掩码计算工具netmask   在网络扫描和防火墙配置中,经常需要计算IP地址范围和对应的掩码.为了简化这个过程,Kali Linux预置了一个掩码计算工具netmask.该工具不仅可以根据IP地址范围生成对应的掩码,还可以在地址/掩码对.CIDR.思科风格地址之间转化.同时,该工具可以给出最小地址范围划分规则,帮助安全人员更有效的划分网络.

今天分享一个日期获取和计算的工具类,这个最初是用在项目中获取每周每月日期用的. <Attention> 之后逛帖子的时候发现了这个专门处理日期的库,java上也有,android上还为了避免使用getResourceAsStream而拖慢app这个问题进行了优化,地址为dlew/joda-time-android package com.ran.interview; import java.text.DateFormat; import java.text.ParseException; im

LineCalc是基于Lex&Yacc的一个简单的行计算工具,支持常见的运算符和部分POSIX中定义于math.h中的数学函数:同时,LineCalc还提供了一个简单的错误处理模块,能检测公式中部分的错误:除数为零等. 工具详细介绍以及下载请查看:http://kecise.host-ed.me/index.php

===================================================== TI(时间信息)和SI(空间信息)计算工具文章列表: 视频特性TI(时间信息)和SI(空间信息)的计算工具:TIandSI 视频特性TI(时间信息)和SI(空间信息)的计算工具:TIandSI-压缩码流版 ===================================================== 此前在文章<视频特性TI(时间信息)和SI(空间信息)的计算工具:TIandS

内容目录 1. 统计函数 2. 窗口函数 3. 加深加强 数据准备 # 导入相关库 import numpy as np import pandas as pd #Pandas 中包含了非常丰富的计算工具,如一些统计函数.窗口函数.聚合等计算工具. index = pd.Index(data=["Tom", "Bob", "Mary", "James", "Andy", "Alice"]

AES加密在线计算工具: http://aes.online-domain-tools.com/

地类净面积计算工具可以自己定义图层.字段.地类代码计算任意图层的椭球面积.线状地物扣除.零星扣除和其他扣除,计算地类净面积计算:可以用于二调数据图斑地类.规划地块和基本农田等等需要计算净面积的都可以. 软件运行环境,需要安装arcgis10.0以上,可以ArcGIS10.0, ArcGIS10.1, ArcGIS10.2 视频地址:http://v.youku.com/v_show/id_XODQwMzE2MjYw.html

import java.math.BigDecimal; import java.math.RoundingMode; /** * 精确计算工具类(加,减,乘,除,返回较大值,返回较小值) */ public class CalculationUtil { /** * 提供精确加法计算的add方法 */ public static String add(String value1, String value2) { return add(value1, value2, 0, 0); } /**

# 导入相关库 import numpy as np import pandas as pd 统计函数 最常见的计算工具莫过于一些统计函数了.首先构建一个包含了用户年龄与收入的 DataFrame index = pd.Index(data=["Tom", "Bob", "Mary", "James", "Andy", "Alice"], name="name") d

坐标转换7参数计算工具--arcgis 地理处理工具案例教程 商务合作,科技咨询,版权转让:向日葵,135-4855_4328,xiexiaokui#qq.com 不接受个人免费咨询. 提供API,独立GUI程序和arcgis工具调用三种形式. arcgis地理处理工具提供3种使用方式: 1. 手动输入控制点坐标 2. 读取表格(excel,txt)等坐标 3. 读取空间数据(shp.mdb.gdb等)的坐标. 手动输入控制点坐标使用方法: 分别输入控制点坐标,输入格式为二维矩阵(可以用元组.列

比较好的crc计算工具,32位64位系统都可以用的.crc的校验方法也很多.推荐使用 下载地址

java精确计算工具类 import java.math.BigDecimal; import java.math.RoundingMode; import java.math.BigDecimal; import java.text.DecimalFormat; import org.springframework.stereotype.Component; /** * 工具类 - 运算 */ @Component public class ArithUtils { // 默认除法运算精度 p

RSSI是无线接收的信号强度指示,如WIFI.BLE.ZigBee.接收到的RSSI的强弱与发射点与接收点的距离有一定的关系,故可以依据RSSI进行粗略的定位计算,如苹果的iBeacon. 其中用到最重要的就是RSSI转距离算法,具体的转换曲线可以根据实际测量数据拟合,也可直接使用通用公式. 通用的RSSI转距离公式为: d = 10^((abs(RSSI) - A) / (10 * n)) d - 计算所得距离 RSSI - 接收信号强度(负值) A - 发射端和接收端相隔1米时的信号强度 n

刚刚,我们发布了函数计算工具链的新成员,Fun Local.欢迎大家使用! 如果你还不了解 Fun 是什么,我们来简单解释下. Fun 是什么 Fun 是 have Fun with Serverless 的缩写,是一款 Serverless 应用开发的工具,可以帮助用户定义函数计算.API 网关.日志服务等资源.Fun 的更多内容 参考. Fun Local 是什么 不久前发布的 Fun 新版本,已经在解决 Serverless 应用管理.交付.移植等场景做出了较多的努力.但在 Serverl

前言 在实际开发中,遇到例如货币,统计等商业计算的时候,一般需要采用java.math.BigDecimal类来进行精确计算.而这类操作通常都是可预知的,也就是通用的.所以,写了个工具类来方便以后的工作. 这是仓库地址:仓库地址 BigDecimal的构建 一般而言,我们主要从int,long,double,float来进行计算,在构建的时候推荐使用 BigDecimal BigDecimal(String s); 因为通过double构造会损失精度,而String构造是固定的值. 创建以下方法

1. difflib差异计算工具 此模块提供用于比较序列的类和函数. 例如,它可以用于比较文件,并可以产生各种格式的不同信息,包括HTML和上下文以及统一格式的差异点.有关目录和文件的比较,请参见filecmp模块. class difflib.SequenceMatcher(None,s1,s2) 这是一个灵活的类,可用于比较任何类型的序列对,只要序列元素为 hashable 对象. 其基本算法要早于由 Ratcliff 和 Obershelp 于 1980 年代末期发表并以“格式塔模式匹配”

说起编程中的高精度数值,我第一反应就是double类型了.的确,double阶码11位,尾数52位,几乎能应对任何苛刻的要求......然而,当我天真地尝试用double来算泰勒展开式的函数值,离散代数的狰狞性瞬间完全暴露眼前. 我不是数学出身,也并不关心那些奇异的函数形式.我只是想推导一个物理系统的冲击响应函数.那个函数没法求得解析解,我只好用皮卡迭代法求泰勒级数式.经过一番挣扎,级数通项终于确定了,但是函数的绘图却成了隐藏难题. 函数的形式: \[f(x)={\sum_{n=1}^{\inf

Numpy基础数据结构 Numpy数组是一个多维数组,称为ndarray.其由两部分组成: 实际的数据 描述这些数据的原数据 导入该库: import numpy as np 多维数组ndarray 数组的基本属性 数组的维数称为秩(rank),一维数组的秩为1,二维数组的秩为2,以此类推 在NumPy中,每一个线性的数组称为是一个轴(axes),秩其实是描述轴的数量 python ar = np.array([1,2,3,4,5,6,7]) print(ar) # 输出数组,注意数组的格式:中

Numpy(Numerical Python) Numpy:提供了一个在Python中做科学计算的基础库,重在数值计算,主要用于多维数组(矩阵)处理的库.用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表结构要高效的多.本身是由C语言开发,是个很基础的扩展,Python其余的科学计算扩展大部分都是以此为基础. 高性能科学计算和数据分析的基础包 ndarray,多维数组(矩阵),具有矢量运算能力,快速.节省空间 矩阵运算,无需循环,可完成类似Matlab中的矢量运算 线性代数.随机数生成 imp

Numpy初探 Numpy基础数据结构 Numpy数组是一个多维数组,称为ndarray.其由两部分组成: 实际的数据 描述这些数据的原数据 导入该库: import numpy as np 多维数组ndarray 数组的基本属性 数组的维数称为秩(rank),一维数组的秩为1,二维数组的秩为2,以此类推 在NumPy中,每一个线性的数组称为是一个轴(axes),秩其实是描述轴的数量 ar = np.array([1,2,3,4,5,6,7]) print(ar) # 输出数组,注意数组的格式: