VIF

参考论文：人群异常识别技术研究进展_魏永超 数据是人群行为识别研究的基础, 为了更加方便开展相关研究工作, 陆续有研究机构采集人群异常行 为数据, 构建了相关数据库并进行公开, 从而一定程度推动了人群行为研究. 这些数据库为行为识别的研 究提供了重要参考依据. 下面将对代表性的人群行为数据库的进行概括。 （1）USCD(University of California, San Diego)异常检测数据库[32]. 数据由加州大学圣地亚哥分校创建, 数据是通过安装在一定高度、俯视人行道的摄像机,采集自然状态下发生的异常行为. 异常行为包含两类: 非人实体闯入和人行为异常. 异常种类包括骑自行车、滑冰、小推车、行人横穿人行道、侵入草地等, 同 时也记录人在轮椅上的几个实例. 数据由 98 个视频组成, 被分成 2 不同的场景的子集, 每个场景录制的视 频录像被分成约 200 帧的各个片段. 该数据库主要针对是人群中个体行为的识别研究. (2) UMN(University of Minnesota)数据库[33]. 明尼苏达州大学创建的一个数据库, 由 11 个视频组成, 包 含了正常和异常视频. 每个视频起始部分是正常行为,随后为异常行为视频序列. 人群异常行为主要包括:人群单方向跑动、人群四散等. 该视频数据库采集的视频人为安排的异常行为. 该数据库针对的整体人群行为识别. (3

作者 | 萝卜 来源 | 早起Python（ ID：zaoqi-python ） 「多元线性回归模型」 非常常见，是大多数人入门机器学习的第一个案例，尽管如此，里面还是有许多值得学习和注意的地方。其中多元共线性这个问题将贯穿所有的机器学习模型，所以本文会 「将原理知识穿插于代码段中」 ，争取以不一样的视角来叙述和讲解 「如何更好的构建和优化多元线性回归模型」 。主要将分为两个部分： 详细原理 Python 实战 Python 实战 Python 多元线性回归的模型的实战案例有非常多，这里虽然选用的经典的房价预测，但贵在的流程简洁完整，其中用到的精度优化方法效果拔群，能提供比较好的参考价值。 数据探索 本文的数据集是经过清洗的美国某地区的房价数据集。 import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt df = pd.read_csv('house_prices.csv') df.info();df.head() 参数说明： neighborhood/area: 所属街区和面积 bedrooms/bathrooms: 卧室和浴室 style: 房屋样式 多元线性回归建模 现在我们直接构建多元线性回归模型： from statsmodels

我们都知道，对于企业来讲，随着业务的发展和重点不同，对网络的实际需求也是不同的，尤其是对于公有云的网络架构，随着AWS的功能完善和发展，越来越多的网络功能得以实现。本文将结合实际案例讲述如何以及为什么从DX过渡到DX gateway的 DX时期的网络方案 企业上云绝非一蹴而就的事情，这就意味着必然存在着一个本地云与公有云共同存在的时期，这就涉及到了本地IDC与云上IDC的互通问题。因我们启用业务上云的方案较早，当时的 AWS还仅有DX的功能，通过此功能我们可以使用AWS合作伙伴专线将本地IDC与AWS连接起来。具体网络架构如下： DX的出现，使得企业可以通过DX的private VIF或者 public VIF将企业的分支/本地IDC与AWS连接起来。而为了实现高可用性，一般不会仅建立一个DX通道，可能会采用如下冗余方案： 两条不同ISP的专线通过不同DX location或者DX 设备连接到AWS的方案 一条ISP专线，一根Internet+IPsec ***的方案 一条ISP专线，一根SD-WAN线路的方案 两根***线路的方案，（可以是Internet+IPsec ***与SD-WAN的组合）等等 而因为对线路的时延可靠性等要求，我们当时选择了第一种方案，如下所示。 DX双专线接入时，双活的实现 因AWS DX功能比较弱，无法通过AWS侧设备实现路由的选路

一、虚拟化分类 二、Xen虚拟化模型 三、Xen的体系架构和运行机制 四、Xen的网络架构 一、虚拟化分类 虚拟化技术分类： 1.模拟:emulation //底层架构和虚拟架构可以不一样 Qemu,PearPC,Bochs 2.完全虚拟化:full virtulation,native virtulation //虚拟架构要和host架构一致，或者兼容。 多数指令可以直接运行在CPU上,特权指令需要VMM进行翻译或者调用hyper call实现 HVM:借助于硬件辅助 之前：VMM捕获所有指令，本地转换，返回给guest。后来二进制翻译加速了该过程 之后：CPU增加了一个环，VMM直接运行在ring -1,guest.kernel运行在ring 0上,guest.kernel发起特权指令，会直接发送给host.kernel,不需要VMM捕获 VMware workstation,VirtualBox,VMware Server,Paralels kvm,xen 3.半虚拟化,准虚拟化：paraVirtulization guest.kernel需要修改,知道自己运行在虚拟化环境中 Hypercall:发起，从而操作硬件。 Xen,UML 4.OS级别的虚拟化 //系统辅助虚拟化 用户空间的虚拟化 容器级别虚拟化:Docker //将用户空间切割为多份，每一份各自独立 OpenVZ

# 工作年限与收入之间的散点图 # 导入第三方模块 import pandas as pd import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt # 导入数据集 income = pd.read_csv(r'F:\\python_Data_analysis_and_mining\\07\\Salary_Data.csv') print(income.shape) print(income.head()) # 绘制散点图 sns.lmplot(x = 'YearsExperience', y = 'Salary', data = income, ci = None) # 显示图形 plt.show() # 简单线性回归模型的参数求解 # 样本量 n = income.shape[0] # 计算自变量、因变量、自变量平方、自变量与因变量乘积的和 sum_x = income.YearsExperience.sum() sum_y = income.Salary.sum() sum_x2 = income.YearsExperience.pow(2).sum() xy = income.YearsExperience * income.Salary sum_xy = xy.sum() # 根据公式计算回归模型的参数 b = (sum

研究背景 　　我国于1971年开始实行全面计划生育，此后中国人口发展出现根本性转变。由图 1可见1985年—2005年人口出生率整呈现不断下降的趋势，之后趋于动态平衡。 　　而自1985年开始，我国结婚率呈现轻微下降的趋势，而离婚率呈现出轻微上升的趋势。2006年-2013年内地居民结婚率显著上升，此后开始不断下降。而离婚率依旧是呈现出不断上升的趋势。 　　虽然二胎政策开放，但是出生率并未呈现显著上升的趋势，这是为何？这不仅与目前社会的经济压力有关，导致大多数夫妻不愿意生育小孩，那是否与持续不断下降的结婚率以及不断上升的离婚率密切相关。本文基于中国的结婚率和离婚率，研究人口出生率的问题。 获取数据（国家统计局网站） 　　本文所有的数据均为二手数据，来源于国家统计局网站。由于自1985年起国家才开始对公民的结婚和离婚情况进行登记，故所有的数据（包括人口出生率）均始于1985年。 本文使用的数据有1985年-2017年的结婚登记(万对)、年末总人口(万人)、离婚登记(万对)、人口出生率(‰)、结婚率 [1] (‰)、离婚率 [2] (‰)（结婚率和离婚率为自己计算所得）。 [1] 结婚率是以一定时期结婚对数与同期总人口数相比。结婚率=结婚登记(万对)/年末总人口(万人)。 [2] 离婚率是以一定时期离婚对数与同期总人口数相比。本文的所有离婚率均指的粗离婚率。离婚率=离婚登记(万对)

指定无线网卡监听信道 当用户实施无线网络渗透测试时，通常需要将无线网卡设置为监听模式。大学霸IT达人默认情况下，无线网卡在监听数据包时，会不停的跳频。这样，当用户在捕获数据包时，可能导致监听漏掉重要的数据包，如握手包。另外，在攻击无线网络时，由于监听的信道与AP不在同一信道，也可能导致无法攻击成功。此时，用户可以先通过扫描无线网络来确定AP工作的信道。然后，指定无线网卡监听的信道。其中，指定无线网卡监听信道的语法格式如下所示： airmon-ng start <interface> <channel> 例如，指定无线网卡监听信道1。执行命令如下所示： airmon-ng start wlan0 1 Found 2 processes that could cause trouble. Kill them using 'airmon-ng check kill' before putting the card in monitor mode, they will interfere by changing channels and sometimes putting the interface back in managed mode PID Name 15544 wpa_supplicant 15579 NetworkManager PHY Interface Driver

作者：Tatsuya Naganawa 译者：TF编译组 Tungsten Fabric入门宝典系列文章，来自技术大牛倾囊相授的实践经验，由TF中文社区为您编译呈现，旨在帮助新手深入理解TF的运行、安装、集成、调试等全流程。如果您有相关经验或疑问，欢迎与我们互动，并与社区极客们进一步交流。更多TF技术文章，请点击公号底部按钮＞学习＞文章合集。 Tungsten Fabric已经实现了多个编排器的集成。 在内部，Tungsten Fabric的编排器集成组件基本上对每个编排器都执行相同的操作，包括： 在虚拟机或容器启动时分配端口。 将其“插入（plug）”虚拟机或容器。 接下来我描述一下每个编排器要做的事。 OpenStack 当与OpenStack一起使用时，neutron-plugin将成为OpenStack和Tungsten Fabric Controller之间的主要接口。 Neutron-plugin将直接加载到neutron-api进程中（某些模块需要在neutron.conf中指定），并且该逻辑将执行与Neutron的request/response相关的操作，例如network-list或port-create等等。 该模块的一个特性是它不会使用在MySQL中创建（在典型的OpenStack设置中）的Neutron数据库。 由于它直接使用Tungsten Fabric

查看无线网卡是否支持监听模式 在实施无线渗透测试时，通常需要将无线网卡设置为监听模式，来监听经过其网卡的所有流量。大学霸IT达人对于很多用户，都不知道如何确定自己的无线网卡是否支持监听，结果浪费大量时间做了无用的操作。为了帮助用户提供工作效率，可以在使用无线网卡之前先使用iw list命令查看无线网卡是否支持监听，以节约不必要浪费的时间。执行命令如下所示： iw list 执行以上命令后，将输出设备的所有功能信息。如下所示： Wiphy phy0 max # scan SSIDs: 4 max scan IEs length: 2257 bytes max # sched scan SSIDs: 0 max # match sets: 0 max # scan plans: 1 max scan plan interval: -1 max scan plan iterations: 0 Retry short long limit: 2 Coverage class: 0 (up to 0m) Device supports RSN-IBSS. Supported Ciphers: * WEP40 (00-0f-ac:1) * WEP104 (00-0f-ac:5) * TKIP (00-0f-ac:2) * CCMP-128 (00-0f-ac:4) * CCMP-256 (00

查看无线网卡是否支持监听模式 在实施无线渗透测试时，通常需要将无线网卡设置为监听模式，来监听经过其网卡的所有流量。大学霸IT达人对于很多用户，都不知道如何确定自己的无线网卡是否支持监听，结果浪费大量时间做了无用的操作。为了帮助用户提供工作效率，可以在使用无线网卡之前先使用iw list命令查看无线网卡是否支持监听，以节约不必要浪费的时间。执行命令如下所示： iw list 执行以上命令后，将输出设备的所有功能信息。如下所示： Wiphy phy0 max # scan SSIDs: 4 max scan IEs length: 2257 bytes max # sched scan SSIDs: 0 max # match sets: 0 max # scan plans: 1 max scan plan interval: -1 max scan plan iterations: 0 Retry short long limit: 2 Coverage class: 0 (up to 0m) Device supports RSN-IBSS. Supported Ciphers: * WEP40 (00-0f-ac:1) * WEP104 (00-0f-ac:5) * TKIP (00-0f-ac:2) * CCMP-128 (00-0f-ac:4) * CCMP-256 (00