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如何在特定的渗透测试中使用正确的Burp扩展插件

写在前面的话 Burp Suite是很多渗透测试人员会优先选择使用的一款强大的平台，而且安全社区中也有很多研究人员开发出了大量的功能扩展插件并将它们免费提供给大家使用。...这些插件不仅能够简化渗透测试的过程，而且还能够以各种非常有趣的方式进一步增强Burp Suite的功能。 实际上，其中的很多扩展插件都是为解决特定问题而存在的。...换个角度来看，我们如何能够选择和调整特定的扩展插件以更好地满足我们的需求呢？这就是本文想要跟大家分享的东西了。...为了使用Java来编辑扩展插件，我们要安装Java JDK以及Gradle。如果扩展使用的是Python或Ruby，那你就不用安装Java相关的组件了，不过 Git还是会使用到的。...采用&测试修改 如果你成功将新构建的jar文件加载进了Burp并且能正常工作的话，你就可以准备开始修改代码并进行重构了。

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Flutter BLoC 教程：使用 BLoC 模式的状态管理

使用 BLoC 的优点 ✅ 针对不同场景都有很出色的文档 ✅ 从 UI 中分离业务逻辑，因此使得代码更容易理解 ✅ 使得产品更易测试 ✅ 容易跟踪应用程序经历的状态 使用 BLoC 的缺点 ✅ 其学习曲线有点陡峭...✅ 简单应用不推荐使用 ✅ 有更多标准化代码，但可以通过扩展解决 Flutter BLoC 教程目标 我们将构建相关简单的应用，来演示 BLoC 如何使用流来管理状态，并为 bloc 编写一些测试。...✅ 它有一个 listener 的属性，用来监听状态的更改，并且能以特定方式对特定状态及其变化作出反应。 ✅ builder：职责是构建 UI，并且当状态更改时会重建。...测试 BLoC 设计模式 为了测试 bloc，我们需要安装以下两个包： ✅ bloc_test ✅ flutter_test 在测试 test 文件夹中，创建名为 app_bloc_test.dart...总结 希望该教程对你开始学习使用 BLoC 模式管理状态有所帮助。

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Android自动化测试中使用ADB进行网络状态管理

技术分享：使用ADB进行Android网络状态管理 Android自动化测试中的网络状态切换是提高测试覆盖率、捕获潜在问题的关键步骤之一，本文将介绍 如何使用ADB检测和管理Android设备的网络状态...自动化测试中的网络状态切换变得尤为重要。 网络状态查询 adb shell netstat 首先，我们可以使用adb shell netstat命令来查看设备上的网络状态。...adb shell dumpsys network 如果你需要更详细和全面的网络信息，可以使用adb shell dumpsys network命令。这个命令提供了关于设备网络状态和信息的详尽报告。...启用数据连接： adb shell svc data enable 禁用数据连接： adb shell svc data disable 这两个命令可帮助你快速切换设备的数据连接状态，对于测试和调试网络连接非常方便...结论 通过这篇文章，我们了解了如何使用ADB在Android设备上进行网络状态查询和管理。这些命令对于开发者和测试人员在调试应用程序、模拟网络环境以及确保应用在各种网络条件下正常运行非常有用。

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使用monkey测试时，一个控制WiFi状态的多线程类

传送门 本人在使用monkey进行手机APP性能测试的时候，经常会遇到WiFi被关闭，飞行模式被打开的问题，虽然monkey也要进行无网测试，但在无人值守使用monkey测试的时候，还是需要网络状态稳定一些...思路如下，写了一个APP，专门用来切换网络状态，只是用来切换网络状态而已。然后需求是每分钟检查一次WiFi状态是否跟预期一致，每十分钟切换一次预期状态，已达到交叉测试的效果。...使用adb shell ifconfig wlan0拿到当前的网络状态，通过执行adb shell am命令来切换WiFi状态。...分享代码如下： 点点横点尘，公众号：龙腾测试使用monkey测试时，一个控制WiFi状态的多线程类 package monkeytest; import java.io.BufferedReader...一起来~FunTester 往期文章精选 java一行代码打印心形 Linux性能监控软件netdata中文汉化版 接口测试代码覆盖率（jacoco）方案分享 性能测试框架 如何在Linux命令行界面愉快进行性能测试

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fl studio怎么设置中文，fl studio21下载后如何语言设置切换中文版

最近有不少小伙伴们，咨询我安装fl studio英文版，怎么设置切换fl studio中文版，fl studio总共有英文和中文两种语言供用户选择，对于我们来说，更习惯于使用flstudio中文版，包括我自己也比较习惯于使用...现在，在FL Studio 21中使用音频变得容易多了。图片请注意，FL Studio 21目前正在测试中。FL Studio 21的最终版本将有所不同。...本视频中展示的内容来自测试版，最终产品在推出前可能会发生重大变化。...其次提供了音效编辑器，音效编辑器可以编辑出各类声音针对在不同音乐中所要求的音效，例如，各类声音在特定音乐环境中所要展现出的高，低，长，短，延续，间断，颤动，爆发等特殊声效。

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车床震颤的原因及排除

这些增加的切削力会导致切削过程中出现颤动。 检查您的刀具并在必要时更换它。 随着时间的推移，刀具出现磨损是正常现象。在稳定的加工过程中，刀具磨损是可以预测的。...刀片负载太轻 当切削速度（表面英寸每分钟或米每分钟）太高或进给率（每转进给）太低时，切削可能会变得不稳定并开始共振，从而留下颤动的表面光洁度。 降低切削速度或提高进给量以稳定切削。...测试运行您的应用程序并使用主轴速度和进给倍率来找到不会颤动的速度/进给组合。 刀具不在主轴中心线上 如果刀具的切削刃不在主轴中心线上，则过大的切削力可能会导致颤振、精度和刀具寿命问题。...对工件支撑不足 如果工件没有得到适当的支撑，它将开始振动并在切口中引入颤动。 一般来说，如果工件延伸超过卡盘的部分直径与长度之比超过 3:1，请使用尾座来稳定切削。...如果工件的长径比超过 10:1，您可能需要使用中心架、不同的工件夹具或不同的加工策略等额外支撑来稳定切削。 有用的提示： 考虑使用 主轴速度变化 (SSV) 功能来中断颤振。

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bioRxiv | 破译疾病基因功能的单核跨组织分子参考图谱

本文作者使用条件式变换自编码机 (cVAE) 来整合跨组织、个体和实验室方法的图谱。...最近的研究将单细胞表达图谱与遗传信号相结合将风险基因与特定细胞类型和状态相关联在相关组织中。...其次，跨多个组织的细胞类型和状态的注释和分类需要了解跨组织类型的实质、免疫和基质细胞之间的生物学关系。第三，需要跨组织分析框架，用于数据集成、解释以及与来自单基因和复杂性状研究的基因合成。...映射到GWAS基因座的QTL基因的细胞类型特异性富集 为了将遗传变异与表达或剪接性状变化与细胞类型联系起来，并优先考虑特定细胞和组织中复杂疾病和性状的致病基因，作者测试了来自21个复杂性状的GWAS基因座...细胞类型富集可以优先考虑GWAS基因座中具有多个LD定位基因和细胞类型的特定致病基因，例如NDUFB10、MYH7、FLNC、CFL2、MYH6、MSRB1和CASQ22 用于心房颤动和心肌细胞(图4D

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LAScarQS2022——左心房及疤痕定量分割挑战赛

一、LAScarQS2022介绍 挑战赛提供 200 名受试者，这项挑战的目标是量化或分割来自患有心房颤动的患者的 LGE MRI 的左心房壁的心肌病理（疤痕）。...挑战赛提供了在真实临床环境中从患有心房颤动 (AF) 的患者身上采集的 194 (+) 个 LGE MRI。它旨在为各种研究创造一个公开和公平的竞争。...该挑战赛为各种研究小组提供了一个开放和公平的平台，可以在从临床环境中获得的这些数据集上测试和验证他们的方法。...四、技术路线 任务一、左心房分割和疤痕分割 1、训练数据有60例，测试数据有10例。...4、测试集分割结果 左图是网络左心房预测结果，右图是网络疤痕预测结果。 任务二、多中心左心房分割 1、训练数据有130例，测试数据有20例。

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WWDC2022 大会 : | WatchOS 9升级,跨平台智能家居系统Matter

WatchOS 9升级 　　四个全新的Apple Watch表盘 　　增加了跑步指标（垂直振荡、步幅和地面接触时间） 　　锻炼时跟踪心率区间 　　心房颤动 　　睡眠阶段跟踪 　　药物应用 全新表盘...体能训练 APP 体能训练中新增显示出跑步时的姿态，心率，以及时间，可以有效的跟踪你的运动状态，用以及提升训练效率。...同时苹果会与著名机构合作，提供部分睡眠数据用以科研使用。 心脏健康 这次心脏健康可以监控并记录心律情况，并生成报告，可以分享给你的医生来观察你的心律情况。...使用方式 跨平台智能家居系统Matter 这项智能家居标准由CSA连接标准联盟发起，由谷歌、苹果、亚马逊等家居巨头共同开发完成。...此外配合iPhone新增的锁屏小组件，可以更加方便的在手机锁屏界面上查看目前的家居状态。接下来Home App的更新将会在iPhone、iPad和Mac上陆续推送。

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Science:心脑连接-来自4万张心脏和大脑MRI的表型和遗传见解

部分由于缺乏数据，几乎所有先前关于心脑相互作用的研究都集中在一种(或几种)特定疾病上或使用小样本。心脏和大脑之间的结构和功能联系的整体情况仍不清楚。...心血管磁共振成像(CMR)用于评估心脏结构和功能，从而深入了解心血管疾病的风险和病理状态。大脑核磁共振成像提供大脑结构和功能的详细信息。...我们使用了除验证和测试数据(及其亲属)外的所有UKB白人英国受试者作为训练数据。遗传PRS由lassosu开发，使用验证数据集对参数进行调整。...最后，与CMR特征相似，我们也使用多个脑MRI特征作为糖尿病预测模型的预测因子。对所有这些数据类型的测试数据集中的被试进行了性能测试和比较。3....这项研究使用来自一个同质研究队列(英国生物银行)的40000多人的CMR和脑MRI数据来量化心脑关联。基于这个独特的数据集，我们确定了表现型心脑连接，并发现了特定大脑区域和功能网络的富集模式。

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苹果手表|apple watch series 6健康功能提升

Apple Watch可以检测低心率，高心率和异常心率，监视心房颤动等健康问题，并在检测到异常时发送通知。...点按“开始”按钮，然后将手臂保持稳定状态15秒钟。 在经过的时间结束时，Apple Watch将提供您的血氧水平读数，并将数据存储在iPhone的“健康”应用程序中。...苹果公司表示，使用Apple Watch Series 6进行的血氧测量并非用于医疗用途，而是用于“一般健身和健康目的”。...由于血氧监测不需要与ECG读数相同的监管批准，因此它可在100多个国家/地区使用，其列表可在Apple网站上找到。...由于ECG功能需要监管许可，因此它仅限于特定国家/地区的Apple Watch用户，并且可以在Apple的Feature Availability网站上找到列表。

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FL STUDIO2023最新V21版本更细功能介绍

其次提供了音效编辑器，音效编辑器可以编辑出各类声音针对在不同音乐中所要求的音效，例如各类声音在特定音乐环境中所要展现出的高，低，长，短，延续，间断，颤动，爆发等特殊声效。...使用浏览器来整理项目中的所有数据。释放你的工作流程和思维！Piano RollFL Studio的钢琴卷作为业内最好的钢琴卷享有当之无愧的声誉。钢琴卷帘用于将音符和自动化数据发送到插件乐器（排序）。...使用 中文版FL Studio v21电脑配置要求Windows操作系统Windows 8.1、10、11或更高版本4GB可用磁盘空间4GB内存CPU 功能越强大，可以运行的乐器和效果就越多英特尔和AMD...提高搜索速度并降低内存使用量。 历史记录文件夹项目从旧到新排序（再次）。 在具有 mlisttiple 列的视图中搜索时，选择第一个文件夹。 下载图像后立即显示图像。...完整深度 MIDI 脚本和 MIDI： 脚本 - 获取性能模式状态函数。

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【Flutter】自定义滚动开关

switch是两个状态的UI组件，用于在ON（选中）或OFF（未选中）状态之间切换。通常，它是带有拇指滑块的按钮，用户可以在其中来回拖拉以选择其他选项，例如“开”或“关”。...**我们将在flutter应用程序中使用lite_rolling_switch 包来实现一个自定义滚动开关演示程序，该程序具有吸引人的动画和一些属性。...它没有跟上实际状态。为了保持状态，它将调用onChanged属性。假设此属性的价值回报为true，则此开关为ON，为OFF则为false。当此属性无效时，开关小部件会失效。...该演示视频展示了如何在颤动中创建自定义滚动开关。它显示了自定义滚动开关如何在flutter应用程序中使用lite_rolling_switch包工作。...我们将添加colorOn表示，当开关处于打开状态时，颜色将显示在按钮上；当colorOff意味着当开关处于关闭状态时，颜色将显示在按钮上。

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吴恩达论文登上Nature Medicine！利用神经网络诊断心率不齐

该网络使用原始 ECG 数据作为输入（以 200 Hz 进行采样，即每秒 200 个样本），并每 256 个样本（每 1.28 s）输出一个预测结果。...该网络架构共有 34 个层，为简化网络优化，研究人员使用类似残差网络架构的捷径连接（shortcut connection）。...在独立测试数据集上对比 DNN 和心脏病学家的诊断能力 测试数据集由 328 个 ECG 记录构成，收集自 328 个独特的病人，这些记录由一个由心脏病专家组成的共识委员会进行注释。...研究人员绘制了序列级心律分析的 ROC曲线和 PR 曲线，下图以心房颤动为例。单个心脏病医生的表现和心脏病医生的平均表现也显示在下图中。 ?...为了证明 DNN 架构能够泛化至外部数据，研究人员将 DNN 模型应用于 2017 PhysioNet 挑战赛数据，该数据包含 4 种心律：窦性心律、心房颤动、噪声和其它。

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Nature | P值不够科学？800多位科学家联合反对滥用统计显著性

因为它们的结果是统计不显著的，所以有一组研究者得出结论说：使用这些药物与新发心房颤动（最常见的心律紊乱症状）「没有关联」；而这个结果与之前的一项结果统计显著的研究正好相反。 现在，我们看看实际数据。...因此，单独取出该区间内的一个特定值（比如无效值）来进行「表明」是没有意义的。...举个例子，上面的研究者可能会写到：「和之前的研究一样，我们的结果表明：使用这种抗炎药，病人患新发心房颤动的风险增加了20%。...使这些假设尽可能地清楚以及测试你能够测试的假设，比如通过绘制你的数据图表和拟合替代模型，然后报告所有结果。...他们将不再依赖显著性测试。

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