RSA是目前最有影响力的公钥加密算法，它能够抵抗到目前为止已知的绝大多数密码攻击，已被ISO推荐为公钥数据加密标准。今天只有短的RSA钥匙才可能被强力方式解破。到2008年为止，世界上还没有任何可靠的攻击RSA算法的方式。只要其密钥的长度足够长，用RSA加密的信息实际上是不能被解破的。但在分布式计算和量子计算机理论日趋成熟的今天，RSA加密安全性受到了挑战。RSA算法基于一个十分简单的数论事实：将两个大素数相乘十分容易，但是想要对其乘积进行因式分解却极其困
系统 2019-09-27 17:38:10 2477
可能比较low还是记录一下：str和repr的使用过程str是一个类型（int，long类似），同样她也可以作为一个工厂方法实例一个stringrepr是python内置的函数，用于保留一个打印值在python代码片段里的真实状态好,以上全是废话>>>a=1>>>a+""---------------------------------------------------------------------------TypeErrorTraceback(
系统 2019-09-27 17:37:57 2477
前言写过的这些脚本有一个共性，都是和web相关的，总要用到获取链接的一些方法，累积不少爬虫抓站的经验，在此总结一下，那么以后做东西也就不用重复劳动了。1.最基本的抓站importurllib2content=urllib2.urlopen('http://XXXX').read()2.使用代理服务器这在某些情况下比较有用，比如IP被封了，或者比如IP访问的次数受到限制等等。importurllib2proxy_support=urllib2.ProxyHa
系统 2019-09-27 17:37:42 2477
Python学习教程：手把手教你搭建自己的量化分析数据库引言：数据是金融量化分析的重要基础，包括股票历史交易数据、上市公司基本面数据、宏观和行业数据等。随着信息流量的日益膨胀，学会获取、查询和加工数据信息变得越来越重要。对于鼓捣量化交易的人来说，怎么能说不会玩数据库呢？目前常用的开源（免费）数据库有MySQL、Postgresql、Mongodb和SQLite（Python自带），在2018-2019年DB-Engines排行榜上位居前十（见下图），可见其
系统 2019-09-27 17:57:50 2476
我的Python学习之路（一）跟着廖雪峰的Python教程学习Task1：输入和输出Task2:打印变量Task3:格式化输出Task4:按要求打印tuple元素Task5:if分支练习Task6:循环练习Task7:调用函数Task8:定义函数Task9:可变参数Task10:递归函数实现Task11:切片练习Task12：迭代练习Task13:列表生成式练习Task14:生成器练习Task15:map/reduceTask16:Filter练习Task
系统 2019-09-27 17:57:00 2476
#!/usr/bin/python#-*-coding:UTF-8-*-#######################################createdbybasededato####2018-01-02####微信#####################################importurllib.requestimportjsonclassWxSend(object):def__init__(self,Token_Url,Ms
系统 2019-09-27 17:53:34 2476
在实际的应用中，我们经常会遇到一些曲线拟合得需求，尽管，实际上点对之间可能是没有绝对意义上的函数关系的，但是为了更好地量化表示和计算，我们往往期望于从原始的数据集中尽可能地挖掘出来可能的函数关系，今天我遇上了一个问题就是如何去拟合指数函数+对数函数这种组合型函数曲线，简单看一下具体的实现内容：deflogExpFunc():'''【指数+对数】混合函数拟合'''x=np.linspace(1,2,15)y=[21.5,23.1,25.9,30,32.6,3
系统 2019-09-27 17:52:17 2476
上一篇我们讲了关联分析的几个概念，支持度，置信度，提升度。以及如何利用Apriori算法高效地根据物品的支持度找出所有物品的频繁项集。Python--深入浅出Apriori关联分析算法（一）这次呢，我们会在上次的基础上，讲讲如何分析物品的关联规则得出关联结果，以及给出用apyori这个库运行得出关联结果的代码。一.基础知识上次我们介绍了几个关联分析的概念，支持度，置信度，提升度。这次我们重点回顾一下置信度和提升度：置信度（Confidence）：置信度是指
系统 2019-09-27 17:50:15 2476
何为标准化：在数据分析之前，我们通常需要先将数据标准化（normalization），利用标准化后的数据进行数据分析。数据标准化也就是统计数据的指数化。数据标准化处理主要包括数据同趋化处理和无量纲化处理两个方面。数据同趋化处理主要解决不同性质数据问题，对不同性质指标直接加总不能正确反映不同作用力的综合结果，须先考虑改变逆指标数据性质，使所有指标对测评方案的作用力同趋化，再加总才能得出正确结果。数据无量纲化处理主要解决数据的可比性。几种标准化方法：归一化Ma
系统 2019-09-27 17:50:12 2476
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系统 2019-09-27 17:57:42 2475
前言最近需要使用https搭建一个api故简单记录一下搭建过程搭建http的服务简单快捷，这里就不做其他介绍有关https的原理请参考图解HTTPS环境搭建(非必须)这个环境其实不是必须的，我再搭建的时候，并没有安装这个环境，因为我的linux服务器自带的有了，可能是在安装其他软件的时候再带安装上去了，所以可以自我检测一下。一、安装OpenSSLOpenSSL介绍OpenSSL是一个强大的安全套接字层密码库，囊括主要的密码算法、常用的密钥和证书封装管理功能
系统 2019-09-27 17:57:00 2475
参考：https://blog.csdn.net/jasonliujintao/article/details/77531519#coding:utf-8fromtimeimportsleepfromthreadingimportThreaddefasync(f):defwrapper(*args,**kwargs):thr=Thread(target=f,args=args,kwargs=kwargs)thr.start()returnwrappercl
系统 2019-09-27 17:55:56 2475
实现一个简单的发号器根据snowflake算法的原理实现一个简单的发号器，产生不重复、自增的id。1.snowflake算法的简单描述这里的snowflake算法是用二进制的，有64位。其中41位的时间戳表示：当前时间戳减去某个设定的起始时间，10位标识表示：不同的机器、数据库的标识ID等等，序列号为每秒或每毫秒内自增的id。我做的时候没有用位运算去实现，而是做了一个十进制的，16位的（当时项目要求是16位的）。但是实现发号器的基本策略是一样的，通过时间戳
系统 2019-09-27 17:50:10 2475
一、思考1.Pandas是什么？功能极其强大的数据分析库可以高效地操作各种数据集csv格式的文件Excel文件HTML文件XML格式的文件JSON格式的文件数据库操作2.经典面试题通过面试题引出主题，读者可以思考，如果你遇到这题，该如何解答呢？二、使用pandas来操作Excel文件1.安装a.通过Pypi来安装pipinstallpandasb.通过源码来安装gitclonegit://github.com/pydata/pandas.gitcdpand
系统 2019-09-27 17:47:29 2475
有个朋友要求帮忙绘制堆叠柱状图，查阅了一些文档之后也算是完成了，只是一个小demo，下面我就记录一下。1.什么是堆叠柱状图与并排显示分类的分组柱状图不同，堆叠柱状图将每个柱子进行分割以显示相同类型下各个数据的大小情况。它可以形象的展示一个大分类包含的每个小分类的数据，以及各个小分类的占比，显示的是单个项目与整体之间的关系。效果图如下：2.数据展示这里展示了部分数据，主要是treatment就是对应的上图分类一，分类二；species就是对应的分组；ra就是
系统 2019-09-27 17:57:06 2474
