| Log Miner组成 源数据库产生LogMiner分析的所有重做日志文件的数据库 挖掘数据库是执行LogMiner分析时使用的数据库。 LogMiner数据字典是LogMiner使用字典将内部对象标识符和数据类型转换为可读数据。如果没有字典,Log Miner分析的结果会显示为二进制数据。 | Log Miner数据字典选项 当LogMiner分析重做数据时,需要一个数据字典将日志的对象ID转换为可读数据。LogMiner提供了三个使用数据字典的方式。 启动命令为: SQL> execute dbms_logmnr.start_logmnr (options=>dbms_logmnr.dict_from_online_catalog); 2、将LogMiner 2、创建测试表,并做一些DML与DDL操作 sys@RAC11G> create table test1 (NAME varchar2(20), ID number); Table created. sys
挖一挖贝塞尔曲线那些事 一、前世今生 贝塞尔曲线的最初设计是服务于工业设计,尤其应用与汽车曲线设计。 2、二阶贝塞尔曲线 二阶贝塞尔曲线有一个控制点,假设起始点,控制点和结束点分别为P0、P1、P2。 连接P0P1,P1P2,在区间0-1之间,在P0P1线段上取点M,在P1P2线段上取点N,使得P0M/P0P1=P1N/P1P2,找到线段MN上一点Q,同时使得MQ/QN=P0M/P0P1=P1N/P1P2 添加一个二阶贝塞尔曲线段 - (void)addCurveToPoint:(CGPoint)endPoint controlPoint1:(CGPoint)controlPoint1 controlPoint2: (CGPoint)controlPoint2; //添加一个三阶贝塞尔曲线段 - (void)addQuadCurveToPoint:(CGPoint)endPoint controlPoint:(CGPoint
如何挖src 0x01 信息收集? 角色 Domain List(域名列表):二级、三级、备案、whois、第三方、业务资产 IP List(ip列表):外网ip 、内网ip、c段ip、办公网ip、端口 Web List:中间件、CMS、数据库
4个2卡Pod龟缩在一个节点,另外一个2卡Pod被挤到另外一个节点(每节点上虚拟gpu:8卡)。 此时我们再尝试申请8卡作业,pod会Pending状态。 2. k8s原生配额ResourceQuota: 硬隔离 当多个团队共享k8s集群节点资源时, 会有某一租户霸占大量资源的可能性。 limits.memory: 2Gi # 限额总量 requests.example.com/dongle: 2 pods: "4" replicationcontrollers 分别查看任务1和任务2的准入事件: kueue 还有很多特性[2],读者自行审阅,修行在个人。 总结 今天主要在调度这个花园里面挖呀挖, 更准确的是聚焦在“准入”这个动作上展开思路。 k8s原生资源配额的目的:不是为了优化调度,而是在多租户背景下,约束资源的硬使用边界。
这次“嫦娥五号”肩负着最重要的一项任务——从月球采集约2公斤的样本带回地球。 如果“嫦娥五号”能成功完成任务,中国将成为继美国、苏联之后,第三个从月球运送样本返回地球的国家。 目前,人类已知的月岩标本的来源有三个: 1、外太空坠落到地表的陨石,这些陨石可能包含月球土壤及岩石; 2、苏联曾进行3次“月球号”无人探测任务,总计带回326克的月岩标本。 2、风暴洋克里普岩的具体形成过程是怎样的? 吕姆克山南部是风暴洋,这里富含克里普岩。
模块并不完整,更深入的知识在Java基础、Java提高、JavaWeb模块 一、基础(略) 1、注释同C、关键字字母全部小写、常量略、变量命名规范同C,定义long时在整数后加L,定义float时在最后加F 2、 标识符命名规范同C,另外小驼峰用来定义变量,大驼峰用来定义类 3、数据类型及类型转换如图,强转同C 4、算术运算符同C,整数除法注意*1.0、字符的“+”操作使用时,若包含多个数据类型,整个表达式类型自动进行提升 [] 数组名 = new 数据类型[]; 或者 数据类型 数组名[] = new 数据类型[]; 初始化 动态初始化 例:int[] arr = new int[3],创建含有3个元素的int型数组 = -1) { System.out.print((char) read); } // 读取字符数组 char[] buf = new char[2]; int len; while (( IOException { //创建集合 ArrayList<String> list = new ArrayList<>(); list.add("小强1号"); list.add("小强2号
[USACO Oct08] 挖水井 ★★ 输入文件:water.in 输出文件:water.out 简单对比 时间限制:1 s 内存限制:128 MB 农夫约翰决定给他的N(1<=N<=300 他可以给一个牧场引入水通过在这个牧场挖一口井或者修一条管道使这个牧场和一个已经有水的牧场连接。 在牧场i挖一口井的花费是w_i(1<=w_i<=100000)。 输入样例(file water.in): 4 5 4 4 3 0 2 2 2 2 0 3 3 2 3 0 4 2 3 4 0 输入说明: 这里有4个牧场,修井和修管道的代价如图。 输出样例(file water.out): 9 输出说明: 农夫约翰可以在第4个牧场修井,并且将每个牧场和第一个连接起来,这样,花费是3+2+2+2=9。 思路:一看到最小花费,就应该想到Kruskal算法,但是这个题有一个不同的地方就是多了一个挖水井的花费,这样的话我们要想用Kruskal算法解题就应该把他挖水井所用的花费一起加入到边中。
图1.模型建立过程 2.HD染色模型可同时准确地进行细胞核分割与分类 以Mask-RCNN 结构为基础建立深度学习模型,进行细胞核分割与分类。 结果显示,细胞核共被划分为了六类:肿瘤细胞、基质细胞、淋巴细胞、巨噬细胞、红细胞和核碎裂,对应不同颜色(2A)。 肿瘤细胞分类准确率在验证集,测试集分别为88%与 90%,模型整体分类准确率为85%(2B)。 图2.部分结果展示与模型评估 HD染色模型可以应用于整个数字病理图像,生成细胞空间分布图像,划分肿瘤区域与淋巴浸润区域,有应用于病理诊断的潜能。 ? 作者使用 NLST 数据集训练 CoxPH (Cox Proportional Hazard) 预后模型,使用TCGA-肺腺癌数据集进行验证。
在微信里做游戏,肯定要挖一挖玩家更深层的需求,“荣耀?攀比?虚荣?自尊?”,并且结合微信的特点——这里有好友,有互动。 这时候,你要出彩,就只能继续往下挖,越深挖,用户需求场景通常越细分,也通常是马斯洛需求里较高层次的需求,是对各种各样“人性”的洞察。
数据分析的结果表明,微博用户和传统电视观众在构成和兴趣点上都存在较大差异。 数据显示,关于快男6强的节目在次日(周日)的微博提及量中仍居第一。 但其后两个席位却被在首播日提及量排名中倒数第2和第3的《何润东自曝想明年结婚生子 大鹏朱梓骁童年囧照曝光》(9月15日)、《章子怡何炅秀蕾丝装 曾一鸣含泪告白女神》(9月8日)夺得。 2# 微博提及关键词提取 观察两档节目观众群微博提及的关键词,节目主持人、节目的特征、参加节目的热门嘉宾等都被一网打尽。 5# 观众群数据学三观分析 《非诚》中产小资,《快本》快乐至上 数据学也有三观,三观正不正,看看你关注的圈子便可窥知一二。
为了实现这一目标,作者使用了瑞士Cleveland Clinic Foundation收集的数据集。该项目中使用的数据集包含针对心脏病的14个特征。数据集显示不同水平的心脏病存在从1到4和0没有疾病。 我们有303行人数据,13个连续观察不同的症状。此项目研究了不同的经典机器学习模型,以及它们在疾病风险中的发现。 #查看数据维度heart.shape (303, 14) #303行人的数据,13个连续观察不同症状。 ? 数据探索 # 计算统计值heart.describe() ? 2 = heart[heart["diagnosis"] == 2 ].median().values[:-2]vecs_3 = heart[heart["diagnosis"] == 3 ].median "].apply(lambda x: 1 if x >= 1 else 0) #数据标准化preprocessing.Normalizer().fit_transform(heart) #划分数据集heart_train
所以数据获取是整个数据分析的中流砥柱,数据质量的高低直接导致最终的结果是否准确。 还有一种方式,你自己去田野里面去挖野菜,当然这些菜是都没有属主的,也就说你不能别人的菜地里面去“偷”啊,你只能去挖一些没有版权的内容。这种方式呢,就是所谓的网络爬虫。 本地数据 本地数据,通俗的来讲,就是目前我们手里有的数据,拿来就可以用的,或者说购买外部数据到内部系统中使用都可以作为本地数据使用。 2.聚焦网络爬虫 聚焦网络爬虫(Focused Crawler),又称主题网络爬虫(Topical Crawler),是指选择性地爬取那些与预先定义好的主题相关页面的网络爬虫。 2.爬虫程序干扰网站或者系统的正常运行,可能构成破坏计算机系统罪。不过多数网站都有限流措施,同一IP短时内发送请求数达到一定的阈值,将不再对此IP的请求做回应。
这里我们就用百度引擎,google用不了,关键字搜索的话我们之前也讲过了,就用Google语法
存储作为云计算的三驾马车之一,已成为未来数据行业的重要载体。 虽然存储作为未来数据行业的重要载体,有着不可替代的地位。 存储作为每个公司的数据支撑,其重要性不言而喻,再加上存储偏封闭的环境,这些因素使得众多企业在选择或替换存储产品的时候都会慎之又慎,对于一个初创型公司来说更是困难。 在 8 台 EC2 服务器组成的 YRCloudFile 集群中,焱融科技分别使用 500、600、700、850、1000 台 Windows 客户端,运行 Maya 渲染程序,对原始素材进行了渲染测试 2 “被动”发展的存储技术,却是企业破局的灵丹妙药 近年来存储形态的变化日趋多样,存储行业的发展也是日新月异。对于这些改变,王海涛认为存储行业的发展是偏被动的。 后续,焱融科技还会重点针对数据迁移提供解决方案,帮助客户实现平滑迁移,不影响客户当前业务。
Eugene(攻防实验室A组成员) 文章仅供思路参考,请勿用作非法攻击 我昨天挖到了一个腾讯的和一个上海交通大学的信息泄密漏洞,然后我看了看我提交的漏洞列表,大部分都是信息泄密漏洞,所以今天给大家分享一下如何挖信息泄密漏洞 先看看几个图(#滑稽) 这两个是在TSRC平台提交的腾讯信息泄密 这些是在漏洞盒子提交的信息泄密,一般都是政府和教育网泄露居多 这是EduSrc的 看了那么多究竟该咋挖呢,那请看下面: :txt 登录 filetype:xls 登录 filetype:doc 登录 这三条是我经常用的Google hacking语法(后面的"登录"可以替换自己构造的语法,文件类型也是可以的) 2.
ps:此文章对想接触网络安全,却不知道如何开始的小白思路 对于刚开始想挖漏洞嫖到证书的小白,看到站点却不知道如何下手 我身有体会 (1)信息收集:资产收集,敏感信息收集,旁站C段收集,指纹收集,扫描的话推荐 查包含关键词的页面,一般用于社工别人的webshell密码 filetype:搜索文件的后缀或者扩展名 intitle:限制你搜索的网页标题. link: 可以得到一个所有包含了某个指定URL的页面列表. (2) 一个简单的逻辑漏洞 刚开始挖有可能不知道怎么收集 我推荐刚开始无思路无基础可以入手逻辑漏洞普通简单易懂-拿个密码重置例子来讲下吧 谷歌语法:site:域名 intext:登录|注册|找回密码|重置密码 直接上测试用户2账号看看同样的操作看看id, (图被吃了) 测试用户2的测试id是134,测试用户1是133,用户id是遍历的。 直接测试用户2抓包改id=133(测试用户1的id)放包重置 重置成功 登录成功 拿下入生第一本证书!
alter system set utl_file_dir=’/home/oracle/logminer’ scope=spfile;数据字典文件所在目录,需要注意的是只能修改参数文件的值,也就是修改后必须重启数据库 普通情况下呢,我们一般只需指定数据字典文件名和数据字典路径,那默认就是用STORE_IN_FLAT_FILE存的,并且此时不能使用STORE_IN_REDO_LOGS的方式,否则就会出错。 如果要指定STORE_IN_REDO_LOGS,那就不能指定数据字典文件名和数据字典路径,否则也会报错。 (之前还要做一个数据字典的重建,这个大家可以思考一下为什么,也可以实验一下如果不做会怎么样~) dbms_logmnr.add_logfile,指定Logminer要挖的日志。 startTime IN DATE default '01-jan-1988', endTime IN DATE default '31-dec-2110', DictFileName IN VARCHAR2
挖槽刀具路径生成过程 图3-1a为一个零件的立体图,零件高度为20mm,挖槽深度为15mm,图3-1b为加工过程仿真后的效果图。 图 3-1 挖槽刀具路径生成过程如下: 步骤一 读入文件 文件名:Ch3_1_1.MC8 存储该文件的零件图形如图3-2所示。 图 3-2 步骤二 加工上表面 设置 视图面(Gview):(俯视图T) 关闭毛坯轮廓显示,即在图3-3中,使“显示毛坯(Display stock)”选择框未选中; 图 图 3-13 图3-14 步骤四 挖槽加工 1. 选择 主菜单(Main Menu)-刀具路径(Toolpaths)-挖槽加工(Pocket) 2. 在绘图区串接挖槽加工的轮廓,串接后的结果如图3-14所示,用鼠标单击主菜单区的“Done”,结束串接操作,进入“挖槽加工刀具参数(Tool parameters)设置”对话框; 3.
文章来源|MS08067红队手册 本文作者:Hong2x 0x00 前言 "未知攻,焉知防"。 甲方通常会在该代码准备上线时进行自动化代码审计( 白盒渗测试) 及自动化漏洞扫描( 灰盒 测试) 2. 针对于安全运营: a. 甲⽅通常会在⽇常业务非常峰期进行自动化漏洞扫描 b. 2. 寻找测试资产 a. 理由 :通常, 某些功能模块需要级联多个部门对它同时进行开发, 为了能够让多个部门之间能够更好协作,会把站点映射在公网上。该类站点功能模块未完善, 故可能存在漏洞。 b. 理由 :现较多的APP也使用HTTP协议进行通信, 前端使用Java 、JS等编写页面, 而后端使用对应API接口返回前端对应的数据 。 针对于常见的未授权访问 、用户名枚举 、验证码失效 、任意⽤户锁定 、短信轰炸等漏洞进⾏测 试及挖掘 2. 针对于核⼼资产, 主要挖掘的漏洞包括: a.
round = width / 2; if (round > height / 2) round = height / 2; if (feather > round) this.tweenRes = null; }); }) .start(); }); } /** * 取消所有挖孔 */ public reset() { this.rect(cc.v2(), 0, 0, 0, 0); } /** * 挖孔设为节点大小(就整个都挖没了) */ public nodeSize this.node.width / this.node.height; } /** * 获取挖孔宽度 * @param width */ private getWidth(width: number ) { return width / this.node.width; } /** * 获取挖孔高度 * @param height */ private getHeight(height