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酱香咖啡喝了没?用数据分析揭秘瑞幸咖啡的7500万用户增长策略

瑞幸X茅台这波联名赢麻了,不仅狂卖542万杯,甚至带动茅台市值飙升200亿。瑞幸这几年联名搞了不少,又是线条小狗的爱情故事,又是椰树、维密、周大福、足球的,下面老李就从数据分析角度,带大家来看一下近几年“瑞幸咖啡的用户增长策略”是怎么做的。案例来源:帆软2023BI数据分析大赛使用工具:FineBI1、业务背景本次分析报告期望通过掌握瑞幸咖啡用户特征,收集消费者对瑞幸咖啡营销活动的态度、对瑞幸及竞品的评价,在分析瑞幸各渠道营销活动的效果的基础上,对消费者偏好进行洞察,挖掘不同用户的价值,为其差异化的用户运营,推广策略提供一些建议。2、分析思路2.1分析脑图2.2分析主题拆解(1)针对用户的信息

Docker安装最新稳定版Nginx(分析版本选择问题和分享踩坑过程)

一、前言  Nginx官方安装包下载地址:  http://nginx.org/en/download.html   DockerHub官方网址:  https://hub.docker.com/   如果需要了解Centos7下Docker的安装部署,可参考教程【最新Docker在Centos7下安装部署(参考官方教程文档)】。   拉取NginxDocker版镜像的最简单的命令是:dockerpullnginx,麻烦一点写法是dockerpullnginx:1.22.1,后面带一个版本号,拉取指定版本的镜像。如果看一些博文,教程里面就是这么写的,难道有错?没错,这样写是可以的,但是,那些博

Solidity 合约漏洞,价值 38BNB 漏洞分析

Solidity合约漏洞,价值38BNB漏洞分析1.漏洞简介https://twitter.com/NumenAlert/status/1626447469361102850https://twitter.com/bbbb/status/16263926052643512352.相关地址或交易攻击交易:https://bscscan.com/tx/0x146586f05a4513136deab3557ad15df8f77ffbcdbd0dd0724bc66dbeab98a962攻击账号:0x187473cf30e2186f8fb0feda1fd21bad9aa177ca攻击合约:0xd1b54

简单的用Python采集股票数据,保存表格后分析历史数据

前言字节跳动如果上市,那么钟老板将成为我国第一个世界首富趁着现在还没上市,咱们提前学习一下用Python分析股票历史数据,抱住粗大腿坐等起飞~好了话不多说,我们直接开始正文准备工作环境使用Python3.10解释器Pycharm编辑器模块使用requests—>数据请求模块csv->保存csv表格pandas->可以实现保存Excel表格文件requests和pandas是第三方模块,需要手动安装,直接pipinstall加上模块名字即可。案例实现流程数据来源分析明确需求:明确采集的网站以及数据内容-网址:雪球网-数据:股票数据抓包分析:分析股票数据,可以请求那个网址能够得到-打开开发者工具:

Android Bluetooth | 蓝牙配对源码分析

好厚米们,我又来了!这次分享的是蓝牙设备执行配对动作时Android源码的执行流程。下面先来说下,应用层是如何发起蓝牙配对的:(ps:大多数业务逻辑,都是扫描到可用设备后,点击可用设备->发起配对。)这里我直接略过点击可用设备的步骤哈,扫描到第一个可用设备后,我直接通过扫描信息进行配对。publicclassMainActivityextendsAppCompatActivity{privateBluetoothAdaptermBluetoothAdapter;privateBluetoothDevicemBluetoothDevice;privateBluetoothLeScannersca

Fourier分析导论——第6章——R^d 上的Fourier变换(E.M. Stein & R. Shakarchi)

第6章   上的 Fourier 变换Itoccurredtomethatinordertoimprovetreatmentplanningonehadtoknowthedistributionoftheat-tenuationcoefficientoftissuesinthebody.Thisin-formationwouldbeusefulfordiagnosticpurposesandwouldconstituteatomogramorseriesoftomograms.Itwasimmediatelyevidentthattheproblemwasamathematicalone.If

ElasticStack日志分析平台-ES 集群、Kibana与Kafka

一、Elasticsearch1、介绍:Elasticsearch是一个开源的分布式搜索和分析引擎,Logstash和Beats收集的数据可以存储在Elasticsearch中进行搜索和分析。Elasticsearch为所有类型的数据提供近乎实时的搜索和分析:一旦数据被索引,它就可以立即被搜索和分析,这种实时性使得用户能够即时获取最新数据的搜索结果和分析信息。2、概念:①文档:文档是Elasticsearch中所有可搜索数据的最小的数据单元。它是以JSON格式表示的一条数据记录,每个文档都有一个唯一的ID来标识,文档可以包含各种字段,例如文本、数字、日期、嵌套对象等。②文档元数据:文档除了包含

大数据的常用算法(分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、web数据挖掘)

在大数据时代,数据挖掘是最关键的工作。大数据的挖掘是从海量、不完全的、有噪声的、模糊的、随机的大型数据库中发现隐含在其中有价值的、潜在有用的信息和知识的过程,也是一种决策支持过程。其主要基于人工智能,机器学习,模式学习,统计学等。通过对大数据高度自动化地分析,做出归纳性的推理,从中挖掘出潜在的模式,可以帮助企业、商家、用户调整市场政策、减少风险、理性面对市场,并做出正确的决策。目前,在很多领域尤其是在商业领域如银行、电信、电商等,数据挖掘可以解决很多问题,包括市场营销策略制定、背景分析、企业管理危机等。大数据的挖掘常用的方法有分类、回归分析、聚类、关联规则、神经网络方法、Web数据挖掘等。这些

iOS APP包分析工具

介绍分享一款用于分析iOSipa包的脚本工具,使用此工具可以自动扫描发现可修复的包体积问题,同时可以生成包体积数据用于查看。这块工具我们团队内部已经使用很长一段时间,希望可以帮助到更多的开发同学更加效率的优化包体积问题。工具下载地址背景APPAnalyze工具最早诞生主要是为了解决以下包体积管理的问题:对于定位下沉市场的APP来讲,包体积是一个非常重要的性能指标,包体积过大会影响用户下载APP的意愿。但是在早期我们缺少一些手段帮助我们更高效的去进行包体积管理。自动发现问题提升效率-人工排查问题效率低,对于常见的问题尽可能自动扫描出来。并且对于组件化工程来讲,很多外部组件是通过Framework

android - 在 Android 中捕获声音以进行分析和可视化频率

我是Android的新手,我正在尝试制作一个程序来捕获音频声音,然后显示其中存在的频率。我找到了一个绘制图形均衡器图形部分的示例。在这个例子中,它使用了一个类型的对象AudioRecord捕捉音频声音。用于将音频信号分解为分量频率的技术采用称为离散傅里叶变换(DFT)的数学变换,而要执行DFT,则使用快速傅里叶变换(FFT)。此示例使用实现FFT的包。包裹在这里链接www.netlib.org/fftpack/jfftpack.tgz.问题是在我运行此示例后,在我按下开始按钮后图形均衡器没有出现在显示屏上。这是Activity类的源代码:packagecom.audio.process