2014-02-13

最新推荐文章于 2023-08-29 10:41:41 发布
原创 最新推荐文章于 2023-08-29 10:41:41 发布 · 246 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

今天终于可以开始写自己的博客了，算是日记吧，能记录下自己的点点滴滴。

今天的工作中暴露了一个重要的问题，很多敏感判断都没有做处理，直接往下走，导致代码推送不正确，以后调用一定要对结果做处理。

linux 调用time()函数时要有时区的概念，unix时间和本地时间相差8小时。

(CVE-2014-0160) OpenSSL 心脏滴血漏洞
weixin_45253622的博客
05-21 3973
Heartbleed 心脏出血（英语：Heartbleed），也简称为心血漏洞，是一个出现在加密程序库OpenSSL的安全漏洞，该程序库广泛用于实现互联网的传输层安全（TLS）协议。它于2012年被引入了软件中，2014年4月首次向公众披露。只要使用的是存在缺陷的OpenSSL实例，无论是服务器还是客户端，都可能因此而受到攻击。此问题的原因是在实现TLS的心跳扩展时没有对输入进行适当验证（缺少边界检查），因此漏洞的名称来源于“心跳”（heartbeat）。该程序错误属于缓冲区过滤，即可以读取的数据比应该允
CVE-2014-0160 Heartbleed分析报告
墨痕诉清风的博客
11-05 401
2014年4月7日OpenSSL发布了安全公告，在OpenSSL1.0.1版本中存在严重漏洞(CVE-2014-0160)。OpenSSL Heartbleed模块存在一个BUG，问题存在于ssl/dl_both.c文件中的心跳部分，当攻击者构造一个特殊的数据包，满足用户心跳包中无法提供足够多的数据会导致memcpy函数把SSLv3记录之后的数据直接输出，该漏洞导致攻击者可以远程读取存在漏洞版本的OpenSSL服务器内存中多达64K的数据。 1、漏洞说明 OpenSSL Security Adviso
openssl（CVE-2014-0160）心脏出血漏洞复现
m0_62008601的博客
08-02 2153
心脏出血是openssl库中的一个内存漏洞，攻击者利用这个漏洞可以服务到目标进程内存信息，如其他人的cookie等敏感信息。HeartbleedBug是流行的OpenSSL加密软件库中的一个严重漏洞。此弱点允许在正常情况下窃取受用于保护Internet的SSL/TLS加密保护的信息。SSL/TLS为Web、电子邮件、即时消息(IM)和一些虚拟专用网络(VPN)等应用程序提供Internet上的通信安全和隐私。...
OpenSSL心脏滴血漏洞（CVE-2014-0160）
yangbz123的博客
11-10 1万+
一、漏洞介绍 2014年，互联网安全协议OpenSSL被爆出存在一种十分严重的漏洞。 在黑客社区，被命名为“心脏滴血” ，黑客通过利用该漏洞，可以获取到%30开头的https网站的用户名和密码，漏洞还影响到使用OpenSSL加密的产品。 二、漏洞分析 OpenSSL是通过加密算法来保证数据通信的私密性。 加密算法： 对称加密算法（AES、DES、3DES） 非对称加密算法（RSA/DSA/SHA/MD5） 而OpenSSL是使用公开的非对称加密算法RSA来加密的。 此次漏洞的成因是OpenSSL Heart
【漏洞分析】Heartbleed 2014-0160漏洞Poc及规则分析
Walter的专栏
08-05 3169
HeartBleed Poc脚本 1、发送client hello接收serverhello 之后发送心跳再解析获取的数据信息 2、发送client hello时直接带上心跳消息，然后解析服务器返回信息#!/usr/bin/python # Quick and dirty demonstration of CVE-2014-0160 by Jared Stafford (jspenguin@js
利用Vulnhub复现漏洞 - 心脏出血漏洞（CVE-2014-0160）
JiangBuLiu的博客
07-09 2445
心脏出血漏洞（CVE-2014-0160）Vulnhub官方复现教程复现过程启动环境漏洞复现ssltest.py Vulnhub官方复现教程 https://github.com/vulhub/vulhub/blob/master/openssl/heartbleed/README.zh-cn.md 复现过程 启动环境 https://blog.youkuaiyun.com/JiangBuLiu/articl...
object-c 字符串（NSString）
执迷的博客
09-25 1913
在Object C中存在两个类用于操作字符串,NSString和NSMutableString;NSString在赋值之后不能修改其内容和长度，而NSMutableString可以动态的修改字符串内容和长度，其主要区别就和.NET 中的string与StringBuilder之间的区别。 　1. 定义NSString字符串 　　　　在Object C中NSString是一个对象类型,其有多
oracle-12801,ORA-12801
weixin_42347869的博客
04-05 2368
某客户的ERP数据库出现异常，数据库版本比较老，是Oracle 8.0.5。 问题本身并不复杂，简单记录一下。主要的问题是客户的应用访问报错，通过分析客户传的alert log发现出现了大量的IO错误，如下：Thu Dec 25 13:29:42 2014ORACLE Instance PROD (pid = 78) - Error 1115 encountered while recoverin...
C++跨平台串口通信类库CSerialPort 2025-02-03
热门推荐
itas109的专栏
11-20 2万+
CSerialPort是一个基于C++的轻量级开源跨平台串口类库，可以轻松实现跨平台多操作系统的串口读写，同时还支持C, C#, Java, Python, Node.js, Electron, Rust等。
SL651-2014全协议解析（HEX编码格式）
weixin_42163707的博客
11-01 1万+
SL651-2014协议解析《水文监测数据通信规约 HEX》
SL651-2014全协议解析（ASCII编码格式）
weixin_42163707的博客
08-29 5169
SL651-2014 《水文监测数据通信规约 ASCII》
[最新更新!] 上市公司企业技术封锁DID(2014-2024年)
11-02
数据年份：2014-2024年 数据来源：国际贸易管理局官方网站、上市公司官网 参考文献：[1]姜秀娟,王晓薇.外部知识获取视角下技术封锁对企业突破式创新的影响研究[J/OL].科技进步与对策,1-13[2025-07-31]. ## 02、...
SE2014WS-02-GoBang:HTWG Konstanz，软件技术
06-29
哥邦 ###1。 项目目的 为 HTWG Konstanz 的软件技术讲座编写游戏 2. 用户、客户及其他责任人 开源项目 教授博士马可·博格 ...### 13. 操作要求 14. 维护和移植要求 Linux / Windows 兼容性 ### 15。 访问保
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
最新发布
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
日期 星期 最高气温 最低气温 天气 风向 风级 0 2014-01-01 星期三 10℃ 4℃ 多云 微风 小于3级 1 2014-01-02 星期四 8℃ 6℃ 阴转小雨 微风 小于3级 2 2014-01-03 星期五 9℃ 5℃ 阴 微风 小于3级 3 2014-01-04 星期六 13℃ 5℃ 晴 微风 小于3级 4 2014-01-05 星期日 10℃ 6℃ 多云转小雨 微风 小于3级我在对以上数据进行基于机器学习的天气预测研究，请给我最优的方法使预测模型准确率最高，给我完整的代码
03-13
<think>好的，我现在需要回答用户关于如何提高机器学习天气预测模型准确率的问题，并提供完整的Python代码。首先，我需要理清用户的需求。用户的数据包括日期、星期、最高气温、最低气温、天气状况、风向和风力等级，他们希望得到一个高精度的预测模型，并需要完整的代码示例。 首先，我应该考虑数据预处理的步骤。用户提供的数据中，日期可能需要转换成月份、日、年等特征，这样模型可以捕捉到季节性变化。星期信息已经是分类变量，可能需要用独热编码处理。天气状况、风向这些是分类变量，同样需要进行编码，比如使用LabelEncoder或独热编码。另外，特征工程方面可能需要创建滞后特征，比如前几天的温度作为输入特征，这样模型可以学习时间依赖性。 接下来是模型选择。对于时间序列预测，常用的模型有LSTM、ARIMA，但用户可能更倾向于使用机器学习模型如随机森林、梯度提升树（比如XGBoost或LightGBM）。集成方法通常表现较好，可以尝试。另外，是否考虑使用深度学习模型？比如LSTM网络，但用户可能需要比较简单的代码，所以可能优先展示树模型。 然后是特征工程的具体步骤。比如，将日期分解为年、月、日，可能还有星期几转换为独热编码。天气状况和风向可能需要转换为数值形式。另外，风力等级如果是分类变量（如1级、2级），是否需要处理？可能需要保留为有序变量。此外，是否需要考虑特征之间的交互，比如风向和风力组合起来的影响？ 数据分割方面，时间序列数据需要按时间顺序划分训练集和测试集，不能随机打乱，以避免数据泄露。比如用前80%的数据训练，后20%测试。或者使用时间序列交叉验证。 模型训练部分，可能需要使用GridSearchCV或RandomizedSearchCV进行超参数调优，尤其是对于随机森林或XGBoost这样的模型。评估指标通常是MAE、RMSE等回归指标，因为预测温度是连续值。 代码部分需要包含数据加载、预处理、特征工程、模型训练、评估和可视化。用户可能需要完整的代码示例，所以每个步骤都要详细，但也要保持代码简洁。比如，使用pandas进行数据处理，sklearn进行模型构建，matplotlib进行可视化。 另外，需要考虑如何处理缺失值。用户的数据是否有缺失？可能需要填充，比如用前一天的数值填充，或者插值法。 在提高准确率方面，除了特征工程和模型调参，还可以考虑使用更多的数据，或者更复杂的模型，比如集成多个模型。或者使用特征选择方法，去除不相关的特征。 现在，需要参考用户提供的引用。引用[1]提到使用历史温度数据预测全球平均温度，属于监督回归问题。引用[2]提到AI和ML分析气象数据预测气候变化。引用[3]提到可能需要爬取多个城市或多日数据，以及数据可视化。因此，在回答中可以提到使用历史数据、特征工程的重要性，以及可视化结果。 可能的代码结构： 1. 加载数据，检查基本信息。 2. 处理日期，提取年、月、日，转换为数值特征。 3. 处理分类变量：天气状况、风向等，使用独热编码。 4. 创建滞后特征，比如前一天的最高温度作为输入。 5. 划分训练集和测试集，注意时间顺序。 6. 选择模型，如XGBoostRegressor，并进行超参数调优。 7. 训练模型，评估性能。 8. 可视化预测结果与实际值的对比。 需要注意，用户的数据可能包括多个特征，比如星期、天气状况等，这些都需要正确编码。此外，预测目标可能是最高气温或最低气温，需要明确。假设用户要预测的是最高气温，那么目标变量是最高气温，其他作为特征。 可能的问题点：如何处理时间序列中的自相关性？使用滞后特征是否足够？或者是否需要更复杂的时间序列处理方法？比如，使用滑动窗口特征。 在代码示例中，可能需要展示如何处理这些步骤。比如，使用pandas的shift函数创建滞后特征。 最后，需要生成相关问题，如特征工程方法、模型选择、超参数调优等。</think>以下是如何使用机器学习进行高精度天气预报的分步解决方案： ### 一、数据预处理与特征工程 1. **时间特征提取** 将日期转换为年、月、日特征，星期特征使用独热编码： ```python df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) df['year'] = df['date'].dt.year df['month'] = df['date'].dt.month df['day'] = df['date'].dt.day df = pd.get_dummies(df, columns=['weekday'], prefix='week') ``` 2. **分类变量编码** 使用独热编码处理天气状况和风向： ```python from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder encoder = OneHotEncoder(sparse=False) weather_encoded = encoder.fit_transform(df[['weather_condition']]) ``` 3. **滞后特征创建** 添加前3天的温度作为特征： ```python for i in [1, 2, 3]: df[f'temp_lag_{i}'] = df['max_temp'].shift(i) df.dropna(inplace=True) ``` ### 二、模型构建与优化 1. **数据分割** 按时间顺序划分数据集： ```python split_idx = int(len(df)*0.8) train = df.iloc[:split_idx] test = df.iloc[split_idx:] ``` 2. **特征选择** 选择相关特征并标准化： ```python features = ['month','day','wind_speed_level'] + list(weather_encoded.columns) scaler = StandardScaler() X_train = scaler.fit_transform(train[features]) ``` 3. **模型训练** 使用XGBoost并进行参数调优： ```python import xgboost as xgb param_grid = { 'max_depth': [3,5,7], 'n_estimators': [100,200] } model = GridSearchCV(xgb.XGBRegressor(), param_grid) model.fit(X_train, train['max_temp']) ``` ### 三、完整代码示例 ```python # 数据预处理 import pandas as pd from sklearn.preprocessing import StandardScaler, OneHotEncoder from sklearn.model_selection import TimeSeriesSplit # 加载数据 df = pd.read_csv('weather_data.csv') # 时间特征提取 df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) df['month'] = df['date'].dt.month df['day'] = df['date'].dt.day # 滞后特征 for i in [1,2,3]: df[f'max_temp_lag_{i}'] = df['max_temp'].shift(i) # 处理分类变量 encoder = OneHotEncoder() weather_encoded = encoder.fit_transform(df[['weather_condition']]) wind_encoded = pd.get_dummies(df['wind_direction']) # 合并特征 X = pd.concat([ df[['month','day','min_temp']], pd.DataFrame(weather_encoded), wind_encoded, df[['max_temp_lag_1','max_temp_lag_2','max_temp_lag_3']] ], axis=1) y = df['max_temp'] # 数据分割 train_size = int(len(df)*0.8) X_train, X_test = X[:train_size], X[train_size:] y_train, y_test = y[:train_size], y[train_size:] # 模型训练 from xgboost import XGBRegressor from sklearn.model_selection import GridSearchCV param_grid = { 'n_estimators': [200, 300], 'max_depth': [3,5], 'learning_rate': [0.05, 0.1] } model = GridSearchCV(XGBRegressor(), param_grid) model.fit(X_train, y_train) # 评估 preds = model.predict(X_test) print(f'MAE: {mean_absolute_error(y_test, preds)}') ``` ### 四、可视化与结果分析 ```python import matplotlib.pyplot as plt plt.figure(figsize=(12,6)) plt.plot(y_test.values, label='真实值') plt.plot(preds, label='预测值') plt.legend() plt.show() ``` ### 五、提升准确率的关键方法 1. 增加时间序列特征（滑动窗口均值、季节性指标） 2. 融合多源数据（卫星云图、气压数据）[^3] 3. 使用深度学习模型（LSTM、Transformer）处理时序依赖[^2]
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值