用户分析

如何获取本机网卡的IP地址 应用场景 需要知道用户的IP地址来分析问题，用户不知道怎么操作，这个时候把编译好的ip.exe发给对方运行截屏即可 golang可以编译全平台(win/mac/linux)程序 运行效果（win10操作系统) 代码 package main // 获取本机全部网卡的全部IP // 2020-03-12 16:52 import ( "fmt" "net" "fyne.io/fyne/app" "fyne.io/fyne/widget" ) //获取全部网卡的全部IP func Ips() (map[string]string, error) { ips := make(map[string]string) //返回 interface 结构体对象的列表，包含了全部网卡信息 interfaces, err := net.Interfaces() if err != nil { return nil, err } //遍历全部网卡 for _, i := range interfaces { // Addrs() 方法返回一个网卡上全部的IP列表 address, err := i.Addrs() if err != nil { return nil, err } //遍历一个网卡上全部的IP列表，组合为一个字符串，放入对应网卡名称的map中 for _,

为避免生产环境宕机，系统管理员通常选择不使用软件包管理器提供的自动更新选项，而是手动执行更新。这会导致以下问题： 系统管理员必须不断注意NVD（National Vulnerability Database）或类似数据库中的新漏洞。 如果服务器中安装了大量软件，系统管理员可能无法监视所有软件。 执行分析以确定受新漏洞影响的服务器是昂贵的。在分析过程中可能会忽略服务器或两台服务器。 Vuls 是为解决上述问题而创建的工具。它具有以下特点： 通知用户与系统相关的漏洞。 通知受影响的服务器的用户。 自动执行漏洞检测。 使用 CRON 或其他方法定期生成报告。管理漏洞。 来源： https://www.cnblogs.com/bug777/p/12468428.html

转载：https://baijiahao.baidu.com/s?id=1602968014396631755&wfr=spider&for=pc 优惠券系统应该如何设计？ 人人都是产品经理 百家号 06-11 17:31 优惠券是一套规则的组合，它的基本信息包括优惠券名称、发放数量、优惠券是否可叠加、每人限领张数、是否和其他促销同时使用（优惠优先级）、使用规则等。那优惠券系统应该如何设计？一起来文章中中看看~ 知识总结很重要，不管是每周的周报，还是阶段性的项目总结，都是一个复盘的过程。近两周一直在做优惠券需求，从最初的一无所知到现在建立初步的优惠券框架结构，一路也是磕磕碰碰。今天就把这段时间的输入总结一下然后输出。 优惠券的投放方式有多种，本文采用的是活动页送券这种形式。 △优惠券整体流程图 一、创建优惠券 优惠券是一套规则的组合，创建优惠券是优惠券系统设计的第一步，主要有以下几部分组成：基本信息、优惠类型、使用范围、有效期等。 1. 基本信息 包括优惠券名称、发放数量、优惠券是否可叠加、每人限领张数、是否和其他促销同时使用（优惠优先级）、使用规则等。 2. 优惠类型 优惠类型要根据公司实际情况和用户群体去设计，主要有满减、立减、折扣券或优惠码。满减、立减、折扣券属于私有券，只能个人账号使用；优惠码属于共有券，给有兑换码并且兑换的用户使用。 3. 使用范围 使用优惠券的用户类型

1 介绍产品相关信息 你选择的产品是？ 　　我选择的产品是新浪微博。 为什么选择该产品作为分析？ 　　从高二接触了微博，潜水两年后也开始在微博分享自己的故事，以及输出自己的价值观，个人算是一名小小V，fans曾达到1200名，自以为对微博比较熟悉 该产品是怎么诞生的（在什么样的背景下）？ 　　老实说我并不知道它是如何诞生的，于是我查了维基百科。 维基百科对于微博的定义是：微博（英语：microblog）是一种允许用户即时更新简短文本（通常少于Twitter开始的140字）并可以公开发布的微型博客形式。微博的代表性网站是Twitter、新浪微博和Plurk，而Twitter甚至已经成为了微博的代名词。　　 　　 浅谈一下微博在国内诞生的背景，仅代表个人看法：首先微博是一种媒体，也是一款社交工具。任何一种新的传媒方式的诞生都不是偶然的，随着我国的快速发展，在现阶段，人民日益增长的物质文化需要和落后的生产力之间的矛盾成为了主要矛盾（详见1981年地十一届六中全会）。微博的诞生，主要是由于文化方面上的矛盾，在当年，人民获取信息的手段单一，信息的来源大多来自于电视，报纸，或者面对面交谈通话网上聊天等，但是这些手段都有自身的局限性，即你只能和你的熟悉的人交谈，并不能满足人民的需求，即不可快速的了解全国甚至全世界刚刚发生的事。于是，微博应运而生了。 经历了哪些发展阶段？

在移动互联网快速发展的今天，大量APP不断涌现，尤其是近一年多以来，小程序的旺势发展，对APP发起了极大的挑战。 如何让自己的APP在竞品中脱颖而出？如何获取更多的用户？如何对现有用户进行全方位的管理和运营？又如何评估渠道效果和用户质量，制定正确的运营推广策略？都无疑是对APP推广人员的数据分析和运营能力提出了更多要求！ 如何用统计分析工具对APP的数据进行分析和运营是今天我们要讲的。 一、常用的统计分析工具 常用的统计分析工具有LeanCloud统计、Flurry Analytics、讯飞开放统计、DataEye、腾讯云分析、友盟游戏统计分析、有数、ad-brix、ASO114。 大家可以根据自己的需要选择统计工具。 二、不同产品周期数据的侧重指标 1、初创期 初创期的重点在于验证产品的核心价值，或者说验证产品的假设：通过某种产品或服务可以为特定的人群解决某个问题。这个阶段应当遵循MVP(Minimum Variable Product) 的思想，以最小的成本来验证创业的想法，并根据用户的反馈快速迭代以调整解决方案，最终在数据上得到验证。 关键数据——目标人群画像 初创期可以通过接入一些第三方的应用监测SDK来了解初期用户群体的画像，从侧面验证用户群体与假设的目标用户群体特征是否一致，常见的是人口学属性(性别、年龄、学历、地域)。 关键数据——留存率 在当前用户符合目标受众特征时

APP渠道推广是需要付出成本的，我们需要统计从渠道获取的用户的数量，需要鉴别渠道用户的质量的好坏，控制并提高渠道的效果。 那么，要如何做呢？ 首先，我们得有个衡量的标准吧，需要设定一些指标来描述渠道的质量。 本文就谈一谈哪些指标和维度可以用来反映渠道的用户质量。 关于渠道分析常用的指标，我把它们分成了3类： 数量（Quantity）指标 质量（Quality）指标 收入（Money）指标 这就是江湖中非常流行的渠道数据分析之“QQ妹儿”模型。 数量指标： 激活：指下载并启动的新增用户，通常以设备为标识。 用户只下载而不使用是毫无意义的，下载并使用的才算是我们的真正用户，在评价渠道质量时不能只关注下载量，更应该关注激活量。 注册：用户注册能帮助我们进一步获取用户信息，以便于后续进行各种营销推广活动。 新客：指在应用内首次消费的用户，成功地把用户转变为了我们的消费用户！ 刚谈到的3个数量指标之间还涉及到两个转化率指标：注册转化率&新客转化率，这两个指标在一定程度上是可以看出渠道的质量的，如果一个渠道激活量很大，但是注册转化率很低，那肯定不能说是一个好的渠道。 质量指标： 活跃：指在所选时间段内至少启动过一次应用的用户，我们称为活跃用户，当然，当天的新增用户同样是当天的活跃用户。通常有日活（DAU）,周活（WAU），月活（MAU），活跃度（=活跃用户/总用户），活跃用户构成等指标

vsftp日志xferlog格式分析 [日期：2014-06-25] 来源：Linux社区 作者：Linux [字体： 大 中 小 ] 1、开始vsftp记录日志。修改/etc/vsftpd/vsftpd.conf 如下： xferlog_enable=YES xferlog_std_format=YES xferlog_file=/var/log/xferlog 2、/var/log/xferlog 实例： Sun Feb 23 21:14:36 2014 4 212.73.193.130 915950 /LilleOL_IconSport4/win_230214_51_19.jpg b _ i r sipafranch ftp 0 * c Sun Feb 23 21:14:46 2014 5 212.73.193.130 1018969 /LilleOL_IconSport4/win_230214_51_18.jpg b _ i r sipafranch ftp 0 * c Sun Feb 23 22:07:44 2014 1 212.73.193.130 189 /Lille_IconSP/message_46263.txt b _ i r sipafranch ftp 0 * c Sun Feb 23 22:07:49 2014 4 212.73.193.130

测试数据设计方法一： 构造测试数据时，需要看数据的来源，数据的来源一般来讲有三个个，一个是根据被测系统需求的分析，针对正常业务，异常情况，边界情况等来构建完整的数据，又称为“造”数据。 这不仅仅包括最基本的基础数据，比如：用户、权限、配置、原数据等，还包括上面提到的业务数据。对于比较小型的系统来说可行度高，对于大型的系统来说可能较为复杂。 测试数据设计方法二： 第二种方式就是利用现有系统，这适合已有类似系统，测试是针对升级或者增加功能的产品化的系统。这种情况把已经在生产环境中运行的数据导出。在此基础上再进行数据的整理、 加工为测试数据。 测试数据设计方法三： 还有一种方式就是将现有非电子化的业务数据录入到系统中，在验证业务的同时也完成了测试数据的积累。即边测试边积累数据。但是这种情况积累的数据往往有一定局限性，因为 已、经发生的业务数据基本是正确的、一致的，而且可能缺少某些特定业务的数据（不常发生的业务）。这样就需要根据对测试需求的分析，追加新的测试数据，以便能完整覆盖业务 类型。 测试数据应用： 1，不该为空的数据是否有校验； 2，该有默认值的数据默认值是否正确； 3，引用其它功能生成的数据，是否会实时刷新； 4，页面关闭或系统重启后，数据的初始化设置等 5，数据的长度、类型控制是否合理，比如身份证号，实际业务中会有字母，且会出现在最后 一位 对应方法： 等价类、边界值、场景法

摘要： 审计是每个公司必备的安全手段之一，为尽可能减少用户对于审计日志的分析代价，阿里云容器服务将Kubernetes审计日志与日志服务SLS打通，推出了一站式的Kubernetes审计日志方案，让每个用户都能够以图形化报表的方式进行集群的审计分析。 前言 当前Kubernetes（K8S）已经成为事实上的容器编排标准，大家关注的重点也不再是最新发布的功能、稳定性提升等，正如Kubernetes项目创始人和维护者谈到，Kubernetes已经不再是buzzword，当我们谈起它的时候，变得越发的boring，它作为成熟项目已经走向了IT基础设施的中台，为适应更大规模的生产环境和更多场景的应用不断延展迭代。 而现在我们更加专注于如何利用K8S平台进行CICD、发布管理、监控、日志管理、安全、审计等等。本期我们将介绍如何利用K8S中的Audit事件日志来对平台进行安全监控和审计分析。 IT设施/系统是当今每个互联网公司最为重要的资产之一，除了成本外，这里承载了所有的用户访问，同时保存了非常多的用户、订单、交易、身份等敏感信息。因此每个公司都有必要确保IT设施/系统是可靠、安全、未泄漏的。其中必不可少的环节是审计，通过审计我们可以知道系统在任一时间段内发生的事件以及对应关联的内外部人员、系统，在损失发生后能够立即知道具体是谁、在哪个时间对系统做了什么事，同时基于审计事件的实时分析和告警

测试的环境：pro6plus（安卓） 测试的微软小娜版本：2.6.3 第一部分 调研， 评测 1.1 下载并使用，描述最简单直观的个人第一次上手体验。 　　第一次加载有些慢，不知道是不是要了很多权限拖累了加载速度，然后直接到了登陆界面，微软帐号，这个登陆页面色彩单调简陋，和整体app的风格相悖，不很讨喜。登陆完毕后竟然没进去，弹出一个页面让我重试，有点小尴尬，幸好第二次成功，然后是选择整体颜色，自蓝绿黑四种颜色，只有紫色有沉浸式状态栏，或者说状态栏始终是紫色，所以很不美观，这是第二个缺憾，之后便真正进入应用的核心部分了。（有一个录屏视频插不进去） 　　用起来第一感觉并不是很讨喜，颜色单一且艳丽，画风偏幼稚，功能结构很凌乱，可能需要适应很久才会习惯。我觉得android端的app一定要遵守google的 Material Design 风格，而不是这种自成一派的设计语言，毕竟作为国际大公司，这点不应该，我觉得android端做得最好是知乎。 　　语音识别很准确，最大惊喜是唱歌，好像真人录好的一样，我即兴让她来了段B-BOX，竟然识别成功了，说的那段比siri好点，然后我让她再来一段，并没有惊喜。有时候并不能很智能的分析出我话的用意。 1.2 找出几个功能性的比较严重的 bug，并描述。 1、头像无法设置。 2、登陆账号的时候出现加载失败的情况，不常见，重试一下就好了。 3