Openssl编程 赵春平 著 Email: forxy@126.com 第一章 基础知识 8 1.1 对称算法 8 1.2 摘要算法 9 1.3 公钥算法 9 1.4 回调函数 11 第二章 openssl简介 13 2.1 openssl简介 13 2.2 openssl安装 13 2.2.1 linux下的安装 13 2.2.2 windows编译与安装 14 2.3 openssl源代码 14 2.4 openssl学习方法 16 第三章 堆栈 17 3.1 openssl堆栈 17 3

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这个工具以前使用的初衷是内网渗透,需要将内网ssh端口转发到外网服务器上.但这个工具同样适用于运维工程师进行远程内网维护. 当然这一切的前提是内网可以访问外网,检测方法当然就是直接ping 一个外网IP即可. 这个工具之前折腾了很久发现有点不稳定,断掉无法重新连接,昨晚重新调整了下命令参数总算可以正常使用,稳定性妥妥的. linux版lcx工具下载 linux版lcx端口转发2016.6.10 - 12.04 Kb lcx使用方法: Usage:./portmap -m method [-h1

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前言 当刚开始踏入Android程序员这个行业的时候,想必绝大多数的人都和笔者一样,热血沸腾,激情四射,买了很多讲解Android开发的书籍.当开发某个功能需要学习某方面知识的时候,大家又成了“面向百度/谷歌开发者”.当然,买书和百度为确实为我们解决了不少项目中遇到的技术问题,这点值得肯定.但是我们是否经常遇到这样的问题: 这么多的书籍,该选择哪一本呢? 当前google都已经发布Android P了,可是市面上绝大多数书籍还停留在N.M,甚至更早.书上讲的不少内容,在新的平台上要么失效了,要么

不知道大家在用百度网盘下载文件时会不会遇到这样一个问题: 过分! 太过分了! 100M的宽带你就给我限速到20KB/s... 当然 解决办法有很多 1.充钱(这辈子都不可能的) ······ 百度上有很多防止限速的教程 但大都很麻烦 所以,今天的主角出场了!! PanDownload 使用方法: 1.下载软件(链接在文章底部) 2.登录 3.下载 在下载时建议先将文件分享成链接再下载,防止被强制限速,严重的可能会被封号. 效果: 速度一下就到达了11.3MB/s! 这个软件虽然只有仅仅的4M,但

9月16日,由网龙网络公司主办.msup协办的“MAD技术论坛”在榕举办,来自美国.香港.苏州等地的技术大牛受邀来到福州,围绕“Make a difference to education”这一论坛主题,和现场200余位技术人才进行了一次跨领域的交流.网龙华渔教育CTO陈宏出席论坛并致辞,他分享了网龙这些年来在教育领域取得的成绩,并表示作为全球在线及移动互联网教育行业的主要参与者,网龙希望能够通过组织技术上的交流和学习,让全球的行业精英一起创造出更多独一无二的产品,以此推动全球教育发展和创新的力

设置win7资源管理器启动时的默认位置-windows-操作系统-网页教学网 如何设置win7资源管理器启动时的默认位置?我不太习惯 Win 7 的资源管理器默认总是打开库,我还是喜欢资源管理器打开树形目录,例如默认打开 C:\. 以前 XP/Vista 在任务栏上放的是快速启动工具条,里面都是普通的快捷方式,我只要修改一下资源管理器快捷方式的属性,设置一下起始位置就行了.现在 Win 7 的任务栏放的是钉死在任务栏上的资源管理器,不是以前那种快速启动工具条,我不知道如何设置他的起始位置,通过右

主讲人 网神 (新浪微博: @豆角茄子麻酱凉面) 网神(66707180) 18:59:22  大家好,今天一起交流下PRML第7章.第六章核函数里提到,有一类机器学习算法,不是对参数做点估计或求其分布,而是保留训练样本,在预测阶段,计算待预测样本跟训练样本的相似性来做预测,例如KNN方法. 将线性模型转换成对偶形式,就可以利用核函数来计算相似性,同时避免了直接做高维度的向量内积运算.本章是稀疏向量机,同样基于核函数,用训练样本直接对新样本做预测,而且只使用了少量训练样本,所以具有稀疏性,叫sp

课时:13小时(2天) 敏捷开发&IPD和敏捷开发结合的实践 讲  师:杨学明 [课程背景] 集成产品开发(IPD).集成能力成熟度模型(CMMI).敏捷开发(Agile Development)是当前国内外企业产品研发管理的最常用的3种模式.随着创新环境的快速发展,许多企业都会面临这样的问题:如何快速响应市场的变化?如何推出更有竞争力的产品?如何在竞争中脱颖而出?……是大部分研发型企业普遍面临的核心问题.另外,软件项目在产品开发中位置越来越重要,逐渐占领主导地位,这时传统的IPD流程和CMMI

转自:http://www.zhihu.com/question/24295398   知乎 Yu Zhang 知乎搜索 首页 话题 发现 消息 调查类问题名校就读体验修改 在卡内基梅隆大学 (Carnegie Mellon University) 就读是怎样一番体验?修改 写补充说明 举报 10 条评论 分享 • 邀请回答   按票数排序 按时间排序 18 个回答   Lina Bianca.林凯文.吴一帆 等人赞同 我觉得我无比适合回答这个问题,因为我是cmu里典型得一类 人,我们来这里前,

一.数据分析截图(weka数据分析截图 2-3个图,作业文字描述) 本次将所爬取的数据信息,如:房间数,直播类别和人气,导入Weka 3.7工具进行数据分析.有关本次的数据分析详情详见下图所示:   图1-1  数据分析Preprocess界面 对于本例实验,以下将以直播类型为例分别进行分类和聚类运算,具体如下图所示: 图1-2 ZeroR分类运算界面 图1-3 EM聚类运算界面 二.数据分析结论:(将数据之间的关系用文字性描述) 如图2-1所示,直播类型的热度数散点往往聚集在较为热门的几款游戏

AppApis 前段时间,写了个做app的实战系列教程,其中一篇章提到了解析网页中的数据为己所用,看到大家的响应还不错,于是把自己以前解析过的网页数据都整理了下,开放出来,给更多的人使用,希望可以帮助大家学习做一些简单的APP. 着重强调,数据来源于对网页的解析,所以只能拿来学习使用,切莫用作于商业活动!!! 如果数据方(网站)对解析网站数据提出为侵权行为,请联系,会立即删除相关的数据!!! 请大家能尊重版权,好好学习!!! 下面一共解析了五个网站的数据,分别是:煎蛋网.句子迷.51妹子.捧腹网

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读书会成立属于偶然,一次群里无聊到极点,有人说Pattern Recognition And Machine Learning这本书不错,加之有好友之前推荐过,便发了封群邮件组织这个读书会,采用轮流讲课的方式,如果任务能分配下去就把读书会当作群员的福利开始进行,分配不下去就算了.后来我的几位好友:网神兄.戴玮博士.张巍博士.planktonli老师.常象宇博士纷纷出来支持这个读书会.待任务分配完,设置好主持人和机动队员,我认为就不需要再参与了,但进行不久,也充当机动队员讲了第二.六.九.十一章,

主讲人 网神 (新浪微博: @豆角茄子麻酱凉面) 网神(66707180) 18:57:18 大家好,今天我们讲一下第14章combining models,这一章是联合模型,通过将多个模型以某种形式结合起来,可以获得比单个模型更好的预测效果.包括这几部分:committees, 训练多个不同的模型,取其平均值作为最终预测值. boosting: 是committees的特殊形式,顺序训练L个模型,每个模型的训练依赖前一个模型的训练结果.决策树:不同模型负责输入变量的不同区间的预测,每个样本选择

主讲人 网神 (新浪微博: @豆角茄子麻酱凉面) 网神(66707180) 18:52:10 今天的内容主要是: 1.贝叶斯网络和马尔科夫随机场的概念,联合概率分解,条件独立表示:2.图的概率推断inference. 图模型是用图的方式表示概率推理 ,将概率模型可视化,方便展示变量之间的关系,概率图分为有向图和无向图.有向图主要是贝叶斯网络,无向图主要是马尔科夫随机场.对两类图,prml都讲了如何将联合概率分解为条件概率,以及如何表示和判断条件依赖. 先说贝叶斯网络,贝叶斯网络是有向图,用节点表

主讲人 网神 (新浪微博:@豆角茄子麻酱凉面) 网神(66707180) 18:55:06 那我们开始了啊,前面第3,4章讲了回归和分类问题,他们应用的主要限制是维度灾难问题.今天的第5章神经网络的内容:1. 神经网络的定义2. 训练方法:error函数,梯度下降,后向传导3. 正则化:几种主要方法,重点讲卷积网络 书上提到的这些内容今天先不讲了,以后有时间再讲:BP在Jacobian和Hessian矩阵中求导的应用:混合密度网络:贝叶斯解释神经网络. 首先是神经网络的定义,先看一个最简单的神经

首发于 太阁实验室 关注专栏   写文章     圣诞丨太阁所有的免费算法视频资料整理 Ray Cao· 12 小时前 感谢大家一年以来对太阁实验室的支持,我们特地整理了在过去一年中我们所有的原创算法类视频,均为免费观看,方便大家学习. 先放一个ACM大神讲解的算法题视频(国外传优酷真的是太不容易了……). ACM大神精讲北美最新面试题—在线播放—优酷网,视频高清在线观看http://v.youku.com/v_show/id_XMTg2ODk0MzIwMA==.html 其余视频: [公开课]

主讲人 常象宇 大家好,我是likrain,本来我和网神说的是我可以作为机动,大家不想讲哪里我可以试试,结果大家不想讲第一章.估计都是大神觉得第一章比较简单,所以就由我来吧.我的背景是统计与数学,稍懂些计算机,大家以后有问题可以讨论. 今天我们来讲一下PRML第一章,这一章的内容是基于一些简单的例子对于机器学习中的基本概念给与介绍.这是为后续章节的介绍给一个铺垫.我今天讲的内容包括以下几个部分: 把书上的知识点做了个总结大概.首先我们来看一下,我个人理解的机器学习的定义:机器学习的分类有很多种,