Burp Suite抓包讲解
目录Burp Suite安装介绍Burp Suite 抓包工具概述设置代理信息抓包的基本操作抓HTTPS包的证书设置Burp Suite安装介绍Burp Suite是一款集成化的渗透测试工具，包含了许多功能，可以帮助我们高效地完成对web应用程序的渗透测试和攻击。由Java语言编写，执行程序是Java文件类型的jar文件，免费版可在官网下载。环境运行时依赖JRE，需提前安装Java环境。百度JDK下载即可。（打开cmd，输入Java-version,便可查看版本信息）环境变量配置
逍遥模拟器安卓7.1离线安装xposed
以下操作都是基于安卓7.11.打开逍遥模拟器应用市场，下载RE文件管理器。2、下载离线安装文件并解压，解压后有如下图所示文件。3.将终端模拟器拖进安卓模拟器进行安装。4.打开共享文件夹，将第二部解压出来的xposed文件夹拷贝到共享文件夹。5.打开RE文件管理器，找到共享文件夹下的xposed，鼠标左键长按，然后点击右上角的复制按钮。6.然后切换到左边根目录并进入system目录，点击右下角粘贴按钮。7.回到模拟器主页，打开终端模拟器，输入以下命令并回车，完成后重启模拟器。
STM32F103基于HAL库移植uC/OS-III
基于HAL库移植uC/OS-III一、获取uC/OS-III源码二、创建STM32Cube工程三、复制uC/OS-III文件到工程文件夹四、工程组件和头文件路径的添加1. 工程分组的添加2. 添加文件到分组3. 添加头文件路径五、文件内容的修改1. 启动文件2. app_cfg.h3. includes.h4. bsp.c和bsp.h5. main.c6. lib_cfg.h一、获取uC/OS-III源码进入 Micrium 公司官网下载中心：http://micrium.com/downloadc
破茧成蝶—从简历初投被拒到收割5个offer，我花了3个月时间...
以下来自一位我身边朋友的投稿，对这位朋友的经历我也是深表佩服的，下面是他前不久某大厂面试的一次经过，小编我也是用第一人称的口吻来给大家展示一下他的面经吧1 .自我介绍2 .Java 基础javaee中web的四大容器简介 servlet到底是什么？ servlet 生命周期有哪些 进程跟线程的区别 Java 中有哪些集合类 什么是死锁 JVM 的场景下怎么去发现死锁 static 关键字是用来干什么的，static 修饰的方法里面可以使用非静态的成员变量吗，为什么呢 常见的主流数
《人人都在说谎：赤裸裸的数据真相》读书笔记1
图书背景本书系《Everybody Lies: Big Data, New Data, and What》译著 ，主要通过案例科普大数据的一些概念。本书论述稍显散乱，案例因为文化背景的原因，读起来可能有点乏味，但总体来讲可以打及格分。绪论...
《人人都在说谎：赤裸裸的数据真相》读书笔记2
第二部分 大数据的力量第四章 数据吐真剂人们百分之百对调查说谎。即使大多数调查是匿名的，许多人在调查中也会隐瞒不堪的行为和想法。他们希望自己看起来好一点。这一现象被称为社会期许误差。在现实生活中，大约有1/3的时间人们都会说谎。我们对调查说谎的另一个原因是，如果有人进行采访，我们强烈希望给做采访的陌生人留下好印象。说谎的另一个原因是单纯地想搞乱调查。对任何有关青少年的研究来说，这都是一个巨大的难题。因此，情况越是与自己无关，人们越诚实。想要得到真实的答案，电话调查比现场调查好，互联网调查比电话调查好
《人人都在说谎：赤裸裸的数据真相》读书笔记3
第三部分大数据：请小心轻放第七章 大数据，大框架？其力有何不能胜新的大数据来源能否成功预测股票的走势呢？答案很简单：不能。这一章是关于大数据的局限性的——我们无法运用大数据做到的事，有时还包括我们不该运用大数据去做的事。在第3章中，我们注意到，当一个特定领域的现有研究还不够深入的时候，新数据很可能会带来巨大的回报。维度的诅咒是大数据的一个主要问题，因为新的数据集经常会给我们带来比传统数据源更多的变量——每一个搜索词、每一种推文等。无论何时，只要拥有多个变量（或者说“维度”，在这个例子中就是1 00
《善数者成：大数据改变中国》读书笔记1
内容提要数据之大，“大容量”只是表象，“大价值”才是根本。数据自古有之，它是对万事万物的精确刻画，也是对客观世界的普遍记录。推荐序通俗地说，数据是数字化的资料，而大数据，就是大而复杂的资料集。当数据积累到一定的量级，数据背后关于自然和社会的客观规律也开始呈现出来，人类通过挖掘、分析，可以从庞大的资料集中判断事物的特点、趋势和相互关系，从而让数据释放出科学的伟力。挖掘各领域数据的价值，从而实现由数据到信息再到知识和决策的转换，将是一个基本的社会科学活动。发展大数据具有独特的优势，一方面，这和我国
《善数者成：大数据改变中国》读书笔记2
第四章 教育升“温”:用数据精准滴灌4.1 教学科研：被大数据换上新颜教育大数据有两大重要来源：一是在教学活动过程中直接产生的数据，比如学生的学习行为数据；二是在科学研究活动中采集到的数据，比如研究数据。“私人订制”的内在驱动力在于个体之间的差异，而不同的个体对于服务有个性化的需求。在大数据时代，个体的需求已不再是一个黑箱，大数据使“私人订制”成为可能。**“自适应学习”是指人与系统相互学习的非线性过程。**传统教育模式无法兼顾不同学生在学习能力、知识掌握程度和对教学风格的偏好等方面的个性化需求，只
《善数者成：大数据改变中国》读书笔记3
第八章 撬动商业：新“规模经济”，数最懂你每一个消费者在消费的过程中留下数据，就会形成商业大数据。“”智慧门店”与天猫围绕新零售在新品首发、渠道管理、大数据赋能和线上线下全渠道融合等领域展开一揽子合作。向新零售转变，卖货层面是最直接的，其次是数据要打通。海澜之家采用RFID技术给2亿件衣服分配了各自的身份编码，进而实现了线上下单、线下发货，并在门店之间实现了数据共享互通，让一条条销售数据从“碎片”走向“整合”，然后又通过大数据分析，更好地分析和洞察消费者需求，及时调整经营策略，降低整体经营性投入，最终
VS Code Python预览插件Python preview的使用
VS Code Python预览插件的名称为Python preview，作者为dongli，当前版本0.0.4。该插件可提供简单的调试工具和代码预览。安装与使用安装在插件搜索框输入Python preview安装。简易使用插件安装成功后，编辑器右上角将添加一个预览按钮，如下所示。点击预览按钮，编辑器右侧添加预览窗口，主要包括两个部分，左侧是简易的调试工具，右侧是代码的即时预览结果。基本数据数据结构Numpy数据结构Pandas数据结构基本控制结构函数类...
NumPy用户指南（3）——初学者基础知识（NumPy: the absolute basics for beginners）1
此系列文章参照NumPy官方用户指南1.2.1版本进行翻译、解读（直译说不清楚的可能会加入自己的一些理解）。《NumPy: the absolute basics for beginners》以问答的形式说明了NumPy比较基础、重要的一些概念和应用范式以便于初学者快速掌握NumPy的应用。NumPy简介：Welcome to NumPy!NumPy (Numerical Python) 是一个几乎应用于科学和工程各个领域的开源Python库，它是Python处理数值型数据的通用标准，也是Python
《大数据数学基础Python版》读书笔记一
绪论1.1 大数据与数学通过微积分可以描述运动的事物，描述一种变化的过程。由于微积分是研究变化规律的方法，所以只要是与变化、运动有关的研究，都或多或少地与微积分存在联系，都需要运用微积分的基本思想和方法。微积分是整个近代数学的基础，有了微积分，才有了真正意义上的近代数学。统计学中的概率论部分就是建立在微积分的基础之上的。随机变量的数字特征、概率密度与分布函数的关系、连续型随机变量的计算等都是微积分现有成果的直接应用。概率论是研究随机现象数量规律的数学分支。朴素贝叶斯、Apriori关联规则等算法
Numpy简易教程1——创建数组对象
创建数组对象NumPy提供了两种基本的对象：ndarray（N-dimensional Array Object）和ufunc（Universal Function Object）。ndarray（下文统一称为数组）是存储单一数据类型的多维数组，而ufunc则是能够对数组进行处理的函数。1. 数组属性为了更好地理解和使用数组，了解数组的基本属性是十分有必要的。属性说明ndim返回 int。表示数组的维数shape返回 tuple。表示数组的尺寸，对于 n 行 m 列
Numpy简易教程2——创建随机数数组
创建随机数数组NumPy提供了强大的生成随机数的功能。真正的随机数很难获得，实际中使用的都是伪随机数。大部分情况下，伪随机数就能满足需求。当然，某些特殊情况除外，如进行高精度的模拟实验。对于NumPy，与随机数相关的函数都在random模块中，其中包括了可以生成服从多种概率分布随机数的函数。1. random函数random函数是最常见的生成随机数的方法，用于在区间[0,1)中生成均匀分布的随机数或随机数数组。函数格式为random(size=None)，size参数可选，即结果数组的形状元组，默
Numpy简易教程3——数组索引
通过索引访问数组NumPy以提供高效率的数组著称，这主要归功于索引的易用性。这里主要介绍一维数组和多维数组的索引方式。1. 一维数组的索引一维数组的索引方法很简单，Python原生list的下标索引和切片索引同样适用于一维数组。案例：使用下标索引和切片索引访问一维数组# 构造一维数组arr = np.arange(10)print('数组为：',arr)# 用整数作为下标可以获取数组中的某个元素print('索引结果为：',arr[5]) # 用范围作为下标获取数组的一个切片，包括arr
Numpy简易教程4——变换数组的形态
变换数组的形态1. 改变数组的形状在对数组进行操作时，经常要改变数组的维度。在NumPy中，常用reshape函数改变数组的“形状”，也就是改变数组的维度。其参数为一个正整数元组，分别指定数组在每个维度上的大小。reshape函数在改变原始数据的形状的同时不改变原始数据的值。如果指定的维度和数组的元素数目不吻合，则函数将抛出异常。案例：改变数组形状# 创建一维数组arr = np.arange(12) print('创建的一维数组为：',arr)# 设置数组的形状print('新的一
Numpy简易教程5——创建NumPy矩阵
创建NumPy矩阵NumPy对于多维数组的运算，默认情况下并不进行矩阵运算。如果需要对数组进行矩阵运算，则可以调用相应的函数。在NumPy中，矩阵是ndarray的子类。在NumPy中，数组和矩阵有着重要的区别。NumPy提供了两个基本的对象：一个N维数组对象和一个通用函数对象。其他对象都是在它们之上构建的。矩阵是继承自NumPy数组对象的二维数组对象。与数学概念中的矩阵一样，NumPy中的矩阵也是二维的。1. 创建矩阵可以使用mat、matrix以及bmat函数来创建矩阵。使用mat函数创建矩
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