在大数据的领域中，电商数仓作为一项重要的应用实践，为电商企业提供了强大的数据支撑和服务。尚硅谷作为专业的IT培训机构，其推出的“尚硅谷大数据项目电商数仓6.0学习记录”课程为有志于深入大数据领域的人们提供了一条学习和实践的路径。本课程内容全面，涵盖从基础到进阶的多个知识点，包括数据的采集、存储、处理以及数据分析等核心环节。 课程中提到了拦截器代码的学习，这在软件开发尤其是Web开发中是一个重要概念。拦截器，顾名思义，是指在软件的请求处理流程中，能够拦截并处理特定请求的对象。在电商平台的应用场景下，拦截器的作用主要体现在拦截用户的请求，并对请求进行过滤、校验、修改等操作，以确保请求的有效性、安全性和合规性。例如，在电商平台上，拦截器可以用于验证用户登录状态、防止恶意请求、记录日志等功能。 具体到本课程中提到的“TimeStampInterceptor”，这是一个时间戳拦截器的实例。时间戳拦截器通常用于在处理请求时加入时间戳信息，以标记请求的处理时间。这对于性能分析、事务管理等场景非常有用。在大数据电商数仓的架构中，时间戳的记录可以帮助分析数据处理的时效性，监控数据处理流程的性能瓶颈，以及为数据的一致性和回溯提供支持。 在实际的电商数仓项目中，拦截器代码的编写需要结合具体的业务逻辑和框架要求。开发者需要具备一定的编程技能和对框架的深入理解，方能在项目中有效运用拦截器。而尚硅谷的课程内容中，不仅提供了拦截器的相关理论知识，还指导学员通过编写具体的代码实例来加深理解，如课程中提到的p45和p63页面所展示的拦截器代码，这些代码实例为学员提供了实践操作的蓝本。 此外，大数据和软件/插件标签表明，尚硅谷的课程不仅覆盖了大数据技术的广泛应用，也注重于软件开发中的各种实用工具和插件的学习。在如今的软件开发领域，各种插件和工具的运用能够显著提高开发效率和程序性能，拦截器就是其中的一个例子。它作为软件框架中的一种设计模式，通过拦截请求流，使得开发者可以更加灵活地控制应用的行为，从而实现更加复杂和高级的业务逻辑。 尚硅谷推出的“大数据项目电商数仓6.0学习记录”课程，不仅覆盖了大数据的核心知识点，还结合实际项目需求，引入了拦截器这一软件开发中的关键概念，并通过具体的代码实践，帮助学员深入理解和掌握相关技术。这对于有志于从事大数据分析和软件开发的学员来说，是一个不可多得的学习资源。

wireshark基于物联网的温室环境监测与数据分析平台_实时温湿度光照二氧化碳土壤传感器数据采集云端存储可视化大屏预警推送_为现代农业提供精准种植决策支持和自动化环境调控_ESP32树莓派MQTT.zip 物联网技术在现代农业中扮演着越来越重要的角色，其核心在于通过各种传感器实时监测农作物生长环境的各种参数，如温度、湿度、光照强度、二氧化碳浓度和土壤湿度等。这些数据通过无线传输技术发送至数据处理中心，并存储在云端服务器上。 ESP32和树莓派作为物联网应用中常见的硬件平台，在本项目中作为数据采集和处理的核心设备，它们的功能包括连接各种传感器、执行数据的采集任务，并将数据发送到云服务器。ESP32是一款低功耗的微控制器，它支持多种无线通信协议，例如Wi-Fi和蓝牙，适合用于环境监测任务。而树莓派则是一款微型电脑，可以运行Linux操作系统，并具有更强的处理能力，用于数据分析和平台的开发。 MQTT（Message Queuing Telemetry Transport）是一种轻量级的消息传输协议，它非常适合用于物联网环境下的设备通信，因为其消息传递效率高、网络占用低、易于实现和部署。在本平台中，MQTT被用作传感器数据传输和推送预警的协议，使得数据能够即时传递至云服务器并进行处理。 云端存储功能使得数据可以安全地保存，并且便于用户通过网络进行访问。用户可以通过各种设备，如电脑、平板或手机，随时随地查看温室的环境数据。可视化大屏功能将采集到的数据以直观的方式展示出来，方便用户快速理解当前的温室状态。 预警推送机制是为了确保在监测到的环境参数超过预设阈值时，系统能够及时向种植者发送警告。例如，当温度过高或过低、湿度不适、光照不足或二氧化碳浓度过高时，系统会立即通知相关人员采取相应的措施，如调节通风、灌溉或补充光源等，以确保作物能在一个理想的环境中生长。 精准种植决策支持系统（DSS, Decision Support System）利用收集到的大量数据，通过数据分析和挖掘，为现代农业提供科学的种植方案。这包括植物生长条件的优化、病虫害预警、作物产量预测等，从而提高作物产量和品质。 自动化环境调控是通过控制温室内的各种设备（如加热系统、制冷系统、灌溉系统、通风设备等）来自动调节环境参数，使之始终保持在适合植物生长的范围内。这样的自动控制机制不仅可以节省人力资源，还能提高种植效率。 Python在本项目中发挥着重要作用，由于其简洁直观和拥有大量成熟的科学计算库和网络协议支持，Python被广泛用于开发各种数据处理和分析脚本。例如，使用Pandas库来处理和分析数据，使用Matplotlib或Seaborn库来生成数据的可视化图表，以及使用Flask或Django框架来构建Web应用。 整个系统的设计和实现，不仅为现代农业的精准种植和自动化管理提供了强有力的技术支持，也为未来智慧农业的发展奠定了基础。通过这样的平台，农业经营者可以更科学地管理作物生长环境，减少资源浪费，增加农作物的产量和质量，最终达到提高经济效益的目的。

阿里天池大数据竞赛—全国社会保险大数据应用创新大赛源码（2017_09_18）.zip

大语言模型（Large Language Models, LLM）作为人工智能领域的前沿技术，近年来得到了迅速的发展和广泛的关注。本书《大规模语言模型从理论到实践》由张奇、桂韬、郑锐、黄萱菁联合著作，旨在向读者全面介绍大语言模型的研究背景、发展历程、理论基础以及实践应用。 本书前言部分回顾了自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）的历史，从1947年第一台通用计算机ENIAC的问世，到20世纪50年代末到60年代初的初创期，再到21世纪初的经验主义时代，以及深度学习时代的到来。在2017年Transformer模型提出后，自然语言处理经历了爆发式的增长。特别是2018年，动态词向量ELMo模型的出现，以及以GPT和BERT为代表的预训练语言模型的提出，标志着自然语言处理进入了一个新的预训练微调时代。2019年至2022年间，GPT-2、T5、GPT-3等具有庞大参数量的大语言模型相继发布，极大地推动了语言模型的发展。直至2022年11月ChatGPT的问世，预示着大语言模型研究进入了一个全新的高度。 书中详细介绍了大语言模型的三个主要发展阶段：基础模型阶段、能力探索阶段和突破发展阶段。在基础模型阶段，众多重要的语言模型如BERT、GPT、百度ERNIE等被提出并广泛应用，为后续发展奠定了基础。能力探索阶段，则是研究者们探索如何在不进行单一任务微调的情况下发挥大语言模型的能力，同时开始尝试指令微调方案，将不同任务统一为生成式自然语言理解框架。随着2022年11月ChatGPT的发布，大语言模型的研究热潮被推向新高。 书中还提到了大语言模型在实践应用中的种种挑战，包括训练过程的复杂性、参数量的庞大以及对分布式并行计算的依赖等。这些挑战要求研究人员不仅要有扎实的自然语言处理基础理论和机器学习基础，同时还需要掌握分布式系统和并行计算的相关知识。 本书的作者们结合自己在自然语言处理和分布式系统教学方面的经验，历时8个月完成，目的是帮助读者快速了解大语言模型的研究和应用，并解决相关的技术挑战。全书不仅仅为自然语言处理研究人员提供了宝贵的参考资料，也适合对大语言模型感兴趣的读者阅读。 大语言模型的发展对于人工智能领域具有重大意义，它不仅提升了机器翻译、文本生成、对话系统等NLP任务的性能，还为未来人工智能的发展开辟了新的可能性。通过本书的学习，读者能够对大语言模型有一个全面而深入的理解，进而能够在实际研究和应用中取得突破。本书对于那些希望掌握大语言模型技术和深入研究其潜能的读者来说，是一份不可多得的宝贵资料。

大语言模型 从理论到实践 第二版

数据分析的目的是把隐藏在一大批看来杂乱无章的数据中的信息集中和提炼出来，从而找出所研究对象的内在规律。在实际应用中，数据分析可帮助人们做出判断，以便采取适当行动。数据分析是有组织有目的地收集数据、分析数据，使之成为信息的过程。这一过程是质量管理体系的支持过程。在产品的整个寿命周期，包括从市场调研到售后服务和最终处置的各个过程都需要适当运用数据分析过程，以提升有效性。例如设计人员在开始一个新的设计以前，要通过广泛的设计调查，分析所得数据以判定设计方向，因此数据分析在工业设计中具有极其重要的地位。 离线数据分析 离线数据分析用于较复杂和耗时的数据分析和处理，一般通常构建在云计算平台之上，如开源的HDFS文件系统和MapReduce运算框架。Hadoop机群包含数百台乃至数千台服务器，存储了数PB乃至数十PB的数据，每天运行着成千上万的离线数据分析作业，每个作业处理几百MB到几百TB甚至更多的数据，运行时间为几分钟、几小时、几天甚至更长。 [1] 在线数据分析 在线数据分析也称为联机分析处理，用来处理用户的在线请求，它对响应时间的要求比较高（通常不超过若干秒）。与离线数据分析相比，在线数据分

NACHOS操作系统课程设计是一个面向教学的操作系统项目，其全称为“Not Another Completely Heuristic Operating System”，直译为“并不是另一个完全启发式的操作系统”。该项目最早由加利福尼亚大学伯克利分校的计算机科学系教授Tannenbaum发起，旨在为学生提供一个动手实践的平台，帮助他们更好地理解操作系统的设计和实现原理。 NACHOS项目包括一个简化的操作系统内核，它运行在模拟硬件上，通常是在x86架构的PC或者MIPS架构的硬件上模拟实现。由于其相对简单的结构，它成为了许多高校操作系统课程的课设项目，被广泛应用于教学实践当中。 在NACHOS操作系统课程设计中，学生可以尝试进行诸多的操作系统实验，例如线程的创建与管理、进程调度、内存管理、文件系统的实现、网络通信等等。通过这些实验，学生不仅能够加深对理论知识的理解，而且能够提高编程能力和问题解决能力。 NACHOS内核的核心功能包括线程管理和调度、用户模式与内核模式的切换、文件系统以及网络通信等。通过编写代码实现这些功能，学生可以更直观地理解操作系统中各个组件的工作机制。此外，NACHOS还支持用户级别的多线程和进程同步机制，这让学生有机会实际操作诸如互斥锁、信号量等并发控制机制。 在完成NACHOS操作系统课设的过程中，学生需要阅读和修改内核代码，这不仅包括理解内核中现有的数据结构和算法，还需要他们自己设计新的功能或改进现有功能。例如，学生可能会被要求实现一个调度算法、一个文件系统或者网络协议栈等。这些任务要求学生必须具备扎实的编程技巧以及对操作系统设计原则有深刻的认识。 NACHOS操作系统课程设计不仅限于计算机科学专业的学生，它的跨学科特性让它同样适用于工程、信息技术等相关专业的学生。通过这样一个模拟真实操作系统环境的课程设计，学生能够在实验中学习到大量实用知识，为其日后的学习和工作打下坚实基础。 此外，NACHOS的设计理念在于强调教学而非性能，这意味着它的设计和实现都是为了帮助学生更好地理解和学习操作系统，而不像商业操作系统的开发那样追求性能的极致。这一特点使得NACHOS在教育领域具有独特的优势。 NACHOS操作系统课程设计是计算机科学教育中一个重要的实践项目，它通过模拟操作系统的各个部分，让学生能够在一个相对简单的环境中深入地学习和理解操作系统的工作原理，对于培养学生的技术能力和解决实际问题的能力有着积极的作用。由于它简单直观，易于操作，因此在全世界范围内的高校计算机科学课程中被广泛采用，成为操作系统教学中不可或缺的一部分。

Linux进程管理是系统管理中的一个重要组成部分，它涉及到进程的创建、调度、监控和终止等多个方面。本文将通过类比武侠小说《四大名捕》中的角色，介绍Linux环境下四个常用的进程管理命令：ps、dstat、top和htop。这四个命令分别被比喻为“无情”、“铁手”、“追命”和“冷血”，它们各具特色，承担着不同的进程管理职责。 一、进程相关基础知识 进程是系统进行资源分配和调度的一个独立单位，它是程序执行的一个实例。一个进程包括代码段、数据段、程序计数器、寄存器集合和栈。Linux通过进程控制块（PCB）来管理进程。在Linux中，每个进程都有唯一的进程标识符PID，以及父进程标识符PPID。进程状态有运行、等待、就绪、僵死和停止等几种。 二、“无情”：ps命令 ps命令是process status的缩写，它能够显示当前系统中的进程状态。ps命令提供多种选项，可以展示不同的进程信息。常用选项包括： - a：显示所有进程。 - u：显示以用户为中心的进程信息。 - x：显示与终端无关的进程。 - -e：显示所有进程。 - -f：显示完整的进程信息。 - -o：自定义输出字段。 除此之外，ps命令还能显示进程的CPU和内存使用情况，以及进程的优先级等信息。 三、“铁手”：dstat命令 dstat是一个灵活的系统资源统计工具，它可以提供CPU、磁盘、网络、页面、内存、系统和进程统计信息的动态更新。dstat的输出格式清晰，易于阅读，能够帮助系统管理员快速了解系统当前的运行状况。常用选项有： - -c：显示CPU相关信息。 - -g：显示页面相关的速率数据。 - -m：显示内存统计数据。 - -n：显示网络接口统计数据。 - -p：显示进程统计数据。 - -r：显示I/O请求数据。 - -s：显示交换分区使用情况。 - --top-cpu：显示CPU占用最高的进程。 - --top-mem：显示内存占用最高的进程。 四、“追命”：top命令 top命令是一个动态更新的进程监控工具，能够提供实时的系统运行状态。它以动态更新的列表形式显示系统中进程的信息，包括进程ID、优先级、CPU使用率、内存使用等。top命令还提供了交互式的操作，允许用户根据需要对进程进行管理，如终止进程、改变进程优先级等。 五、“冷血”：htop命令 htop是一个高级的进程查看工具，它是在top的基础上改进而来的，提供了更加友好的用户界面。htop能够以树状结构显示进程和它们的层级关系，用户可以使用键盘快捷键进行更高效的操作，如滚动查看、搜索进程、杀死进程等。htop还提供了直观的色彩编码，可以方便地识别不同类型的进程和资源使用状况。 总结来说，ps、dstat、top和htop各自扮演着系统进程管理的不同角色，它们通过各自的特性和优势，帮助Linux系统管理员进行有效和便捷的进程监控与管理。通过掌握这些工具的使用，可以更好地控制和优化Linux系统的性能。

本文详细介绍了如何通过Ollama快速部署本地大模型，并利用WebAPI进行调用。首先，通过Docker安装和部署Ollama，然后下载qwen2.5:0.5b模型。接着，文章详细说明了Python环境的准备工作，包括安装requests模块和初始化API配置。随后，文章详细介绍了Ollama提供的多种API功能，包括生成文本补全、流式生成文本补全、生成对话补全、生成文本嵌入等，并提供了每种API的调用示例和参数说明。此外，文章还介绍了模型的增删改查功能，包括列出本地模型、查看模型信息、创建模型、拉取模型和删除模型等操作。这些功能为开发者提供了全面的工具，以便在本地环境中高效地使用和定制大模型。 Ollama作为一款支持本地部署的大模型，它的出现为开发者们提供了一种高效利用和定制大型语言模型的新途径。在本文中，首先讲述了如何通过Docker环境快速搭建Ollama平台，以及如何下载指定的模型版本，例如qwen2.5:0.5b，从而为后续的API调用打下基础。 文章接下来深入探讨了在Python环境中进行Ollama API调用所需的具体步骤，这包括了安装必要的requests模块，并对API进行初始配置。通过对Ollama所提供的WebAPI功能的详细介绍，开发者可以了解到如何运用这些API进行文本生成，例如生成文本补全、流式生成文本补全、生成对话补全，以及生成文本嵌入等操作。每种API功能都配有调用示例和相关参数的详细说明，以方便开发者根据实际需要进行选择和应用。 除了文本生成之外，Ollama还支持对模型的增删改查操作，具体包括列出本地安装的模型、查看特定模型的详细信息、创建新的模型、更新本地模型以及删除不再需要的模型。这些操作使得开发者能够在本地环境中灵活地管理模型资源。 本文为读者提供了一个全面的指南，不仅涵盖了Ollama的快速部署方法，还包括了对一系列实用API功能的介绍和示例。这些内容能够让开发者在实际操作中少走弯路，极大地提升了本地大模型应用开发的效率和便捷性。

基于最新网络安全研究和公开资源，本文更新了ASP webshell（大马）免杀技巧，重点针对D盾、安全狗、护卫神、河马、VirusTotal（VT）等检测工具的绕过。核心思路仍为代码混淆、执行逻辑重构、语法利用和加密解密，但新增了如类事件、垃圾数据填充和函数数组结合等优化方法。所有技巧经交叉验证，供安全研究使用 免杀技术是指通过各种手段，使得恶意代码、木马、病毒等能够在不被安全软件检测到的情况下执行。ASP（Active Server Pages）是一种服务器端的脚本环境，可以用来创建交互式网页，而ASP webshell（又称大马）是一种以ASP为基础的网页后门程序。这类后门程序通常被攻击者用于远程控制被黑的服务器，进行非法操作。 随着网络安全技术的发展，安全软件的检测能力越来越强，能够识别并隔离各种恶意软件。因此，免杀技术也在不断进化，以应对新的安全挑战。免杀技术的更新往往涉及到多个层面，包括但不限于代码混淆、执行逻辑重构、语法利用和加密解密等方法。代码混淆是通过转换代码，使得阅读变得困难，难以被安全软件直接识别；执行逻辑重构则是对代码的执行流程进行改造，避免触发安全软件的检测规则；语法利用是指利用语言的特性或漏洞，执行非预期的操作；加密解密则是对恶意代码进行加密处理，绕过静态扫描，只有在特定条件下才会解密执行。 本文所介绍的免杀asp大马技巧，除了以上提到的核心思路外，还新增了一些优化方法。类事件指的是利用面向对象编程中的事件机制，通过触发事件来执行特定的代码块，这通常可以混淆安全软件的检测逻辑。垃圾数据填充是向代码中插入无意义的数据，以此干扰安全软件的分析。函数数组结合是指将多个函数的逻辑操作通过数组的方式组合起来，增加了解析的复杂度。 这些免杀技巧的实施需要深厚的技术功底和对安全检测工具的深入理解。通过不断研究和实践，安全研究人员可以更好地理解攻击者的行为模式和手段，从而提升网络安全防御能力。尽管免杀技巧的目的是为了安全研究，但不可否认的是，这些技术同样可能被黑客用于非法目的。因此，对于这些技术的学习和掌握，应当在法律法规和道德准则的框架内进行，旨在提升网络安全防护水平，而不是用于违法活动。 免杀asp大马技术是一种在网络安全领域中不断进化的对抗手段。随着安全工具的不断更新，免杀技术也在不断发展和优化。学习和掌握这些技术对于网络安全人员而言，是提升防御能力的重要途径。然而，这些技术的使用必须在合法合规的前提下进行，以免触犯法律或道德底线。