 72 14 49 Light pollution 4 2021-01-05 215 165 161 1.3 48 6 31 Heavy pollution 5 2021-01-06 119 90 104 1.1 42 7 35 Light pollution 6 2021-01-07 65 21 79 0.5 26 8 56 Good 7 2021-01-08 58 25 56 0.6 46 8 51 Good 8 2021-01-09 83 45 79 0.7 66 10 55 Good 9 2021-01-10 67 44 83 0.7 53 11 65 Good

08-24

你提供的数据是一个典型的空气质量监测数据集，包含日期、AQI 和多种污染物浓度以及污染等级。我们可以基于此数据进行统计分析、可视化或模型训练等操作。以下是一些可以执行的常见任务和示例代码： --- ### ✅ 1. 数据加载与查看 ```python import pandas as pd # 假设你的数据存储在一个 CSV 文件中 data = pd.read_csv("air_quality_data.csv") # 查看前几行数据 print(data.head()) ``` --- ### ✅ 2. 按污染等级分组统计污染物均值 ```python grouped_stats = data.groupby('污染等级').agg({ 'PM2.5': 'mean', 'PM10': 'mean', 'CO': 'mean', 'NO2': 'mean', 'SO2': 'mean', 'O3_8h': 'mean' }).reset_index() print(grouped_stats) ``` --- ### ✅ 3. 绘制箱线图（Boxplot）比较不同污染等级下的污染物分布 ```python import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns pollutants = ['PM2.5', 'PM10', 'CO', 'NO2', 'SO2', 'O3_8h'] fig, axes = plt.subplots(2, 3, figsize=(16, 10), dpi=100) axes = axes.flatten() for i, pollutant in enumerate(pollutants): sns.boxplot(x='污染等级', y=pollutant, data=data, ax=axes[i], palette="Set2") axes[i].set_title(f'{pollutant} 分布') axes[i].tick_params(axis='x', rotation=45) plt.tight_layout() plt.show() ``` --- ### ✅ 4. 进行显著性检验（ANOVA 或 Kruskal-Wallis） ```python from scipy.stats import f_oneway, kruskal for pollutant in pollutants: groups = [group[pollutant].values for name, group in data.groupby('污染等级')] # 正态性检验（可选） normality_results = [stats.normaltest(group) for group in groups] p_values_normal = [p for stat, p in normality_results] if all(p > 0.05 for p in p_values_normal): f_stat, p_val = f_oneway(*groups) print(f"污染物 {pollutant}: ANOVA p-value = {p_val:.4f}") else: h_stat, p_val = kruskal(*groups) print(f"污染物 {pollutant}: Kruskal-Wallis p-value = {p_val:.4f}") ``` --- ###