thor

推荐例子介绍 根据典型关键数据 导演 演员 关键字 题材 'keywords ', 'cast ', 'genres ', 'director ' 构造自然语言的组合特征，利用CountVectorizer计算每个词出现的次数，作为特征向量， 使用余弦相似性构造所有电影之间的相似性。 代码 https://github.com/fanqingsong/Content-based-Recommandation-Engine import pandas as pd from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity def get_title_from_index(index): return df[df.index == index][ " title " ].values[0] def get_index_from_title(title): return df[df.title == title][ " index " ].values[0] # Reading CSV File df = pd.read_csv( " movie_dataset_content.csv " , encoding= '

　　 　　6 月 26 日，法国制药公司赛诺菲 Sanofi(NYSE:SNY)宣布将在欧洲裁员 1680 人，包括法国员工约 1000 人。消息人士透露，赛诺菲期盼以此来节约成本和提高运营效率。这次裁员更多的是去年赛诺菲新上任 CEO Paul Hudson 宣布的策略调整计划的其中一个举措，目的是在 2022 年之前节省 20 亿欧元（约 22 亿美元）。 　　早在 2019 年年末，赛诺菲就开展了两个“大动作”：一是，斥资 25 亿美元收购生物技术公司 Synthorx。这次收购主要看中的是新一代 IL-2 抗癌 IO 药物 THOR-707，为的是加强赛诺菲在肿瘤免疫产品管线。 　　另一个是，放弃糖尿病和心血管领域疾病药物的研究。糖尿病药物 Lantus 曾是赛诺菲的 “明星药物” 之一，2017 年第三季度给公司带来超过 12 亿美元的收入，但随着竞争对手的“打压”，Lantus 销售直线下降，变成了“鸡肋”。其他的糖尿病药物及心血管药物也遭遇了同样的命运。 　　 裁员及放弃部分管线的背后，是赛诺菲对肿瘤、神经性疾病、罕见病及疫苗等新赛道的布局，也是对基因治疗、细胞治疗、核酸药等新疗法所下的重注。 6 月 23 日，赛诺菲宣布与临床阶段 mRNA 治疗公司 Translate Bio 扩大合作关系，以潜在 19 亿美元的价格换取 Translate Bio 技术开发

ios学舍Thor抓包教程 太长不看版：直接抓包，答案就是pdf格式，直接搜就完了。别的抓包工具也是同理 工具： thor 1.37版即可 软件学舍 首先安装thor抓包工具 然后根据软件内教程开启抓包功能 我这里已经设置好了 提前开启学舍 这里以概率论这本书举例 打开thor抓包 回到学舍 点开你想要查阅的答案 从头翻看到尾（保证加载完毕） 然后退出学舍回到thor，停止抓包 选择最新的抓包记录 点进去，搜索pdf 点击进入 选择响应 点击pdf 进入后点击右上角 选择导出文件 然后就可以发送出去或者保存到任意软件中去了 并且不会被学舍封号和限制截屏录屏 总结：一个非常简单的抓包，几乎毫无难度…可以当作新手上路第一个练习 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4408223/blog/4327777

结论： 方案1.小米手环5 NFC可以通过修改HTTPS的POST 数据来自定义NFC卡片的所有扇区数据； 方案2.先手环复制一张没有加密的实体门禁卡（实体门禁卡卡号要提前写成自己想要的卡号），并且启用，然后通过电脑+NFC读卡器（ACR122U）直接修改这张卡的数据。除去0扇区第0行外，其它所有数据都可以修改。因为0扇区第0行包含卡号、校验码和厂商码，所以小米手环不允许改。 着重介绍一下方案1： 方案1的实现： 可以借鉴我以前的小米手环3 NFC数据修改的方式借鉴电脑抓包和改包。 https://www.cnblogs.com/storyline/articles/9986860.html 抓包改包软件很多，自行选择。 起作用的两个链接和请求体参数 第一个api和参数： https://api-mifit-cn.huami.com/nfc/accessCard/script/init?r=A07A0065-DAC1-4C29-82DA-C30B664A37FA&t=1592767900198 Request Body为： { "fareCardType": 0, "fetch_adpu_mode": "SYNC", "product_sub_type": "", "sak": "08", "uid": "12345678", "aid": "", "atqa": "0400",

结论： 方案1.小米手环5 NFC可以通过修改HTTPS的POST 数据来自定义NFC卡片的所有扇区数据； 方案2.先手环复制一张没有加密的实体门禁卡（实体门禁卡卡号要提前写成自己想要的卡号），并且启用，然后通过电脑+NFC读卡器（ACR122U）直接修改这张卡的数据。除去0扇区第0行外，其它所有数据都可以修改。因为0扇区第0行包含卡号、校验码和厂商码，所以小米手环不允许改。 着重介绍一下方案1： 方案1的实现： 可以借鉴我以前的小米手环3 NFC数据修改的方式借鉴电脑抓包和改包。 https://www.cnblogs.com/storyline/articles/9986860.html 抓包改包软件很多，自行选择。 起作用的两个链接和请求体参数 第一个api和参数： https://api-mifit-cn.huami.com/nfc/accessCard/script/init?r=A07A0065-DAC1-4C29-82DA-C30B664A37FA&t=1592767900198 Request Body为： { "fareCardType": 0, "fetch_adpu_mode": "SYNC", "product_sub_type": "", "sak": "08", "uid": "12345678", "aid": "", "atqa": "0400",

结论： 方案1.小米手环5 NFC可以通过修改HTTPS的POST 数据来自定义NFC卡片的所有扇区数据； 方案2.先手环复制一张没有加密的实体门禁卡（实体门禁卡卡号要提前写成自己想要的卡号），并且启用，然后通过电脑+NFC读卡器（ACR122U）直接修改这张卡的数据。除去0扇区第0行外，其它所有数据都可以修改。因为0扇区第0行包含卡号、校验码和厂商码，所以小米手环不允许改。 着重介绍一下方案1： 方案1的实现： 可以借鉴我以前的小米手环3 NFC数据修改的方式借鉴电脑抓包和改包。 https://www.cnblogs.com/storyline/articles/9986860.html 抓包改包软件很多，自行选择。 起作用的两个链接和请求体参数 第一个api和参数： https://api-mifit-cn.huami.com/nfc/accessCard/script/init?r=A07A0065-DAC1-4C29-82DA-C30B664A37FA&t=1592767900198 Request Body为： { "fareCardType": 0, "fetch_adpu_mode": "SYNC", "product_sub_type": "", "sak": "08", "uid": "12345678", "aid": "", "atqa": "0400",

linux软AP－－hostapd+dhcpd 2018年05月08日 ⁄ 综合 ⁄ 共 4908字 ⁄ 字号 小 中 大 ⁄ 评论关闭 随着手机、笔记本等无线设备的增多，公司里的家用三个无线路由器已经不堪重负，老是有人说连不上。谁让咱是运维呢，在很多人眼里运维 ＝网管 （深表委屈），没办法就再兼一个企业网管的职务吧 。给BOSS提出的解决方案有二：一、购买企业无线路由 ，价格从几百到几千不等，性能从支持30台设备到100台以也不等，最大速率从150M到1300M等也有很多档次，还有一些其他参数和功能不再一一表述；二、购买无线网卡配合linux hostapd +dhcpd或dnsmasq ，功能方面可以根据需要自由扩展 ，成本一块无线网卡100元以内，一台退休的破台机（而且可以兼做网关，ftp等用）。 一、网卡选择 不同于windows上，大部分的网卡都支持软AP ，linux下的网卡需要支持mode master的才可以做软AP 。具体识别方法如下 1、iwconfig识别 [root@localhost ~]$ sudo iwconfig wlan0 mode master Password: Error for wireless request "Set Mode" (8B06) : SET failed on device wlan0 ; Invalid argument

复联4上映了！这次比美国还早了两天。当然，我还没看，不会给你们剧透，当然也不想不剧透。 这一部不仅是灭霸这一线剧情的结局，也被认为漫威第三阶段的收官之作。据说此部之后，不少影迷熟知的角色（演员）就要离开漫威世界的荧幕了。因此刚上映就备受关注，今天一天国内票房就已超5亿。 上次的文章《 这可能是我用过最“强大”的API：Marvel API 》中，我给大家演示了 漫威开放接口（Marvel API） 的功能，并且在最后留了个“彩蛋”：争取跟《复联4》同步上线一个案例。 很遗憾，最近几天忙着更新网站，眼看要鸽了。但庆幸的是，我们另一位实训生 @清风小筑 站出来把坑给填了： 对 Marvel API 中的数据进行统计分析，将角色之间关系进行可视化展示。 换句话说： 用数据说话，谁才是漫威宇宙中着墨最多的人物 ？ 我之前做了个小调查： 仅就我这边的采样来看，钢铁侠在国内是无法撼动的人气王。当然，这可能因为国内更多是漫威系列电影观众。 那么官方的喜好又是如何？ 上文中我们说过，在 Marvel API 的开放数据中，包含了： 1491 个角色 43759 本漫画 6200 个创作者 10713 个系列 96740 个故事 75 个事件 我们这次案例选取的是 角色（character） 和 故事（story） 之间的关系： 选取 故事最多的 N 个角色 根据 共同出现的故事数 ，衡量