c++实现捕捉流经本地网卡的所有数据包。
抓取网络数据包进行分析网络能否有网络病毒等异常数据，通信协议的分析（数据链路层协议、IP、UDP、TCP、甚至各种应用层协议），敏感数据的捕捉等。
内含源码与实验报告

三体问题的起源最晚可追溯到17世纪，当牛顿的划时代巨著《自然哲学的数学原理》问世之后，他的引力理论已经能正确预测两个天体（如一颗恒星和一颗行星）的运动规律，即两个互相吸引的天体的轨道为椭圆形。
但是，三个天体的问题要复杂得多，在当时，牛顿没能提出类似的通解。
时光流逝，经过18、19两个多世纪几代数学家的研究，人们已经认识到三体系统是一个混沌系统，不存在解析解。
混沌系统是典型的非线性系统，它的重要特征之一在于误差的累积性，且误差来源于计算本身——这个“计算本身”是指计算数据的无理性以及混沌系统的微扰敏感性。
也就是说，三体系统不只不具备普遍意义上的解析解，甚至连较长期的数值预测也无法实现，这也是三体问题吸引和困扰几代最杰出的数学家几百年之久的重要原因。

本文通过在几个基准数据集上进行实验，研究了旋转森林集成方法在提高基本预测变量解决回归问题的泛化能力方面的功能，并与Bagging，RandomForest，Adaboost.R2和a单一回归树。
还研究了轮作林对其所含参数选择的敏感性。
在考虑的回归数据集上，可以看到Adaboost.R2通常胜过RotationForest，并且两者都优于RandomForest和一棵树。
关于袋装和轮换林，似乎他们之间没有明显的赢家。
此外，修剪树似乎对所有考虑的方法的功能都有一些不良影响。

仿真脉冲多卜勒雷达的信号处理。
设脉冲宽度为各学生学号末两位数，单位为μs，重复周期为200μs，雷达载频为10GHz，输入噪声为高斯白噪声。
目标模拟分单目标和双目标两种情况，目标回波输入信噪比可变（-35dB～10dB），目标速度可变（0～1000m/s），目标幅度可变（1～100），目标距离可变（0～10000m），相干积累总时宽不大于10ms。
单目标时，给出回波视频表达式；
脉压和FFT后的表达式；
仿真给出脉压和FFT后的输出图形；
通过仿真说明各级处理的增益，与各级时宽和带宽的关系；
仿真说明脉压时多卜勒敏感现象和多卜勒容限及其功能损失（脉压主旁比与多卜勒的曲线）。
双目标时，仿真出大目标旁瓣盖掩盖小目标的情况；
仿真出距离分辨和速度分辨的情况。
注意：1、白噪声加入采用randn函数；
2、整体产生回波，再整体加时延和多卜勒信息；
3、通过数据计算出输出信噪比；

EtterCap是一个基于ARP地址欺骗方式的网络嗅探工具，次要适用于交换局域网络。
借助于EtterCap嗅探软件，渗透测试人员可以检测网络内明文数据通讯的安全性，及时采取措施，避免敏感的用户名/密码等数据以明文的方式进行传输。
ettercap几乎是每个渗透测试人员必备的工具之一

简易电子表格：可以对表格进行建立、数据输入、数据编辑、统计、计算及其他一些表格操作。
实现功能：1.按表格方式显示表格,并支持用户使用简单的功能键2.建立空白表格,同时在屏幕上显示,使其处于可输入数据状态3.通过键盘将数据输入在屏幕上的电子表格上,同时支持基本的数据输入编辑4.将表格中任意数据块复制到另一块中。
5.支持鼠标操作各项功能6.支持汉字显示、输入7.统计计算,包括合计、求平均、求最大/小8.排序使任一行/列中的数据按大小升或降排列对字符串型数据还要可选大小写敏感9.表格保存使电子表格存储在磁盘上磁盘文件并可随时读入供继续处理

随机森林randomforest模型是由Breiman和Cutler在2001年提出的一种基于分类树的算法它通过对大量分类树的汇总提高了模型的预测精度是取代神经网络等传统机器学习方法的新的模型随机森林的运算速度很快在处理大数据时表现优良随机森林不需要顾虑一般回归分析面临的多元共线性的问题不用做变量选择现有的随机森林软件包给出了所有变量的重要性另外随机森林便于计算变量的非线性作用而且可以体现变量间的交互作用interaction它对离群值也不敏感本文通过3个案例分别介绍了随机森林在昆虫种类的判别分析有无数据的分析取代逻辑斯蒂回归和回归分析上的应用案例的数据格式和Ｒ语言代码可为研究随机森林在分类与回归分析中的应用提供参考"＞随机森林randomforest模型是由Breiman和Cutler在2001年提出的一种基于分类树的算法它通过对大量分类树的汇总提高了模型的预测精度是取代神经网络等传统机器学习方法的新的模型随机森林的运算速度很快在处理大数[更多]

材料：(1)“苏丹红”这个以往在普通消费者眼里的陌生词，如今几乎是家喻户晓。
它之所以能在不到一个月的时间内迅速“走红”，是因为它关系亿万民众的健康，再次触动人们对食品安全隐忧的那根敏感神经。
先是亨氏辣椒酱，肯德基某些食品的调料中发现含有苏丹红一号，接踵而至的是联合利华旗下的立顿溶茶等类似事件，使得“苏丹红”事件成为一时的热点。
食品安全问题史无前例地引起了全社会的关注。

MEMS是英文MicroElectroMechanicalSystems的缩写，即微电子机械系统，是利用微米/纳米技术基础，对微米/纳米材料进行设计、加工、制造、测量和控制的21世纪前沿技术。
它将机械构件、光学系统、驱动部件、电控系统集成为一个整体单元，不仅能够采集、处理与发送信息或指令，还能够按照所获取的信息采取行动。
与传统机械系统相比，MEMS系统具备以下优势： ①微型化和集成化：几何尺寸小，易于集成。
采用微加工技术可制造出微米尺的传感和敏感元件，并形成二维或三维的传感器阵列，再加上一体化集成的大规模集成电路，最终器件尺寸一般为毫米级。
②低能耗和低成本：采用一体化技术，能耗大大降低；
并由于采用硅微加工技术和半导体集成电路工艺，易于实现规模化生产，成本低。
③高精度和长寿命：由于采用集成化形式，传感器功能均匀，各元件间配置协调，匹配良好，不需校正调整，提高了可靠性。
④动态性好：微型化、质量小、响应速度快、固有频率高，具有优异动态特性。

大型网站架构演化 大型网站软件系统的特点 大型网站架构演化发展历程 初始阶段 应用服务和数据服务分离 使用缓存改善网站功能 缓存类型 本地缓存 分布式缓存 缓存产品 redis 业界主流 memcached 解决问题 数据库访问 使用应用服务器集群改善网站的并发处理能力 问题:负载均衡情况下session状态的保持? 解决方案: 基于DNS的负载均衡 反向代理 ngix JK2 数据库的读写分离 问题:读库与写库的数据同步 解决方案:不同的数据库都有自己的数据库的主从复制功能 使用反向代理与CDN加速网站响应 反向代理产品 ngix 使用分布式文件系统和分布式数据库系统 使用no-sql和搜索引擎 站内搜索 lucene nutch 分词器 no-sql库 mongodb hadoop 业务拆分 webservice restful 分布式服务 大型网站架构演化的价值观 核心价值：随网站所需灵活应对 驱动力量：网站的业务发展 网站架构设计误区 一味追随大公司的解决方案 为技术而技术 企图用技术解决一切问题大型网站架构模式 架构模式 分层 分割 分布式 分布式应用和服务 分布式静态资源 分布式数据和存储 分布式计算 集群 缓存 CDN 反向代理 本地缓存 分布式缓存 异步 冗佘 冷备份 主从分离，实时同步实现热备份 灾备数据中心 自动化 发布过程自动化 ant maven. 自动化代码管理 svn cvs github 自动化测试 loadrunner hudson. 自动化安全测试 自动化部署 自动化报警 自动化失效转移 自动化失效恢复 自动化降级 自动化分配资源 安全 密码和手机校验码 数据库中的密码加密后存-＞不可ni-＞md5 加密 子主题1 验证码 防止机器登录 对于攻击网站的XSS攻击，SQL注入，进行编码转换 对垃圾信息，敏感信息进行过滤 对交易转账等重要操作根据交易模式和交易信息进行风险控制 Sina微博的应用大型网站架构要素 功能 可用性 伸缩性 扩展性 安全性瞬时响应：网站的高功能架构 网站的功能测试 不同的视角 用户的视角 开发人员的视角 运维人员的视角 功能测试指标 响应时间 并发数 吞吐量 功能测试方法 功能测试 负载测试 压力测试 稳定性测试 web前端功能优化 浏览器优化 减少http请求 使用浏览器缓存 启用压缩 css上，js下 减少cookie传输，静态资源使用独立域名访问 CDN加速 反向代理 应用服务器功能优化 分布式缓存 缓存的原理 合理使用缓存 频繁修改的数据 没有热点的访问 数据不一致和脏读 缓存可用性 缓存预热 缓存穿透 缓存架构 jbosscache为代表的需要更新同步的分布式级缓存 以memcached为代表的不互相通信的分布式缓存 异步操作 使用集群 代码优化 多线程 资源复用 单例 对象池 数据结构 垃圾回收 存储功能优化 固态硬盘 RAID与HDFS万无一失：网站的高可用性 高可性的度量与考核 度量 考核 高可用的网站架构 高可用的应用 高可用的服务 高可用的数据 CAP原理 数据备份 失效转移 高可用网站的软件质量保证 网站发布 自动化测试 预发布验证 代码控制 自动化发布 灰度发布 网站运行临控 临控数据采集 临控管理永无止境：网站的可伸缩性 网站架构的伸缩性设计 不同功能进行物理分离实现伸缩 单一功能通过集群规模实现伸缩 应用服务器集群的伸缩性设计 http重定向负载均衡 DNS域名解析负载均衡 反向代理负载均衡 ip负载均衡 数据链路层负载均衡 负载均衡算法 分布式缓存集群的伸缩性设计 mem

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。