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Python是一种高级的、解释性的、通用的编程语言。它的设计理念强调代码的可读性，使用大量的缩进。
Python是动态类型的，并且是垃圾收集的。它支持多种编程范式，包括结构化（特别是程序化）、面向对象和函数式编程。由于其全面的标准库，它经常被描述为一种 “包含电池 “的语言。
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- Advanced Probability Theory 高等概率论
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- Statistical Machine Learning 统计机器学习
- Longitudinal Data Analysis 纵向数据分析
- Foundations of Data Science 数据科学基础
计算机代写|python代考|HTTP objects filter
As we can see, the filters provide us with a great traceability of communications and also serves as an ideal complement to analyze a multitude of attacks. An example of this is the http. content_type filter, thanks to which we can extract different data flows that take place in an HTTP connection (text/htm1, application/zip, audio/mpeg, image/gif). This will be very useful for locating malware, exploits, or other types of attacks that are embedded in such a protocol:
Wireshark contemplates two types of filters, that is, capture filters and display filters:
- Capture filters are those that are set to show only packets that meet the requirements indicated in the filter
- Display filters establish a filter criterion on the captured packages, which we are visualizing in the main screen of Wireshark
The visualization filters establish a criterion of filter on the packages that we are capturing and that we are visualizing in the main screen of Wireshark. When you apply a filter on the Wireshark main screen, only the filtered traffic will appear through the display filter. We can also use it to filter the content of a capture through a pcap file:
We can use the pyshark library to analyze the network traffic in Python, since everything Wireshark decodes in each packet is made available as a variable. We can find the source code of the tool in GitHub’s repository: https://github. com/Kimin ewt/pyshark.
In the PyPI repository, we can find the last version of the library, that is, https://p ypi.org/project/pyshark, and we can install it with the pip install pyshark command.
计算机代写|python代考|FileCapture and LiveCapture in pyshark
As we saw previously, you can use the filecapture method to open a previously saved trace file. You can also use pyshark to sniff from an interface in real time with the Livecapture method, like so:
Once a capture object is created, either from a Livecapture or Filecapture method, several methods and attributes are available at both the capture and packet level. The power of pyshark is that it has access to all of the packet decoders that are built into TShark.
Now, let’s see what methods provide the returned capture object.
To check this, we can use the dir method with the capture object:
Both methods offer similar parameters that affect packets that are returned in the capture object. For example, we can iterate through the packets and apply a function to each. The most useful method here is the apply_on_packets() method. apply_on_packets() is the main way to iterate through the packets, passing in a function to apply to each packet:
This option makes capture file reading much faster, and with the dir method, we can check the attributes that are available in the object to obtain information about a specific packet.
In this chapter, we have completed an introduction to TCP/IP and how machines communicate in a network. We learned about the main protocols of the network stack and the different types of address for communicating in a network. We started with Python libraries for network programming and looked at socket and the ur111ib and requests modules, and provided an example of how we can interact and obtain information from RFC documents. We also acquired some basic knowledge so that we are able to perform a network traffic analysis with Wireshark.
python代写
计算机代写|python代考|HTTP objects filter
正如我们所见，过滤器为我们提供了很好的通信可追溯性，同时也是分析大量攻击的理想补充。这方面的一个例子是 http。content_type 过滤器，借助它我们可以提取 HTTP 连接中发生的不同数据流（text/htm1、application/zip、audio/mpeg、image/gif）。这对于定位嵌入在此类协议中的恶意软件、漏洞利用或其他类型的攻击非常有用：
Wireshark 考虑了两种类型的过滤器，即捕获过滤器和显示过滤器：
- 捕获过滤器是那些设置为仅显示满足过滤器中指示要求的数据包的过滤器
- 显示过滤器在捕获的包上建立过滤标准，我们在 Wireshark 的主屏幕中可视化
可视化过滤器在我们正在捕获的包和我们在 Wireshark 的主屏幕中可视化的包上建立过滤标准。当您在 Wireshark 主屏幕上应用过滤器时，只有过滤后的流量会通过显示过滤器显示。我们还可以使用它来过滤通过 pcap 文件捕获的内容：
我们可以使用 pyshark 库来分析 Python 中的网络流量，因为 Wireshark 在每个数据包中解码的所有内容都可以作为变量使用。我们可以在 GitHub 的存储库中找到该工具的源代码：https://github。com/Kimin ewt/pyshark。
在PyPI仓库中，我们可以找到该库的最新版本，即https://pypi.org/project/pyshark，我们可以使用pip install pyshark命令进行安装。
计算机代写|python代考|FileCapture and LiveCapture in pyshark
正如我们之前看到的，您可以使用 filecapture 方法打开以前保存的跟踪文件。您还可以使用 pyshark 通过 Livecapture 方法实时嗅探界面，如下所示：
一旦通过 Livecapture 或 Filecapture 方法创建了捕获对象，在捕获和数据包级别都可以使用多种方法和属性。pyshark 的强大之处在于它可以访问 TShark 中内置的所有数据包解码器。
现在，让我们看看哪些方法提供了返回的捕获对象。
要检查这一点，我们可以将 dir 方法与捕获对象一起使用：
这两种方法都提供类似的参数，这些参数会影响捕获对象中返回的数据包。例如，我们可以遍历数据包并对每个数据包应用一个函数。这里最有用的方法是 apply_on_packets() 方法。apply_on_packets() 是遍历数据包的主要方式，传入一个函数以应用于每个数据包：
此选项使捕获文件读取速度更快，并且使用 dir 方法，我们可以检查对象中可用的属性以获取有关特定数据包的信息。
在本章中，我们完成了对 TCP/IP 以及机器如何在网络中进行通信的介绍。我们了解了网络堆栈的主要协议以及用于在网络中通信的不同类型的地址。我们从用于网络编程的 Python 库开始，研究了 socket 和 ur111ib 以及 requests 模块，并提供了一个示例来说明我们如何交互并从 RFC 文档中获取信息。我们还获得了一些基础知识，以便我们能够使用 Wireshark 执行网络流量分析。
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。