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- 来自专栏程序员阿常
阿萨学工具：初识Apifox
大家好，我 是阿萨。前一段时间了解接口测试工具，搜罗了一堆接口测试工具。最近整理下自己学习过程。
40720编辑于 2022-09-01 - 来自专栏bit哲学院
Java Math 数学工具类
包含用于执行基本数学运算的方法，如绝对值，对数，平方根和三角函数。它是一个final类，其中定义的都是一些常量和景甜方法。
64520发布于 2021-02-02 - 来自专栏磐创AI技术团队的专栏
掌握数据科学工作流程
:https://github.com/spierre91/deepnote/blob/main/helper_class_ml.ipynb 结论 在本文中，我们讨论了如何使用面向对象编程来简化数据科学工作流程的部分
46721编辑于 2023-10-26 - 来自专栏linjinhe的专栏
密码学工具箱
小结 [245knpjcpw.png] 密码学工具箱.png
1.4K30发布于 2018-06-06 - 来自专栏数据科学与人工智能
数据科学工作流程
它的步骤为： 1.数据采集 2.数据准备 3.假设和建模 4.评估和解释 5.部署 6.具体操作 7.循环优化 03 •数据科学工作流程 ---- 在PhilipGuo的博士论文
1.3K70发布于 2018-02-28 - 来自专栏cwl_Java
Java工具集-统计学工具类
import java.util.ArrayList; import java.util.List; /** * @program: simple_tools * @description: 统计学工具类
1K20发布于 2019-11-07 - 来自专栏WOLFRAM
Wolfram 化学工程解决方案
一个系统，一个集成的工作流程。 Wolfram化学工程解决方案的基础是世界上最复杂的微分方程式解决方案，它具有自动算法选择，自检精度控制和符号预处理功能，可有效获取精确结果。 开发和部署的数千种内置函数» 化学工程的特定功能： 内置访问Wolfram | Alpha的数千种化合物的分子、物理和热力学性质的广泛数据» 立即创建交互式应用程序并实时更改参数，以研究运输现象、反应工程 ，用于化学动力学，过程控制和其他领域» 用于可靠性分析的完整功能，包括用于精确定位子系统的重要措施，可帮助提高系统可靠性» 内置支持4,500多种单位，包括跨图形以及数字和符号计算的自由形式的语言输入， 框架的即时连接使您可以轻松地从各种来源访问专用数据和代码» 加载和访问动态库，并使用CUDA或OpenCL对GPU计算使用内置支持，以实现高速、内存高效的执行 使用Wolfram Player，可以立即与其他化学工程师或同事自动共享带有交互式图形 功能包括： 使用简单的现成组件拖放即可构建复杂的多域系统模型» 设计和模拟表现出快速变化或不连续的真实系统 与Mathematica无缝连接，以实现最终的集成建模、仿真和分析工作流程 使用Wolfram
76730发布于 2020-04-27 - 来自专栏kali blog
密码学工具箱-ToolsFx
ToolsFx是基于kotlin+tornadoFx的跨平台密码学工具箱，包含编解码、编码转换、加解密、哈希、MAC、签名、大数运算、压缩、二维码功能、CTF等实用功能，支持插件。
28600编辑于 2025-07-28 - 来自专栏小小码农一个。
java中的数学工具类Math
java.util.Math类是数学相关的工具类，里面提供了大量的静态方法，完成与数学运算相关的操作。
1.2K10发布于 2020-06-08 - 来自专栏大数据
数据科学工具 Jupyter Notebook 教程（二）
Jupyter Notebook 是一个把代码、图像、注释、公式和作图集于一处，实现可读性分析的交互式笔记本工具。借助所谓的内核（Kernel）的概念，Jupyter Notebook 可以同时支持包括R、python2、python3、Ruby 在内超过50多种不同编程环境。 基于 Kernel，Jupyter Notebook 可以支持的编程语言： (其实 Jupyter Notebook 可以支持的编程语言，远不止这几种。下图只是个不完全列表。) 说了那么多，开始今天的主题：如何在 Jupyter
2.1K70发布于 2018-01-12 - 来自专栏张耀琦的专栏
数据科学工具 Jupyter Notebook教程 in Python
摘要总结：本文介绍了基于Plotly的Web可视化框架的应用和代码示例，包括折线图、散点图、箱线图、热力图、条形图、瀑布流、地图、交互式图表等。此外，还介绍了如何利用Python的Numpy和Pandas库进行数据处理和分析，以及如何通过Python的Plotly库创建交互式图表。本文还介绍了如何将Plotly嵌入到Web应用程序中，并分享了多个Python代码示例和Jupyter Notebook页面。
6.7K20发布于 2017-09-21 - 来自专栏黑战士安全
一步一步拿到学校图书馆, 资产管理,教务系统,学工系统权限的过程
当时把校园网的弄完后,其实心里是有点懵的,当时在想怎么接着测试其他的系统. 没错,就是图书馆的地方,超级公告类的地方(这也导致了我现在大部分时间挖edu的时候 收集老师的工号的时候,会看下这个点) 2 （至于为什么要找工号,挖教务系统的地方会说） ② 图书管理系统 然后就可以愉快的玩耍了 ③ 资产系统 （因为漏洞已经修了,现在只能尽量的找图还原当时的情景了） 这个系统当时最好挖,直接一个目录扫描过去 然后在user.asp处可以直接查看账户与密码 （但是访问这个页面的时候,显示需要用户的权限 ④ 教务系统- (湖南强智科技的,这个系统是最让我恶心的了,也是我最难拿的) 9 看到这个框 我想可能会有大师傅会说,这不是可以爆破吗？ 15 ⑤ 学工系统 这个系统怎么说呢？
2.8K00发布于 2021-04-05 - 来自专栏深度学习与python
Uber 数据科学工作台的演变史
他们想要导出数据科学工作台会话中的任务，以便运行其他一些数据工具，如统一工作流管理系统（Piper）和 Michelangelo ML Explorer（MLE）。 通过 API 触发数据科学工作台 Notebook 的功能，可从其他内部工程系统访问。 这两项创新使得我们可以实现日益复杂且对公司来说至关重要的自动化设备。 为了从任何服务或系统注册和启动 Bundle 服务，我们还在数据科学工作台中提供开放 API。 数据科学工作台提供了一个 UI 工具，用于保存会话的当前环境，并在此基础上生成一个快照，然后将其保存到持久化文件系统中。 Hongdi Li，Uber AI 高级软件工程师，主要负责数据科学工作台的网络文件系统和其他基础设施方面的工作。在 Uber 之前，曾在 Salesforce 处理基础设施方面的工作。
73550编辑于 2023-04-01 【详解】Metasploit社会工程学工具包
Metasploit社会工程学工具包在网络安全领域，社会工程学是一种通过操纵人的心理来获取敏感信息或执行特定操作的技术。随着网络安全威胁的不断演变，社会工程学攻击也变得越来越复杂和难以防范。 Metasploit框架中的社会工程学工具包（SET，Social-Engineering-Toolkit）为此提供了一套强大的工具，帮助安全专业人员模拟这些攻击，以测试组织的安全意识和防御能力。 VoIP攻击：通过电话系统进行社会工程学攻击。2. 安装SETSET通常随Kali Linux等渗透测试专用操作系统一起安装。 更新和补丁管理：及时更新系统和应用程序，修补已知的安全漏洞。网络监控：部署网络监控工具，检测异常活动和潜在的安全威胁。 在使用 Metasploit 的社会工程学工具包时，需要非常谨慎，确保所有的活动都在合法授权的范围内进行，并且有明确的目的，比如提高员工的安全意识或测试现有安全措施的有效性。
45400编辑于 2025-07-29【详解】Metasploit社会工程学工具包
HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统，支持读写实时访问，非常适合处理大规模数据存储问题。 HBase是一个分布式、可扩展的大数据存储系统，它基于Google的Bigtable设计，运行在Hadoop文件系统之上。
17110编辑于 2025-07-27- 来自专栏灯塔大数据
分析学工具影响了行业发展轨迹
现在保险公司可以运用更加先进的分析学工具来避免这些威胁。通过分析学工具，英国的某汽车保险公司帮助每名投保人节约了2英镑的资金。瑞士的某保险公司把不合规的相关风险降低到1%以下。 但是不论他们的动机如何，对银行业来说分析学工具的优势是显而易见的。 “美国银行家研究”机构（American Banker Research）对170名银行家进行了调查。 下图展示了一家欧洲银行依靠分析学工具，使得广告点击率提高了27%，销售额提高了12%。 ? 我们不仅要运用分析学工具发掘数据，也要使用分析学工具提高分析质量以解决问题。我们从数据中发掘的价值越多，就越能利用数据提高市民的生活质量。 结论 文中列举的事例，展示了分析学工具的益处。这说明任何产业的发展契机，都依赖于其数据分析的能力。市场上已经出现了很多性价比很高的分析工具，操作上也很简便。
81570发布于 2018-04-09 - 来自专栏网络安全自修室
Metasploit之社会工程学工具包Set
2 内容速览 社会工程学工具包(Social Engineering Toolkit, SET)是一套基于Python语言的工具集合，主要面向对人进行的渗透测试。 2.将木马上传到靶机 实际中，我们需要将靶机进行一系列的渗透之后，拿到靶机的系统权限，将木马上传或者下载到靶机。这里只是一个示例，我就直接将exe木马拷贝到靶机中了。 在此目录下，创建脚本文件se-script，内容如下： 1 4 2 192.168.175.128 4444 yes 注意：这个脚本的第一行为空行 如下图所示： 4.安装社会工程学工具包 注意：第一次使用 Kali下的社会工程学工具包的时候，需要将目录切换到/usr/share/set目录下后，执行如下命令进行安装： . : 1500 IPv4 Address : 192.168.175.130 IPv4 Netmask : 255.255.255.0 meterpreter > 可见，我们已经利用社会工程学工具包
1.1K30编辑于 2021-12-04 - 来自专栏CDA数据分析师
如何将Python应用于数据科学工作
我们可以将相同的想法应用于： 推荐系统 (比如YouTube，亚马逊和Netflix) 人脸识别 语音识别 以及其他应用。
1.6K20发布于 2019-08-30 - 来自专栏生信菜鸟团
读书笔记 | 第 04 章 系统生物学的生物信息学工具和标准
生物信息学工作流程和计算系统生物学方法是涉及数据获取和预处理、建模和分析的循环过程。知识的整合和共享有助于维持这一循环的能力，以预测和解释生物系统的行为。 最后，本章说明了如何从文献和数据库中提取知识，并使用计算系统生物学中使用的适当标准和软件进行可视化。 图 4.1 用于分析高通量实验的生物信息学工作流程。 典型的生物信息学工作流程通常包括步骤 ① 到 ⑨，并且高度依赖于支持过程 ❶ 到 ❸。 4.1 实验设计 实验设计是科学方法的重要组成部分。 4.4 计算系统生物学工作流程中的质量管理和再现性 MAQC 联盟指出，不仅实验本身，数据分析也必须具有可重复性（Ioannidis 等人，2009）。 值得一提的工作流管理系统包括 KNIME (Konstanz Information Miner)、Taverna (Hull 等，2006) 和 Galaxy (Goecks 等，2010)，这些系统可以设计和执行科学工作流
47510编辑于 2024-11-28 - 来自专栏浊酒清味
数据科学工程师面试准备指南（国际版）
与其他技术面试一样，数据科学面试也需要大量的准备工作。比如你需要知道统计、编程和机器学习的知识。今天就为大家盘点一下该做什么样的准备。
39550发布于 2020-04-14
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