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Szl 是 Google Sawzall 语言日志数据统计聚合,是 Sawzall 语言的编译器和运行时工具。

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2019/04/10 10:10

西门子S7comm协议解析 —— 利用Wireshark对报文逐字节进行解析详细解析S7comm所含功能码以及UserData功能(path3)

好了开始搞UserData这一块了。 接着上一篇继续 西门子S7comm协议解析 —— 利用Wireshark对报文逐字节进行解析详细解析S7comm所含功能码以及UserData功能(path2) 说起这个UserData是属于西门子后期加的一些功能,也就是这些功能让S7这个协议变得更加丰富,也是因为这些功能让S7变得很臃肿,也不利用使用。 双刃剑没办法...

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2019/06/21 20:01

[工控安全][原创]SIEMENS SIMATIC STEP7软件中关键DLL文件分析(二)

mailto:wangkai0351@gmail.com 【未经同意禁止转载】 因为软件著作权和软件用户协议的限制,我们没有办法对STEP7软件的关键DLL文件进行逆向工程,或者动态调试,这可真是一个头疼的问题。 我们可以考虑另一条更为狭窄的逆向之路了——借助震网病毒的研究成果。 赛门铁克的震网STUXNET病毒分析报告中声称, 震网病毒是替换...

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2019/03/27 14:23

Q-criterion- definition and post-processing

Q-criterion Table of Contents 1. Q-Criterion 1.1. Q-criterion– Hunt, Wray & Moin 1988 1.2. Q criterion-paraview 1.3. Q-Criterion with Tecplot 1 Q-Criterion 1.1 Q-criterion– Hunt, Wray & Moin 1988 J. Fluid. Mech. 366, 87–108. Hunt, J. C. R., Wray, A. & Moin, P. 1988 Eddies, stream, and converg...

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发表于AI & 大数据专区
2013/09/08 22:03

海量数据处理语言sawzall入门简介

最近在公司换了一个新的部门,接触到了一些新的技术。而且有些技术是公开或者是部分公开的,觉得有点可能性把这些东西都拿出来讲一讲。其实写博客有两个目的,一个是把知识分享出去给更多人。另外一方面就是防止自己的健忘。我就是一个比较健忘的人,经常1分钟之前想做的事情,一分钟之后都忘记了。1年之前很精通的知识,...

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2019/06/04 14:42

MyBatis-Migrations安装和使用

这里本人是在MAC机上安装使用 1. 下载 mybatis-migraions安装包,地址:https://www.oschina.net/news/94218/mybatis-migrations-3-3-2-released GitHub download address: https://github.com/mybatis/migrations/releases/download/mybatis-migrations-3.3.2/mybatis-migrations-3.3.2-bundle.zip 2. 解压安装包,放在...

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2019/12/03 11:53

工控安全入门(三)—— 再解S7comm

之前的文章我们都是在ctf的基础上学习工控协议知识的,显然这样对于S7comm的认识还不够深刻,这次就做一个实战补全,看看S7comm还有哪些值得我们深挖的地方。 本篇是对S7comm的补全和实战,阅读本篇之前一定要先阅读以下文章,掌握基本的S7comm知识: 工控安全入门(二)—— S7comm协议 本篇文章依然有很多笔者自己摸索...

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2019/03/10 00:42

几个积性函数的均值

几个积性函数的均值 Euler 示性函数 $\varphi(n)=n\prod_{p\mid n} \left(1-\frac1{p} \right)$ 对应的 Dirichlet 级数为 \[ \sum_{n=1}^{\infty} \frac{\varphi(n)}{n^s} = \frac{\zeta(s-1)}{\zeta(s)}, \quad (\Re s>2), \] 交错级数对应的 Dirichlet 级数是 \[ \sum_{n=1}^{\infty} (-1)^{n-1} \frac{\varphi(n)}{n^...

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2014/01/25 21:40

mahout 好博客分享

wget -w 2 -m -H "http://www.gutenberg.org/robot/harvest?filetypes[]=txt"

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11/04 10:20

【干货】图神经网络的十大学习资源分享

图神经网络(GNNs)是深度学习的一个相对较新的领域,从最近开始越来越流行。Twitter、Google或Facebook等大公司都会开始对于GNN投入研究,事实证明了GNN优于其他使用图数据的机器学习模型。 >>>> 由于此领域的发展非常迅速,GNN背后的知识还不是那么容易获得。目前,你可以在互联网上以研究论文、文章或博客的形式找到散...

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