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LyScript 文本读写ShellCode

LyScript 插件通过配合内存读写,可实现对特定位置的ShellCode代码的导出,或者将一段存储在文本的ShellCode代码插入到程序堆,此功能可用于快速将自己编写的ShellCode注入到目标进程...插件地址:https://github.com/lyshark/LyScript将本地ShellCode注入到堆: 第一种用法是将一个本地文本的ShellCode代码导入到堆。...首先准备一个文本文件,将生成的shellcode放入文件内。图片然后可以循环读取文本,并逐个将shellcode注入到目标堆空间中。...if address == False: exit() # 设置内存可执行属性 dbg.set_local_protect(address,32,1024) # 文本读取...from LyScript32 import MyDebug# 将特定内存保存到文本def write_shellcode(dbg,address,size,path): with open(path

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LyScript 文本读写ShellCode

LyScript 插件通过配合内存读写,可实现对特定位置的ShellCode代码的导出,或者将一段存储在文本的ShellCode代码插入到程序堆,此功能可用于快速将自己编写的ShellCode注入到目标进程...插件地址:https://github.com/lyshark/LyScript 将本地ShellCode注入到堆: 第一种用法是将一个本地文本的ShellCode代码导入到堆。...首先准备一个文本文件,将生成的shellcode放入文件内。 然后可以循环读取文本,并逐个将shellcode注入到目标堆空间中。...address == False: exit() # 设置内存可执行属性 dbg.set_local_protect(address,32,1024) # 文本读取...from LyScript32 import MyDebug # 将特定内存保存到文本 def write_shellcode(dbg,address,size,path): with open

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如何文本构建用户画像

推荐阅读时间:8min~10min 文章内容:如何文本构建用户画像 一文告诉你什么是用户画像 介绍了到底什么是用户画像,了解了用户画像的本质是为了让机器去看之后,这里谈一谈如何文本构建用户画像。...文本数据是互联网产品中最常见的信息表达形式,具有数量多、处理快、存储小等特点。来简单看下如何文本数据构建用户画像。...主题模型:大量已有文本中学习主题向量,然后再预测新的文本在各个主题上的概率分布情况,也很实用,其实这也是一种聚类思想,主题向量也不是标签形式,也是用户画像的常用构成。...标签选择 前面提到的都是将文本进行结构化,生成标签、主题、词向量等等,如何通过结构化后的文本构建用户画像呢?或者说如何将文本的结构化信息传递给用户呢?...总结 用户画像在推荐系统的作用是非常重要的,如何文本构建用户画像信息呢?简单来说就是两部分:结构化文本信息和筛选部分特征信息。

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python教程|如何批量大量异构网站网页获取其主要文本

特别是对于相关从业人员来说,能够各种网站中高效、准确地提取主要文本,是提高工作效率、增强内容价值的关键。今天我们就一起来看看,如何利用Python大量异构网站批量获取其主要文本的方法。...网页中提取文本的基本步骤包括发送网络请求、解析HTML内容以及提取所需数据等。在Python生态系统,最常用的Python库是BeautifulSoup和Requests。...举一个简单的例子,我们可以用Requests库获取一个网页的HTML内容,然后用BeautifulSoup解析这个内容,提取出特定的文本。...举个简单的例子,,一些网站可能将主要内容放在特定的标签内,而另一些网站可能使用标签,而且常见的文本通常也包含在(段落)、至(标题)等标签。...同时,还提供了强大的选择器,可以精准地定位到网页的特定内容。

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在 Django 获取已渲染的 HTML 文本

在Django,你可以通过多种方式获取已渲染的HTML文本。这通常取决于你希望在哪个阶段获取HTML文本。下面就是我在实际操作遇到的问题,并且通过我日夜奋斗终于找到解决方案。...1、问题背景在 Django ,您可能需要将已渲染的 HTML 文本存储在模板变量,以便在其他模板中使用。例如,您可能有一个主模板,其中包含内容部分和侧边栏。...HTTP 响应对象包含渲染后的 HTML 文本。最后,您还可以使用 RequestContext 对象来获取已渲染的 HTML 文本。...您也可以使用 RequestContext 对象来获取已渲染的 HTML 文本。...这些方法可以帮助我们在Django获取已渲染的HTML文本,然后我们可以根据需要进行进一步的处理或显示。

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损坏的手机获取数据

如何获取损坏了的手机的数据呢? ? 图1:在炮火中损坏的手机 访问手机的存储芯片 损坏的手机可能无法开机,并且数据端口无法正常工作,因此,可以使用硬件和软件工具直接访问手机的存储芯片。...要知道,在过去,专家们通常是将芯片轻轻地板上拔下来并将它们放入芯片读取器来实现数据获取的,但是金属引脚很细。一旦损坏它们,则获取数据就会变得非常困难甚至失败。 ?...图2:数字取证专家通常可以使用JTAG方法损坏的手机中提取数据 数据提取 几年前,专家发现,与其将芯片直接电路板上拉下来,不如像导线上剥去绝缘层一样,将它们放在车床上,磨掉板的另一面,直到引脚暴露出来...数据提取完成后,Ayers和Reyes-Rodriguez使用了八种不同的取证软件工具来提取原始数据、生成联系人、位置、文本、照片和社交媒体数据等。...比较结果表明,JTAG和Chip-off均提取了数据而没有对其进行更改,但是某些软件工具比其他工具更擅长理解数据,尤其是那些来自社交媒体应用程序的数据。

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mybatis sql模板获取参数信息

最近在尝试mybatis sql模板获取参数信息,期间学习了mybatis内部的一些结构,接下来笔者就向大家分享mybatis相关知识和具体代码实现。...4 sql模板参数获取 经过前三节的分析,我们已经得知sql模板最终存放在Configuration->MappedStatement->SqlSource。...接下来我们就可以模拟mybatis初始化,然后SqlSource获取参数信息。 笔者在这里定义了一个枚举类ParamType,用来区分参数类型。...handler); parser.parse(getFieldValue(sqlNode, "text")); // TODO mybatis允许在大括号内标记类型,所以可以大括号内尝试获取类型...handler2); parser2.parse(getFieldValue(sqlNode, "text")); // TODO mybatis允许在大括号内标记类型,所以可以大括号内尝试获取类型

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read命令键盘获取标准输入

read命令用法 read命令是用于终端或者文件读取输入的内部命令,read命令读取整行输入,每行末尾的换行符不被读入。...read first last 标准输入读取输入到第一个空格或者回车,将输入的第一个单词放到变量first,并将该行其他的输入放在变量last。...read -n 2 var 输入读取两个字符并存入变量var,不需要按回车读取。 read -d ":" var 用定界符“:”结束输入行。...This is REPLY -p选项示例 #read -p "Enter your name: " #输出文本提示,同时等待输入,并将结果赋值给REPLY。...Enter you name: stephen #在提示文本之后输入stephen #echo $REPLY stephen 等待控制台输入,并将输入信息视为数组,赋值给数组变量

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Spring 如何 IoC 容器获取对象?

IoC 容器已经建立,而且把我们定义的 bean 信息放入了容器,那么如何从容器获取对象呢? 本文继续分析。 配置及测试代码 为便于查看,这里再贴一下 bean 配置文件和测试代码。...从容器获取对象是通过 BeanFactory#getBean 方法,它有多个重载的方法,但最终都是通过 AbstractBeanFactory#doGetBean 方法来实现的。...当从容器获取 bean 对象时,首先从缓存获取。如果缓存存在,处理 FactoryBean 的场景。...如果缓存没有,先去父容器获取,前面创建 BeanFactory 时可以指定 parent 参数,就是那个。...本文先从整体上分析了如何 Spring IoC 容器获取 bean 对象,内容不多,后文再详细分解吧。

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文本获取和搜索引擎的反馈模型

有专门的人来识别那些信息是有用的,从而提高查询的命中率,这种方式很可靠 implicit feedback:观察有哪些返回结果是用户点击了的,有点击的认为是对用户有用的,从而提高查询准确率 persudo feedback:获取返回结果的前...这里的关键在于反馈集合中提取出一个查询向量,通过如图所示的方式添加到查询向量中去【作为反馈】,从而提供更好的查询结果 企业微信截图_15626536791496.png 混合模型 所有的反馈结果集合都会来自于反馈模型...通过加入另外的一个集合【背景文档】,混合两个模型,并通过概率来选择哪个集合的结果,这个时候,所有的反馈文档集合由混合模型来决定,那么对于在背景文档很少的词频,但是在反馈文档很频繁的,必定是来源于反馈文档集合

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SPERT:一种文本抽取关系方法

---- 任务目标:关系抽取 即从一句话中提取实体与关系,构成一个三元组 比如: "xiao ming started in xiao zhang`s Happy comedians" 我们的目标是获取三元组...comedians") 或者 ("comedians",Director,"xiao ming") 下面是这个模型整体的架构图: span classification(span分类) 红色方块表示实体 黄色方块表示文本内容...蓝色方块表示span长度信息 绿色方块表示整个句子的语义 表示向量合并操作 span的表示: c表示整个句子语义嵌入 使用softmax分类器分类span(softmax分类器会在后续文章详细介绍)...首先定义好entity目录,比如person、organization; span被分类为 的类别,或者none(表示span不包含实体); span使用BERT来做嵌入操作(就是将其转化为特征向量...fusion function(融合函数) :来融合嵌入后的向量,这篇论文就是选用了一个比较好的融合函数max-pooling; 表示span的长度嵌入,目的是把span的长度信息融合span的特征向量

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文本生成的应用:原理到实践

深度解析NLP在文本生成的应用:原理到实践自然语言处理(NLP)领域中,文本生成是一项引人注目的任务,它涉及到使用计算机来生成具有自然语言风格和语法的文本。...文本生成的原理文本生成任务可以分为两个主要方向:有监督学习和无监督学习。在有监督学习,模型通过训练数据来学习文本的分布和语言模式,以生成新的文本。...这些模型在训练过程通过最大化生成文本的概率,从而学习到文本的语法和语义信息。2. 无监督学习无监督学习,生成模型通常基于变分自编码器(VAE)或生成对抗网络(GAN)等。...无监督学习方法无监督学习,可以使用生成对抗网络(GAN)进行文本生成。GAN的生成器部分负责生成文本,而鉴别器部分负责判别生成的文本是否真实。...基础的有监督学习到无监督学习,使用现代NLP技术可以构建出强大的文本生成系统。通过深入研究NLP的原理和实践文本生成的代码,我们可以更好地理解并应用这一领域的知识,为未来的文本生成技术做出贡献。

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