2021-01-10

np.random.seed()随机数起始位置
最新推荐文章于 2024-08-19 15:53:30 发布
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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 。
Mrchenzhangwu
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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 .
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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CVE-2021-21315漏洞复现
weixin_57379923的博客
08-19 935
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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04-12
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...
APToolV7200(2021-02-01)
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APTool-UMPTooV7200 是一款专门用于量产chipsbank主控U盘的工具。这款工具的主要功能是对U盘进行量产操作，也就是通过制作U盘固件，将U盘的物理存储芯片的空间划分为分区，赋予U盘可读写和存储的功能。...
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install_dmt.apk
12-05
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【环境遥感监测】基于Google Earth Engine的空气质量数据获取系统：多污染物时空序列提取与分析工具设计
12-05
内容概要：本文介绍了一个基于Google Earth Engine（GEE）的空气质量数据获取工具类 `GEEDataFetcher`，旨在从GEE平台高效提取多种污染物（如SO₂、NO₂）的时间序列与空间数据。该工具支持区域筛选、多污染物批量获取、日/月时间分辨率聚合，并采用批处理和并行机制优化性能，避免请求超限。同时提供了认证初始化、数据导出为CSV、空间影像生成等功能，便于后续分析与可视化。; 适合人群：具备Python编程基础，熟悉pandas、ee等库的数据分析师、环境科研人员或地理信息系统（GIS）开发者；有遥感数据处理需求的研究生或技术人员；; 使用场景及目标：①用于获取特定区域（如德里）长时间序列的空气污染数据，支持环境变化趋势分析；②结合统计分析或机器学习模型进行空气质量预测；③生成空间分布图辅助决策与政策制定；④教学演示中展示GEE与Python集成应用； 阅读建议：建议结合实际区域与污染物配置运行示例代码，理解各参数作用；注意处理GEE认证问题，推荐在Jupyter环境中逐步调试；可扩展本工具以接入更多传感器数据源或集成Polars提升大数据处理效率。
各大厂商信息mac地址对应表
12-05
各大厂商信息mac地址对应表
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}") ``` --- ###
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