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事件背景2023-11-1318:51:57(UTC)链上发生一笔针对OKCToken的攻击事件，黑客通过存在缺陷的MinerPool获取了及时收益黑客攻击交易：0xd85c603f71bb84437bc69b21d785f982f7630355573566fa365dbee4cd236f08黑客攻击合约1：0xD5d8c2fd8A743A89BC497B2F180C52d719a007B9黑客攻击合约2：0x617432Fc98c1fFaAB62B8cB94Cef6D75ABD95598黑客攻击合约3：0x28e7c8337373C81bAF0A4FE88ee6E33d3C23E974攻击者

一、聚合分析简介1.ES聚合分析是什么？聚合分析是数据库中重要的功能特性，完成对一个查询的数据集中数据的聚合计算，如：找出某字段（或计算表达式的结果）的最大值、最小值，计算和、平均值等。ES作为搜索引擎兼数据库，同样提供了强大的聚合分析能力。对一个数据集求最大、最小、和、平均值等指标的聚合，在ES中称为指标聚合metric而关系型数据库中除了有聚合函数外，还可以对查询出的数据进行分组groupby，再在组上进行指标聚合。在ES中groupby称为分桶，桶聚合bucketingES中还提供了矩阵聚合（matrix）、管道聚合（pipleline），但还在完善中。2.ES聚合分析查询的写法在查询请

文章目录0前言1课题背景2数据清洗3数据可视化地区-用户观看时间分界线每周观看观看路径发布地点视频时长整体点赞、完播4进阶分析相关性分析留存率5深度分析客户价值判断0前言🔥这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是🚩基于大数据的抖音短视频数据分析与可视化🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)难度系数：3分工作量：3分创新点：3分🧿选题指导,项目分享：https://gitee.com/

我使用ApacheFlume将大量推文传输到Hadoop的HDFS中。我试图对这些数据进行情绪分析-只是从一些简单的开始，比如正面与负面的词比较。我的问题是，我找到的所有向我展示如何做到这一点的指南都有一个包含正面和负面词语的文本文件，然后是一个包含每条推文的巨大文本文件。当我使用Flume时，我所有的数据都已经在Hadoop中了。当我使用localhost:50070访问它时，我可以根据月/日/小时在单独的文件中看到数据，每个文件包含三到四个推文。我每小时可能有50个这样的文件。虽然它没有在任何地方说明，但我假设它们是JSON格式。考虑到这一点，我该如何对它们进行分析？在我看到的所有

目录一、写在前面二、实现要求三、思路及代码文法分析构造DFA：构造LR分析表移进归约非终结符构造SLR分析表归约一、写在前面2023.7.7更新，针对这篇文章提到的不足更新了新的文章：其中实现了大于一个字符变量的运算和扩展了运算符（这个程序只有加法和乘法），并且做了完整的编译器：自下而上的编译器1.本人并不擅长编程和编译原理这门课程，只是写代码之后蛮有意义。觉得可以分享出来，各位可以交流学习，如果有错误欢迎指出。2.不保证思路和解决方式是最佳思路，也不能保证正确性，请勿将本文当做考试复习参考。其中涉及到专业名词的部分可能会有描述错误，请谅解。3.本人个人写代码不习惯写注释，变量的命名也很随意，

性能优化（卡顿分析）文章目录一、抓取trace的方法1.使用systrace抓取trace2.使用atrace抓取3.使用Perfetto抓取trace二、trace文件的分析1.快捷操作1.1导航操作1.2快捷操作2.chrometrace工具分析trace文件3.Prefetto分析trace文件一、抓取trace的方法1.使用systrace抓取trace使用Androidsdk目录下的systrace抓取tarce,路径为：Sdk\platform-tools\systrace注：Androidsdkplotform需要小于34，api34删除了systrace默认使用Perfetto

统计信息-DBMS_STATSanalyze始于Oracle7，但自从Oracle8.1.5引入dbms_stats包后，Oracle便推荐使用dbms_stats取代analyze官网地址https://docs.oracle.com/cd/E11882_01/server.112/e41573/stats.htm#PFGRF003https://docs.oracle.com/cd/E11882_01/appdev.112/e40758/d_stats.htm#ARPLS0591.收集统计信息gather_system_stats--系统信息的统计信息收集gather_system_sta

一、常见的网络设备流量监听方式1、网络协议现代网络是由多种运行在不同平台上的异构系统所组成的。为了帮助它们之间相互通信，我们使用了一套共同的网络语言，并称之为协议。常见的网络协议包括传输控制协议（TCP）、互联网协议（IP）、地址解析协议（ARP）和动态主机配置协议（DHCP）。协议栈是由一组协同工作网络协议的逻辑组合而成的。 网络协议是基于它们在行业标准OSI参考模型中的职能进行分层的。OSI模型将网络通信过程分为七个不同层次，如图所示。顶端的应用层表示用来访问网络资源的实际程序。底层则是物理层，通过它来进行实际的网络数据传播。每一层次上的网络协议共同合作，来确保通信数据在协议上层或下层中得