我发现学习IT到一定程度避免不了要和编程语言打交道，大学时学习C语言因为老师能力有限，讲得我对此兴趣全无，得过且过的混了过去。不过现在真的感觉有点后悔。只是后悔也没任何用处。那还是学习吧。最近看了许多有关编程语言入门的资料，感觉Python比较适合我。然后就开始学习。
Ansiable 是新出现的自动化运维工具，基于 Python 开发，集合了众多运维工具（puppet、chef、func、fabric）的优点，实现了批量系统配置、批量程序部署、批量运行命令等功能。 ansible 是基于 paramiko 开发的,并且基于模块化工作，本身没有批量部署的能力。真正具有批量部署的是ansible所运行的模块，ansible只是提供一种框架。ansible不需要在远程主机上安装client/agents，因为它们是基于ssh来和远程主机通讯的。
有没有小伙伴喜欢看B站视频的，但是下载很慢,今天教大家如何用python批量下载视频，快来学
给你10万张图片，让你从中找出与某张图片最为近似的10张，你会怎么做？不要轻言放弃，也不用一张张浏览。使用Python，你也可以轻松搞定这个任务。
链接起散落的文章，给《玉树芝兰》数据科学系列教程做个导读，帮你更为高效入门数据科学。
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程序员在普通人眼里就像魔法师，一个脚本轻松抢几十盒月饼（虽然最后被开除），一个插件解决春运抢票难题，几十行代码搭建一个 Web 网站，用微信自动和妹纸聊天，在程序员眼里这些事太稀松平常了，他们只不过是利用编程语言指挥计算机去自动完成一些需要人类重复操作的繁琐过程，等你会编程也就不觉得大惊小怪了。 Photo by PICSELI on Unsplash 有些人学习编程刚一开始头脑发热，买了很多书，下载很多视频，收藏上100G的资料，没过几天，热情就褪去了，最后完成了从入门到放弃的全过程，究其原因主要是缺
说明：本文是我数据科学系列教程的导读。因为微信公众号文章一经发布，便不能大篇幅编辑内容，后续发布的新教程无法加入进来。所以我只得选择不定期更新发布本文的最新版，以便你能更方便地找到自己需要的知识组块。
程序员在普通人眼里就像魔法师，一个脚本轻松抢几十盒月饼（虽然最后被开除），一个插件解决春运抢票难题，几十行代码搭建一个 Web 网站，用微信自动和妹纸聊天，在程序员眼里这些事太稀松平常了，他们只不过是利用编程语言指挥计算机去自动完成一些需要人类重复操作的繁琐过程，等你会编程也就不觉得大惊小怪了。 有些人学习编程刚一开始头脑发热，买了很多书，下载很多视频，收藏上100G的资料，没过几天，热情就褪去了，最后完成了从入门到放弃的全过程，究其原因主要是缺乏清晰的目标，没有方向，或者方向不明确。如果你真正想把编程
首先我得先假设你会了如何每十五分钟去运行一次检查这件事情。(后期我会补上如何去做定时任务，相信我！)
想运行TuriCreate，却没有苹果电脑，也没有Linux使用经验，怎么办？用上这款云端应用，让你免安装Python运行环境。一分钱不用花，以高性能GPU，轻松玩儿转深度学习。
笔者长期在ARM-LINUX嵌入式平台使用C语言开发。硬件IO操作只能用C确实没办法，但是应用程序用C简直就苦逼了，程序复杂一点，各种越界、指针错误、诡异死机、segment fault、内存泄漏、core dump、编译找不到头文件、依赖库，解析个字符费老劲，轮子太少纯靠白手起家。自从把Python移植到嵌入式平台，用C写完IO的Python扩展库然后用Python写应用程序完全就是摧枯拉朽般存在。
本书介绍了如何通过Python自动化地完成物理领域方面的研究。全书共分为4个部分，以Python代码为示例向读者介绍了如何用Python解决物理项目中出现的各种问题。第 1部分（第 1~6章）：起步，介绍Python的基本知识，如命令行、数据容器、类和对象等。第 2部分（第7~13章）：上手，主要介绍正则表达式、数据可视化、存储数据等实用知识。第3部分（第 14~18章）：完善，介绍如何构建流程和软件、版本控制、调试和控制代码等。第4部分（第 19~23章）：发布，介绍如何为代码生成文档、如何提高协作效率和软件许可证以及版权的相关知识等。
只要接触一点编程的同学就知道，我一点也没有言过其实。对于学习Python的重要性，这里不再赘述。今天整理的教程，是给零基础的同学入门Python。
以上摘录自【The Pragmatic Programmer: From Journeyman to Master】，中文译名“程序员修炼之道——从小工到专家”。 值得借鉴。
豌豆贴心提醒，本文阅读时间5分钟 程序员是一项技术工种，个人的技术水平决定薪资。 程序员需要在面试的过程中展示自己的技术水平，通过有说服力的表现拿到自己理想的薪资。 面试中，面试题是招聘方对应聘方技
就可以打开一个文件进行操作。第二个参数为对文件的操作方式，’w’是写文件，已存在的同名文件会被清空，不存在则会创建一个；’r’是读取文件，不存在会报错；’a’是在文件尾部添加内容，不存在会创建文件，存在则直接在尾部进行添加；还有’wb’是写二进制文件；’rb’是读取二进制文件，比如图片之类的。
图片展示的是如何用 Python 将销售交易数据填充到在线发票生成器中，可以自动生成并下载所有客户的发票。
Python技术路径中包含入门知识、Python基础、Web框架、基础项目、网络编程、数据与计算、综合项目七个模块。路径中的教程将带你逐步深入，学会如何使用 Python 实现一个博客，桌面词典，微信机器人或网络安全软件等。完成本路径的基础及项目练习，将具备独立的Python开发能力。
什么是组合 组合就是一个类的对象具备某一个属性，该属性的值是指向另外外一个类的对象 为什么用组合 组合是用来解决类与类之间代码冗余的问题 首先我们先写一个简单版的选课系统 class OldboyPe
本文通过一个命令行转换 pdf 为词云的例子，给你讲讲 Python 软件包安装遇挫折时，怎么处理才更高效？
相信大家应该都接触过Linux操作系统（Ubuntu、Centos等），那么在使用的Linux操作系统需要使用一些远程ssh工具，尤其是公网服务器。
关于shimit shimit是一款针对Golden SAML攻击的安全研究工具，该工具基于Python开发，可以帮助广大研究人员通过对目标执行Golden SAML攻击，来更好地学习和理解Golden SAML攻击，并保证目标应用的安全。 在Golden SAML攻击中，攻击者可以使用他们想要的任何权限访问应用程序（支持SAML身份验证的任何应用程序），并且可以是目标应用程序上的任何用户。 而shimit允许用户创建一个已签名的SAMLResponse对象，并使用它在服务提供商中打开会话。shimit
这篇文章将按计算机生态自底向上来总结。以下应用领域其实还有很多工具作者没有列出来，回头找时间我会再扩展一篇。
从 Google 的无人驾驶汽车到可以识别假钞的自动售卖机，机器视觉一直都是一个应用广 泛且具有深远的影响和雄伟的愿景的领域。
类 Unix 系统中的 Alias，为一段功能命令设置一个别名，然后利用该别名去调用该功能，以此来提升工作效率
时代和技术在发展，如果站着不动，就会落后，这也就是为什么提倡“终身教育”。刻意练习，每日精进。让我们的知识不会落后太久。
Python是一种面向对象程序设计语言，由荷兰人吉多·范罗苏姆于1989年底发明。目前是最常用也是最热门的一门编程语言之一，应用非常广泛。
Machine Learning Mastery 机器学习算法教程 机器学习算法之旅 利用隔离森林和核密度估计的异常检测 机器学习中的装袋和随机森林集成算法 从零开始实现机器学习算法的好处 更好的朴素贝叶斯：从朴素贝叶斯算法中收益最大的 12 个技巧 机器学习的提升和 AdaBoost 选择机器学习算法：Microsoft Azure 的经验教训 机器学习的分类和回归树 什么是机器学习中的混淆矩阵 如何使用 Python 从零开始创建算法测试工具 通过创建机器学习算法的目标列表来获得控制权 机器学习中算法
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Subparse是一款由Josh Strochein、Aaron Baker和Odin Bernstein共同开发的模块化框架，该框架设计用于解析和索引恶意软件文件，并在可搜索的Web浏览器中显示解析过程中发现的信息。该框架是模块化的，利用了核心解析引擎、解析模块和各种为恶意软件索引添加附加信息的富集器。框架的主要输入值是恶意软件文件的目录，核心解析引擎或用户指定的解析引擎在从任何用户指定的富集引擎添加附加信息之前解析这些文件，所有这些都是在将解析的信息编入弹性搜索索引之前实现的。然后可以通过web浏览器搜索和查看收集的信息，该浏览器还允许对从任何文件收集的任何值进行过滤。
这次一个名为 Data-Science--Cheat-Sheet 的项目突然蹿到了第三名。
通过为某一个对象添加属性(属性的值是另外一个类的对象)的方式,可以间接地将两个类关联/整合/组合到一起
今天给大家介绍的是一款名叫King Phisher的网络钓鱼测试工具，它可以通过模拟现实世界中的钓鱼攻击来提升普通用户的网络安全意识。King Phisher的特点是易于使用,而且由于其架构的灵活性和
当我们获得了某个Linux服务器的低权限之后，我们想要对该低权限账号进行提权，以执行更多的操作，而在提权过程中发现当前用户具有/etc/passwd文件的写权限，此时我们可以写一个用户进去完成提权。
在 Ubuntu 中，插入 USB 的设备会出现在 /dev/tty* 中，首先需要确认该 GPS 设备的设备名称
内容提要：一年一度的 PyCon 如期而至，虽然今年的 PyCon US 2020 转战线上，但内容并不逊于往年，依然干货满满。超神经第一时间将内容整理供大家观看，快学起来吧！
作为一个用了十几年 Windows，后来在别人的安利下玩起 Linux，到现在彻底拥抱 MacOS 的资深蒟蒻，每次操作系统的变化，我都要首先去寻找在上个操作系统中用的丝滑软件的替代品，因为并不是所有的软件都会支持全平台的。
KDnuggets2018年的一个博客发起了一项投票：数据科学中最好用的Python IDE是什么？ 本次调查共有1900多人参与，调查结果如下图所示。前5个选择是： Jupyter，57% PyCharm，35% Spyder，27% Visual Studio Code，21% Sublime Text，12%
但是仍然有使用windowsu作为服务器的同学和情况。所以我在此整理了一期如何把django平台从mac上移动到windows上的笔记。
为什么会有这么多的体力活呢？怎么才能真正摆脱复制粘贴式的工作，提高办公自动化快人一步呢？
利用 Python 和 Spacy 尝试过英文的词嵌入模型后，你是不是很想了解如何对中文词语做向量表达，让机器建模时捕捉更多语义信息呢？这份视频教程，会手把手教你操作。
选择一个合适的IDE对于我们编译代码也同样重要，如果使用的是linux或者macOS，那么基本是用不上IDE的，直接选择用命令行编译就好了。
所以我今天给大家录制了一个视频，分享一下微信聊天机器人怎么开发，怎么使用，源代码放在视频下方了，有任何问题，欢迎大家留言和我交流。
在业务稳定性要求比较高的情况下，运维为能及时发现问题，有时需要对应用程序的日志进行实时分析，当符合某个条件时就立刻报警，而不是被动等待出问题后去解决，比如要监控nginx的$request_time和$upstream_response_time时间，分析出最耗时的请求，然后去改进代码，这时就要对日志进行实时分析了，发现时间长的语句就要报警出来，提醒开发人员要关注，当然这是其中一个应用场景，通过这种监控方式还可以应用到任何需要判断或分析文件的地方，所以今天我们就来看看如何用python实现实时监控文件，我给三个方法实例：
机器之心整理 参与：路雪、蒋思源 2017年，人工智能技术出现了很多新的技术和发展，在这一年中机器之心发布了很多教程类文章，有适合入门学习者的，有适合已经具备专业知识和实践经验的从业者的；有关于语言的，有关于框架的，有关于硬件配置的，甚至还有关于猫片、漫画的…… 教程那么多，你……看完了吗？ 本文对这一年来机器之心发布的教程进行总结，共分为 What 和 How 两大部分，在两大板块下又进行细分，目录如下： What 概念 机器学习基础 深度模型基础 强化学习基础 数学 How
爬虫面试常见问题 一.项目问题： 你写爬虫的时候都遇到过什么反爬虫措施，你是怎样解决的 用的什么框架。为什么选择这个框架 二.框架问题： scrapy的基本结构（五个部分都是什么，请求发出去的整个流程） scrapy的去重原理（指纹去重到底是什么原理） scrapy中间件有几种类，你用过哪些中间件 scrapy中间件在哪里起的作业（面向切片编程） 三.代理问题： 为什么会用到代理 代理怎么使用（具体代码， 请求在什么时候添加的代理） 代理失效了怎么处理 四.验证码处理： 登陆验证码处理 爬取速度过快出现的验
对于ROS Kinetic Kame有些功能包已经更新改变，提供关于这些包的迁移注意或教程。主要针对于ROS Jade或Indigo。
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