希望领先于数据泄露的企业可以从暗网监控工具中获取诸多收益，例如扫描个人身份信息，甚至响应攻击。下述列举了10款此类工具。每个首席信息官（CIO）都不希望自己公司的数据最终落入暗网这种地方。一般来说，暗网包括那些没有被谷歌这样的流行搜索引擎索引的网站，也包括那些通常通过网络攻击获得数据的地下黑市。获取这些网站中数据提供的运营情报对于防范网络犯罪分子至关重要，这些网络犯罪分子会利用泄露的账户进行攻击、实施欺诈，或使用鱼叉式网络钓鱼或品牌欺骗进行活动。暗网也是犯罪集团的行动、战术和意图的情报来源。监控暗网泄露数据的工具可用于这些目的。谁需要暗网监控工具？由于暗网网站通常只有受邀者（invite-on
话不多说，开始今年的HelloGitHub年度盘点！1、《金庸群侠传》C++复刻版Star数：1.9K｜编程语言：C++这是一款基于SDL2开发的2D游戏，作为《金庸群侠传》C++复刻版，它的资源大部分来自《金庸群侠传》DOS版本，复刻版除了经典的回合制战斗系统，还在加入了受《黑帝斯》启发的即时战斗系统。或许大佬们的重温经典，就是用自己擅长的编程语言把游戏重新实现一遍吧。地址：https://github.com/scarsty/kys-cpp2、异步的Python聊天机器人框架Star数：3.2K｜编程语言：Python它是基于Python的异步特性构建的聊天机器人框架，可以轻松处理大量的消
话不多说，开始今年的HelloGitHub年度盘点！1、《金庸群侠传》C++复刻版Star数：1.9K｜编程语言：C++这是一款基于SDL2开发的2D游戏，作为《金庸群侠传》C++复刻版，它的资源大部分来自《金庸群侠传》DOS版本，复刻版除了经典的回合制战斗系统，还在加入了受《黑帝斯》启发的即时战斗系统。或许大佬们的重温经典，就是用自己擅长的编程语言把游戏重新实现一遍吧。地址：https://github.com/scarsty/kys-cpp2、异步的Python聊天机器人框架Star数：3.2K｜编程语言：Python它是基于Python的异步特性构建的聊天机器人框架，可以轻松处理大量的消
上一篇《利用eBPF实现socketlevel重定向》，二哥从整体上介绍了eBPF的一个应用场景socketlevelredirect：如果一台机器上有两个进程需要通过loopback设备相互收发数据，我们可以利用ebpf在发送进程端将需要发送的数据跳过本机的底层TCP/IP协议栈，直接交给目的进程的socket，从而缩短数据在内核的处理路径和时间。这个流程如图1所示。本篇我们来详细看下图1右侧在内核里的实现细节。图1：利用ebpf进行socketlevelredirect，从而跳过TCP/IP协议栈和lo设备先来一张全局图，我们再依次剖析这张图上面的关键知识点。图2：利用ebpf进行sock
上一篇《利用eBPF实现socketlevel重定向》，二哥从整体上介绍了eBPF的一个应用场景socketlevelredirect：如果一台机器上有两个进程需要通过loopback设备相互收发数据，我们可以利用ebpf在发送进程端将需要发送的数据跳过本机的底层TCP/IP协议栈，直接交给目的进程的socket，从而缩短数据在内核的处理路径和时间。这个流程如图1所示。本篇我们来详细看下图1右侧在内核里的实现细节。图1：利用ebpf进行socketlevelredirect，从而跳过TCP/IP协议栈和lo设备先来一张全局图，我们再依次剖析这张图上面的关键知识点。图2：利用ebpf进行sock
大家好，我是二哥。最近一直在研究eBPF，随着研究的深入，我发现之前写的这篇文章有点问题，所以重新修改了一下。图也重新画了，并添加了一些与sidecar-less相关的额外内容。下面是正文。上一篇《利用eBPF实现socketlevel重定向》，二哥从整体上介绍了eBPF的一个应用场景socketlevelredirect：如果一台机器上有两个进程需要通过loopback设备相互收发数据，我们可以利用ebpf在发送进程端将需要发送的数据跳过本机的底层TCP/IP协议栈，直接交给目的进程的socket，从而缩短数据在内核的处理路径和时间。这个流程如图1所示。本篇我们来详细看下图1右侧在内
大家好，我是二哥。最近一直在研究eBPF，随着研究的深入，我发现之前写的这篇文章有点问题，所以重新修改了一下。图也重新画了，并添加了一些与sidecar-less相关的额外内容。下面是正文。上一篇《利用eBPF实现socketlevel重定向》，二哥从整体上介绍了eBPF的一个应用场景socketlevelredirect：如果一台机器上有两个进程需要通过loopback设备相互收发数据，我们可以利用ebpf在发送进程端将需要发送的数据跳过本机的底层TCP/IP协议栈，直接交给目的进程的socket，从而缩短数据在内核的处理路径和时间。这个流程如图1所示。本篇我们来详细看下图1右侧在内
一、数据源之前，我分享过一期爬虫，用python爬取Top100排行榜：最终数据结果，是这样的：TOP100数据在此数据基础上，做python可视化分析。二、数据读取首先，读取数据源：#读取csv数据df=pd.read_csv(csv)三、数据概览用shape查看数据形状：#查看数据形状df.shape用head查看前n行：#查看前5行df.head(5)用info查看列信息：#查看列信息df.info()用describe查看统计性分析：#描述性统计分析df.describe()描述性统计四、数据清洗查看是否存在空值：#查看空值df.isna().any()查看空值每列都是False，没有
一、数据源之前，我分享过一期爬虫，用python爬取Top100排行榜：最终数据结果，是这样的：TOP100数据在此数据基础上，做python可视化分析。二、数据读取首先，读取数据源：#读取csv数据df=pd.read_csv(csv)三、数据概览用shape查看数据形状：#查看数据形状df.shape用head查看前n行：#查看前5行df.head(5)用info查看列信息：#查看列信息df.info()用describe查看统计性分析：#描述性统计分析df.describe()描述性统计四、数据清洗查看是否存在空值：#查看空值df.isna().any()查看空值每列都是False，没有
比赛简介主办方提供了商品名称和用户query数据供选手进行模型训练，希望选手能够设计出一套高效、精准的商品意图识别模型，以帮助提升电商搜索的效果，改善顾客的购买体验。其中提供了两份数据，一个是goods_data.csv是商品名称数据，一个是query_data.csv是用户query数据，共39470条前期我们做的尝试比较多，后面差不多烂尾了，庆幸b榜还在第一页，下面介绍下我们队伍的比赛思路。数据处理由于本赛题数据分类一个质量比较高的goods数据，一个是用户场景下的query数据（相对有噪音），前期我们尝试单独训练goods或者query数据效果不是很好，goods数据容易过拟合，quer
