如何为FTP服务器加密

第一步首先在A计算机上安装sniffer嗅探工具，并启动该程序。在sniffer软件中通过上方的“matrix”（矩阵）按钮启动监测界面，打开监测界面后我们就可以开始监测网络中的数据包了。通过菜单栏的“capture（捕获）→start（开始）”启动。在检测数据包窗口中我们点左下角的objects（对象）标签，然后选择station（状态），这样将把当前网络中所有通信都显示在窗口中。

第二步：这时候我们通知B计算机的员工使用电脑登录了FTP服务器，那么我们在sniffer中点菜单的“capture（捕获）→stop and display（停止并显示）”。这里假设我们FTP服务器的IP地址为192．168．1．20，那么我们从显示的地址列表中找到关于192．168．1．20这个IP的数据包，然后点下方的“DECODE（反解码）”按钮进行数据包再分析。

第三步：在“DECODE”（反编码）界面中我们就可以对关于192．168．1．20的所有数据包进行分析了。我们一个一个的分析数据包，分析到大概第十九个数据包时出现用户名信息，我们可以从界面中看到用户名为lw。继续往下看，到了第二十一个数据包的时候就可以看到密码了，密码以明文的形式显示在sniffer中，密码为test168。

至此我们就通过sniffer工具将员工在FTP服务器上的用户名和密码嗅探出来，该方法在员工和安装了sniffer的计算机处在同一个子网的情况下有效。

我也是，不过你可以使用以下方法：
创建一个配置文件：configini，可以通过记事本创建然后修改文件名及后缀名
然后在里面写
［server］
ip=在这里输入服务器地址或本机地址
这样nmatrix会很快联机，启动。而且ip就是你所设置的ip
希望能帮到你

步骤

TS：用户打分行为的时间戳

1抽取用户行为数小于2000的用户

2基于时间戳排序后，划分训练样本和测试样本（取后2个行为作为测试样本test_set，剩余的作为训练样本train_set）

3对数据只取UserID，MovieID，Rating（最终分值）

1对数据中特征进行hash化处理

2特征hash化的逻辑

hash_fun(特征域=特征值）如：Hash(“user_id=1”)、Hash(“movie_id=1”)

3hash离散化的作用

a 更好的稀疏表示。

b 具有一定的特征压缩。

c能够方便模型的部署。

在机器学习中，特征哈希是一种 快速且空间利用率高的特征向量化方法 ，即将任意特征转换为向量或矩阵中的索引。
它通过对特征应用散列函数并直接使用特征的散列值作为索引来工作，而不是在关联数组中查找索引。

Example{

“feature”: tfint64_list,

“label”: tffloat_list

}

随机初始化一个隐向量，见PS中

Input层中基于feature去获取,即pullPS中的隐向量

最后参数的更新返回PS中即push

这是一个简单版本的PS，就用了一个字典存储。

注意点： 不是一开始对所有的特征随机向量，而是用到的时候才随机产生。

读取tfrecords的数据，并从PS(参数服务)中取出对应的向量，构建完整的input层

矩阵分解公式：

损失函数

训练模型，主要考虑训练数据进行迭代更新参数，然后设置迭代多少次数进行一次测试集进行测试效果。

MatrixCF模型保存的部分实际上就是特征对应的embedding向量，因此只需要直接保存参数服务器PS中的k,v 到文件中即可。

基于一种向量相似方法（如cosine）计算向量之间的相似

基于 用户点击反馈 的召回策略

基于 用户直接关联 相似**的召回策略

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