空窗期有点久，快10个月了。本来21年底去了一家不错的公司，准备干到这行干不动的时候，没想到去年6月被裁员。心气一下子泄了非常多，然后家庭也有些不开心，就不怎么想提升和出去找工作。然后这个月开始投简历，三周了可以说没面试，投了简历很多没有后续的，非常迷茫呀。果然行业崩塌不是说说而已的，后悔去年朋友那的机会没有去（比较远）。继续提升吧觉得也没几年可以发展的，最后转行做了网络安全工程师，这个行业没有年

在当今数字化时代，网络安全的重要性日益凸显。越来越多的人对网络安全产生了浓厚的兴趣，并希望通过自学来掌握这一领域的知识和技能。

渗透测试：指的是试图利用系统、网络、人力资源或实物资产中的弱点或漏洞，以对安全控制的有效性进行压力测试。

数据预处理是建立机器学习模型的第一步（也很可能是最重要的一步），对最终结果有决定性的作用：如果你的数据集没有完成数据清洗和预处理，那么你的模型很可能也不会有效——就是这么简单。人们通常认为，数据预处理是一个非常枯燥的部分。但它就是「做好准备」和「完全没有准备」之间的差别，也是表现专业和业余之间的差别。就像为度假做好事先准备一样，如果你提前将行程细节确定好，就能够预防旅途变成一场噩梦。

如果你对数据科学感兴趣，那么数据清洗可能对你来说是一个熟悉的术语。如果不熟悉，那么本文先来解释一下。我们的数据通常来自多个资源，而且并不干净。它可能包含缺失值、重复值、错误或不需要的格式等。在这种混乱的数据上运行实验会导致错误的结果。因此，在将数据输入模型之前，有必要对数据进行准备。这种通过识别和解决潜在的错误、不准确性和不一致性来准备数据的做法被称为数据清洗。在本教程中将向你介绍使用Pandas

数据可视化是指用图形或表格的方式来呈现数据。图表能够清楚地呈现数据性质， 以及数据间或属性间的关系，可以轻易地让人看图释义。用户通过探索图（Exploratory Graph）可以了解数据的特性、寻找数据的趋势、降低数据的理解门槛。本章主要采用 Pandas 的方式来画图，而不是使用 Matplotlib 模块。其实 Pandas 已经把 Matplotlib 的画图方法整合到 DataFrame

明确的说，python不难，入门很快，对于几乎是零基础的人是完全可以学会的。个人主要总结一下3点。

在网络安全学习的漫漫征途中，实战演练是提升技能的关键一环，而靶场则为我们提供了绝佳的实践舞台。但很多小伙伴们在学习的过程中，不知道如何开始，从哪开始。那么下面由我精心盘点网络安全学习过程中必刷的 15个靶场，将对你的学习将会有很大的帮助。

跟大家讲了这么多期的Python教程，有小伙伴在学Python新手教程的时候说学Python比较复杂的地方就是资料太多了，比较复杂。很多网上的资料都是从语法教起的，花了很多时间还是云里雾里，摸不清方向。很多激情饱满的小伙伴卡在了Python新手入门的前一步。别着急嘛，激情还是要有的，坚持是要继续的，学习哪是一朝一夕的事情呢！！！可别丧，坚持住，我来帮大家捋一捋头绪，捋一捋思路！帮助大家提高学习效率

之前有小伙伴留言说女朋友快生日了，喜欢某某某但是手动买票根本就是买不到，又不想当大冤种从黄牛手里加钱，于是乎在疯狂星期四的晚上遭到’‘贿赂’'的我连夜搞定了。