Adore-ng 木马病毒所需软件包其中之一：adore-ng-master.zip，大胆放心使用，不需要积分，只求浏览博客时留下您的评论和点赞，谢谢！

步骤1：搜索无线接入点信号，在Windows下可以使用的无线信号搜索工具有NetStumbler、WirelessMon、OmniPeek、Commview for WiFi等等，下图为使用Commview for WiFi进行无线扫描，可以看到，扫描到SSID为AR7WRD的无线接入点信号。 步骤2：将Windows版的Aircrack-ng套装解压缩到C盘下，需要说明的是，在其目录下应确保存在commview.dll、cygwin1.dll及ca2k.dll文件的存在，这些文件可以通过安装Commview for WiFi后在其安装目录中获得。在Windows下载入无线网卡，命令如下： airserv-ng -d “commview.dll|debug” 其中： -d 后跟网卡，在这里为笔记本上常见的内置Intel 3945ABG无线网卡，输入y确定。 步骤3：下面，打开airodump-ng进行无线抓包，命令如下： airodump-ng -w x.cap 127.0.0.1：666 其中： -w 后跟捕获的Cap数据包文件 后面的127.0.0.1：666即为本地无线网卡网络接口

Aircrack-ng是一个与802.11标准的无线网络分析有关的安全软件，主要功能有：网络侦测，数据包嗅探，WEP和WPA/WPA2-PSK破解；使用 Aircrack-ng 破解 WEP 和 WPA/WPA2 加密的 Wi-Fi 密码，这个是在windows下运行的，功能和使用方法与在kali上运行相同

共鸣研讨会-2015 | 2015 年 4 月 13-15 日贝尔格莱德 准备/要求 为了充分利用我们下周的时间，而且由于研讨会场地的在线连接传统上是零星的，请确保您在研讨会周一开始之前满足以下要求： 最后一个工具 (CCW) 是基于 Eclipse 的 Clojure IDE，它是 x 平台的，易于安装，我们在已经成功使用。 然而，这只是一个建议，您当然可以自由使用任何其他编辑器。 还请克隆此 repo 并执行以下命令以强制下载大多数（如果不是全部）其他必要的库依赖项： cd resonate-workshop-2015 lein deps 运行演示 上面显示的 WebGL 示例（和下面描述）可以这样运行： cd resonate-workshop-2015 lein figwheel 以上是搭建开发版，在上启动服务器 在 figwheel 服务器运行时，对源代码所做的

狼吞虎咽注释 使用 ngAnnotate 将 Angular 代码转换为缩小安全的注释格式。 安装 如果您还没有安装 gobble 安装。 这是您通常的 npm 安装。 npm install gobble-ng-annotate --save-dev 用法 在您的 gobblefile 中，您现在可以使用转换。 import 'gobble' ; export default gobble ( 'my-angular-stuff' ) . transform ( 'ng-annotate' , opts ) ; 当您将第一个变换 arg 作为字符串提供时，Gobble 会自行寻找它； 不需要require 。 但是，您也可以require它并传入模块本身而不是字符串。 选项 选项与通常与 ng-annotate 一起使用的选项相同，除了默认情况下源映射处于活动状态并且“添加”模式

此代码演示了如何从 CED 的 Power1401 实时流式传输波形通道数据的示例。 为了运行此代码，它需要来自 CED 贡献的软件网站的其他脚本，可在此处找到： http://ced.co.uk/downloads/contributed 下载 matced 贡献文件并将其放置在与 Channel1401_Streaming.m 文件相同的目录中。

em算法matlab代码自述文件 这是McCracken＆Ng（2017）Matlab代码的python实现，用于估算因子模型并基于FRED-MD（每月）和FRED-QD（季度）宏观经济数据库进行预测。 有关数据和原始Matlab代码的详细信息，请参见 代码将数据加载到数据中，将每个序列转换为平稳序列，除去异常值，估算因子，并根据估算的因子和因子负载计算R平方和边际R平方值。 ================================================== = 文件清单： fredfactors.py-使用下面描述的辅助功能执行上述所有任务 prepare_missing.py-将原始数据转换为固定形式 remove_outliers.py-从数据中删除异常值。 如果| x-median |> 10 * interquartile_range，则数据点x被视为离群值。 factor_em.py-使用主成分分析为给定数据集估计一组因子。 估计的因子数量由用户指定的信息标准确定。 使用迭代期望最大化算法处理原始数据集中的缺失值。 mrsq.py-根据估计的因子和因子载荷

已经过mvn clean package -Dmaven.test.skip=true打包编译完成。 可以直接执行启动命令：java -jar rocketmq-console-ng-2.0.0.jar --server.port=9090 默认配置：server.port=8088、rocketmq.config.namesrvAddr=127.0.0.1:9876

svm算法手写matlab代码Ng的机器学习 该存储库以代码形式包含我的答案，并以pdf形式包含对本课程编程作业的解释。 使用的编程语言是MATLAB。 练习题 下面的结构显示了我如何制作每个pdf报告的鸟瞰图。 练习1：线性回归 该练习涵盖并实施了带有一个变量的线性回归，以预测餐车的利润。 数据包含城市的利润和人口。 1定义问题和数据集2浏览数据3梯度下降3.1更新公式3.2实施3.3计算成本3.4梯度下降4可视化 练习2：逻辑回归 该练习涵盖了应用于两个不同数据集的逻辑回归。 第一个数据集用于创建一个模型，该模型将有助于预测学生是否被大学录取。 第二个数据集用于探索正则化的概念，并预测来自制造工厂的微芯片是否通过了质量保证（QA）。 1 Logistic回归1.1挑战1.2可视化数据1.3实施1.3.1假设和sigmod功能1.3.2成本函数和成本梯度1.3.3使用fminunc学习参数1.3.4评估逻辑回归2正则Logistic回归2.1挑战2.2可视化数据2.3特征映射2.4成本函数和梯度2.5绘制决策边界 练习3：多类别分类和神经网络 该练习涵盖了识别手写数字的多类别分类问题

前言 由于公司业务需要，我们打算自己搭建 MongoDB 的服务，因为 MongoDB 的云数据库好贵，我们这次采用副本集的方式来搭建集群，三台服务器，一主、一副、一仲裁 基本概念 Replica Set 副本集：一个副本集就是一组 MongoDB 实例组成的集群，由一个主（Primary）服务器和多个备份（Secondary）服务器构成 主节点（master）：主节点接收所有写入操作。主节点将对其数据集所做的所有更改记录到其 oplog。 副节点（secondary）：复制主节点的 oplog 并将操作应用到其数据集，如果主节点不可用，一个合格的副节点将被选为新的主节点。 仲