http://blog.csdn.net/nvd11/article/details/18888415
时间: 2023-04-12 11:05:03 浏览: 105
这篇博客介绍了如何使用Python编写一个简单的Web服务器,并且使用该服务器来展示静态网页。作者首先介绍了Web服务器的基本原理,然后详细讲解了Python中的socket模块和HTTP协议的相关知识。接着,作者给出了一个简单的Web服务器的实现代码,并且解释了每一行代码的作用。最后,作者使用该服务器来展示了一个静态网页,并且演示了如何在浏览器中访问该网页。整篇博客通俗易懂,适合初学者学习。
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application/nvd.ms-excel
你提到的 "application/nvd.ms-excel" 是一种 MIME 类型,通常用于表示 Microsoft Excel 文件。MIME 类型(Multipurpose Internet Mail Extensions)是用于标识互联网上不同类型文件的标准。"application/nvd.ms-excel" 表示文件是以 Microsoft Excel 格式保存的电子表格文件。
C/C++ 代码漏洞的CVE记录数据集数据预处理
处理C/C++代码漏洞的CVE记录数据集的数据预处理可以包括以下步骤:
1. 数据收集:从公开的漏洞数据库中收集CVE记录数据集。常用的漏洞数据库包括NVD、CVE Details等。
2. 数据清洗:去除重复的数据、缺失数据和不合规的数据。在这个步骤中可以使用数据清洗工具或手动进行清洗。
3. 特征提取:从每个CVE记录中提取有用的特征,例如漏洞类型、漏洞等级、影响的软件版本等。在这个步骤中可以使用自然语言处理技术和正则表达式等工具来提取特征。
4. 数据标注:为每个CVE记录添加标签,例如是否属于内存泄漏、缓冲区溢出、格式化字符串漏洞等。
5. 数据划分:将数据集划分为训练集、验证集和测试集。通常使用80%的数据作为训练集,10%的数据作为验证集,10%的数据作为测试集。
6. 数据预处理:对数据进行预处理,例如归一化、标准化、缩放等。这个步骤可以提高模型的训练速度和精度。
7. 数据存储:将预处理后的数据集保存为适当的格式,例如CSV、JSON等。
以上是C/C++代码漏洞的CVE记录数据集数据预处理的一般步骤,具体的数据预处理步骤根据数据集的特点和需求可能会有所不同。