AES-RSA-FileTransfer0x00 简介windows下用AES，RSA来实现文件的加密安全传输具体使用python的pycrypto、m2crypto两个模块来实现0x01 大概思路Alice拥有： AES秘钥，Bob公钥，Alice的私钥Bob拥有：Alice的公钥，Bob的私钥大概思路就是Alice先用AES加密文件，然后拿Bob的RSA公钥加密AES秘钥；Bob接收到加密文件
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2024-07-15 10:31:55
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# Python 做相关技术实现流程
## 目录
1. [介绍](#介绍)
2. [实现流程](#实现流程)
3. [具体步骤](#具体步骤)
4. [代码示例](#代码示例)
5. [总结](#总结)
## 介绍
在这个任务中，你需要教会一位刚入行的小白如何使用 Python 实现某个相关技术。本文将以一个简单的示例来讲解整个实现流程，包括具体步骤和相应的代码。
## 实现流程
下面是实现
原创
2023-09-27 05:53:45
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节选自《Python预测之美：数据分析与算法实战》。相关关系是一种非确定的关系，就好像身高与体重的关系一样，它们之间不能用一个固定的函数关系来表示。而相关分析就是研究这种随机变量间相关关系的统计方法。此处，主要探讨不同特征对研究对象的相关性影响。常见进行相关分析的方法，主要有散点图和相关图。1.散点图散点图就是数据点在直角坐标系上的分布图，通常分为散点图矩阵和三维散点图。其中散点矩阵是由变量两两组
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2023-07-30 15:28:58
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相关分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个因素的的相关密切程度，相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。判断数据之间的关系，常用的方法有两种：散点图和相关关系。散点图散点图：是判断数据是否具有相关关系最直观的方法。相关系数相关系数是反映两个变量之间线性相关程度的指标（相关系数的平方称为判定系数）常用的衡量变量间相关性的方法主要有三种：Pearson相
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2023-11-01 14:18:56
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1 转辙机的分类直流转辙机：ZD6交流转辙机：ZYJ7、S700K2 ZD6转辙机电路图ZD6转辙机电路图如下图所示。ZD6转辙机的额定电压是DC160V，工作电流≤2A。3 基础知识3.1 名词解释缩略词解释说明DBJ定位表示继电器偏极继电器，线圈电流从1到4为吸起，反方向落下FBJ反位表示继电器偏极继电器，线圈电流从1到4为吸起，反方向落下1DQJ1道岔启动继电器无极继电器2DQJ2道岔启动继
在这里我想探讨一下“互相关”中的一些概念。正如卷积有线性卷积(linear convolution)和循环卷积(circular convolution)之分；互相关也有线性互相关(linear cross-correlation)和循环互相关(circular cross-correlation)。线性互相关和循环互相关的基本公式是一致的，不同之处在于如何处理边界数据。其本质的不同在于它们对原始
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2023-11-07 19:53:18
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对变量之间相关关系的分析即为相关性分析，本文重点介绍了相关性分析的概念、实际应用以及为什么要做相关性分析的内容。
原创
2021-09-07 16:17:22
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在当今的数据分析和可视化领域，Python和Origin都扮演着重要的角色，但它们的功能和使用场景却各有不同。本文将深入探讨“用Python做图与Origin的区别”，并通过一系列结构化的模块帮助大家更好地理解这两者在实际应用中的优势和劣势。
### 背景定位
在科研和数据分析的业务场景中，合理选择绘图工具对结果的质量至关重要。Python，作为一种灵活性的编程语言，具备强大的数据处理和绘图能
一、概念理解相关关系：变量之间存在着的非严格的不确定的关系，对它们进行深层次的分析，观察它们的密切程度。相关性分析：对变量之间相关关系的分析，即相关性分析。其中比较常用的是线性相关分析，用来衡量它的指标是线性相关系数，又叫皮尔逊相关系数，通常用r表示，取值范围是[-1,1]，二、实际应用1、CORREL函数在Excel中，可以用CORREL函数来计算相关系数，如我们对B列和C列进行分析，可以得到它
原创
2021-01-20 08:31:48
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1. 相关性分析相关性分析是指对多个可能具备相关关系的变量进行分析，从而衡量变量之间的相关程度或密切程度。下面通过计算皮尔逊相关系数，判断两只股票的股价数据的相关程度。1.1 数据读取import tushare as ts# 读取两个股票的历史数据，并保存为文件data_000061 = ts.get_hist_data('000061', start='2018-01-01', end='20
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2023-08-10 06:24:17
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01 引言金融数据主要分为时间序列（时间维度）、横截面（个体维度）和面板数据（时间+截面）。比如上证综指2019年1月至今的日收盘价数据就是时间序列，而2019年8月12日所有A股收盘价数据则是横截面数据，2018-2019年3000多只个股收盘价数据便是面板数据。金融时间序列分析是量化投资建模的重要基础，今天给大家分享时间序列的一些基础概念，包括自相关性、偏自相关性、白噪声和平稳性，以及Pyth
基于数据挖掘的上市公司财务造假识别
制造业import pandas as pd
import numpy as np
%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
color = sns.color_palette()
from scipy impo
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2023-10-30 22:08:00
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# 使用 Python 进行偏相关分析的指南
偏相关分析是一种用于衡量两个变量之间关系的统计方法，同时控制一个或多个其他变量的影响。对于刚入行的小白来说，理解并实现这一过程可能有些混乱。下面的文章将为你提供一个简单易懂的步骤指南。
## 流程概览
我们可以将整个过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ------ | -
自动扫雷一般分为两种，一种是读取内存数据，而另一种是通过分析图片获得数据，并通过模拟鼠标操作，这里我用的是第二种方式。一、准备工作1.扫雷游戏 我是win10，没有默认的扫雷，所以去扫雷网下载http://www.saolei.net/BBS/2.python 3我的版本是 python 3.6.13.python的第三方库win32api,win32gui,win32con,Pillow,num
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2023-08-14 10:49:58
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词云图是文本分析中比较常见的一种可视化手段，将出现频率相对高的词字体相对变大，让重点词，关键词一目了然主要用到了python的两个库：wordcloud和jieba,直接pip安装即可jieba主要用于中文分词，wordcloud主要用于统计词频和绘图这里主要记下jieba的分词功能：# -*- coding: utf-8 -*-
import jieba
str = "我爱我的祖国，他的名字叫中
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2023-06-28 00:08:26
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目录1.简介2.Pearson相关系数算法详解程序实现3.Kendall相关系数算法详解 程序实现4.Spearman相关系数算法详解 程序实现1.简介相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。常见的三种：Pearson相关系数，Kendall相关系数和Spearm
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2023-12-27 21:07:25
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本篇目标1.抓取淘宝MM的姓名，头像，年龄2.抓取每一个MM的资料简介以及写真图片3.把每一个MM的写真图片按照文件夹保存到本地4.熟悉文件保存的过程1.URL的格式在这里我们用到的URL是 http://mm.taobao.com/json/request_top_list.htm?page=1，问号前面是基地址，后面的参数page是代表第几页，可以随意更换地址。点击开之后，会发现有一些淘宝MM
在我们的工作中，会有一个这样的场景，有若干数据罗列在我们的面前，这组数据相互之间可能会存在一些联系，可能是此增彼涨，或者是负相关，也可能是没有关联，那么我们就需要一种能把这种关联性定量的工具来对数据进行分析，从而给我们的决策提供支持，本文即介绍如何使用 Python 进行数据相关性分析。 关键词 python 方差 协方差 相关系数 离散
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2023-10-11 17:03:39
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1 序言面向读者 本文适合有经验的程序员尽快进入Python2.x世界.特别地,如果你掌握Java和Javascript,不用1小时你就可以用Python快速流畅地写有用的Python程序.Python3.x用户请参考:http://www.cnitblog.com/yunshichen/archive/2009/04/01/55924.html(由于Django不支持p
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2023-09-26 20:27:33
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如何使用pycharm创建并编写一个python简单函数打开pycharm软件，点击【文件】，点击【创建项目】 选择你要保存到的地址，点击【创建】，创建成功后出现以下画面 选择【python文件】，命名之后即可在右边开始写代码了。以下是一个简单的打印函数def print_hi(name):
# 在下面的代码行中使用断点来调试脚本。
print(f'Hi, {name}') #
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2023-06-08 11:23:09
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