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。...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。...存储的路径如图，为： /vmfs/volumes/datastore1/下。使用命令cp –r来复制需要复制的虚拟机。 ? 复制完虚拟机后，进入新虚拟机的文件夹右键vmx文件，添加到服务器清单。
这种方法消除了碎片问题，使得能够在更大批量的情况下高吞吐量地服务 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。...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.
然而，在全球客户范围扩大的同时，竞争范围也在扩大。 疫情爆发前建立的品牌忠诚度已经有所下降，因为消费者偏离了正常的购物习惯，开始接触那些易于导航，支持在线体验、即时送货和拥有卓越客户服务的品牌。...随着忠诚度的下降，零售商现在面临的挑战是需要在正确的时间，通过正确的渠道，按照客户的条件重新赢得失去的客户，或者获得新的客户， 全渠道体验 在超互联时代，提供更多产品和整合各种渠道将是最大化品牌互动的关键...但值得注意的是，不同渠道所提供的客户服务互动和情绪体验是不一致的。公司应该思考为什么有些渠道能够得到客户的青睐，而其他则不能。...如果品牌能够学会如何最好地帮助用户，并告知他们每个渠道的功能，那么在未来获得胜利的可能就更大了。 未来客户群 在没有面对面互动的情况下，剩余的市场份额将由零售商充分利用综合数字渠道赢得。...了解如何利用客户服务创造独特的全渠道体验，将是赢回流失客户和加强品牌宣传的关键。
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 。
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。...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。...在洒水器关闭的情况下，草地湿润的可能性有多大? P(Wet_grass=1 |Sprinkler=0)= 0.6162 如果洒器停了并且天气是多云的，下雨的可能性有多大?...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。
但说到区块链背后的核心思想，很多腾讯的同学就会非常熟悉——“去中心化”、“去信任化”、“不可篡改”、“可追溯”。看起来就像是腾讯海量服务之道的基础设计原则。没错，那到底什么是区块链？...其实区块链就是一个去中心化、去信任化的分布式、一致性存储系统。简单来说就是叠加了拜占庭容错的海量服务之道。 去中心化的意思是，不需要一个权威的中心。...传统的分布式去中心服务，中心越多，性能越好。而区块链的去中心，却是截然相反的概念。中心越多，性能会越差，但信用越好。原因是信用由大家通过算法共同维护，维护的人越多，造假的可能性就越低。...这样用户第一次真正掌握了自己的资产，而不是依赖信任中心的机构和节点。简单来说，没有经过用户的允许，用户的钱和各类资产都不能被转移。就不会出现卡/手机在手，钱不翼而飞的情况。...我们的腾讯云，能否从底层建立区块链的基础设施，这或许是一个重要契机和未来方向。 所以，未来有无限的可能性，需要我们对区块链有着更系统性的认识，以及建设好一个坚实可靠的基础设施。
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
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。...[INFO] Ellapsed Time : 00:00:06 如果您获得了对低权限用户的访问权限，则可以破解更高权限用户的密码并提升您的权限。
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。...它使用下面的公式来决定它的最终结果。 ? 括号内的所有内容反映了模型给出正确预测的可能性。例如，对于stump 1来说，给出正确预测的概率是错误预测的5倍。 神奇之处在于log部分。...它利用预测和实际结果之间的差异，也就是残差来构建树。 下图简单地展示了这个过程。基于样本集，我们将首先给出一个log(odds)预测，即我们的模型预测一个类比另一个类的可能性有多大。...然后我们把所有的东西都和最初的预测一起一起加起来。最后，我们有了一个新的可能性! ? 下面是一个可视化流程的示例，以便我们更好地理解它。我们有一个分类问题，因此，我们的预测可以是0或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。
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。
，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...在使用的时候，address 为合约地址 greeter = w3.eth.contract( address='0xB5816B1C17ce9386019ac42310dB523749F5f2c3...greet3 函数签名 '0x02d355dc' print(greeter.functions.greet3(456).call(sigfn="0xf9220889")) 打印 greet2 开源代码在：
应用对接口授权示意图 当然，数据服务还要提供接口相关的监控，比如接口的90%的请求响应时间、接口调用次数、失败次数等相关的监控，另外，对于长时间没有调用的API ，应该予以下线。...比如在实时直播场景中，商家需要第一时间获得关于活动的销售数据，此时就需要数据服务具备推的能力，我把它称为数据的送货上门服务。...数据服务将数据实时写入到一个Kafka中，然后应用通过订阅Kafka的Topic，可以获得实时数据的推送。...数据服务通过元数据中心，可获得接口访问的表关联了哪些指标。使用者可基于指标组合，筛选接口，根据想要数据，查找可以提供这些数据的接口，形成闭环。 数据服务应该如何实现？...云原生设计解决了: 数据服务不同接口间资源隔离问题 可基于请求量实现动态水平扩展 借助Envoy实现限流、熔断 2.2 逻辑模型 相较物理模型，逻辑模型没有保存实际的数据，而只是包括逻辑模型和物理模型的映射
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。...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。...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。
我相信这种可能性将打开数字行业中许多新的有趣应用程序，例如为可能不存在现有数据集的动画或游戏生成虚拟内容。 GAN 生成对抗网络（GAN）是一种生成模型，这意味着它可以生成与训练数据类似的现实输出。...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。...因此，为了获得我们想要的特征，我们想要将原始规则K?V更改为我们想要的规则K‘?V’。为此，我们以将规则更改为目标K‘?V’的方式更新权重。 数学细节 我们如何更新W以获得目标K‘?V’？...总之，获得更新权重W1的步骤是 结果 该研究已尝试重写预训练的StyleGAN和ProGAN模型以证明其功能。
而且，如何在不管理人员的情况下在组织中发表意见并扩大你的影响力？ 随着公司规模的扩大，他们必须找到留住技术人才的方法。...继续阅读，了解如何走这条人迹罕至的道路，这意味着在不管理的情况下领导，你可以构建和影响全球规模的技术。 员工工程师到底是什么？ 在大科技公司之外，员工工程师的晋升途径和好处充其量是模糊不清的。...在尝试用更少的人力做更多事情的时代，高级工程师通常专注于自动化，或者可以与 平台工程 团队合作创建更多共享服务和黄金路径。高级工程师通常会做出成本效益决策。...德拉·科尔特继续说，员工工程师轨道的良好候选人与你的公司使命保持一致，能够在高度紧急的情况下交付出色工作，并表现出天生的领导才能。...梅杰斯提倡她所说的Manager-IC Pendulum，它可以通过在角色之间来回切换来获得“巨大的经验深度和广度”。
在drAFL的帮助下，我们就可以在没有源代码的情况下对LInux二进制代码进行模糊测试了。 ?...drAFL 原始版本的AFL支持使用QEMU模式来对待测目标进行黑盒测试，因此在使用drAFL之前，作者强烈建议大家先尝试使用一下原始版本的AFL，如果达不到各位的目标，再来使用drAFL。...除此之外，你还需要设置AFL的fork服务器（AFLNOFORKSRV=1），或者设置“AFLSKIPBIN_CHECK=1”。具体请参考代码构建部分的第五步。...注意：请注意，针对64位代码库，你需要使用64位的DynamoRIO，如果使用的是32位的代码库，你就需要使用32位的DynamoRIO了，否则工具将无法正常运行。.../afl_test @@ 注意：对于afl_test测试样例，可能需要大概25-30秒的执行时间。
首先，使用pip命令在终端安装xlwt： pip install xlwt 下面是一个示例。...原始的文本文件数据如下： 09700RESEARCH 09800PHYSICIANS PRIVATE OFFICES 09900NONPAID WORKERS MANAGEMENT FEES REFERENCE...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
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
