如何自动学习网络数据

⑴ 如何系统学习网络安全

我也很想学，但是条件优点不允许，有机会我们交流

以下是我转载的，希望对你有用

学习网络安全技术的基本环境
操作系统的选择:
我们经常听说黑客酷爱Linux系统，这是因为Linux相对Windows提供了更加灵活的操作方式，更加强大的功能。例如对于IP地址的伪造工作，利用Linux系统编写特殊的IP头信息可以轻松完成，然而在Windows系统下却几乎不可能做到。但是Linux也有它不足的一面，这个系统的命令庞杂、操作复杂，并不适合初学者使用，而且对于个人学习者，并没有过多的人会放弃 “舒适”的Windows、放弃精彩的电脑游戏和便捷的操作方式，去全心投入黑客学习中。而且对于初学黑客的学习者来说，大多数网络知识都可以在 Windows系统中学习，相对Linux系统，Windows平台下的黑客软件也并不在少数，另外通过安装程序包，Windows系统中也可以调试一定量的程序，因此初步学习黑客没有必要从Linux入手。

本书使用的平台WindowsME，因为对于个人用户来说，NT或者2000 多少有些苛刻——系统配置要求太高;然而使用95或者98又缺少某些必要的功能——NET、TELNET命令不完善。但是本书的大部分内容测试漏洞，从远程服务器出发，所以也不是非要WindowsME操作系统进行学习，对于少数系统版本之间的差异，学习者可以和我联系获得相应系统的学习方法。

二、需要的常用软件:

除了基本的操作系统以外，学习者还需要安装各类扫描器，之后下载一个比较优秀的木马软件、一个监听类软件，除此以外别无它求。如果有必要，读者可以自行安装本文上述软件，然后学习其用法，但是我要告诉你，对于各类炸弹、还有网络上各式各样的黑客软件，在学习完本书后，你都可以自己制作、自己开发，根本没有必要使用他人编写的软件。

对于扫描器和监听软件，我给出以下建议，

扫描器:??

监听软件:??

木马:??

三、额外的工具:

如果可以安装下面的工具，将会对学习黑客有莫大的帮助，当然下面的软件主要是学习额外内容并为“第二部分”学习作铺垫用的，所以没有也不会妨碍本书的学习。

1、后台服务器:

拥有某些网络应用的后台服务程序，可以将自己的电脑设置成一个小型服务器，用来学习相应的网络应用，从“内部”了解其运作机理，这将会大大提高自己对服务器的感性认识，同时还能够在激活服务器的时候;监测自己服务器上的数据，如果有其他黑客来攻击，则可以清晰的记录下对方的攻击过程，从而学习到更多的黑客攻击方法。对于本书而言，主要介绍网站的Perl和asp等脚本语言漏洞，所以可以安装一个IIS或者HTTPD。然后在安装ActivePerl，使自己的服务器具备编译cgi和pl脚本的能力。使用自己的服务器还有一个好处，可以节省大量的上网时间，将学习、寻找漏洞的过程放到自己的电脑上，既节省了金钱、有不会对网络构成威胁，一举两得。

2、C语言编译平台:

今后在学习黑客的路途中，将会遇到很多“属于自己的问题”，这些问题网络上的其他人可能不会注意，所以无法找到相应的程序，这个时候学习者就要自己动手开发有关的工具了，所以安装一个Borland C++将会非常便捷，通过这个编译器，学习者既可以学习C语言，也能够修改本书后面列出的一些小程序，打造一个属于自己的工具库。

四、网络安全软件分类

现在我们来了解一下有关网络安全软件的分类，因为学习黑客知识是两个相互联系的过程:既学习如何黑，还要学会如何防止被黑。

1、防火墙:

这是网络上最常见的安全机制软件，防火墙有硬件的、也有软件的，大多数读者看到的可能更多都是软件防火墙。其功能主要是过滤垃圾信息(保证系统不会受到炸弹攻击)、防止蠕虫入侵、防止黑客入侵、增加系统隐私性(对敏感数据进行保护)、实时监控系统资源，防止系统崩溃、定期维护数据库，备份主要信息……防火墙可以将系统本身的漏洞修补上，让黑客没有下手的机会。另外对于拥有局域网的企业来说，防火墙可以限制系统端口的开放，禁止某些网络服务(杜绝木马)。

2、检测软件:

互联网上有专门针对某个黑客程序进行清除的工具，但是这类软件更多是集成在杀毒软件或者防火墙软件内的，对于系统内的木马、蠕虫可以进行检测并清除，软件为了保护系统不受侵害，会自动保护硬盘数据、自动维护注册表文件、检测内容可以代码、监测系统端口开放状态等。如果用户需要，软件还可以编写有关的脚本对指定端口进行屏蔽(防火墙一样具备此功能)。

3、备份工具:

专门用来备份数据的工具可以帮助服务器定期备份数据，并在制定时间更新数据，这样即便黑客破坏了服务器上的数据库，软件也可以在短时间内完全修复收到入侵的数据。另外对于个人用户，这类软件可以对硬盘进行完全映像备份，一旦系统崩溃，用户利用这类软件可以将系统恢复到原始状态，例如Ghost就是这类软件中的佼佼者。

4、日志记录、分析工具:

对于服务器来说，日志文件是必不可少的，管理员可以通过日志了解服务器的请求类型和请求来源，并且根据日志判断系统是否受到黑客攻击。通过日志分析软件，管理员可以轻松的对入侵黑客进行反追踪，找到黑客的攻击来源，进而抓不黑客。这也就是为什么黑客在攻击的时候多采用IP地址伪装、服务器跳转，并在入侵服务器之后清除日志文件的原因。

⑵ 如何学网络数据库

数据库应该怎么学
联系性：互联网诞生的基础是联系性，一个人做不了互联网，很多很多的人或者终端联系在一起才叫做互联网，那么，互联网的发展就是不断在拓展这种联系性，有简单到复杂、由单一到多元，从空白到建立，互联网正在改变着我们生活的每个层面--这个改变就是互联的建立，它向每一个角落延伸，它延伸的每一个地方，联系性的方式都会改变。比如，原来你要上商场去买衣服，现在不用了网上就可以解决，不好了还可以调换，比在商场还要灵活，我们看到，它的联系方式变化了，所以，线下很多服装商场就倒闭了，开不下去了。

价值的串联：我们知道，互联网的发展是因为给我们带来了极大的便利性，这个便利性就是价值，原来我们办个事情很麻烦，现在很多变得不麻烦了，比如转个账什么的你就不要跑银行排队了，微信或者网上就办理了。这就是价值。为什么互联网的联系会越来越广泛，延伸的领域越来越多，因为它创造了价值，价值传递的方式被改变了，它用给你带来的N多个好处帮你创造了越来越多的便利，形成了一个价值的串联和传递。
技术：无论是联系性还是价值串联，它是通过什么实现的?技术，互联网技术。互联网是个工具，是个技术工具，它要通过技术实现来达到联系性和价值传递的目标。也就是说，以往你要为消费者服务是通过人工等其他手段来进行的，现在你要考虑运用互联网技术来实现这个服务。从这个角度看你真不能把互联网看得太高，因为，从根因上讲它就是个信息互联的技术，它本身与思维关联不大，而与技术实现的开发紧密相连，这是很多人不认可互联网思维的原因之一。
运营标签化
早期商场运营是以围绕商家及货品管理为核心，强调商家的聚合、业态的丰富、产品的齐全来吸引消费者。而传统的大众消费客群市场正在被有特殊喜好趋同的个性消费群体逆袭，具有自身鲜明主题和标签IP的商业项目从市场脱颖而出，并拥有了一批高粘度的粉丝。
大数据便能有效结合线上线下、场内场外，全面认识消费者属性和标签，从原来对于“人”模糊认知，到“精准化，清晰化”呈现。通过多维度的场内外数据分析，提炼目标消费者的标签，从而在线下经由标签构建项目价值观体系，使得项目成为固定标签人群的流量入口，同时形成低频消费向高频消费的转换。
以杭州某项目为例，中商数据对整个杭州市207万台移动设备APP进行索引，发现项目核心辐射范围内消费客群有着明显的“二次元(动漫喜好者)”标签，也就是说，该部分客群的线上消费痕迹有很明显的韩风和日风倾向，于是，推荐商场运营在线下开发该类型的主题街区和相关主题活动。
大数据和云计算的关系
从技术上来看，大数据和云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。
大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式架构。它的特色在于对海量数据进行分布式数据挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术。

云时代的来临，大数据的关注度也越来越高，分析师团队认为大数据通常用来形容一个公司创造的大量非结构化数据和半结构化数据。
大数据分析常和云计算联系到一起，因为实时的大型数据集分析需要像MapRece一样的框架来向数十、数百或甚至数千的电脑分配工作。
大数据需要特殊的技术以有效地处理大量的容忍经过时间内的数据。适用于大数据的技术，包括大规模的并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据可、云计算平台、互联网和可扩展的存储系统。

⑶ excel中如何实现网络数据自动更新并保存后往下叠加

具体步骤：

1、首先打开一个空白的excel表格。

⑷ 怎么设置学习电脑的网络数据是万虹a60

最好下载一个叫windows大师的软件，可牛逼了

⑸ 如何学习数据分析

【转自网络】
首先，我要说的是我觉得你是一名在校大学生！Data Mining不是你想的那么简单，他不单单和数学有关系，还包括了计算机领域的诸多学科。还有社会工程学、逻辑学等文科和理科的交叉学科！他是一门庞大的体系。你要是真想学我只能给你指条比较快的成才之路，后面的东西自己慢慢学都赶趟！慢慢充实自己！大学四年好好利用！学无止境！
既然是数据分析那你的高等数学必须要过硬，别着急这只是你的其他学科的基础课。其次是概率与统计，这才是正科，大学那点玩意就是糊弄人的，你要多看这方面的书。这个一定要学好！线性必须要会要精通。因为数据划分是数据挖掘里最重要的一个环节。这个就是线性范畴里的了。也要精通，学会线性分析你就发现你就学会了很多。数学有这三个底子就可以了。数学分析不要看了。因为那只是高数的延伸！
计算机你一定要懂。数据库你必须得学会。三大数据库ORACLE.SQL.MYSQL原理基本类似触类旁通！
还有就是培养你的思维，尽量缜密敏捷。这样才可以发现数据中的不同！因为有的数据挖掘是计算机处理的。有的则是纸面上的。所以必须学会记录
好了，就先这么多了。你学会了这几个就是你进军下一步的基础，这几个就够你学一阵子的了。
祝你好运哥们！
数据挖掘的起点很高——
1、统计学
2、机器学习
3、数学——图论，最优化理论等。
WEB上的数据结构更加复杂。
python语言————应该学习

抱歉，事情太多，如果不追着就忘了！我认为你作为企业员工对数据挖掘感兴趣，最主要的就是从应用和解决问题开始，所以我想把数据挖掘这个狭义定义的内容改成你应该对数据分析感兴趣，数据挖掘只是数据分析的一个重要工具和解决方法之一！
数量统计知识方面：我认为统计思想是数学在实践中最重要的体现，但对于实际工作者最重要的是掌握统计思想，其实统计理论非常复杂，但实际应用往往是比较简单的！比如，很多人都在大学学了假设检验，但实际应用中假设就是看P值是否小于0.05，但是H0是什么？拒绝还是接受的是什么现实问题；要理解！
掌握软件问题：从软件角度学，是非常好的思路，我基本上就是这样学的。我常说编软件的人最懂理论，否则编不出来，编软件的人最知道应用，否则软件买不出去；现在软件越来越友好，把软件自带案例做一遍，你会自觉不自觉的掌握软件解决问题的思路和能解决的问题类型；
数据仓库问题：OLAP和数据挖掘是数据仓库建立基础上的两个增值应用，从企业整体角度，数据挖掘应该建立在企业数据仓库完备的基础上。所以说数据仓库是针对企业级数据挖掘应用提出的，但我们应该记住，企业从来不是为了数据挖掘建立数据仓库，而是因为有了数据仓库后必然会提出数据挖掘的需求！现在随着数据挖掘软件的工具智能化，以及数据仓库和ETL工具的接口友好，对数据库层面的要求越来越少；
数学不好可能反应了一个人思考问题的方式或深入理解问题的能力，但数学不是工具是脑具，不断解决问题的过程可以让我们思考问题更数学化！
沈浩老师建议：
不急，一步一步来！先把本职工作中的数据分析问题理解了，干好了！
熟练玩好Excel软件工具，这个可以看《Excel高级应用与数据分析》我写的书，当然有很多Excel论坛和网站，从我的博客就可以连接到。
学习好统计分析方法，我不是单指统计原理，而是统计分析方法，比如回归分析，因子分析等，不断进入统计分析解决问题的思考方式；这个可以看看SPSS软件方面的书和数据案例，通过软件学习解决数据分析的统计问题，这方面的书很多，当然你也可以关注我的博客，不断增加统计分析方法解决数据分析问题的思路，自己对照着完成！
在上述问题有了比较好的理解后，也就是你应该算是一个数据分析能手的时候，开始进入数据挖掘领域，你会发现用数据挖掘思想解决问题具有智能化、自动化的优势，接下来，你需要考虑数据建模的过程，通过学习Clementine软件或SAS的挖掘工具，不断理解数据挖掘与原来的数据分析工具有什么不同或优势！
当前面都是了解并且能够得心应手后，你就要有针对性的掌握你工作所在行业的问题，例如：电信行业的解决方案问题：客户流失、客户价值、客户离网、客户保持、客户响应、客户交叉销售等商业模型，同时与数据分析和数据挖掘统一在一起的解决方案！
接下来，你应该掌握数据库的一些原理和操作，特别是SQL语言的方式
你到了这个阶段，就应该有全面解决问题的能力，比如挖掘出来的知识或商业规则如何推送到营销平台上等等
梳理自己的知识结构，不仅会操作，现在你应该成为专家了，要能够宣扬你的知识能力和领导力，当然也要表明你在数据挖掘领域的专业特长
要经常帮助同事和行业朋友，比如帮助解决数据分析问题，帮助咨询，甚至给大家讲课，这对你的知识梳理和能力的提高非常重要，你的自信心会更强！
有兴趣，可以建立一个博客或什么，不断写点东西，经常思考和总结
结交广泛的朋友！
关于入门的教材：
互联网，其实不用买什么书网络基本都有；要有好的搜索能力，当然包括搜各种软件！
SPSS和Clementine软件的说明和案例，都做一遍；
《数据挖掘——客户关系管理的艺术》
《调查研究中的统计分析法》
《Excel高级应用与数据分析》
《数据展现的艺术》

⑹ 如何进行网络数据挖掘

如何进行网络数据挖掘

人们在访问某网站的同时，便提供了个人对网站内容的反馈信息：点击了哪一个链接，在哪里浏览时间最多，用了哪个搜索项、总体浏览时间、个人姓名和住址等。所有这些信息都被保存在一个数据库中。

从数据库保存的信息来看，网站拥有了大量的网站访问者及其访问内容的信息，但拥有这些信息却不见得能够充分利用。借助数据仓库报告系统（一般称作在线分析处理系统），只能报告可直接观察到的和简单相关的信息，不能告诉网站信息模式及怎样对其进行处理，并且它很难深刻分析复杂信息，需要网站自已加工与处理。

然而，厂商和商业分析员可以采用数据挖掘技术来解决上述问题，即通过机器学习算法，找到数据库中的隐含模式，报告结果或按照结果执行。对于数据挖掘技术，我们给厂商提供的最好帮助是：介绍数据挖掘技术所能解决的问题，详述数据挖掘技术，并深入讨论相关解决方案。

认识访问者

—- 为了让网站能够使用数据挖掘技术，厂商必须记录访问者特征及访问者所使用的条款特征。

—- 访问者特征包括人口统计特征、心理特征和技术特征。人口统计特征是一些可变的属性，比如家庭地址、收入、购买力或所拥有的娱乐设备。心理特征包括通过心理调查发现的个性类型，比如对儿童的保护倾向、购买时的冲动性及早期的技术兴趣等。技术特征是指访问者的系统属性，比如所采用的操作系统、浏览器、域名和调制解调器的速度等等。

—- 条款特征包括网络内容信息（介质类型、内容分类和URL）和产品信息（产品编号、产品目录、颜色、体积、价格、利润、数量和特价等级）等内容。

—- 当访问者访问某网站时，有关访问者的数据便会被逐渐积累起来。访问者——条款的交互信息主要包括购买历史、广告历史和优选信息，其中，购买历史是一个购买产品和购买日期的目录；广告历史表明把哪一个条款展示给访问者；优选信息是指访问者访问的优先等级；点击流信息是访问者点击的超级链接的历史信息；链接机会是指提供给访问者的超级链接。访问者——网站统计信息是指每次会话的信息，比如总的访问时间、所浏览的网页及每次会话的利润等。访问者——公司信息包括一个访问者推荐客户的数量、每个月的访问次数及上一次的访问时间等，还包括商标评价，即访问者对商标正面或负面的评价，此信息可以通过周期性的厂商调查来获得。

列出目标

—- 在网上进行交易的最大优点是厂商可以更加有效地估计出访问者的反应。当厂商有明确的且可以量化的目标时，采用数据挖掘技术的效果最好。厂商可以考虑这样一些目标：增加每次会话的平均浏览页数；增加每次结账的平均利润；减少退货；增加顾客数量；提高商标知名度；提高回头率（比如在30天内重新回来的顾客的数量）；增加每次访问的结账次数。

理解问题

—- 解决问题的第一步是清楚地描述问题。通常，网络厂商需要解决的问题是如何寻找合适的广告人群、将网页个性化、把同时购买的货物放在同一个网页上、自动地把商品分类，找出同一类访问者的特征、估计货物丢失的数据并预测未来行为。所有这一切都涉及寻找并支持各种不同的隐含模式。

寻找目标

—- 厂商采用目标寻找技术，选择接收特定广告的人群，以增加利润，提高商标知名度，或增加其他可量化的收入。在网上进行目标寻找必须考虑各种不同的广告费用。

—- 在一个访问者登记的网站上，登广告者可以根据地理信息确定广告目标。比如生活在一个国家不同地区或访问不同网站的人们常常具有不同的购物倾向，像购买不同运动队的队服等。因此，如果厂商将广告目标锁定最可能购买某产品的人群，就可能降低广告费用，并增加总利润。

—- 采用数据挖掘技术可以帮助用户选定广告活动的目标标准。网络出版物有一套变量关系，通过它们可以选定广告目标。由于在直接的邮购活动中，目标选择被广泛使用，因此有许多不同的数据挖掘工具支持目标定位。

人格化

—- 厂商采用人格化的方法选择发给个人的广告，以取得最大成果。需要指出的是，本文所谈的“广告”一词泛指网站提供的任何建议或条款，即使一个简单的超级链接，也可以被认为是广告。

—- 人格化与目标选择相反。目标选择功能是优化查看广告的人的类型，以降低广告费用。它对寻找那些还没有访问厂商站点的人很有作用。但是，在厂商的网站上进行目标选择是没有用的，所以，不如将自己的产品展示给访问网站的人看。

—- 一些人格化网站需要厂商给访问者写下零售广告的规则，我们称之为基于规则的人格化系统。如果网站有历史信息，厂商可以从第三方购买数据挖掘工具来产生规则。通常，在提供的产品或服务有限的情况下厂商使用基于规则的人格化系统，比如保险业和金融机构。在那些地方，厂商只需写下少量的规则即可。

—- 其他的人格化系统强调提供自动且实时的条款选择。这些系统常常在提供大量条款的情况下使用，比如服装、娱乐、办公设备和消费品等。厂商在面对成千上万的条款时会变得束手无策，在这种情况下，使用自动的系统更加有效。从大量的目录中进行人格化是非常复杂的，需要处理大量的数据。

关联

—- 关联是指确定在一次会话中最可能被购买或浏览的商品，又称市场分析。如果网站在网页中将这些条款放在一起，就可以提醒网站访问者购买或浏览可能忘记了的商品。如果在关联的一组商品中有某一项商品是特价，网站很可能会增加同组中其他商品的购买量。

—- 当网站使用静态的目录网页时，也可以使用关联。在这种情况下，网站会依赖厂商选择的且是网站所要查看的第一页目录网页，并提供相关的条款。

知识管理

—- 这些系统设法确定和支持自然语言文件中的模式。一个更加确切的词是“文本分析”。第一步是将单词和文本与高层的概念相关联，可以通过使用相关概念标记了的文件来训练一个系统，并直接完成它。于是，系统为每一个概念建立了一个模式匹配器，当遇到新的概念时，模式匹配器会确定文档和那个概念的相关程度。

—- 上述方法也可用于将未来的文档分类到已预先定义好的目录中。网站采用上述方法可为访问者建立自动的网址索引，新闻网站采用上述方法可以降低分类费用，此外，一些系统也采用上述方法自动总结关键问题，寻找相关的参考文档。

—- 知识管理系统可以帮助网站创建自动的查询系统。比如发给客户支持E-mail信箱的请求可以被自动分类，从FAQ库中可以自动发出应答信息等。

聚类

—- 聚类有时也称分段，是指将具有相同特征的人归结为一组，将特征平均，以形成一个“特征矢量”或“矢心”。聚类系统通常使网站确定一组数据有多少类，并设法找出最能表示大多数数据的一组聚类。聚类被一些提供商用来直接提供不同访问者特征的报告。

估计和预测

—- 估计用来猜测未知值，预测用来估计未来值。估计和预测可以使用同样的算法。

—- 估计通常用来填空。如果网站不知道某人的收入，可以通过与收入密切相关的量来估计，然后找到具有类似特征的其他人，利用他们来估计未知者的收入和信用值。

—- 预测用来估计一个人重要的未来事项。在个性化应用中，网站可以使用这些值。

—- 厂商常收集信息，以了解客户。即使从不同的方面来分析以往的事件，也可以提供许多有用的信息。这种简单的收集方法被称作在线分析处理（OLAP）系统。

—- 预测可以和OLAP技术一起总结访问某网站人群的特点，从而使得厂商对数据进行剖析，找出是哪个条款或网站特征引起了最有价值的客户的注意力。

决策树

—- 决策树本质上是导致做出某项决策的问题或数据点的流程图。比如购买汽车的决策树可以从是否需要2000年的新型汽车开始，接着询问所需车型，然后询问用户需要动力型车还是经济型车等等，直到确定用户所需要的最好的车为止。决策树系统设法创建最优路径，将问题排序，这样，经过最少的步骤，便可以做出决定。

—- 许多产品供应商在自己的产品选择系统中都制作了决策树系统。这对带着特定问题来访问网站的人来说十分重要。一旦做出某项决定，问题的答案对以后的目标选择或人格化作用便不大了。

选择答案

—- 数据挖掘技术并不适合胆怯的人。网站要面对3个主要问题：第一，许多优秀的数据挖掘专家是非常认真的；第二，很少有现成的解决方案；第三，有用的东西是非常昂贵的。

—- 对于某个问题，可能有多种数据挖掘算法，但通常只有一个最好的算法。当网站选择了一个数据挖掘产品时，要弄清楚它的算法是否适合网站想解决的问题。

—- 网络数据挖掘的世界既是地雷阵，同时又是金矿。通过保存与访问者、访问内容及交互操作相关的数据，至少可以保证网站以后可以使用它们。不管有多大困难，厂商可以从现在开始考虑评估和集成数据挖掘应用。

以上是小编为大家分享的关于如何进行网络数据挖掘的相关内容，更多信息可以关注环球青藤分享更多干货

⑺ 如何学习网络编程

具体到编程，用java来实现网络编程是很容易的，可以作为网络编程的入门。使用C＋＋和winsock相对复杂一些。

总之看实际需要了。
你好初学网络编程者可以从以下几个步骤开展：
1）下载一个可以互动的学习工具，通过这个与这个工具互动，我们可以及时的学到每个api的结果如果。
对于有c/c++或java基础的朋友通过一两个礼拜的时间就可以上手了，另外个人建议初学者可以学习dive into python。
2）掌握网络编程中会用到的几个基本概念和内涵，比如IP地址，port号，socket等
3）记住和消化网络编程C/S模型，把server和client端编程的常用模式理解和消化
4）花几天时间学习socket api集，api集可以分为下面几大类：创建 socket bind listen accept收发 read/recv/recvfrom write/send/sendto关闭 close shutdown参数 getsockopt/setsockopt地址 gethostbyaddr getaddrbyhost,...在学习这些api时候，可以先关注在函数功能，参数意义上
5）结合python互动平台，实践socket api的用法，比如socket函数怎么使用，bind怎么使用等等。在互动过程中，我们可以变换参数，看看调用结果如何。比如，创建一个tcp socket的语法如下：socket(AF_INET,SOCK_STREAM)创建一个udp socket的语法如下：socket(AF_INET,SOCK_DGRAM)
6）学习socket server端编程实现简单规约比如echo，time等，然后通过cmd中的telnet来测试。
7）学习I/O模型，比如阻塞、非阻塞和反应式（select,poll,WaitForMultipleObject)等
8）学习Richard Stevens的《Unix网络编程》，深入学习其中的api原理以及服务端设计原理，并通过代码编写。
9）下载高性能网络编程框架twisted，笔者强烈推荐，它将使你的网络编程效率提高10倍以上。
10）学习设计模式、操作系统知识比如线程、进程、同步等。

要想真正掌握计算机技术，并在IT行业里干出一番事业来，有所作为，具有一定的编程能力是一个基本条件和要求。打好基础学编程要具备一定的基础，总结之有以下几方面：
（1）数学基础 从计算机发展和应用的历史来看计算机的数学模型和体系结构等都是有数学家提出的，最早的计算机也是为数值计算而设计的。因此，要学好计算机就要有一定的数学基础，出学者有高中水平就差不多了。
（2）逻辑思维能力的培养 学程序设计要有一定的逻辑思维能力，“逻思力”的培养要长时间的实践锻炼。要想成为一名优秀的程序员，最重要的是掌握编程思想。要做到这一点必须在反复的实践、观察、分析、比较、总结中逐渐地积累。因此在学习编程过程中，我们不必等到什么都完全明白了才去动手实践，只要明白了大概，就要敢于自己动手去体验。谁都有第一次。

有些问题只有通过实践后才能明白，也只有实践才能把老师和书上的知识变成自己的，高手都是这样成材的。

⑻ 如何学习数据分析

数据分析（Data Analysis）是指用运用统计方法和分析工具对大量数据进行分析，挖掘出其潜在规律及价值，为经营决策提供科学严谨的理性依据。数据分析将数学原理和计算机技术进行有机结合，一般遵循设计方案、数据采集、数据处理、数据分析、出具报告5个步骤。在实际应用中，数据分析能够利用大量非结构化数据，挖掘出隐藏信息，总结其内在规律，从而帮助企业进行量化经营，引导企业采取适当的行动，以达到精准营销，理性决策的目的。
如何学习数据分析？
首先，我先简单地将学习数据的人群进行分类：
1.学过计算机但不会统计学（新手）
2.学过统计学但不会计算机（小白）
3.统计学和计算机都不会（菜鸟）
他们的排名是： 菜鸟 < 小白 <= 新手。 无需置疑，菜鸟是最弱的级别，学习起来也是困难重重。小白和新手算是有一定的基础，学习起来会比较轻松一点。 从我个人角度来看，我觉得计算机技术要重于统计学知识，因此我认为学计算机的同学更容易入门。
无论处于什么级别：学习数据分析，你需要做的两件事：
1.一份正确的学习计划
2.一位带你入门的师傅（行业前辈）
学习也需要知道侧重点，需要掌握哪些本领：

①统计学基础

②常用模型理论

③R和PYTHON

④网页分析

⑤数据库技术

⑥实战应用
入门师傅：自认为是靠谱的导师或者行业前辈，真正了解行业发展状态及前景
中国商业联合会数据分析专业委员会，为国务院国有资产监督管理委员会审核同意，中华人民共和国民政部正式批准和登记的中国数据分析行业的行业协会。
典型的数据分析应用主要体现在以下三个方面：
1、探索性数据分析，当数据刚取得时，可能杂乱无章，看不出规律，通过作图、造表、用各种形式的方程拟合，计算某些特征量等手段探索规律性的可能形式，即往什么方向和用何种方式去寻找和揭示隐含在数据中的规律性。
2、模型选定分析，在探索性分析的基础上提出一类或几类可能的模型，然后通过进一步的分析从中挑选一定的模型。
3、推断分析，通常使用数理统计方法对所定模型或估计的可靠程度和精确程度作出推断。

⑼ excel如何获取网络表格数据的教程

在Execl中经常需要录入网上的数据，其中数据源比较多的是在网上，这个时候就需要用到或许网络表格数据的功能了。下面是由我分享的excel如何获取网络表格数据的教程，供大家阅读、学习。

excel如何获取网络表格数据的教程：

获取网络数据步骤1：比如我们把搜狐中超积分榜作为 Excel 网页外部数据(如下图)。

获取网络数据步骤2：打开Excel，定位要获取数据的单元格位置(如A1)，然后依次点击“数据”-“导入外部数据”-“新建Web查询”。

获取网络数据步骤3：在打开的对话框中，将网址粘贴到地址栏中，然后点击“转到”，再点击要选择表格旁边的箭头。

获取网络数据步骤4：点击后变成了对号(表示选中该表格)，然后单击“导入”。

获取网络数据步骤5：打开下图所示对话框，点击“确定”。

获取网络数据步骤6：获取好的数据如下图所示。

⑽ 如何设置wifi和移动数据网络之间自动切换

今天为大家介绍Mate 30系列的一项黑科技功能——Link Turbo智能分流小助手，真正实现Wi-Fi与LTE双网双通。

一、Link Turbo简介
大家平时在Wi-Fi网络下使用微信、淘宝、支付宝、刷抖音等应用时，如果遇到微信发送消息慢、无法打开淘宝、观看视频不佳等苦恼问题，怎么办？是断开Wi-Fi开关，打开蜂窝数据业务吗？这种操作方法已经out了！Link Turbo技术可以帮你实现4G与Wi-Fi无缝切换，实现多链路连接协议的全网络智能切换，会检测到您在Wi-Fi下的体验不佳但手机蜂窝网络质量良好时，优选合适的网络进行数据分流，将正在使用的前台应用分流到数据业务来保障您的体验顺畅；当Wi-Fi质量恢复到应用能流畅运行时，帮您切回Wi-Fi网络。

Link Turbo 是一款基于系统多路连接协议而研发的全网络智能链路模式，其强大之处主要在于网络间蜂窝与Wi-Fi智能切换，用户无需手动在蜂窝和Wi-Fi之间手动切换，So，有没有觉得此黑科技的强大呢？

此功能适用于华为手机EMUI9.0以上版本，低于EMUI9.0的手机不支持此黑科技。

二、网络智能分流启动、关闭的方式
首先打开【设置】>【WLAN】>【右上角三点】>【WLAN+】，将此按钮打开；

然后前往【设置】>【移动网络】>【移动数据】>【高级】>【WLAN/移动数据连接切换提示】，选择【自动使用移动数据连接】

需要注意以下3种约束项限制，任何一种情况都无法触发Link Turbo网络智能切换：

1、WLAN+关闭会导致智能分流无法使用

2、蜂窝关闭会导致智能分流无法使用

3、SIM卡未插会导致智能分流无法使用

三、Link Turbo使用场景
目前Link Turbo支持5款应用的智能网络切换，包括微信、滴滴打车、抖音、支付宝、淘宝。如果您希望更多APP支持次功能，别担心，后续华为手机会增加支持的APP数量。

当用户遇到以下三种情况时，会触发Link Turbo切换：

1. Wi-Fi异常断网。例如因停电导致Internet局域网无法上网，家用路由器网络上网不稳定导致经常卡顿；

2. Wi-Fi网络拥塞。用户在大型的公共场所，人流量多时使用同一个网络上网慢，例如高铁站、大型商场、飞机场、汽车站等；

3. Wi-Fi拉远距离。用户在连接某一网络时通过走动的方式远离网络导致上网慢，例如家居环境存在Wi-Fi上网卡顿。

此时Wi-Fi不断开，蜂窝旁边会有上下箭头出现。当用户将前台应用切换到后台时，触发的Link Turbo进程会停止，蜂窝上下箭头消失，如图所示：

四、Link Turbo功能弹框提示
当用户使用的应用分流到数据业务时，会温馨提醒：“正在同时使用WLAN和移动数据”（数据和Wi-Fi同时有上下行流量图标）。当前支持弹框提示的应用包括微信、抖音、淘宝三种，滴滴打车与支付宝不支持提示。

实际当前应用使用的是蜂窝数据，并非Wi-Fi数据，Wi-Fi此时不会断开，如果后台还有其他业务，例如迅雷下载文件等后台业务，此时后台使用的是Wi-Fi网络，并非蜂窝数据，因此用户不用担心会消耗蜂窝流量。