잠토의 잠망경

※ 주의 exploer로 하면 잘되고 whale로 하면 안된다. 1. Test할 app을 만든다. app 이름은 MyApp01으로 하며 경로는 myapp01이다. 2. javascipt를 아래 경로에 만든다. 폴더가 없다면 만든다. C:\Program Files\Splunk\etc\apps\myapp01\appserver\static 3. javascript 내용은 아래와 같이 넣는다. C:\Program Files\Splunk\etc\apps\myapp01\appserver\static\helloworld.js alert("hello world"); 4. splunk를 재붓팅한다. 5. MyApp01 클릭 6. 편집 클릭 7. 원본 클릭 8. 수정 부분은 여기다. 9. 수정을 해보자 script="he..

splunk spl 내에서 db에 임의의 값을 insert하는 방법에 대해서 논해보고자 한다. 1. table이 준비되어 있는지 확인한다. 2. splunk DB Connect로 이동한다. 3. outputs로 이동한다. 4. sample SPL을 넣어준다. | makeresults | eval S_DATE = "2020516", C_NAME = "SAMPLE", S_VOLUME=1000 5. 대상 db table 정보를 넣어주고 클릭 6. SPL과 Table Column을 Mapping해준다. 7. 해당 Command의 이름을 지정해준다. 아래 주의 ※ 오류: 애플리케이션이 Splunk DB Connect일 경우 정상적으로 동작하지 않았다. 근데 또 원복하니 된다. ㅡㅡ; 뭐지 8. Sample Tes..

참고 https://github.com/shaked6540/YoutubePlaylistDownloader github 화면과 음성을 묶어주는 역할을 한다. ffmpeg를 받아야함 정상적으로 동작함 https://ffmpeg.zeranoe.com/builds/

DataTable에서 List 로 변환하기 github using System; using System.Collections.Generic; using System.Data; using System.Reflection; namespace WCF_Util { public class MyConverter { public static List ConvertDataTable(DataTable dt) { List data = new List(); foreach (DataRow row in dt.Rows) { T item = GetItem(row); data.Add(item); } return data; } public static T GetItem(DataRow dr) { Type temp = typeof(T);..

홈페이지 모습 Site URL https://ghidra-sre.org/ Ghidra Getting Help Ghidra provides context-sensitive help on menu items, dialogs, buttons and tool windows. To access the help, press F1 or Help on any menu item or dialog. Visit our Wiki Issue Tracker ghidra-sre.org JDK 설치 필수 https://www.oracle.com/java/technologies/javase-downloads.html ※ 설명 https://go-madhat.github.io/Introduce-to-Ghidra/

github line chart의 noise를 제거하기 위하여 gaussian filter를 사용하였다. 해당 chart는 1차원으로 1d 함수를 사용하였다. sigma에 따른 결과를 아래와 같이 볼수 있다. g1 = gaussian_filter1d(g, sigma=1) g1 = gaussian_filter1d(g, sigma=2) g1 = gaussian_filter1d(g, sigma=3) 여러개를 보자 github def showgausiandata(): #임의 data np.random.seed(280490) datas = np.random.randn(101).cumsum() # 실험해볼 sigma들 sigmas = np.asarray([0.3, 1, 2, 3, 4, 5]) # chart용 fig..

github np.isin() 내가 찾는게 있는지 여부를 각 index 위치에 True, False 형태로 알려줌 1,4,6,10이 포함되어 있는지를 찾고 싶을때 사용한다. from numpy import ndarray import numpy as np datas = np.asarray([1,2,3,4,5,6,7]) # 이 값들의 포함 여부를 알려달라. iwantit = np.asarray([1,4,6,10]) # 해당 ndarray의 index 위치에 포함 여부가 표시된다. print(np.isin(datas, iwantit)) #[ True False False True False True False] np.where() 내가 원하는 조건이 맞으면 index 위치를 알려준다. 포함 여부를 index로..

series를 이용하여 Dataframe을 만든다. 단일 값이 주어진 column은 하위까지 같은 속성으로 채워진다. github def sample04(): ''' series를 이용한 Dataframe :return: ''' import pandas as pd from pandas import DataFrame from pandas import Series myseries:Series = pd.Series([1,2,3,4,5,6,7,8]) datas:DataFrame = pd.DataFrame({'col1': 'a', 'col2': myseries}) print(datas) 결과 C:\Users\wonjae.yi\PycharmProjects\Project_Lotto\venv_3.6\Scripts\py..