上次推荐的图形化ping工具,很多人不会配置. [工具推荐]Gping ---带图表的ping 特又给大家找了一款免费图形化ping工具,比Gping功能更全.. 视频演示：http://mpvide
everest中文版是一款系统硬件检测工具。everest中文版可以对上千种主板和硬件进行检测，可以有效地检测出用户电脑硬件的所有信息，尤其可以对各种型号处理器进行检测，让用户对自己电脑总体性能有个直观了解。
第7天：基础入门-抓包技术&全局协议&封包监听&网卡模式&APP&小程序&PC应用
3 年的硕士生涯一转眼就过去了，和社交网络也打了很长时间交道。最近突然想给自己挖个坑，想给这 3 年写个总结，画上一个句号。回想当时学习 R 语言时也是非常戏剧性的，开始科研生活时到处发邮件要源代码，发完最后一封本以为又是无功而返，很意外的收到了秒回的邮件，邮件中附上了由 R 语言编写的实验代码。当时过于开心，因为终于有热心的作者回复了，以至于没有仔细考虑，想都没想对着满是警告的代码开始了 R 语言学习之旅。之后的几天陆陆续续的收到了其他作者的回复，实验代码多是使用 Python 构建的，好吧只能咬咬牙继续了。当时的学习苦于资料太少，唯一的参考只有那份 R 语言实验代码，因此萌生了写一份站在社交网络分析角度的 R 语言教程。《社交网络分析的 R 基础》中所介绍的内容都是最新的技术，Visual Studio Code 在半年之前甚至无法调试 R 语言，代码规范遵循 Google's R Style Guide。该系列博客一共包含六篇文章，具体的目录如下：
ARP欺骗的运作原理是由攻击者发送假的ARP数据包到网上，尤其是送到网关上。其目的是要让送至特定的IP地址的流量被错误送到攻击者所取代的地方。因此攻击者可将这些流量另行转送到真正的网关（被动式数据包嗅探，passive sniffing）或是篡改后再转送（ 中间人攻击 ，man-in-the-middle attack）-维基百科
EVE-NG（全称Emulated Virtual Environment - NextGeneration），继Unetlab 1.0后的Unetlab的2.0新版本，改了名字，原名是UnifiedNetworking Lab统一网络实验室。我觉得名字改的非常合理，这款模拟器已经不仅可以模拟网络设备，也可以运行一切虚拟机。理论上，只要能将虚拟机的虚拟磁盘格式转换为qcow2都可以在EVE-NG上运行。所以，EVE-NG可以算得上是仿真虚拟环境。
相比于Wireshark，它的界面更清晰美观，尤其是对于抓包新手，还是非常友好的。
这段时间，随着ChatGPT的火爆，各行各业都感受到了人工智能AI的强大，ChatGPT和以往聊天机器人最大的区别就在于，它具备了一定的创作能力，也有一些基础的分析能力。
在之前的文章中，我推荐过很多“还不错”的应用软件，虽然评价褒贬不一，但也是尽量中立客观，而这次，我列举的软件则是我在日常工作生活中所使用的。 注意：本文不涉及正版话题，请自行理解。
http://mpvideo.qpic.cn/0bf2hqabcaaas4aemsjm7rqvapgdce6aaeia.f10002.mp4?dis_k=8d260750d74dac28f2530fd
本文介绍克利夫兰诊所Feixiong Cheng教授团队发表在PLOS MEDICINE的工作：作者利用基于拓扑的K-means聚类方法对来自一般人口统计学、超声心动图、实验室测试和心脏因素的数据进行无偏倚、基于系统的患者-患者网络分析，开发了一种纵向的患者-患者网络聚类方法，用于癌症患者在抗癌治疗期间的心脏风险分层。通过整合所有患者-患者网络模型，开发一个在线风险计算器。其可视化了癌症治疗前、中、后患者心脏风险分层的决策边界，为识别新的心脏风险亚群和临床可操作的生物标志物提供巨大的希望，从而快速发展精确的心脏肿瘤学。
NAT（Network Address Translation，网络地址转换）。最初是为了解决IPv4地址不足而是1994年提出的。IPv4为32为地址，最大的设备为2^32=4294967296 ，随着互联网的高速发展，地址已经完全不能满足需要，那么要如何实现全球如此多的用户能够上网呢。NAT技术简单来说就是将一个局域网内部的网址统一转换为一个的统一的地址与外部网络进行通信。
企业使用网站分析工具（Web Analytics Tool）时，总希望其能毫发无遗地收集每一笔数据，从而准确地衡量任一性能指标。但很多时候，他们会发现工具所提供的数据和内部营销数据库并不完全匹配。尤其在网站流量或表单提交量较低时，即使再微小的差值也显得尤为明显。这与工具无关，当我们使用不同的网站分析工具对同一个网站进行监测时，同样会发现其各自结果存在差异。
关于基因表达调控方面从 DNA-RNA 的过程当中主要是通过转录调控来影响基因的表达的。关于转录调控我们在之前的推送当中介绍过相关的内容，具体可见：[[转录因子调控]]。一般对于转录因子靶基因预测主要是通过 [[chip-seq是个什么东东]] 来进行分析的。但是通过 chip-seq 我们只知道每一个转录因子具体结合的的基因组位置是什么地方。但是对于是否具有转录调控关系。往往需要结合的基因表现出表达变化才能算是影响调控。所以今天就介绍一个综合 chip-seq，RNA-seq 综合性预测转录调控网络的数据库：GRAND: https://grand.networkmedicine.org/ 。
本文摘自于《基于数据科学的恶意软件分析》一书，作者分享了自己成为专业安全数据科学家的职业道路。你将看到作为一名安全数据科学家的日常生活是何种状态，以及成为一名高效的数据科学家需要做什么。我们还分享了如何处理数据科学问题，以及在不可避免的挑战面前如何应对的技巧。
首先，AM-AM和AM-PM失真的定义被作了详细的说明。接着文中谈到了使用矢量网络分析仪测量放大器失真的具体步骤。
社交网络分析(Social Network Analysis，简写为SNA)，又称为社会网络分析，是指基于信息学、数学、社会学、管理学、心理学等多学科的融合理论和方法，为理解人类各种社交关系的形成、行为特点分析以及信息传播的规律提供的一种可计算的分析方法。社交网络是由多个节点及其关系所组成的集合，节点通常代表个人或组织，节点之间的边则代表他们的联系或交互。社交网络分析涉及的理论很广泛，有网络科学、复杂网络分析、图神经网络等。
导读：目前网络安全领域的工作岗位远远多于合格的人选，所以好消息是网络安全还是一个适合涉足的领域。坏消息是要保持最新状态所需的技能在快速变化。通常情况下，需求是发明的动力。
Wireshark作为网络分析的最佳利器之一，非常推荐网络安全初学者学习。本文参考了PingingLab陈鑫杰老师的部分内容，非常推荐大家观看他们的教程，希望读者们喜欢。
自从网络出现以来，网络故障就没有停止过。如何快速、准确地定位故障和保持网络的稳定运行一直是人们追求的目标。为了分析网络故障的原因，一类专业的网络分析软件便产生了。网络分析软件充当了网络程序错误的检修工具，开发人员使用它发现协议开发中的BUG，很多人使用它监听网络数据，同时也是检查安全类软件的辅助工具。
@NiEntropy - 想到了生物课本中的一句话：生物的性状是由基因决定的，而基因的表达受环境因素影响；想到了秦始皇炼丹渡海寻仙求长生，Google投资Calico专注衰老研究。从古至今，人类一直在追寻着长寿，而在日复一日的生活中，我更感兴趣未来会是什么样？是像《赛博朋克：边缘行者》中“低端生活与高等科技结合”的悲剧，还是我们共同的理想：在高度发达的社会生产力和广大共识范围，人们科学文化水平和思想觉悟，道德水平极大提高的基础上，实行各尽所能、按需分配原则的劳动者有序自由联合的社会经济形态。未来源于当下，还是要脚踏实地把当下的工作干好。
文章目录 前言 一：引言 二：IP数据包格式 三：路由概述 四：路由器的工作原理 五：路由表的形成 六：静态路由 七：默认路由 八：交换与路由对比 九：路由相关命令 ---- 前言 抓包工具推荐科来网络分析系统 ---- 提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考 一：引言 二：IP数据包格式 三：路由概述 路由 跨越从源主机到目标主机的一个互联网络来转发数据包的过程 四：路由器的工作原理 五：路由表的形成 路由表 路由器中维护的路由条目的集合 路由器根据路由表做路径选择 路由表
@He-Kai-fly - 深度学习就是用统计学从数据中找到隐藏规律，并且都是建立在大量数学运算的情况下，其中一部分都建立在统计学的基础上但又不完全是。
NETworkManager是一个功能强大的网络管理工具，用于管理网络和解决网络问题。它提供了多种连接远程系统的方式，包括远程桌面、PowerShell、PuTTY、TigerVNC和AWS（Systems Manager）会话管理器。
复杂系统无处不在。无论是连接城市的庞大道路网络，还是社交媒体平台上错综复杂的社交关系网络，网络在塑造我们的世界中发挥着重要作用。在本文中，我们将探讨复杂系统的概念以及网络是如何成为其运行核心的。
如上图，用户网络出口带宽为 20M，两台交换机下联 30 多个用户主机与服务器。从本周一开始出现网内用户访问互联网时出现时断时续的状态，打开页面速度非常缓慢，而且经常存在不能打开网页的情况。
求解路径分析表示根据要求解的阻抗查找最快、最短甚至是最优的路径。如果阻抗是时间，则最佳路线即为最快路线。如果阻抗是具有实时或历史流量的时间属性，则最佳路径是对指定日期和时间来说最快的路径。因此，可将最佳路径定义为阻抗最低或成本最低的路径，其中，阻抗由您来选择。确定最佳路径时，所有成本属性均可用作阻抗。
在大规模图计算中，分布式计算的原理是通过将一个大规模图划分为多个子图，并将这些子图分配到不同的计算节点进行并行计算，最后将计算结果进行合并。分布式计算可以利用多台计算机的计算能力来加速图计算的过程，同时提高系统的可扩展性和容错性。
AI科技评论报道 AI科技评论今天推出海外高校博士招聘，来自佛罗里达国际大学的骆东升教授团队等你加入！系招收2022秋季/2023年春季入学的博士生 2 名，提供含学费，保险和生活补助的TA/RA全额奖学金。 另招收实习（可远程）多名。无需GRE成绩，也欢迎非计算机专业同学咨询。 研究方向（包括但不限于） 图神经网络 XAI 复杂网络分析（异构图，多图等） 时间序列分析 自监督学习 导师介绍 Dongsheng Luo（骆东升） 将于2022年秋季加入佛罗里达国际大学 (FIU) 工学院计算机系，担任助理
ArcGIS是由ESRI公司推出的一款广泛应用于地理信息系统领域的软件，提供了强大的地理数据分析和处理功能，并支持多种格式的地理空间数据。该软件除了提供基本的地图制作和编辑功能，还支持各种专业分析工具，如空间分析、网络分析、地形分析等，成为地理信息系统领域最流行和最实用的软件之一。本文将对ArcGIS的主要功能和使用技巧进行介绍，并结合实际案例进行详细说明。
除了http协议之外，curl还支持DICT, FILE, FTP, FTPS, GOPHER, HTTP, HTTPS, IMAP, IMAPS, LDAP, LDAPS, POP3, POP3S, RTMP, RTMPS, RTSP, SCP, SFTP, SMB, SBMS, SMTP, SMTPS, TELNET 和TFTP等各类网络协议。
我们在心理学网络论文中看到的一个问题是，作者有时会对其数据的可视化进行过度解释。这尤其涉及到图形的布局和节点的位置，例如：网络中的节点是否聚集在某些社区 （ 点击文末“阅读原文”获取完整代码数据******** ）。
工欲善其事必先利其器的道理相信大家都懂。而作为经常要和各大网站做拉锯战的爬虫工程师们，则更需要利用利用好身边的一切法器，以便更快的攻破对方防线。今天我就以日常爬虫流程，给大家介绍十款工具，相信大家掌握之后，必定能够在工作效率上，提升一个量级
之前我们基本了解了网络通信里的大部分协议，一直都是在“听”的过程。很多人都会觉得，好像看懂了，但关了页面回忆起来，好像又什么都没懂。这次咱们就“真枪实弹”的码起来，再用一个“神器”-网络分析系统详细跟踪下数据包的生命历程，让我们的理论真实的呈现出来，对网络通信感兴趣的博友，还可以自己拿着系统分析一遍，你一定会大有所获。
机器学习是一门涉及统计学、系统辨识、逼近理论、神经网络、优化理论、计算机科学、脑科学等诸多领域的交叉学科，研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能，是人工智能技术的核心。基于数据的机器学习是现代智能技术中的重要方法之一，研究从观测数据（样本）出发寻找规律，利用这些规律对未来数据或无法观测的数据进行预测。根据学习模式、学习方法以及算法的不同，机器学习存在不同的分类方法。
图计算是一种针对图数据进行分析和计算的方法。图数据由节点和边构成，节点代表实体或对象，边代表节点之间的关系或连接。图计算可以应用于多个领域，如社交网络分析、生物网络分析、推荐系统等。
SMP 专注于以社会媒体处理为主题的科学研究与工程开发，为传播社会媒体处理最新的学术研究与技术成果提供广泛的交流平台，旨在构建社会媒体处理领域的产学研生态圈，成为中国乃至世界社会媒体处理的风向标。
图数据库作为一种强大的数据存储和查询工具，正逐渐在各个领域得到广泛应用。未来，图数据库的发展方向可能包括以下几个方面：
UCINET为菜单驱动的Windows程序，可能是最知名和最经常被使用的处理社会网络数据和其他相似性数据的综合性分析程序。与UCINET捆绑在一 起的还有Pajek、Mage和NetDraw等三个软件。UCINET能够处理的原始数据为矩阵格式，提供了大量数据管理和转化工具。该程序本身不包含 网络可视化的图形程序，但可将数据和处理结果输出至NetDraw、Pajek、Mage和KrackPlot等软件作图。UCINET包含大量包括探测 凝聚子群（cliques, clans, plexes）和区域（components, cores）、中心性分析（centrality）、个人网络分析和结构洞分析在内的网络分析程序。UCINET还包含为数众多的基于过程的分析程序，如 聚类分析、多维标度、二模标度（奇异值分解、因子分析和对应分析）、角色和地位分析（结构、角色和正则对等性）和拟合中心-边缘模型。此外，UCINET 提供了从简单统计到拟合p1模型在内的多种统计程序。
目前，基于图论的复杂脑网络分析技术是当前脑科学研究的热点，在脑科学领域的应用是复杂脑网络理论的一个重要分支。不论你的研究技术采用的是EEG、MEG、fMRI还是DTI，不论你研究的正常的大脑高级认知过程还是诸如精神分裂等疾病的脑功能/结构异常变化，复杂脑网络技术都可以作为一个十分强大的分析工具应用于上述情况。目前，大量的研究成果已经证明，大脑既不是一个完全的随机网络（random network），也不是一个完全的有序网络（regular network），而是具有“经济性的”小世界网络特性。所谓的小世界网络（Small-word network），是指其具有较小的特征路径长度L和较大的聚类系数C，换句话说，小世界网络的L、C处于有序网络和随机网络之间。由于运用复杂脑网络分析技术需要一定的数学基础和对图论较好的理解，使得很多研究者对复杂脑网络理论望而却步。这里，小编以较为通俗的语言给大家介绍几个复杂脑网络分析中的常用指标，以期和大家共同学习、共同进步。
新增了五个教程： Python 和 Jupyter 机器学习入门 零、前言 一、Jupyter 基础知识 二、数据清理和高级机器学习 三、Web 爬取和交互式可视化 Python 数据科学和机器学习实践指南 零、前言 一、入门 二、统计和概率回顾和 Python 实践 三、Matplotlib 和高级概率概念 四、预测模型 五、Python 机器学习 六、推荐系统 七、更多数据挖掘和机器学习技术 八、处理真实数据 九、Apache Spark-大数据机器学习 十、测试与实验设计 精通 Python 数据
工欲善其事必先利其器的道理相信大家都懂。而作为经常要和各大网站做拉锯战的爬虫工程师们，则更需要利用利用好身边的一切法器，以便更快的攻破对方防线。今天我就以日常爬虫流程，给大家介绍十款工具，相信大家掌握之后，必定能够在工作效率上，提升一个量级。
编者按：上个月菌群月坛，在军科院听取王军组陈亮博士分享网络分析的经验，不仅使我对网络的背景知识有了更全面的认识，更使我手上一个关于菌根的课题有极大的启示。这么好的知识，当然希望和大家分享，故约稿陈博士在“宏基因组”发布一下他的经验，感谢陈博士的整理和分享。下面是正文：
大家好，大数据文摘愿意在力所能及的范围内，解答读者问题。本期提问是大三的学生，南瓜灯。也欢迎大家在文末“写评论”处写出你的看法、答复、新问题。如果你的问题有足够的普遍性、代表性，也许下期就能入选。 本期问题 提问人：南瓜灯 问题描述：你好，我是学市场营销专业的学生，现在大三，由于读了大数据时代这本书，对大数据及数据分析非常有兴趣，而且现在大数据分析得到国家支持，同时各行业大数据浪潮也将到来，而且通过数据分析，可以把原本两个完全没有关联的商品通过销售数据的分析，得到两者之间的关联，感觉非常的奇妙，以后也想立志
（点击可查看大图） 本文主要阐述： 社交网络的结构特性与演化机理 社交网络群体行为形成与互动规律 社交网络信息传播与演化机理 浏览后四章的内容请见下篇（2017年9月26日二条）。 前言 社交网络在维基百科的定义是“由许多节点构成的一种社会结构。节点通常是指个人或组织，而社交网络代表着各种社会关系。”在互联网诞生前，社交网络分析是社会学和人类学重要的研究分支。早期的社交网络的主要指通过合作关系建立起来的职业网络，如科研合作网络、演员合作网络等。 本文所指的社交网络分析专指在线社交网络分析（Onlin
我们的世界由复杂的微生物群落构成，这些微生物群落不仅仅是独立个体的集合，更是相互连接的生态群落复合体，这些生态群落会互相交流、共同生存和进化。微生物群的相互作用不仅限于微生物群落之间，还存在于微生物和它们的宿主之间，已有许多研究表明他们在宿主的发育、代谢、体内平衡和免疫中起着关键作用。虽然健康人的微生物组也十分多变，但研究发现微生物群落组成的失衡与不良的宿主反应有关，有时还与严重的病理反应有关，例如，腹泻、糖尿病、结肠直肠癌、炎症性肠病、肠易激综合征和肥胖症等等。
UCINET为菜单驱动的Windows程序，可能是最知名和最经常被使用的处理社会网络数据和其他相似性数据的综合性分析程序。与UCINET捆绑在一起的还有Pajek、Mage和NetDraw等三个软件。UCINET能够处理的原始数据为矩阵格式，提供了大量数据管理和转化工具。该程序本身不包含 网络可视化的图形程序，但可将数据和处理结果输出至NetDraw、Pajek、Mage和KrackPlot等软件作图。UCINET包含大量包括探测凝聚子群（cliques, clans, plexes）和区域（components, cores）、中心性分析（centrality）、个人网络分析和结构洞分析在内的网络分析程序。UCINET还包含为数众多的基于过程的分析程序，如聚类分析、多维标度、二模标度（奇异值分解、因子分析和对应分析）、角色和地位分析（结构、角色和正则对等性）和拟合中心-边缘模型。此外，UCINET提供了从简单统计到拟合p1模型在内的多种统计程序。
什么是网络分析法 网络分析法（ANP）是美国匹兹堡大学的T.L.Saaty教授于1996年提出的一种适应非独立的递阶层次结构的决策方法，它是在层次分析法(Analytic Hierarchy Process,简称AHP)的基础上发展而形成的一种新的实用决策方法。 AHP作为一种决策过程，它提供了一种表示决策因素测度的基本方法。这种方法采用相对标度的形式，并充分利用了人的经验和判断力。在递阶层次结构下，它根据所规定的相对标度—比例标度，依靠决策者的判断，对同一层次有关元素的相对重要性进行两两比较，并按层
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