【恶意软件通信协议的应用现状分析】教程文章相关的互联网学习教程文章

社团管理系统需求分析报告【图】

目录小组成员项目简介需求分析需求思维导图管理员学生社员(社员拥有普通学生的所有功能)社长(社长拥有社员的所有功能)部长(部长拥有社员所有的功能)数据流图模块流程图登录注册模块活动模块表结构ER图原型设计登录界面管理员后台界面学生个人界面讨论区界面小组成员姓名学号分工杨煜升31701055需求分析,文档撰写赵晟31701058需求分析,数据库表结构设计, ER图制作吴祖峰31701052需求分析,模块流程图朱锦涛31701060需求分析,制作数据...

Vtable内存布局分析

vtale 内存布局分析 虚函数表指针与虚函数表布局 考虑如下的 class: class A {public:int a;virtual void f1() {}virtual void f2() {} };int main() {A *a1 = new A();return 0; } 首先明确,sizeof(A)的输出是 16,因为:class A 中含有一个 int 是 4 字节,然后含有虚函数,所以必须含有一个指向 vtable 的 vptr,而 vptr 是 8 字节,8 + 4 = 12,对齐到 8 的边界,也就是 16 上述 class 的 AST record layout 如下: *** Dump...

代码静态分析工具--PMD,Findbugs,CheckStyle

代码,查找潜在的问题,如:可能的bugs,如空的try/catch/finally/switch声明 死亡的代码,没有使用的本地变量,参数和私有方法 不合标准的代码,如String/StringBuffer用法 过于复杂的表达式,如不必要的if表达式 重复的代码,拷贝、粘贴的代码 FindBugs 它用来查找Java代码中存在的bug。它使用静态分析方法标识出Java程序中上百种潜在的不同类型的错误。 Checkstyle 它定义了一系列可用的模块,每一个模块提供了严格程度(强制的...

ReentrantLock 源码分析以及 AQS (一)【代码】

前言 JDK1.5 之后发布了JUC(java.util.concurrent),用于解决多线程并发问题。AQS 是一个特别重要的同步框架,很多同步类都借助于 AQS 实现了对线程同步状态的管理。 AQS 中最主要的就是独占锁和共享锁的获取和释放,以及提供了一些可中断的获取锁,超时等待锁等方法。 ReentranLock 是基于 AQS 独占锁的一个实现。ReentrantReadWriteLock 是基于 AQS 共享锁的一个读写锁实现。本来打算一篇文章里面写完独占锁和共享锁,但是发现...

凡客传说4-DelayQueue使用方式,源码分析,以及应用场景【图】

DelayQueue 顾名思义,它是一个延时队列 使用方式 :假设我们生产者提交一个任务,消费者5秒钟之后才可以执行,那么我们可以把任务定义为如下格式,并实现Delayed接口,其中data是任务存储的信息。/*** 具体的任务* @author wangshixiang*/ public class Task implements Delayed {/*** 数据*/private final String data;/*** 任务执行时间*/private final long time;public Task(String data,TimeUnit timeUnit,long time){this.dat...

R语言中的数据分析函数【图】

数学类函数在求有缺失值的子集的最大值时候,需要先用na.re=TRUE去掉缺失值。 求几个特定百分位数round(x,n) n表示保留的小数点位数 分布类函数rnorm,密度高的数字,生成概率就高原文:https://www.cnblogs.com/Grayling/p/10968707.html

结合工程实践选题调研分析同类软件产品

由于智能制造和人工智能的火热,直接让机器视觉这个行业也火热起来。目前的人机交互技术已经从以计算机为中心逐步转移到以用户为中心,而手势识别技术容许用户在不需要额外工具的前提下就可以与计算机或者其他智能终端进行交互。近年来由于VR/AR技术的兴起,手势识别技术也变得越发重要,市场需求更加迫切。本次工程实践拟实现通过计算机采集双目摄像头数据,基于计算机视觉以及OpenCV工具进行图像帧预处理,进而通过机器学习方法来...

spi协议及工作原理分析

转自----http://blog.csdn.net/skyflying2012/article/details/11710801一、概述. SPI, Serial Perripheral Interface, 串行外围设备接口, 是 Motorola 公司推出的一种同步串行接口技术. SPI 总线在物理上是通过接在外围设备微控制器(PICmicro) 上面的微处理控制单元 (MCU) 上叫作同步串行端口(Synchronous Serial Port) 的模块(Module)来实现的, 它允许 MCU 以全双工的同步串行方式, 与各种外围设备进行高速数据通信. SPI...

Spark+Kafka构建实时分析

*Spark+Kafka构建实时分析* *Dashboard 项目* *一:实验环境准备* *预备知识* Linux系统命令使用、了解如何安装Python库、安装kafka。 *训练技能* 熟悉Linux基本操作、Pycharm的安装、Spark安装,Kafka安装,PyCharm安装。 *任务清单* \1. Spark安装(略) \2. Kafka安装 \3. Python安装(略) \4. Python依赖库 \5. PyCharm安装(略) 一、系统和软件的安装 一、项目环境搭建。 (一)、spark搭建 我之前已搭建完成,在终端打开如...

[转载] 数据库分析手记 —— InnoDB锁机制分析【图】

会先设置一个IS锁 SELECT ... FOR UPDATE 会先设置一个IX锁 不同的锁有不同的兼容性。四种锁的兼容矩阵如下:请求模式 当前模式XIXSISX冲突冲突冲突冲突IX冲突兼容冲突兼容S冲突冲突兼容兼容IS冲突兼容兼容兼容 意向锁之间没有任何冲突,S和X锁之间的关系显而易见。只有X、S锁和意向锁之间的关系比较特殊,后文详细举例分析。 2.2 锁类型 除了有锁模式概念,还有锁的类型,总体分为表级锁和行级锁。 2...

百度云离线下载含有违规内容检测方法分析

最近国家开始一轮净网行动,清除网上的淫秽色情信息。各大互联网厂家纷纷开始行动,比如当年很好用的百度云离线下载就一度关闭。后来再次开启后,就出现了这句经典词,因含有违规内容被屏蔽无法下载。其实被屏蔽的不一定都是不健康视频,有些仅仅是因为文件名含有一些字眼而已,比如一些美国大片的枪版就几乎都不能通过百度云的离线下载检测。据说这种方法还在迅雷等地方都有检测,因此我们来分析一下,这个检测到底是如何进行的。...

JDK源码分析-CopyOnWriteArrayList【代码】【图】

1. 概述 CopyOnWriteArrayList,从名字可以看出它跟 ArrayList 有点关系,可以理解为线程安全的 ArrayList。它的类签名和继承结构如下: public class CopyOnWriteArrayList<E>implements List<E>, RandomAccess, Cloneable, java.io.Serializable {} 它主要实现了 List 接口,也是一个集合类,下面分析其代码实现。 2. 代码分析 仍然先从构造器进行分析。 2.1 构造器 // 构造器一:无参构造器 public CopyOnWriteArrayList() {set...

数据分析的Numpy【代码】

数据分析:是把隐藏在一些看似杂乱无章的数据背后的信息提炼出来,总结出所研究对象的内在规律数据分析的三剑客 : Numpy ,Pandas ,Matplotlib一.Numpy  Numpy(Mumerical python)是python语言的一个扩展程序库,支持大量的维度数组与矩阵运算,此外也针对数组运算提供大量的数学函数库。1.创建ndarray  使用np.array()创建   一维数据创建import numpy as npnp.array([1,2,3,4,5])  二维数组创建import numpy as npnp.a...

源码分析-kube-proxy【代码】【图】

release-1.20功能概述 源码走读 kube-proxy 入口: kubernetes/cmd/kube-proxy/proxy.go启动命令: /hyperkube proxy --v=2 --kubeconfig=/etc/kubernetes/kube-proxy-kubeconfig.yaml --bind-address=10.164.28.57 --cluster-cidr=100.101.0.0/16 --proxy-mode=iptables --oom-score-adj=-998 --healthz-bind-address=10.164.28.57配置信息: cat /etc/kubernetes/kube-proxy-kubeconfig.yaml apiVersion: v1 kind: Config cluste...

关联分析(4):购物篮数据转换R语言【图】

适用情形我们现在有这样一份数据,记录了近173万用户的爱好情况(数据为随机生成)。数据中每行为一个用户,每列为一个爱好属性,“y”代表有此爱好,“n”代表无此爱好,我们希望通过关联分析找出用户会倾向于同时具有哪些爱好。数据保存为csv格式,并导入R中。此份数据中,绝大部分取值为“n”,“y”数量偏少,如果直接进行关联分析,会得到如下结果:可见,结果得到的是同时不具有的爱好规则,与想要结果不符。因此我们需要将数...