在渗透测试期间，您可能希望更改用户密码的常见原因有两个： 你有他们的 NT 哈希，但没有他们的明文密码。将他们的密码更改为已知的明文值可以让您访问不能选择 Pass-the-Hash 的服务。...您没有他们的 NT 哈希或明文密码，但您有权修改这些密码。这可以允许横向移动或特权升级。...一旦离线，Mimikatz可以在不被发现的情况下使用，但也可以使用Michael Grafnetter的 DSInternals 进行恢复。...另一个Impacket PR #1171的工作方式大致相同，但语法略有不同。...我不会详细介绍攻击的工作原理，因为这已经被广泛介绍了，但我将演示如何从 Windows 和 Linux 执行这种攻击。
在使用vSphere客户端登陆到ESXi服务器的时候，由于没有安装vCenter，而发现无法克隆虚拟机。...而如果要安装vCenter的Windows版，有时候需要创建多台Windows Server主机，这种时候可以通过复制ESXi datastore里的虚拟机文件来创建多台相同的Windows Server...在有vCenter的情况下，可以创建一个模板虚拟机后，右键直接克隆一台虚拟机。或者将虚拟机转换为模板后，以模板创建虚拟机。...如果没有vCenter而现在要创建多台相同的虚拟机的时候可以使用模板来创建虚拟机。 这里说到一个情况是在既没有VCenter和模板的情况下，如何快速复制多台相同的虚拟机。...进入需要复制的模板虚拟机，选中所有的文件并且右键复制。 ? 在新的文件夹中粘贴。 提示：可以进入ssh界面，通过命令行进行复制。
挑战和优化：vAttention 解决了在没有 PagedAttention 的情况下实现高效动态内存管理的两个关键挑战。首先，CUDA API 支持的最小物理内存分配粒度为 2MB。...为了实现这一点，服务系统需要跟踪KV Cache块的虚拟内存地址并在运行时将它们传递给注意力kernel。这种方法实际上需要复制操作系统已经为实现虚拟到物理地址转换所做的工作（图2右半部分）。...如果没有，则同步映射所需的页。 0x6.2.2 延迟回收 + 预先分配 我们观察到，在许多情况下，可以避免为新请求分配物理内存。例如，假设请求在迭代中完成，而新请求在迭代中加入运行批次。...我们没有在这些实验中包括vLLM，因为它没有自己的prefill内核，而是使用FlashAttention的kernel。...在大多数情况下，这些优化确保新到达的请求可以简单地重用先前请求分配的物理内存页。因此，vAttention几乎没有开销，其 prefill 性能与vLLM一样出色。 图11.
标签：VBA 下面介绍一个使用少量VBA代码实现的简单实用的小技巧。 通常情况下，我们执行“保护工作簿”命令后，此时删除工作表的命令变成灰色，用户就不能轻易地删除工作表了。...然而，这样也不能进行插入、移动或复制工作表的操作了。 如果想要在不保护工作簿的情况下防止用户删除工作表，而且允许用户插入工作表并对其进行重命名，也允许用户移动或复制工作表，有没有什么好的方法实现？...在工作簿的ThisWorkbook模块中粘贴或输入下面的代码： Option Explicit Private Sub Workbook_SheetDeactivate(ByVal Sh As Object...) '保护工作簿,没有密码 ThisWorkbook.Protect , True '自动运行指定过程 Application.OnTime Now, "ThisWorkbook.RemoveProtection...的警告信息（如下图1所示），但用户仍可以在该工作簿中进行添加工作表、移动或复制工作表、对工作表重命名等操作。 图1
两篇最新论文表明，在不需要平行文本（即同一段文本的不同语言版本）的情况下，神经网络也可以学会翻译。这样的进步可以帮助我们阅读更多不同语言的文档。...西班牙巴斯克大学计算机科学家Mikel Artetxe表示：“请想象一下，你给一个人大量的中文图书和大量的阿拉伯文图书，两者之间没有任何重叠，随后让这个人学习把中文翻译成阿拉伯文。...这两篇论文已经提交至明年的ICLR大会，但还没有经过同行评审。论文专注于另一种方法：无监督机器学习。 首先，计算机在没有人工帮助的情况下创建双语词典。...新论文提出的方法类似，但可以在句子层面进行翻译。 论文中使用了两种训练策略，分别为反向翻译和去噪声。在反向翻译训练中，一种语言的句子被粗略翻译成另一种，随后再反向翻译回来。...他表示：“计算机可以在没有人工监督的情况下学会翻译，这令人震惊。”Artetxe表示，他提出的方法与Lample的方法非常类似，这令人惊讶。“但与此同时，这也是件好事。
我们要做的一项工作就是确保口头概率短语对发送者和接收者在概率或百分比方面是相同的。 在某些领域，有一些指导方针确定一些常见术语的范围，例如 “常见”的的风险为1-10%。...在这个用例中，我将扮演 洒水 系统领域专家的角色。 假设我的后院有一个洒水系统，在过去的 1000 天里，我亲眼目睹了它的工作方式和时间。我没有收集任何数据，但我对工作产生了一种理论的想法。...我知道在开始下雨之前，云通常会出现。最后，我注意到 洒水系统 和 多云 之间存在弱相互作用，但我不完全确定。 从这一点开始，您需要将专家的知识转换为模型。...总的来说，我们需要指定4个条件概率，即一个事件发生时另一个事件发生的概率。在我们的例子中,在多云的情况下下雨的概率。因此，证据是多云，变量是雨。...这里我们需要定义在多云发生的情况下喷头的概率。因此，证据是多云，变量是雨。我能看出来，当洒水器关闭时，90%的时间都是多云的。
本文的主要贡献如下： 本文的工作首次采取了从未在LIC领域尝试过的去除潜在变量空间相关性的方法，缩小了假设分布和实际分布之间的差异。 本文的方法只修改了损失函数，因此不会增加额外的内存或计算复杂性。...模型 整体架构 图1 本文方法与现有工作相结合的示意图 图1是在现有的工作中使用本文的相关性损失的示意图，左图是与基本的超先验结构相结合，右图是与Checkerboard模型相结合。...相关性损失的计算 本文提出的相关性损失通过在潜在空间中使用滑动窗口计算得到。...：最后，通过在相关性图上应用 L_2 范数来计算相关性损失，这一损失衡量了模型中潜在变量之间在空间上的解相关程度。...实验表明，本文所提出的方法在不修改熵模型和增加推理时间的情况下，显著提高了率失真性能，在性能和计算复杂性之间取得了更好的 trade-off 。
在没有使用 try-with-resources 语句的情况下使用 xxx，意味着在代码中没有显式地关闭 xxx对象资源，如果没有使用 try-with-resources，那么在使用xxx对象后，需要手动调用...语句中，可以自动管理资源的关闭。...使用 try-with-resources 语句时，可以在 try 后面紧跟一个或多个资源的声明，这些资源必须实现了 AutoCloseable 或 Closeable 接口。...在 try 代码块执行完毕后，无论是否发生异常，都会自动调用资源的 close() 方法进行关闭。...使用 try-with-resources 可以简化资源释放的代码，并且能够确保资源在使用完毕后得到正确关闭，避免了手动关闭资源可能出现的遗漏或错误。
最大的问题与缺乏执行此类操作所需的权限有关。 实际上，通过访客帐户（Microsoft Windows 上最受限制的帐户），您可以破解任何可用本地用户的密码。...PoC 测试场景（使用访客账户） 在 Windows 10 上测试 安装和配置新更新的 Windows 10 虚拟机或物理机。...在我的情况下，完整的 Windows 版本是：1909 (OS Build 18363.778) 以管理员身份登录并让我们创建两个不同的帐户：一个管理员和一个普通用户。两个用户都是本地用户。 /!...默认情况下，域名是%USERDOMAIN%env var 指定的值。...此时，对管理员帐户（如果启用）的最佳保护是设置一个非常复杂的密码。
你的能力还足以让公司有更高的提升么？ 当然，为什么很多人不喜欢这样的公司呢？是因为感觉自己能力还不够，知识技术都不够全面，所以想自我提升，想到一个好的公司，看看别人怎么做的，这样提升会比较快。...公司一定知道自己不足的，这是你发挥自己能力的好机会，你可以按照你自己的思想来打造一个团队，这种机会还是很难得的，管理其实本质上是一个人的思想的体现，为什么说什么官带什么兵？就是这个道理。...问他们对今后的测试有啥意见，他们想怎么搞，然后，好，跟他们交换思路，把你的大致想法讲给他们听，看看他们什么意见，肯定会有很多好意见的，因为人家也想趁着这个机会提高质量少给自己以后的工作找麻烦。...这个过程可能需要经过2轮，因为要将自己修改后的东西在和别人沟通么。...既然有了前面几轮的访谈，这边问题不会特别激烈，但是问题依然会有，也会有一些前面一直没有谈拢的问题。真的搞不定的也没关系，可以先搁置，等执行过程中再说。
谷歌AI研究人员正在将计算机视觉应用于声波视觉效果，从而在不使用语言模型的情况下实现最先进的语音识别性能。...研究人员表示，SpecAugment方法不需要额外的数据，可以在不适应底层语言模型的情况下使用。 谷歌AI研究人员Daniel S....虽然我们的网络仍然从添加语言模型中获益，但我们的结果表明了训练网络在没有语言模型帮助下可用于实际目的的可能性。” ?...SpecAugment部分通过将视觉分析数据增强应用于频谱图，语音的视觉表示来工作。...自动语音识别（ASR）系统将语音翻译成文本，用于会话式AI，如家庭智能扬声器中的谷歌智能助手或使用Gboard的电子邮件，或安卓智能手机的短信听写工具。
，也就是 abi 没有公开。...官方定义："签名被定义为没有数据位置说明符的基本原型规范表达式，即具有带括号的参数类型列表的函数名称"。...1，搜索网上的签名数据库：https://www.4byte.directory/signatures/ 搜索结果如下： 说明还没有上传函数的 abi 定义 2，没有函数的 abi 信息，就没办法调用了吗...在使用的时候，address 为合约地址 greeter = w3.eth.contract( address='0xB5816B1C17ce9386019ac42310dB523749F5f2c3...greet3 函数签名 '0x02d355dc' print(greeter.functions.greet3(456).call(sigfn="0xf9220889")) 打印 greet2 开源代码在：
这篇文章将不使用任何的术语介绍每个提升算法如何决定每棵树的票数。通过理解这些算法是如何工作的，我们将了解什么时候使用哪种工具。 ? 提升家庭有三名成员。...在我们知道了每个投票者能得到多少选票之后，我们只要把他们的选票加起来就行了。得票多的类将获胜。 ? 我们为什么要用树桩（一层的树）呢?为什么不用树呢? 让我们后退一步，看看整个画面。...Adaboost的问题是，每次你建立一个树桩，你需要重新建立整个样本集!假设你有成千上万的样本，甚至计算机都不想做这个工作。这就是为什么要引入Gradientboost !...但通常我们将max_depth限制在6到8之间，以避免过拟合。Gradientboost不使用树桩，因为它没有使用树来检测困难的样本。它构建树来最小化残差。...本文作者：Linda Chen deephub翻译组
在目前的工控行业里面，软硬件发展的都比较成熟，工程师们能够独立完成功能，然而在现在竞争日益激烈的情况下，无论是触摸屏还是PC机，因为直观的展示了项目的全貌，软件界面显得愈发重要。...那么怎么在没有专业UI的情况下设计出一个美观的界面呢？ 下面分享一下我的设计思路，希望对大家有所帮助。在我看来，组态界面的设计包含：框架、颜色、页面、字体、图标、图形这几个部分。...以我的经验来看，当采用工控显示器1920*1080的分辨率时，采用上下结构时，上部尺寸保持在105较好，按钮切换这部分尺寸在60左右，剩余主体窗口的尺寸为975左右。...当采用1680*1050分辨率时，采用上下结构时，上部尺寸保持在100，用户切换尺寸在60左右，剩余主体窗口的尺寸为950左右。...，并放置在新图层里面。
今天明月给大家分享个比较可怕的事儿，那就是轻松获取你站点服务器真实 IP 的途径和办法，很多小白站长不知道自己服务器真实 IP 的重要性，因此一些不好的习惯就会暴露你的真实 IP 到网上，从而造成被各种恶意扫描和爬虫抓取骚扰...这个原理其实很简单，就是通过获取你的域名解析记录来侧面获取到你的真是 IP，有不少的第三方代理就可以扫描你的域名来获取到这些数据，不说是百分百的准确吧，至少有 80%的概率可以的，通过明月的分析，这些数据大部分依赖于平时网上各种的所谓...SEO 分析平台、互换友链平台等等，甚至不少的测速平台的数据都会被利用到，像有些所谓的安全检查扫描一类的也会获取到这里数据。...这几乎是一种没有任何成本和技术门槛的手法就可以轻松获取到服务器真实的 IP 了，这也再次说明了给自己的站点加个 CDN 来隐藏真实 IP 的重要性，甚至可以说在没有 CDN 的情况下，尽量的不要去检测自己域名的速度...、SEO 信息查询等等操作，至于那些所谓的交换友链、自动外链的所谓 SEO 插件就更要远离了，基本上明月碰到的没有几个是正常的，总之各位是要小心谨慎了！
来自RIKEN Center高级智能项目中心（AIP）的研究团队成功开发了一种新的机器学习方法，允许AI在没有“负面数据”的情况下进行分类，这一发现可能会在各种分类任务中得到更广泛的应用。...就现实生活中的项目而言，当零售商试图预测谁将购买商品时，它可以轻松地找到已经购买商品的客户的数据（正面数据），但基本上不可能获得没有购买商品的客户的数据（负面数据），因为他们无法获得竞争对手的数据。...然后他们在“T恤”照片上附上了置信分数。他们发现，如果不访问负面数据，在某些情况下，他们的方法与一起使用正面和负面数据的方法一样好。 Ishida指出，“这一发现可以扩展可以使用分类技术的应用范围。...即使在正面使用机器学习的领域，我们的分类技术也可以用于新的情况，如由于数据监管或业务限制数据只能收集正面数据的情况。...在不久的将来，我们希望将此技术应用于各种研究领域，如自然语言处理，计算机视觉，机器人和生物信息学。”
WebP Server这是一个基于 Golang 的服务器，允许您动态提供 WebP 图像，在不改变图片URL路径的情况下，自动将JPEG、PNG、BMP、GIF等图像转换为WebP格式，从而减小图片体积...WebP是一种同时提供了有损压缩与无损压缩（可逆压缩）的图片文件格式，由Google推出，WEBP的格式压缩率非常高，在同质量的情况下.webp格式的图片体积会小很多。...WebP Server的作用 WebP Server相当于一个旁路的WEB服务器，管理员配置好WebP Server后，可以自动将JPEG、PNG、BMP、GIF等图像转换为WebP格式，同时URL地址不会发生改变...daemon-reload #启动WebP Server systemctl start webp-server #开机启动 systemctl enable webp-server nginx反向代理 在您的站点配置文件中...总结 WebP Server可以做到不改变图片URL路径的情况下，根据访客浏览器判断输出WebP图像还是原图，这一点非常方便。
尽管它可以生成数据集中不存在的新面孔，但它不能发明具有新颖特征的全新面孔。您只能期望它以新的方式结合模型已经知道的内容。 因此，如果我们只想生成法线脸，就没有问题。...但是，如果我们想要眉毛浓密或第三只眼的脸怎么办？GAN模型无法生成此模型，因为在训练数据中没有带有浓密眉毛或第三只眼睛的样本。...快速的解决方案是简单地使用照片编辑工具编辑生成的人脸，但是如果我们要生成大量像这样的图像，这是不可行的。因此，GAN模型将更适合该问题，但是当没有现有数据集时，我们如何使GAN生成所需的图像？...工作原理 您实际上如何重写生成模型？本文提出了将生成器的权重视为最佳线性联想记忆（OLAM）的想法。OLAM的作用是存储键值对关联。...master/notebooks/rewriting-interface.ipynb https://github.com/davidbau/rewriting 作者：Fathy Rashad deephub翻译组
full 操作的时候，他会针对你要操作的表的统计信息先进行数据的写入，并且要对这个表进行快照，来发现这个表是否正在被事务占用，并且要记录当前在使用他的事务的ID信息，如果此时没有事务对这个表进行操作，...同时会生成临时表来对数据进行周转，在周转完毕后临时表会被清理掉，然后在将刚才所做的镜像的信息恢复到新的表上，整体的处理完毕。...不过说到这里还没有说到主题，就是为什么vacuum 有的时候也能达到vacuum full的功能，运行完毕，磁盘空间释放给操作系统。...所以如果通过vacuum 来操作表后，发现表空间被释放了，那说明你有效数据后面在合并数据块后，都是没有数据存在，没有数据存在就可以释放页尾后面的数据空间，所以拜托某些“架构师” 不要在说 vacuum...的函数，获取相关表结构，并且针对命令来对相关的表进行加锁的工作，不同的模式使用不同的锁来应对，在此还需要判断当前操作的用户是否对表有权限操作，并且判断表的类型是否是用户表等不是临时表，如果这些都不符合则自动报错退
在drAFL的帮助下，我们就可以在没有源代码的情况下对LInux二进制代码进行模糊测试了。 ?...drAFL 原始版本的AFL支持使用QEMU模式来对待测目标进行黑盒测试，因此在使用drAFL之前，作者强烈建议大家先尝试使用一下原始版本的AFL，如果达不到各位的目标，再来使用drAFL。...除此之外，你还需要设置AFL的fork服务器（AFLNOFORKSRV=1），或者设置“AFLSKIPBIN_CHECK=1”。具体请参考代码构建部分的第五步。...注意：请注意，针对64位代码库，你需要使用64位的DynamoRIO，如果使用的是32位的代码库，你就需要使用32位的DynamoRIO了，否则工具将无法正常运行。.../afl_test @@ 注意：对于afl_test测试样例，可能需要大概25-30秒的执行时间。
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