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。...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。...如果我们要删除GenericWrite并重新运行BloodHound集合，我们会看到： 额外的 BloodHound 边缘 我们现在看到了四 (4) 个我们以前没有看到的边缘。
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。...编写正确且高效的GPU kernel对大多数程序员来说是具有挑战性的。 作为Transformer架构的基本构建块，注意力算子在系统和机器学习社区中见证了大量的性能优化创新，这一趋势可能会继续。...如果vAttention无法满足内存需求，它将返回失败，服务框架可以通过抢占一个或多个请求来继续进行（这类似于vLLM的默认行为）。...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。...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.
根据 Gartner 的说法，熟练的 IT 人员的搜索已走向全球，一些组织中近四分之一的人员现在被定义为“无国界”——在海外采购和工作。...这是一项巨大的数据分析工作，但我们构建了我们的 AI 驱动的招聘平台 Andela Talent Cloud (ATC)，而没有使用大语言模型 (LLM)。...处理不完整数据 建立可信的匹配适应度评分意味着我们还必须克服人们个人资料中的漏洞——缺少基本数据。例如，有些人没有具体说明他们希望赚取多少，这对于匹配人员和设定符合客户预算预期的费率都很重要。...在这种具体情况下，我们开发了一项人才费率推荐服务，该服务通过识别具有类似技能的人员来生成某人可能根据其技能寻求多少的近似值。...当它们被正确提取和组合时，可以构建更强大的机器学习模型。 使用较小的模型来估计缺失的关键信息，以馈送其他相关模型或服务。在我们的领域，我们这样做是为了估计人才特征，例如响应能力或费率。
1、按键 2、点击[整页幻灯片] 3、点击[9张水平放置的幻灯片] 4、点击[打印]
建立在 pgmpy 库之上 包含常用的流水线管道操作 简单直观 开源 根据专家的知识构建系统 让我们从一个简单直观的示例开始演示基于专家知识构建真实世界模型的过程。...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。...有系统地问问题：首先设计具有节点和边的图，然后进入cpt。在讨论可能性时要谨慎。了解专家如何得出他的概率并在需要时进行标准化。检查时间和地点是否会导致不同的结果。在构建模型之后进行完整性检查。
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。
POSTGRESQL 在主从流复制中,在主库失败切换后,从库变为主库后,如果主库不是因为硬件的原因,想继续拉起来,并且加入到新的复制关系中,一般都会通过pg_rewind的程序来进行拉起来....但不少问题反馈对pg_rewind在重新拉起旧主库出现问题,到底有什么情况下pg_rewind对你的数据库重新建立复制关系"力不从心", 怎么去避免这样的情况是这篇文字要讨论和提到的....另外pg_rewind主要的针对的场景就是主从切换后,主重新加入到新的集群的场景,在wal 日志丢失和不全的情况下,是无法来进行相关的复制的工作的....并且在主库上加大压力,通过pg_bench 对数据库进行压力测试 在大量插入数据的过程中直接直接将虚拟机硬关机 此时我们将从库变为主库 然后启动已经变成孤家寡人的"主库", 然后他将刚才在掉电情况下为写入的数据进行了...总结: 整体pg_rewind 在多种情况下,都可以保证失败后的数据库重新拉起来并进入新的复制, 但需要注意的两点 1 如果添加的物理复制槽的,那就需要在新的主库上添加,或确认复制槽的存在 2
再次构建时在缓存的基础上增量编译长期缓存。...为了防止缓存过于固定，导致更改构建配置无感知，依然使用旧的缓存，默认情况下，每次修改构建配置文件都会导致重新开始缓存。当然也可以自己主动设置 version 来控制缓存的更新。...一些更实用的用法需要我们在实际使用中继续探索，发挥 webpack5 更大的价值。 6、其他新特性 1、在 webpack4 中标记过期的功能都已经在 webpack5 移除了。...cache: { type: 'filesystem' } 结果构建是成功，但是相应的缓存却一直没有生成，其中构建提示如下： 提示说 webpack-dist.config.js 找不到，当时就很懵了...由于找不到这个相对路径，从而导致缓存逻辑执行报错，缓存失败。
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。
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
SD-WAN通过利用价格合理的互联网服务，在很大程度上降低了成本，提高了网络灵活性和可靠性。但是，除了它们的好处之外，互联网主干网还引入了围绕MPLS构建的全球广域网中所缺乏的一致性问题。...独立的MPLS骨干网 通过独立的MPLS骨干网，服务提供商在客户端构建一个具有自己的SD-WAN边缘设备的全球MPLS核心网络，Aryaka是全球MPLS骨干网提供商的典型示例。...软件定义的主干 相比之下，软件定义的骨干网在现有的IP骨干网上构建了覆盖层。这里，主要的区别在于覆盖层的功能以及骨干网的性质（例如私有与公共）。...在Mode的案例中，由于他们的SD-CORE与SD-WAN无关，因此公司可以自由使用任何SD-WAN设备（或任何其他设备），这些设备可以构建到骨干POP的必要IPsec隧道。...全球WAN超越托管MPLS服务 全球广域网依赖运营商及其托管MPLS服务的日子早已过去。SD-CORE解决方案为企业提供了一系列替代方法，使企业能够在不影响网络性能的情况下降低带宽支出。
，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...return "greet3"; } 用你的合约生成调用接口 在使用的时候，address 为合约地址 greeter = w3.eth.contract( address='0xB5816B1C17ce9386019ac42310dB523749F5f2c3...greet2 开源代码在：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
假设你正在准备SAT考试，考试分为四个部分:阅读、写作、数学1(没有计算器)、数学2(没有计算器)。为了简单起见，假设每个部分有15个问题需要回答，总共60个问题。...在构建完所有树之后，我们将所有树的值相加，并将它们添加到初始预测日志中。因此，如果一个树的值越大，它对初始预测应该如何变化的影响就越大。 ? 每棵树的值将乘以0。1。...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。...它没有使用预估器作为树节点。它构建树来将残差进行分组。就像我之前提到的，相似的样本会有相似的残值。树节点是可以分离残差的值。
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。...对于正面数据，可根据购买意图或应用用户的有效率等信息来构建。使用新方法，我们可以让计算机只从充满信心的正面数据中学习分类。”...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。
魔改StyleGAN模型为图片中的马添加头盔 介绍 GAN体系结构一直是通过AI生成内容的标准，但是它可以实际在训练数据集中提供新内容吗？还是只是模仿训练数据并以新方式混合功能？...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？...例如，假设我们有一个在马匹上训练过的StyleGAN模型，并且我们想重写该模型以将头盔戴在马匹上。我们将所需的特征头盔表示为V ‘，将上下文中的马头表示为K’。
首先，使用pip命令在终端安装xlwt： pip install xlwt 下面是一个示例。...LABS 原始数据被搅和在一起，账号和类别没有分开，有些数据甚至没有账号。...图1 要创建这样的输出，代码脚本执行以下操作： 1.分隔帐号和名称 2.分配一个99999的帐号，并将未编号帐号的单元格颜色设置为红色 3.将帐户名转换为正确的大写名称 4.删除帐户名中的任何多余空格...5.将账号和姓名写入电子表格中的两列 6.根据最宽数据的宽度设置每个电子表格列的列宽格式 代码如下： import sys import re from xlwt import Workbook, easyxf...def dox1(): try: fp = open(r"C:\test\hospdata.txt") except: print('打开hospdata.txt失败') sys.exit
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