二进制文件相关知识
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用JavaScript来上传二进制文件到Azure Blob需求：用浏览器来上传二进制文件到Azure Blob JavaScript 语言自身只有字符串数据类型，没有二进制数据类型。 上传文件到Azure Blob有四个API： createBlockBlobFromBrowserFile(container, blob, browserFile [, options], callback) createBlockBlobFromLocalFile(container, blob, localFileName [, options], callback) createBlockBlobFromStream(container, blob, (Stream), streamLength [, options], callback) createBlockBlobFromText(container, blob, te
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使用Spark读取并分析二进制文件需求客户希望通过spark来分析二进制文件中0和1的数量以及占比。如果要分析的是目录，则针对目录下的每个文件单独进行分析。分析后的结果保存与被分析文件同名的日志文件中，内容包括0和1字符的数量与占比。要求：如果值换算为二进制不足八位，则需要在左侧填充0。可以在linux下查看二进制文件的内容。命令：xxd –b –c 1 filename-c 1是显示1列1个字符，-b是显示二进制Python版本代码# This Python file uses the following encoding: utf-8from __future__ import divisionimport osimport timeimport sysfrom pyspark import SparkConf, Spa
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Go二进制文件逆向分析：从理论到实战 | Gopher Daily (2020.10.16) ʕ◔ϖ◔ʔ>每日一谚：Passing a pointer over a channel is idiomatic. Go专栏：《改善Go语言编程质量的50个有效实践》在慕课网上线 - https://www.imooc.com/read/87，欢迎订阅学习！ 有意想学习容器或Kubernets的童鞋可以了解一下我的慕课网实战课：k8s实战 - https://coding.imooc.com/class/284.html Go二进制文件逆向分析系列文章: 从理论到实战 - https://www.anquanke.com/post/id/214940 万字长文深入浅出Go Runtime- https://zhuanlan.zhihu.com/p/95056679 Hashicorp开源w
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TensorFlow的数据导入方法。简介本文介绍TensorFlow的第二种数据导入方法。为了保持高效，这种方法稍显繁琐。分为如下几个步骤： - 把所有样本写入二进制文件（只执行一次） - 创建Tensor，从二进制文件读取一个样本 - 创建Tensor，从二进制文件随机读取一个mini-batch - 把mini-batchTensor传入网络作为输入节点。二进制文件使用tf.python_io.TFRecordWriter创建一个专门存储tensorflow数据的writer，扩展名为’.tfrecord’。 该文件中依次存储着序列化的tf.train.Example类型的样本。writer = tf.python_io.TFRecordWriter('/tmp/data.tfrecord')for i in range(0, 10): # 创建样本examp
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- 1.1 二进制 使用 0b 开头的数字，就表示二进制。可以在控制台直接输入内容进行调试。0b1012; // 报错，因为二进制只有0与10b1111; // 15
- 3. 二进制和八进制表示法 ES6 提供了二进制和八进制数值表示的新写法，分别用前缀 0b（或 0B）和 0o（或 0O）表示。对应的十六进制我们知道用 0x 作为前缀来表示的。下面我们来看看二进制和八进制是怎么表示的。// es6 2进制 0B 开头console.log('B',0B111110111); // 503console.log('B',0b111110111); // 相同，0B 和 0b 都可以// es6 8进制 0o 开头console.log(0o767); // 503console.log(0O767); // 相同，0o 和 0O 都可以上面的代码分别使用了二进制和八进制对数字 503 进行了表示，那下面我们来验证一下：0b111110111 === 503 // true0o767 === 503 // true上面的代码中使用了全等的方式进行判断，很明显，ES6 是支持这种方式的表示的。从 ES5 开始，在严格模式之中，八进制就不再允许使用前缀 0 表示，ES6 进一步明确，要使用前缀 0o 表示。// 非严格模式(function(){ console.log(0o11 === 011); // true})()// 严格模式(function(){ 'use strict'; console.log(0o11 === 011);})()// Uncaught SyntaxError: Octal literals are not allowed in strict mode.将 0b 和 0o 前缀的字符串数值转为十进制，可以把 Number 对象直接作为方法使用。Number('0b111') // 7Number('0o10') // 8
- 3.1 获取二进制响应内容 import requestsr = requests.post('https://www.imooc.com/')print(r.content)返回的二进制文本如下所示：b'\n\r\n<!DOCTYPE html>\r\n<html>\r\n<head>\r\n<meta charset="utf-8">\r\n<title>\xe6\x85\x95\xe8\xaf\xbe\xe7\xbd\x91-\xe7\xa8\x8b\xe5\xba\x8f\xe5\x91\x98\xe7\x9a\x84\xe6\xa2\xa6\xe5\xb7\xa5\xe5\x8e\x82</'......某些情况下，我们需要获取二进制的内容，比如图片或者一些视频的信息流。
- 1.4 进制转化 使用 toString 方法，在把数字转换成字符串的同时，可以做进制的转换。(10).toString(2); // "1010"(8).toString(8); // "10"在调用 toString 的时候，可以给定一个基数作为要转换到的进制，范围是 2 到 36 ，默认为 10 。使用 parseInt 方法，也可以实现进制转换。如将二进制数 1010 转换成十进制数字：parseInt('1010', 2); // 10parseInt 的第二个参数为进制基数，表示第一个参数是几进制的，返回值为 10 进制。
- 2.1 配置文件上传组件 打开项目中的 WebConfig 文件，添加如下代码：@Beanpublic MultipartResolver multipartResolver() { return new StandardServletMultipartResolver();}MultipartResolver 是一个接口，约定了文件上传的方法。StandardServletMultipartResolver 是具体的实现类，用来完成文件上传。对上传的文件信息进一步进行配置，如限制文件大小、文件类型等。打开 WebInitializer 文件，重写 customizeRegistration（） 方法：@Overrideprotected void customizeRegistration(Dynamic registration) { registration.setMultipartConfig(new MultipartConfigElement(null,2000000,400000,0));}MultipartConfigElement（）方法可以接收 3 个参数：第一个参数指定保存上传文件的临时目录。如果指定 null，由 Spring MVC 自己提供；最好不要指定；第二个参数，文件上传的最小大小限制；第三个参数，文件上传的最大尺寸限制。
- 1. 生成 TFRecord 文件并进行存储 既然我们已经获得了图片文件所在的目录，那么我们便可以生成 TFRecord 文件：from PIL import Image# 打开TFRecord文件 writer = tf.io.TFRecordWriter('./cat_data')for img_path in os.listdir(cat_train_dir): # 读取并将图片Resize img = os.path.join(cat_train_dir, img_path) img = Image.open(img) img = img.convert('RGB').resize((32,32)).tobytes() # 定义标签，假设猫的标签是0 label = 0 # 0:cat, 1:dog # 构建一条数据 example = tf.train.Example( features = tf.train.Features( feature = { 'label': tf.train.Feature(int64_list=tf.train.Int64List (value=[int(label)])), 'data' : tf.train.Feature(bytes_list=tf.train.BytesList(value=[img])) } ) ) # 将数据写入 writer.write(example.SerializeToString())writer.close()如上述代码所示，我们首先需要打开 TFRecord 文件，然后再保存结束时再将其关闭。其次我们首先使用读取了图片文件，然后将其进行了以下处理：转化为 RGB 模式；Resize 到 (32，32 )大小；转化为二进制字节数据。最后我们使用 tf.train.Example 函数将每一条数据按照 label 和 data 的形式进行封装，并写入到 TFRecord 文件之中。
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