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在没有 Mimikatz 的情况下操作用户密码

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。...再一次,让我们看一下BloodHound图: BloodHound 攻击路径 我们看到,我们不仅拥有重置密码的权限,而且还拥有GenericWrite权限。但是,这是什么意思?

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V-3-3 在没有vCenter的情况下

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。

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    vAttention:用于在没有Paged Attention的情况下Serving LLM

    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。...举例来说,图9b显示,vLLM的分页kernel在GQA情况下已经比FlashAttention对应的kernel慢多达2.85倍。...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。...Sarathi 将 prompt 的输入 tokens 拆分为多个较小的块,并一次调度一个块,从而使服务系统可以在不中断正在进行的解码的情况下添加新请求。这有助于在不增加延迟的情况下提高吞吐量。...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.

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    ggplot2--R语言宏基因组学统计分析(第四章)笔记

    然而,图形语法的翻译在ggplot2中没有对应关系(它的作用是由内置的R功能发挥的)。...在ggplot2中,层负责创建我们在绘图上感知到的对象。层由四个部分组成:数据和几何映射、统计变换(STAT)、几何对象(GEOM)和位置调整(Wickham 2010)。一个图可能有多个图层。...使用qlot(),以一次创建所有图的方式创建一个图;使用gglot(),按块和层函数创建一个图。Ggplot2补充qlot()的原因是为了减少所需的打字量。...例如,在连续情况下,用刻度填充直方图或密度图;在离散情况下,比例用于填充直方图或条形图,或者在映射颜色、大小或形状时用于散点图。我们需要知道,映射到变量的美学属性取决于所使用的geom()函数。...4.3.3.4 添加标签图层以更改标题和轴标签 默认情况下,由ggplot2创建的绘图没有任何标题,并且带有与绘图中使用的变量名相对应的轴标签。

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    R for data science (第一章) ②

    使用ggplot2进行数据可视化② 添加其他变量的一种方法是aesthetics。 另一种对分类变量特别有用的方法是将绘图分割为多个子图,每个子图显示一个数据子集。...facet_wrap()的第一个参数应该是一个公式,你用〜后跟一个变量名创建(这里“formula”是R中数据结构的名称,而不是“equation”的同义词)。...在ggplot2语法中,我们说它们使用不同的geom。 geom是绘图用于表示数据的几何对象。 人们经常根据情节使用的几何类型来描绘情节。...如果这听起来很奇怪,我们可以通过在原始数据上叠加线条然后根据drv着色所有内容来使其更清晰。 请注意,此图包含同一图表中的两个geom!我们将很快学会如何在同一个地块中放置多个geoms。...实际上,每当您将美学映射到离散变量时,ggplot2都会自动将这些geoms的数据分组(如线型示例中所示)。依靠这个特征很方便,因为群体aesthetic本身并没有增加传说或区别特征与geoms。

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    在没有数据的情况下使用贝叶斯定理设计知识驱动模型

    或者换句话说,一个从流程的输出进入下一个流程的输入的流水线管道,并将多个简单管道可以组合成一个复杂的系统。我们可以用一个有节点和边的图来表示这样一个系统。...贝叶斯图模型是创建知识驱动模型的理想选择 机器学习技术的使用已成为在许多领域获得有用结论和进行预测的标准工具包。但是许多模型是数据驱动的,在数据驱动模型中结合专家的知识是不可能也不容易做到。...只有结合起来才能形成专家知识的表示。 贝叶斯图是有向无环图(DAG) 上面已经提到知识可以被表示为一个系统的过程可以看作一个图。在贝叶斯模型的情况下,图被表示为DAG。但DAG到底是什么?...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。”...对这样一种说法进行争论可能是合理的。相反,也可能同时存在多个真实的知识模型。在这种情况下,您可能需要组合这些概率,或者决定谁是正确的。

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    NeurIPS 2023 | 在没有自回归模型的情况下实现高效图像压缩

    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。...图5 图像重建质量的可视化结果 图6 空间相关性图的比较 图5和图6分别是图像重建质量和空间相关性的可视化结果。如图6所示,应用了本文的方法之后,潜在变量空间位置上的相关性明显降低了,空间冗余更少。...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 。

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    跟着Nature Genetics学作图:使用ggarrange函数对ggplot2的多个图进行组合

    Figure1,涉及到5个图,分别是折线图,韦恩图,散点图,频率分布直方图,最后一个知识点是如何将这5个图组合到一起 image.png 首先是定义作图主题的内容 library(ggplot2)...panel.background = element_blank(), title = element_text(size = 7), text = element_text(size = 6) ) 论文中提供的代码没有设置坐标轴的线...,如果按照他的主题来做出图没有横纵坐标轴 第一个折线图的代码 library(readxl) df.peer <- read_excel("data/20220627/Fig1.xlsx", sheet...,可以参考链接 https://scales.r-lib.org/reference/label_number.html image.png 第二个韦恩图的代码 他这里的韦恩图是借助ggforce这个...labels = scales::label_comma()) + theme(legend.position="none")+ My_Theme+ facet_wrap

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    在没有 try-with-resources 语句的情况下使用 xxx 是什么意思

    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。

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    谷歌AI在没有语言模型的情况下,实现了最高性能的语音识别

    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。” ?...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。

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    「R」ggplot2数据可视化

    ggplot2 初探 在ggplot2中,图是采用串联起来(+)号函数创建的。每个函数修改属于自己的部分。...对于每个声部身高范围上的得分分布,小提琴图展示了更多视觉线索。 接下来我们将使用几何函数创建广泛的图表类型。让我们从分组开始吧——在一个图中展示多个分组观察值。...分组 在R中,组通常用分类变量的水平(因子)来定义。 分组是通过ggplot2图将一个或多个带有诸如颜色、形状、填充、尺寸和线条类型的视觉特征的分组变量来完成的。...分面 如果组在图中并排出现而不是重叠为单一的图形,关系就是清晰的。我们可以使用facet_wrap()函数和facet_grid()函数创建网格图形(在ggplot2中也称为刻面图)。...将多个ggplot2包的图形放到单个图形中最简单的方式是使用gridExtra包中的grid.arrange()函数。我们需要事先安装这个包。 让我们创建3个ggplot2图并把它放在单个图形中。

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    在没有技术术语的情况下介绍Adaptive、GBDT、XGboosting等提升算法的原理简介

    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。...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。...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。

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    怎么在没有专业UI的情况下设计出一个美观的工业组态界面?

    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。...一般项目中会包含数据展示、设备状态、功能报警、数据报表等部分,也有的显示工艺流程图、系统图、生产过程等内容,还有一些展示采集到的数据信息、控制信息等。...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。...换色 使用PS软件更改图标颜色的操作如下: 1) 在PS中打开图标图片,选中背景层,点击Ctrl+J复制该图层 2) 使用魔棒工具抠图,将图标部分选中,多个选区时可以按住shift进行选取,之后将选中的图标复制

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    R语言从入门到精通:Day17 (ggplot2绘图)

    在之前的教程中,我们在学习各类数据分析方法的过程中学习创建了各种各样的普通图形和特殊图形,它们大部分都是利用R的基础绘图系统创建的。...函数ggplot()虽然设置图形,但没有自己的视觉输出,而是使用一个或多个几何函数向图中添加了几何对象(简写为geom),包括点、线、条、箱线图和阴影区域。...在散点图的例子中,函数geom_point()在图形中画点,创建了一个散点图。最后,函数labs()是可选的,可添加注释(包括轴标签和标题)。 图1,散点图 ?...在R中,组通常用分类变量的水平(因子)来定义。分组是通过ggplot2图将一个或多个带有诸如形状、颜色、填充、尺寸和线类型的视觉特征的分组变量来完成的。...在基础图形中可以实现的图形“组合”在ggplot2中自然也不是难事,可以使用函数facet_wrap()和函数facet_grid()创建。

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