港口管理局 阻止网站使用JavaScript进行端口扫描您的计算机/网络，并动态阻止所有LexisNexis端点运行其侵入性数据收集脚本。 Ebay试图运行ThreatMetrix脚本，但被港口管理局阻止。 如果您转到小鸡fil-a.com上的登录页面并暂时禁用uBlockOrigin，您将看到小鸡fil尝试通过Web套接字进行端口扫描。 Discord端口扫描您的计算机，以尝试与桌面Discord应用程序连接。 这个插件的作用是什么？ 阻止通过浏览器进行的所有可能类型的端口扫描（HTTP / HTTPS / WS / WSS / FTP / FTPS） 动态阻止由世界上最大和最不道德的数据经纪人之一（Lexis Nexis）制作的ThreatMetrix跟踪脚本 当上述场景之一被阻止时，会给出一个很好的通知:) 该插件不会存储/传输有关您或您的请求的任何数据或元数据...因为

iosxr-ztp-python ZtpHelpers类在ztp_helpers.py脚本中实现。 在这个github仓库中，您将在/lib目录中找到该库本身。 默认情况下，从IOS-XR 6.2.2开始，该库在路由器上可用。 该文件将存在于路由器上的/pkg/bin/ztp_helper.py位置。 github库中提供了python库，以帮助用户轻松理解库的结构，然后在用户端ztp脚本中继承。 要利用python库和/或在用户定义的类中继承，请确保您的syspath包含/ pkg / bin，如下所示： import sys sys.path.append("/pkg/bin/") from ztp_helper import ZtpHelpers 您将在此github信息库的根目录中找到示例脚本以开始使用。 具体来说： sample_ztp_script.py ：这是一个

从币安下载并处理交易数据 有关脚本的信息： download_binance_data.py脚本是一个工作版本，允许通过Binance API从Binance下载交易数据（OHLC，交易量，交易等）。 该脚本按符号下载数据，并将其作为.csv文件存储在目录中。 创建process_binance_data.py脚本以分别生成OHLC，卷表。 每个表都包含几种股票的一种数据类型（例如，收盘价）。 在设计交易策略时，这种格式很方便。 假定此脚本的输入数据是使用download_binance_data.py通过Binance API从Binance download_binance_data.py 。 创建该脚本是为了有效利用NumPy 。 该工具对于处理具有频繁数据时间序列（秒，分钟等）的海量数据集很有用。 目前该脚本的文档不足。

电装 控制电装机器人的脚本

校园集结号自动报平安 Hamibot自动化脚本，支持息屏解锁，定时，自定义夜间上报，你只管碎觉，上报交给脚本 配置 解锁手势 解锁手势即手机息屏状态，点亮后打开图形锁的手势，例如Redmi k30 utral 需要上滑进入图形解锁界面，有的手机也有可能是右划，左滑。选择相应的选项即可 图形密码 九宫格解锁密码，需要打开手机的开发者模式->指针位置，在解锁界面记录解锁点位轨迹坐标 将坐标按顺序整理成如下格式填入脚本配置中 200,300-400,600-400,900-600,600 (x坐标,y坐标)-(x坐标,y坐标) 上报人 用来判断是否已经上报，不搜集个人隐私 自动上报 在Hamibot中安装，配置 邮件反馈 平安上报后会将上报结果发送给用户邮箱，建议使用QQ邮箱，每天都登陆qq或微信，容易看到上报结果。本功能起到定心丸儿的作用

SQLUtility - SQLServer 工具箱 生成SQL脚本 内含源码

脚本设置 设置virtualenv和要求pip install -r requirements 编辑auth.py，输入用户名，密码和电子钱包PIN码 通过python book_court.py运行脚本 该脚本应在星期六上午7:00运行。 电子钱包结帐部分未经测试。 我不是那么有钱。

web_of_science_isi 用于从原始ISI文件提取数据的Python和R脚本

电报复制机器人 它能做什么 该机器人可以将消息（不具有管理员权限）从一个频道（不具有管理员权限）复制（不转发）到另一个聊天（简单的用户，频道等） 如何使用 将.env.example复制到.env 。 cp .env.example .env 从此获取api_id和api_hash ，并将其与其他配置（例如充当您的机器人的用户电话号码）一起填充到.env电报配置”部分中 运行它并登录到电报（可能需要几分钟的时间才能首次建立映像）： sudo docker-compose run bot 登录后，您将看到您的聊天名称和聊天ID。 只需复制源和目标聊天室的聊天室ID，然后将其放入.env应用程序配

恶毒的 基于实体级别F1分数的命名实体识别（NER）系统的评估脚本。 定义 Nadeau和Sekine（2007）已描述了此处实施的度量标准，该度量标准已广泛用作“消息理解会议”的一部分（Grishman和Sundheim，1996）。 它根据两个轴评估NER系统：是否能够为实体分配正确的类型，以及是否找到确切的实体边界。 对于两个轴，都计算正确的预测数（COR），实际的预测数（ACT）和可能的预测数（POS）。 从这些统计数据中，可以得出准确性和召回率： precision = COR/ACT recall = COR/POS 最终得分是对类型和边界轴的精度和召回率进行微平均的F1度量。 安装 pip install nereval 用法 当分类结果已写入JSON文件时，可以从Python内部使用此脚本，也可以从命令行使用该脚本。 从命令行使用 假设我们在input.json具有以下