如果你也在 怎样代写Python COMP90059这个学科遇到相关的难题，请随时右上角联系我们的24/7代写客服。Python是一种高级的、解释性的、通用的编程语言。它的设计理念强调代码的可读性，使用大量的缩进。Python是动态类型的，并且是垃圾收集的。它支持多种编程范式，包括结构化（特别是程序化）、面向对象和函数式编程。由于其全面的标准库，它经常被描述为一种 “包含电池 “的语言。

Python是由荷兰Centrum Wiskunde & Informatica (CWI)的Guido van Rossum在20世纪80年代末构思的，作为ABC编程语言的继承者，其灵感来自SETL，能够进行异常处理并与Amoeba操作系统对接。 Van Rossum作为首席开发者独自承担了项目的责任，直到2018年7月12日，他宣布从Python的 “终身仁慈的独裁者 “的职责中 “永久休假”，这是Python社区赋予他的称号，以反映他作为项目首席决策者的长期承诺。 2019年1月，活跃的Python核心开发者选出一个五人指导委员会，领导该项目 。

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计算机代写|Python作业代写|Capture filters

Capture filters are those that are set to show only the packages that meet the requirements indicated in the filter. If we do not establish any, Wireshark will capture all of the traffic and present it on the main screen. Even so, we can set the display filters to show us only the desired traffic:

计算机代写|Python作业代写|Analyzing networking traffic usingthe pyshark library

We can use the pyshark library to analyze the network traffic in Python, since everything Wireshark decodes in each packet is made available as a variable. We can find the source code of the tool in GitHub’s repository: https://github.com/Kimin ewt/pyshark.

In the PyPI repository, we can find the last version of the library, that is, https://p ypi.org/project/pyshark, and we can install it with the pip install pyshark command.
In the documentation of the module, we can see that the main package for opening and analyzing a pcap file is capture.file_capture:

Here’s an example that was taken from pyshark’s GitHub page. This shows us how, from the Python 3 command-line interpreter, we can read packets stored in a pcap file. This will give us access to attributes such as packet number and complete information for each layer, such as its protocol, IP address, mac address, and flags, where you can see if the packet is a fragment of another:
$$
\begin{aligned}
&\gg \text { import pyshark } \
&\gg \text { cap }=\text { pyshark. FileCapture(‘http.cap’) } \
&\gg \text { cap } \
&\gg \text { print (cap[o]) }
\end{aligned}
$$

Python作业代写

计算机代写|Python作业代写|Capture filters

捕获过滤器是那些设置为1又显示满足过滤器中指示的要求的包的过滤器。如果我们不建立任何流量，Wireshark 将捕获所有流量
并将其呈现在主屏幕上。即使如此，我们也可以设置显示过滤楍以仅向我们显示所需的流量:

计算机代写|Python作业代写|Analyzing networking traffic usingthe pyshark library

我们可以使用 pyshark 库来分析 Python 中的网络流量，因为 Wireshark 在每个数据包中解码的所有内容都可以作为变量使
用。我们可以在 GitHub 的仓库中找到该工具的源代码: https://github.com/Kimin ewt/pyshark。
在 PyPI 存储库中，我们可以找到该库的最新版本，即 https://p ypi.org/project/pyshark，我们可以使用 pip install
pyshark 命令安装它。
在模块的文档中，我们可以看到打开和分析一个pcap文件的主要包是capture.file_capture:
这是一个取自 pyshark 的 GitHub 页面的示例。这向涐们展示了如何从 Python 3 命令行解释器中读取存储在 pcap 文件中的数
据包。这将使我们能够访问诸如数据包编号和每一层的完整信息等属性，例如其协议、IP 地址、 mac 地址和标志，您可以在其中 查看数据包是否是另一个数据包的片段:
$\gg$ import pyshark $\quad \gg$ cap $=$ pyshark. FileCapture(‘http.cap’) $\gg$ cap $\gg$ print $(\operatorname{cap}[o])$

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微观经济学代写

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线性代数代写

线性代数是数学的一个分支，涉及线性方程，如：线性图，如：以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼（John von Neumann）提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理，这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后，1944年，他与奥斯卡-莫根斯特恩（Oskar Morgenstern）共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书，该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论，使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。

微积分代写

微积分，最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”，是对连续变化的数学研究，就像几何学是对形状的研究，而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支，微分和积分；微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率，而积分涉及数量的累积，以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系，它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学？
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用，使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设，并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验，然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣，还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣，计量经济学可以细分为两大类：理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。