jQuery("input[type='hidden']").val(""); 方法三：使用clear代替reset jQuery("#saveForm").form("clear"); 注意： clear之后表单的...radio也被情况，html的checked也不能生效了，要js重新给radio设置选中值；
总结 以上所述是小编给大家介绍的Linux在丢失的情况下重置密码的教程，希望对大家有所帮助！
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。...首先，我将使用 Windows 快速介绍这种攻击。要执行初始密码重置，您有几个选项： 内置的exe二进制文件。我倾向于避免运行 net.exe，因为这通常是 EDR 的危险信号。...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。...使用 Impacket 重置 NT 哈希 在撰写本文时，存在两 (2) 个对Impacket的主动拉取请求。...使用 Impacket 重置 NT 哈希并绕过密码历史 PR 1171 奖励：影子凭证 我们是否需要重置 esteban_da 的密码才能控制它？答案实际上是否定的，我们没有。
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。
前情提要 最近在使用TDesign和Vue2搞一个系统，碰到这么个情况，需要在dialog或者在drawer内置一个form，这样会让表单在当前页面弹出，而避免了打开新一个页面的尴尬，但是在form提交后...，在dialog或者在drawer动画退出的过程中，会有残影看到校验标红，这个小细节需要优化一下，所以就有了以下这篇文章。...简单粗暴的方法 网络上搜来搜去看到的都是这个办法了，通过v-if直接控制dialog或者drawer组件销毁和创建。...完美的方法 其实也蛮简单的，清除表单数据的时候，把rules给置空，再在dialog或者在drawer打开的时候把rules赋值上去，这样就可以得到一个完美的动画过渡。...// 表单校验规则 const INIT_RULES = {} // 表单初始化data const INIT_DATA = { title: '', content: '' } export
此外，概率短语的解释也会受到语境[4]的影响。要小心上下文的误解，因为它也可能导致系统性错误，从而导致错误的模型。概率短语概览图如图2所示。 “不可能”似乎并不总是不可能!...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。...尽管这种方法似乎是合理的，但通过询问专家可能出现的系统性错误，以及在构建复杂模型时的局限性。 我怎么知道我的因果模型是正确的? 在洒水器的例子中，我们通过个人经验提取领域专家的知识。...虽然我们创建了一个因果关系图，但是很难完全验证因果关系图的有效性和完整性。例如，你可能对概率和图表有不同的看法并且是对的。举个例子，我这样描述:“我在20%的时间里确实看到了雨，没有可见的云。”
这种方法的一个关键部分是基于超先验的熵模型，用于估计潜在变量的联合概率分布，其中存在一个基本假设：潜在变量元素在空间位置上的概率是相互独立的。...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。...(5) 所示，其中 α 表示相关性损失在损失函数中所占的比例。...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DevOps Master中讲持续交付一课，其中讲到发布频率的篇章，中文版里面的翻译是这样的（来源于精益企业）： ? 英文版本是这样的（原版书）： ?...同样的位置，请注意【灰度发布】和【Dark lauching】的表述。直到有个学员不断的问我灰度发布到底是什么？我在课堂讲过，灰度发布这个术语貌似是不存在的，但 一直没有去看英文原书。...I like "dark launching", so I'll mostly use that in this post :-) 其实dark lauching，就是不改变客户端程序（变更）的情况下，...启动了新的功能，类似特性开关，当打开之后，用户变可以使用新的功能。
近一年来，我在管理中犯下的2个重要错误。该错误导致团队结构不清晰，骨干核心人员不稳定，易流失。...1、资源错配 2、逮着一个人疯狂用 目录 1、背景描述； 2、我是如何犯错的，以及我为什么犯错； 3、这两个错误带来了哪些影响； 4、规避和改进方式； 一、背景描述 成立3年的初创公司，10人编制的测试团队...组内结构划分可见下图所示： 二、我是如何犯错的，以及我为什么犯错 错误一：资源错配 对于组长的选择，以及组内骨干的选择，如下图所示： 其中标记为组长的，是在团队内部小组内被任命为小组长，标记为骨干的...三、这两个问题带来了哪些影响 资源错配带来了哪些影响： 好的影响： 1、事情安排下去后，一些事情的落地和处理效果都较好； 2、短期来看带来一些积极、成长的团队氛围； 坏的影响： 1、资源浪费，高级员工的经验和责任没有承担起来...； 坏的影响： 1、其他员工可能会感觉偏心； 2、被一直用的那个人，对涨薪、奖金的预期较高，很难满足，最后导致人员离职； 四、为什么说它是管理上的重大错误 上述的两个问题，最直接的就是导致了团队结构不稳
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。
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....Park和William Chan表示，“一个意想不到的结果是，即使没有语言模型的帮助，使用SpecAugment器训练的模型也比之前所有的方法表现得更好。...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。” ?...根据普华永道2018年的一项调查显示，降低单词错误率可能是提高会话AI采用率的关键因素。 语言模型和计算能力的进步推动了单词错误率的降低，例如，近年来，使用语音输入比手动输入更快。 ? End
大家好，我是吴师兄。 众所周知，LeetCode 上面的算法题分为三个级别，简单、中等、困难，但有时候明明标注的是简单题，但困难程度却不亚于中等题、甚至是困难题。 比如剑指 Offer 29....对于一个二维矩阵来说，它包含了如下的边界与打印顺序： 1、顶层，我们可以定义为 top，在顶层是按照从左到右的顺序进行打印 2、右列，我们可以定义为 right，在右列是按照从上到小的顺序进行打印 3、...底层，我们可以定义为 bottom，在顶层是按照从右到左的顺序进行打印 2、左列，我们可以定义为 left，在左列是按照从下到上的顺序进行打印 在打印的过程中，矩阵的可打印区间在不断的发生变化： 每当把从左到右把一行打印完毕之后...int[] spiralOrder(int[][] matrix) { // 特殊情况，边界处理，比如 matrix = []，无法获取 matrix[0]...因此，将 top 的层数向下挪 top += 1; // 如果此时发现顶部位置越过了底部位置，说明整个打印区间已经没有元素了 /
> -w 标准输入词汇表 type | WinBruteLogon.exe -u - 介绍 这个 PoC 更像是我所说的...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。 /!...\ 重要提示：我在演示中使用了 Guest 帐户，但这个 PoC 不仅限于 Guest 帐户，它适用于任何帐户/组（guest 用户/普通用户/admin 用户等...）...默认情况下，域名是%USERDOMAIN%env var 指定的值。
所以我将样本Tim的权重提高到0.3，其他样本的权重降低到0.14，让它们加起来等于1。 我使用新的加权样本建立了树桩2，准确率为87%。John的错误最多。...如果我们没有设置我们想要的最大树数，那么这个过程将会重复，直到准确率达到100%。 ? 假设我把上限设为3。就像我之前提到的，每个投票者能得到多少选票完全取决于他们的模型的准确性。...Amy的残差是1-0.67,Tom的残差是0-0.67。在右边，我比较了一个普通树和一个残差树。 ? ? 在一个普通的树中，叶子节点给我们一个最终的类预测，例如，红色或绿色。...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。...我确实想强调XGboost和Gradientboost之间的一个关键区别。在Gradientboost中，我们计算每个样本的残差后，选取一个节点进行分割，然后继续使用传统的方法构建树。
（change,blur）,然而富文本都是第三方插件，无法监听到，所以就利用了vue的双向绑定原理，写一个隐藏的输入框，搞定。...click.prevent="removeDomain(domain)">删除 第六种 动态验证-多个输入框验证 第一种情况 每个输入框单独验证 在样式很好控制的情况下...; } else { callback(); } }, 第九种 清除某一个输入项验证 如图开始选择了意向类型为按面积，此时已经验证了意向面积的值，并提示错误信息，然后切换为按工位,如果不清除意向面积的验证...，则错误信息会一直存在。...第一种 定义在data中 data() { let testrule1 = (rule,val,callback) => {}; return {} } 使用方式是在data中的rule里引入：
默认情况下，发送和接收都是阻塞的，直到另一方准备好。这允许Goroutine在没有显式锁或条件变量的情况下进行同步。...另一个解决方法是在第6行使用一个带有空默认情况的选择语句，这样如果没有Goroutine收到ch，就会发生默认。尽管这个解决方案可能并不总是有效。...不使用 -race 选项 我经常见到的一个错误是在测试 go 应用的时候没有带 -race 选项。...显然，Go 的竞争检查 (race detector) 无法解决每一个并发问题，然而它依然是一个有价值的工具，我们应当确保在做测试的时候（go test) 始终使用它。...，从错误中学习，多看官方文档，从而避免错误。
，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...2，自己修改 webpy 的代码，支持签名替换 我开源的代码里面提供了，修改过的，contract.py[4]替换即可使用。github 上有修改说明。...daodao2007/e001: call smart contract method without abi file [5] 大家如果需要其他语言、框架的版本可以联系我。
今天在把以前写的代码生成工具从原来的.NET3.5升级到.NET4.0，同时准备进一步完善，将程序集都更新后，一运行程序在一处方法调用时报出了一个异常： 混合模式程序集是针对“v2.0.50727”版的运行时生成的...，在没有配置其他信息的情况下，无法在 4.0 运行时中加载该程序集 其调用的方法是从sqlite数据库中获取原来已经使用过的数据库连接，当时也没注意，就是准备设断点然后单步调试，结果竟然是断点无法进入方法体内...），而目前官方也没有给出最新的.NET4的数据访问支持。...既然出现这个问题，那肯定是上GOOGLE搜索解决方案，毕竟微软不可能因为升级到了.NET4.0的程序无法访问.NET2.0的程序集吧。...后来在著名的stackoverflow.com上果然找到了解决方案，就是在app.config中添加一个配置节：startup <startup useLegacyV2RuntimeActivationPolicy
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。...这项技术的难点在于，在学习过程中，它需要正面和负面数据，但现实中，许多情况无法提供负面数据，例如，很难找到带有悲伤标记的照片，因为大多数人在照相时会微笑。...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。...RIKEN AIP的主要作者Takashi Ishida表示，“以前的分类方法很难应对无法获得负面数据的情况，但只要我们有一个置信度分数，我们就可以让计算机只用正面数据进行学习。...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。
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