技术文章

作业内容 ( 提交电子版：实验报告文档 + 项目工程文档 ) ： 重要要求：仿真程序输出中要包含自己的学号 设计一个计算机系统： CPU ＋ on_chip_ram ＋ JTAG UART+ “ hello_world_small ” 1. 进入 quartusII ，定义一个新 project ； 2. 进入 sopc builder ，建一个新系统，如 lx_c ： 1 ）选择一个 cpu 。其 reset vect 和 exception vect 要配置 sram 后才能确定。 2 ）配置一个 sram 。其内容可以初始化或定制。 3 ） From the System menu, select Auto-Assign Base Addresses. 3. 返回 Q2 ，设计顶层 entity ： 1 ）添加 lx_c 。添加 I/O pins 。 2 ）编译。 4. 进入 Nios II IDE ，定义一个新的 c/c++ project 。 1 ）选择“ hello_world_small ”，指定软件在 Q2 中刚刚设计的计算机系统上运行。 2 ）仿真调试：即可进行 debug ： ISS 。 注意： 1. 仅仅设计供仿真调试的系统时， fpga 器件可以为 auto ；无需加 PLL （为了使时钟更加稳定）；无需“分配管脚” FPGA PIN ；无需 program

OO的奇妙冒险 ~OOP入门与字符串处理~ 目录 总体分析 作业内容分析 作业内容总结 互测的收获 公测互测bug分析与总结 不太正经的个人自嗨 总体分析 公测 中测(基础与进阶): 其实在我看来，从完成作业的角度来说，中测的基础与进阶并没有任何区别，都不能挂，都不太难，都对得分没有什么影响。中测的样例总体来说非常善良，只要是测试过，几乎不会被中测阻拦。checkstyle的规则看似很多，但是在IDEA插件的支持下，见到黄色的warning直接改掉，总体来说我认为偏向于养成习惯性的举措，并不是扣分地方所在 强测(正确性): 在第一次作业之前，我十分畏惧强测的正确性，尤其是在经历了计组 手动定点爆破+10万条随机都仅是中测 的说法，但是，就前三次来看，强测的正确性并不严格。第一次作业比较简单，第二次作业我正则表达式根本就没有写对，面对这个十分巨大的问题，强测仅仅挂了我三组，我在发出强测不够强的想法的同时也暗自窃喜，而第三次作业的重点 向面向对象转移 ，对于正确性的检查更加简单，在我连爆sin(- 9),sin(++1),sin(+++1),sin(++x)4个大型bug的情况下强测一组也没挂，互测又禁掉了WF的攻击，不得不说我并不完全认同的强测数据反而救了我一命 强测(性能)： 第一次作业比较简单，第二次作业我进行了初步的贪心优化，然而偷鸡不成蚀把米，优化也出现了bug

我们都知道机器学习是一门综合性极强的研究课题，对数学知识要求很高。因此，对于非学术研究专业的程序员，如果希望能入门机器学习，最好的方向还是从实践触发。 我了解到 Python 的生态对入门机器学习很有帮助。因此希望以此作为突破口入门机器学习。 我将会记录一个系列的学习与实践记录。记录内容主要参考 Youtube 中 sentdex 发布的视频，有兴趣的读者可以自己翻墙到油管看一下。 下面介绍一下我将如何通过 Python 入门机器学习。 学习Python基本语法 首先我在 Python 官网找到入门教程，快速过了一遍 Python 的基本语法。相信对于稍微有点编程基础的人来说这都不是事儿。 作为实践，接着我用 Python 实现了一个基于命令行翻译脚本。到此 Python 算入门了。 这里啰嗦一下 Mac 下的 Python 环境的搭建过程。我在 这篇文章 中介绍如何处理系统自带和自己安装的 Python 版本。 Python机器学习相关库 Python 有好多涉及机器学习的库，如 Theano 、 TensorFlow 、 PyTorch 、 scikit-learn 等。考虑到 scikit-learn （以后将简写为 sklearn ）对机器学习进行了高度封装与抽象，能够让初学者跳出数学的梦魇进行机器学习实践，我选择它作为入门的跳板。 除此之外还需要学习下面几个 Python

一个好的学习步骤 好的方法事半功倍，差的方法事倍功半。当然，本质上来说方法没有好坏，只有适合不适合。而我下面所总结的用于入门机器学习的方法也只是我一家之言，或者是很适合我自己的方法，当然也是值得借鉴的。 在知乎隔不了多久就会看到有人提问如何才能入门机器学习。想想自己刚刚开始接触机器学习的时候又何尝不是这样，总觉得自己一直是在门外徘徊，就是不得其中之道。幸运的是经过漫长的时间摸索，也总结出了适合自己的一条路线。接下来就来与大家一同分享。 1 怎么学？ 笔者第一次系统的开始学习机器学习所接触到的资料就是吴恩达老师的机器学习视频，入门内容也确实浅显易懂，并且说得也很详细。对于初学者来说，上课内容绝对是慢慢的干活，但是对于笔者自己来说却有点不那么适合。但是当时也没有更好的办法了，只有硬着头皮接着往下看。直到第二次拿着李航老师的统计机器学习课本继续学习时，才总结出了一套适合初学者的学习路线。路线也很简单，总结起来就是一句话： 先抓主干，后抓枝节 。 学习一个算法就好比遍历一棵大树上的所有枝节，算法越是复杂枝叶也就越多，且一般来说有两种方式：深度优先遍历和主干优先遍历（不怎么恰当）。对于有的人来说可能适合第一种：从底部的根开始，每到一个枝干就深入遍历下去，然后再回到主干继续遍历第二个枝干，直到遍历结束；而对于有的人来说可能更适合第二种：从底部的根开始，沿着主干爬到树顶先对大树的整体结构有个概念

一、漏洞位置 　　程序自带的PHP的php_xmlrpc.dll模块中有隐藏后门，受影响的版本有phpstudy2016(php5.2/5.4)、phpstudy2018(php5.2/5.4)等版本。 　　这里我们用phpstudy2018版本的来验证后门位置及作用。 二、步骤 　　Step1：切换php的版本到5.2或者5.4，在phpstudy的根目录下找到phpStudy\PHPTutorial\php\php-5.2.17\ext\php_xmlrpc.dll，使用记事本打开该文件，搜索eval。如下图 　　 　　Step2：使用BurpSuite去拦包，修改请求包，其中Accept_Encoding:gzip，deflate 的逗号后面的空格一定要删掉，然后添加一项：Accept_Charset，规定服务器处理表单数据所接受的数据，恶意代码 “system('net user')“用Base64转码，将结果放在后面。 　　 　　 　　Step3：提交请求包，查看响应包 　　 　　可以发现，在Accept-Charset中的命令在目标机上被执行，并返回出结果。 三、修复方法 将php5.2和php5.3中的php_xmlrpc文件替换为官网发布的。 使用“phpstudy'安全自检修复程序”修复phpstudy 来源： oschina 链接： https://my

phpStudy后门漏洞利用复现 一、漏洞描述 Phpstudy软件是国内的一款免费的PHP调试环境的程序集成包，通过集成Apache、PHP、MySQL、phpMyAdmin、ZendOptimizer 多款软件一次性安装，无需配置即可直接安装使用，具有PHP环境调试和PHP开发功能，在国内有着近百万PHP语言学习者、开发者用户。 正是这样一款公益性软件，2018年12月4日，西湖区公安分局网警大队接报案称，某公司发现公司内有20余台计算机被执行危险命令，疑似远程控制抓取账号密码等计算机数据 回传大量敏感信 二、漏洞影响版本 phpStudy2016 php\php-5.2.17\ext\php_xmlrpc.dll php\php-5.4.45\ext\php_xmlrpc.dll phpStudy2018 PHPTutorial\php\php-5.2.17\ext\php_xmlrpc.dll PHPTutorial\php\php-5.4.45\ext\php_xmlrpc.dll 三、漏洞复现 1、复现环境win7+phpStudy 2016(php-5.4.45+Apache) 　　 2、检查是否引用了php_xmlrpc.dll文件(只要引用了该文件，恶意代码就可以触发) 2.1通过phpinfo下查看 　　 2.2通过php.ini配置文件查看 　　 3

作者寄语 本接口提供上海期货交易所的仓单日报数据 更新接口 "futures_shfe_warehouse_receipt" # 上海期货交易所的仓单日报数据 仓单日报 仓单日报-上海期货交易所 接口: futures_shfe_warehouse_receipt 目标地址: http://www.shfe.com.cn/statements/dataview.html?paramid=dailystock&paramdate=20200703 描述: 提供上海期货交易所指定交割仓库期货仓单日报 限量: 单次返回当前交易日的所有仓单日报数据 输入参数 名称 类型 必选 描述 trade_date str Y trade_date="20200702"; 交易日 输出参数 名称 类型 默认显示 描述 键值对字典 dict Y 键值对, 键为品种代码, 值为 pandas.DataFrame 格式的数据 接口示例 import akshare as ak futures_shfe_warehouse_receipt_df = ak.futures_shfe_warehouse_receipt(trade_date= "20200702" ) print(futures_shfe_warehouse_receipt_df) 数据示例 { '线材' : VARNAME VARSORT

作者寄语 更新中国宏观-新房价指数、企业景气及企业家信心指数、全国税收收入三个数据接口，方便分析宏观经济形势。 更新接口 "macro_china_new_house_price" # 中国-新房价指数 "macro_china_enterprise_boom_index" # 中国-企业景气及企业家信心指数 "macro_china_national_tax_receipts" # 中国-全国税收收入 新房价指数 接口: macro_china_new_house_price 目标地址: http://data.eastmoney.com/cjsj/newhouse.html 描述: 获取中国新房价指数月度数据, 数据区间从201101-至今 限量: 单次返回所有历史数据, 目前该指数由上海和北京房价构成 输入参数 名称 类型 必选 描述 无 无 无 无 输出参数 名称 类型 默认显示 描述 日期 str Y 日期 城市 str Y - 新建住宅价格指数-环比 float Y - 新建住宅价格指数-同比 float Y - 新建住宅价格指数-定基 float Y - 新建商品住宅价格指数-环比 float Y - 新建商品住宅价格指数-同比 float Y - 新建商品住宅价格指数-定基 float Y - 二手住宅价格指数-环比 float Y - 二手住宅价格指数-同比

作者： Java的小本家 链接： http://suo.im/6nKkAo 一、API网关的用处 API网关我的分析中会用到以下三种场景。 Open API 企业需要将自身数据、能力等作为开发平台向外开放，通常会以rest的方式向外提供，最好的例子就是淘宝开放平台、腾讯公司的QQ开发平台、微信开放平台。 Open API开放平台必然涉及到客户应用的接入、API权限的管理、调用次数管理等，必然会有一个统一的入口进行管理，这正是API网关可以发挥作用的时候。 微服务网关 微服务的概念最早在2012年提出，在Martin Fowler的大力推广下，微服务在2014年后得到了大力发展。在微服务架构中，有一个组件可以说是必不可少的，那就是微服务网关，微服务网关处理了负载均衡，缓存，路由，访问控制，服务代理，监控，日志等。API网关在微服务架构中正是以微服务网关的身份存在。 API服务管理平台 上述的微服务架构对企业来说有可能实施上是困难的，企业有很多遗留系统，要全部抽取为微服务器改动太大，对企业来说成本太高。但是由于不同系统间存在大量的API服务互相调用，因此需要对系统间服务调用进行管理，清晰地看到各系统调用关系，对系统间调用进行监控等。 API网关可以解决这些问题，我们可以认为如果没有大规模的实施微服务架构，那么对企业来说微服务网关就是企业的API服务管理平台。 二

目录 0:00 微服务与网关（Microservices & API Gateways） 大家好，我叫Macro，今天我们谈论有关微服务和网关的话题。我是Mashape的CTO,也同时是开源网关Kong的开发者之一。Kong是一个API网关，今天我们就来窥探一下它究竟是怎么工作的以及它如何运用到你的微服务架构中去。 0:23 主题（Topics） 为了明白我们为什么需要API网关，我将从单体架构vs微服务架构谈起。这两个有什么不同点呢？然后我会介绍API网关模式以及它是如何适应“面向微服务”的架构的。然后我们会讨论Kong以及NGINX。 0:47 单体架构（Monolithic Architecture） Ok，过去几年我们目睹的一件事就是从单体应用到面向微服务的架构的过渡。我们都熟悉单体应用程序，以及它们通常的工作原理，这是一个简单的展示。我们把所有的东西都放到一块。而且通常也只有一个数据存储。 通过在多个服务器上重复部署相同的巨大代码块，可以横向扩展单体应用程序。所以每次我们调整应用程序时，我们其实相当于是在改动这些被放在一起的所有的模块，因为他们是一体的。 1:45 单体应用的优缺点（Monolithic Application Pros and Cons） 每一种做法，都有利弊。单体应用程序可以比较容易地构建，而且是以更小的代码库来开始