cd到需要git的目录
初始化git仓库
1 | git init |
新建分支
1 | git checkout -b testing |
添加并转到testing分支,不要直接在master分支上操作
1 | git branch -d testing |
cd到需要git的目录
初始化git仓库
1 | git init |
新建分支
1 | git checkout -b testing |
添加并转到testing分支,不要直接在master分支上操作
1 | git branch -d testing |
在非root用户下不能使用wireshark用来抓包,所以需要进行以下操作:
1 | sudo groupadd wireshark |
抓包应该是每个技术人员掌握的基础知识,无论是技术支持运维人员或者是研发,多少都会遇到要抓包的情况,用过的抓包工具有fiddle、wireshark,作为一个不是经常要抓包的人员,学会用Wireshark就够了,毕竟它是功能最全面使用者最多的抓包工具。
Wireshark(前称Ethereal)是一个网络封包分析软件。网络封包分析软件的功能是撷取网络封包,并尽可能显示出最为详细的网络封包资料。Wireshark使用WinPCAP作为接口,直接与网卡进行数据报文交换。
wireshark的官方下载网站: http://www.wireshark.org/
wireshark是非常流行的网络封包分析软件,功能十分强大。可以截取各种网络封包,显示网络封包的详细信息。
wireshark是开源软件,可以放心使用。 可以运行在Windows和Mac OS上。
为了安全考虑,wireshark只能查看封包,而不能修改封包的内容,或者发送封包。
wireshark能获取HTTP,也能获取HTTPS,但是不能解密HTTPS,所以wireshark看不懂HTTPS中的内容
sniffer
软件测试工程师使用wireshark抓包,来分析自己测试的软件
从事socket编程的工程师会用wireshark来调试
听说,华为,中兴的大部分工程师都会用到wireshark。
总之跟网络相关的东西,都可能会用到wireshark.
开始界面
wireshark是捕获机器上的某一块网卡的网络包,当你的机器上有多块网卡的时候,你需要选择一个网卡。
点击Caputre->Interfaces.. 出现下面对话框,选择正确的网卡。然后点击”Start”按钮, 开始抓包
使用自签名的证书的网站默认不会被浏览器信任,使用浏览器带打开可能会弹出如下界面,需要在浏览器中点击继续前往或者添加例外
添加的例外可以在Firefox浏览器中如下界面中设置——隐私与安全——证书中进行查看
ca.key是证书颁发机构(Certificate Authority,CA)的私钥文件,CA私钥用于签署证书并保护证书颁发机构的安全性。
1 | openssl genrsa -out ca.key 2048 |
ca.crt是证书颁发机构(Certificate Authority,CA)的证书文件,CA证书用于签名其他证书,验证证书的合法性。
1 | # 20 年有效期 |
server.key是服务器私钥,用于生成服务器证书、加密通信和验证身份。
1 | openssl genrsa -out server.key 2048 |
server.csr 是指服务器证书签名请求(Certificate Signing Request,CSR)文件。
在创建 SSL/TLS 证书时,CSR 是一个包含有组织或个人身份信息的加密文本块,用于向证书颁发机构(CA)请求签署数字证书。
1 | openssl req -new -sha256 -key server.key -out server.csr |
cert.ext是域名附加配置文件
1 | extendedKeyUsage=serverAuth |
server.crt:这是服务器的公钥证书文件。它包含服务器的公钥以及与该公钥相关联的其他信息,比如服务器的域名等
1 | # ssl证书有效期10年 |
1 | openssl x509 -in server.crt -noout -text |
1 | openssl verify -CAfile ca.crt server.crt |
https://github.com/UnblockNeteaseMusic/server/blob/enhanced/generate-cert.sh
1.安装
1 | sudo apt-get install jenkins=2.249.2 |
修改端口
1 | sudo vim /etc/default/jenkins |
参考
1 | https://www.jenkins.io/doc/book/installing/linux/#debianubuntu |
以及
当做重要决定时,我们可能会考虑吸取多个专家而不只是一个人的意见。机器学习处理问题也是这样,这就是元算法(meta-algorithm)背后的思路。
** 元算法是对其他算法进行组合的一种方式,其中最流行的一种算法就是AdaBoost算法。某些人认为AdaBoost是最好的监督学习的方法**,所以该方法是机器学习工具箱中最强有力的工具之一。
集成学习或者元算法的一般结构是:先产生一组**“个体学习器”,再用某种策略将他们结合起来。个体学习器**通常是由一个现有的学习算法从训练数据产生。
根据个体学习器的生成方式,目前的集成学习方法大致可分为两大类,即
1.个体学习器间存在强依赖关系、必须串行生成的序列化方法,典型的代表是Boosting,其中AdaBoost就是Boosting的最流行的一个版本
2.个体学习器间不存在强依赖关系、可同时生成的并行化方法,典型的代表是Bagging和“随机森林”(Random Forest)
对于线性不可分的数据集,可以利用核函数(kernel)将数据转换成易于分类器理解的形式。
如下图,如果在x轴和y轴构成的坐标系中插入直线进行分类的话, 不能得到理想的结果,或许我们可以对圆中的数据进行某种形式的转换,从而得到某些新的变量来表示数据。在这种表示情况下,我们就更容易得到大于0或者小于0的测试结果。在这个例子中,我们将数据从一个特征空间转换到另一个特征空间,在新的空间下,我们可以很容易利用已有的工具对数据进行处理,将这个过程称之为从一个特征空间到另一个特征空间的映射。在通常情况下,这种映射会将低维特征空间映射到高维空间。
这种从某个特征空间到另一个特征空间的映射是通过核函数来。
SVM优化中一个特别好的地方就是,所有的运算都可以写成内积(inner product)的形式。向量的内积指的就是两个向量相乘,之后得到单个标量或者数值。我们可以把内积运算替换成核函数,而并不必做简化处理。将内积替换成核函数的方法被称之为核技巧(kernel trick)或者核“变电”(kernel substation)。
** Platt SMO算法是通过一个外循环来选择第一个alpha值**的,并且其选择过程会在两种方式之间进行交替:
一种方式是在所有数据集上进行单遍扫描,另一种方式则是在非边界alpha中实现单遍扫描。
所谓非边界alpha指的就是那些不等于边界0或者C的alpha值。对整个数据集的扫描相当容易,而实现非边界alpha值的扫描时,首先需要建立这些alpha值的列表,然后再对这个表进行遍历。同时,该步骤会跳过那些已知的不会改变的alpha值,即。
在选择第一个alpha值后,算法会通过一个内循环来选择第二个alpha值。在优化过程中,会通过最大化步长的方式来获得第二个alpha值。在简化版SMO算发放中,我们会在选择j之后计算错误率Ej。但在这里,我们会建立一个全局的缓存用于保存误差值,并从中选择使得步长或者说Ei-Ej最大的alpha值。
1 | fcitx | xargs kill |
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