tmeits tmeits

«Касперский» выпустил бесплатный инструмент для Linux Kaspersky Virus Removal Tool

Данная утилита может работать в консольном режиме, что позволяет ее использовать для проверки файлов на веб-серверах. С ее помощью вы можете обнаружить вредоносные файлы webshell, которые созданы злоумышленниками с использованием уязвимостей приложения. Вредоносные файлы могут сохраняться в каталогах даже после установки обновлений CMS, а так же могут быть перенесены на новый хостинг вместе с резервной копией, создаваемой штатными средствами CMS.

Поддерживаются следующие операционные системы:

Linux Mint 19.2 и выше.
openSUSE Leap 15.0 и выше.
Oracle Linux 7.3 и выше.
Red Hat Enterprise Linux 6.7 и выше.

Black theme for `ggplot2`

This is an additional theme for ggplot2 that generates an inverse black and white color scheme.

Example

ggplot(mtcars, aes(wt, mpg)) + geom_point()
# Add theme_black()
ggplot(mtcars, aes(wt, mpg)) + geom_point(color = "white") + theme_black()

	theme_complete_bw <- function(base_size = 12) {
	structure(list(
	axis.line = theme_blank(),
	axis.text.x = theme_text(size = base_size * 0.8 , lineheight = 0.9, colour = "black", vjust = 1),
	axis.text.y = theme_text(size = base_size * 0.8, lineheight = 0.9, colour = "black", hjust = 1),
	axis.ticks = theme_segment(colour = "black"),
	axis.title.x = theme_text(size = base_size, vjust = 0.5),
	axis.title.y = theme_text(size = base_size, angle = 90, vjust = 0.5),
	axis.ticks.length = unit(0.15, "cm"),
	axis.ticks.margin = unit(0.1, "cm"),


	# Generate data in the form of a sine wave
	set.seed(1)
	n <- 1e3
	dat <- data.frame(
	x = 1:n,
	y = sin(seq(0, 5*pi, length.out = n)) + rnorm(n=n, mean = 0, sd=0.1)
	)

	approxData <- data.frame(

	parameters <- structure(list(
	T_min = 10, T_opt1 = 9, T_opt2 = 23, T_max = 33,
	W_min = 0.01, W_opt1 = 0.375, W_opt2 = 0.5, W_max = 0.625,
	W_0 = 0.2, k1 = 0.45, k2 = 0.14, k3 = 0.095, PMax = 40, rd = 0.005,
	a1 = 2, a2 = 0.0145, vcr = 0.05, vcrDayCount = 2, lr = 650,
	T_temperatureSumToStartGrow = 90, T_periodToSumTemperature = 10),
	.Names = c("T_min",
	"T_opt1", "T_opt2", "T_max", "W_min", "W_opt1", "W_opt2", "W_max",
	"W_0", "k1", "k2", "k3", "PMax", "rd", "a1", "a2", "vcr", "vcrDayCount",
	"lr", "T_temperatureSumToStartGrow", "T_periodToSumTemperature"

	set.seed(1)

	# define some functions

	## convert integer to binary
	i2b <- function(integer, length=8)
	as.numeric(intToBits(integer))[1:length]

	## apply
	int2bin <- function(integer, length=8)

	# Clear workspace
	rm(list=ls())

	# Load libraries
	require(rnn)

	# Set seed for reproducibility purposes
	set.seed(10)

	# Set frequency

	# http://lenkiefer.com/2019/09/23/theme-inari/
	# https://www.garrickadenbuie.com/project/ggpomological/

	import pandas as pd
	from random import random

	flow = (list(range(1,10,1)) + list(range(10,1,-1)))*100
	pdata = pd.DataFrame({"a":flow, "b":flow})
	pdata.b = pdata.b.shift(9)
	data = pdata.iloc[10:] * random() # some noise

	import numpy as np

	# Python 3.5
	import numpy as np
	import matplotlib.pyplot as plt

	from keras.models import Sequential
	from keras.layers.core import Dense, Activation
	from keras.optimizers import SGD

	from sklearn.metrics import mean_squared_error

tmeits tmeits

Black theme for ggplot2

Example

Black theme for `ggplot2`