Python中的危险函数 每个语言都有一些使用要特别小心的危险函数，这里例举Python的三个危险函数：eval(), exec() 和input()，不恰当的使用它们可能会引起认证绕过甚至是代码注入。
eval() eval函数接受字符串并将字符串当作代码执行，比如
eval('1+1') 会返回2，所以eval函数可以用来在系统上执行任意代码。
我们来看个例子：
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2023-08-05 23:45:16
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【Java】浅谈关于代码的耦合性前言一、需求二、简单的实现1.资源代码（项目提供）2.对需求的普通实现三、利用业务与逻辑分离的方式实现改进四、对需求改进后的同步项目改进（优点）总结 前言 前几天一个在公司里的朋友对还正在Java的道路上的我说了一些关于代码耦合性的问题，刚好今天碰上一个很好的案例，就拿来运用一下，用这个简单的案例突出一下**业务与逻辑分离**的一种思想，希望能对大家有所帮助。
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2023-11-01 21:00:24
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# Python层次性分析（Hierarchy Analysis）入门
在数据分析和决策支持系统中，层次性分析（Hierarchy Analysis）是一种常见的方法，用于评估和比较选项的重要性和优先级。这种技术有利于理清不同因素之间的关系，并得出全面的结论。本文旨在帮助刚入行的小白实现基本的 Python 层次性分析代码。
## 实现流程
下面是实现层次性分析的基本流程：
| 步骤 |
# Python平稳性检验代码实现教程
## 1. 确定平稳性检验的目标
在进行平稳性检验之前，首先需要确定你的目标是什么。平稳性检验旨在检验时间序列数据是否稳定，即是否具有相同的统计特性，如均值和方差。确定了目标之后，就可以开始进行平稳性检验了。
## 2. 平稳性检验流程
```mermaid
flowchart TD
A[确定平稳性检验的目标] --> B[收集数据]
原创
2024-02-23 06:13:32
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## Python平稳性检验代码实现流程
平稳性检验是指对时间序列数据进行统计分析，判断其是否具有平稳性的特征。平稳性是指时间序列数据的统计特征在不同时间下保持不变，即均值和方差不随时间变化。对于金融数据、天气数据等，平稳性检验是一个重要的步骤，可以帮助我们进行更准确的分析和预测。
下面是实现Python平稳性检验代码的流程：
步骤 | 操作 | 代码
---|---|---
1 | 导入相
原创
2024-01-20 05:45:23
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Python相关性分析代码
原创
2023-05-27 13:59:13
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在数据分析中，判断不同组之间的显著性差异是关键的科研任务。在本文中，我将详细记录如何使用Python实现显著性差异的检测，以及对应的代码实现、算法原理、生态工具链等方面的解析。
### 背景定位
在统计学中，显著性差异是帮助研究人员理解数据间关系的重要工具。随着数据挖掘和人工智能技术的不断发展，显著性差异的检测方法也在持续演进。早期的t检验和方差分析方法逐渐被更多现代统计方法所补充和替代，比如
**Python显著性检验代码及应用**
## 概述
在统计学中，显著性检验是用于确定一个样本是否与总体相似的方法。它通过对比观察到的样本数据与一个已知的总体分布进行比较，从而得出结论。Python提供了多种显著性检验的方法，可以用于不同类型的数据分析。
本文将介绍一些常见的显著性检验方法，并使用Python示例代码来演示其应用。
## 1. t检验
t检验是用于比较两个样本平均值是否有
原创
2023-09-05 21:21:25
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Prophet 是一个基于加性模型和非线性趋势的时间序列预测库。在使用 Prophet 进行预测时，需要设置一些参数来控制模型的行为。以下是 Prophet 中常用的一些参数：growth：确定时间序列的增长趋势，可以选择线性或非线性。默认是线性趋势。seasonality_mode：控制季节性组件的建模方式，可以选择加性或乘性。默认是加性。changepoint_prior_scale：控制变化
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2024-07-10 03:21:01
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10.17 复杂网络化系统安全控制研究综述复杂网络化系统是传统工业控制系统向互联网开放过程中与先进通信和计算技术相结合的产物。基于各类网络通信技术，复杂网络化系统能巧妙地将在物理层面上独立分布的控制和计算单元在信息层面上紧密融合，从而在不受地域和环境限制的情况下对大规模的信息进行收集和处理，为系统最终的控制决策提供支撑。典型的复杂网络化系统包括智能电网、智慧医疗和智慧交通系统等，它们往往工作在国民
## Python正态性检验
正态性检验是统计学中的一种常用方法，用于检验数据是否服从正态分布。正态分布在数据分析和建模中具有重要的作用，因为许多统计方法都基于正态分布的假设。在实际应用中，我们常常需要通过正态性检验来确定数据是否满足这个假设，以确保所采用的统计方法的有效性和可靠性。
本文将介绍如何使用Python进行正态性检验，并提供代码示例。我们将使用两种常用的正态性检验方法：**Shap
原创
2023-12-01 08:53:23
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覆盖测试通过代码分析工具和跟踪钩子来判断哪些代码可执行以及哪些代码被执行了，是对单元测试的有效补充，可以用来判断测试的有效性。Python扩展库coverage可以实现对Python代码的...
原创
2023-06-09 19:52:50
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# 显著性检测与Python
在统计学中，显著性检测是一种用来判断两个或多个样本之间是否存在显著性差异的方法。通过显著性检测，我们可以确定观察到的差异是否是由于随机变化而产生的，还是真正存在的。
Python作为一种流行的编程语言，也提供了丰富的工具和库来进行显著性检测。在本文中，我们将介绍显著性检测的基本概念，并通过Python代码示例演示如何进行显著性检测。
## 显著性检测的基本概念
原创
2024-02-19 04:51:56
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Python相关性分析代码
原创
2023-05-27 14:06:21
298阅读
# 换热器校核性计算 Python 程序开发指南
在这个指南中，我们将介绍如何使用 Python 编写换热器校核性计算的代码。作为开发者，理解整个过程的步骤、准备工作以及必要的代码是至关重要的。以下是实现这一任务的基本流程概述。
## 流程表
| 步骤 | 描述 |
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# Python代码的可维护性
## 引言
作为一名经验丰富的开发者，我理解代码的可维护性对于项目的重要性。代码的可维护性可以提高开发效率、减少错误、降低维护成本，并且使代码更易于阅读和理解。在本文中，我将向你介绍如何实现Python代码的可维护性，包括整个流程和每个步骤需要做的事情。
## 整个流程
下面是实现Python代码的可维护性的整个流程的概述。我们将按照以下步骤进行：
| 步骤
原创
2023-07-21 00:03:54
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# 特征相关性分析：Python 实现
在数据科学和机器学习的过程中，特征相关性分析是一个非常重要的步骤，它帮助我们理解特征之间的关系，从而为模型的构建选择合适的特征。在本文中，我们将学习如何使用 Python 进行特征相关性分析。以下是整个过程的步骤和详细说明。
## 过程步骤
| 步骤 | 描述 |
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目录1.算法效率2.时间复杂度3.空间复杂度4.大O渐进表示法5.常见时间复杂度常见复杂度对比oj练习 1.算法效率算法效率分析分为两种：第一种是时间效率，第二种是空间效率。时间效率被称为时间复杂度，而空间效率被称作空间复杂度。 时间复杂度主要衡量的是一个算法的运行速度，而空间复杂度主要衡量一个算法所需要的额外空间，在计算机发展的早期，计算机的存储容量很小。所以对空间复杂度很是在乎。但是经过计算
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2024-09-05 10:33:58
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1. pyside
为什么要把它写第一个呢？因为已经接触过 Qt，所以，总体来讲，感觉它更亲一点。没错，它就是 pyQt 的 LGPL 版本（Qt官方的介绍是，Python for Qt）。
这个框架最早是由 Nokia 的芒果团队做完的，但是，众所周知的原因，这个团队已经消失了。目前从找到的资料来看，Qt 重新接管了它的开发工作，而且处于活跃状态。但
一、介绍data.describe() 即可很方便的输出数据的统计信息。但还有更详细的使用方法：DataFrame.descirbe(percentiles=[0.1,0.2,0.5,0.75],
include=None,
exclude=None)参数解释：percentiles -- 0-1之间的数字，以返回各自的百分位
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2023-07-01 11:00:16
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