首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往
您找到你想要的搜索结果了吗?
是的
没有找到

如何使用LinkFinderJavaScript文件查找网络节点

关于LinkFinder LinkFinder是一款功能强大Python脚本,该工具帮助下,广大研究人员可以轻松JavaScript文件中发现和扫描网络节点及其相关参数。...这样一来,渗透测试人员和漏洞猎人将能够快速测试目标网站伤收集新隐藏节点了。...-d --domain 分析整个域时使用,可以切换并枚举所有找到JS文件 -b --burp 当Burp结果文件包含多个JS文件时,可以切换使用 -c --cookies 向请求添加Cookie...-h --help 显示工具帮助信息和退出 工具运行样例 在线上JavaScript文件查找网络节点,并将结果输出到results.html文件: python linkfinder.py...JavaScript文件,搜索以/api/开头网络节点,并将结果存储到results.html文件: python linkfinder.py -i 'Desktop/*.js' -r ^/api/

30650

特定环境安装指定版本Docker

通常用官方提供安装脚本或软件源安装都是安装比较新 Docker 版本,有时我们需要在一些特定环境服务器上安装指定版本 Docker。今天我们就来讲一讲如何安装指定版本 Docker 。...hkp://pgp.mit.edu:80 –recv-keys 58118E89F3A912897C070ADBF76221572C52609D 新增一个 docker.list 文件,在其中增加对应软件安装源...docker.list deb https://apt.dockerproject.org/repo ubuntu-xenial main CentOS 新增一个 docker.repo 文件,在其中增加对应软件安装源...raw=true | sh 使用需要 Docker 版本替换以下脚本 ,目前该脚本支持 Docker 版本: 1.10.3 1.11.2 1.12.1 1.12.2 1.12.3 1.12.4...1.12.5 1.12.6 1.13.0 1.13.1 17.03.0 17.03.1 17.04.0 注:脚本使用 USTC 软件包仓库,已基于 Ubuntu_Xenial , CentOS7 以及

3.7K20

字符串删除特定字符

首先我们考虑如何在字符串删除一个字符。由于字符串内存分配方式是连续分配。我们从字符串当中删除一个字符,需要把后面所有的字符往前移动一个字节位置。...具体实现,我们可以定义两个指针(pFast和pSlow),初始时候都指向第一字符起始位置。当pFast指向字符是需要删除字符,则pFast直接跳过,指向下一个字符。...这样,前面被pFast跳过字符相当于被删除了。用这种方法,整个删除O(n)时间内就可以完成。 接下来我们考虑如何在一个字符串查找一个字符。当然,最简单办法就是从头到尾扫描整个字符串。...我们可以新建一个大小为256数组,把所有元素都初始化为0。然后对于字符串每一个字符,把它ASCII码映射成索引,把数组该索引对应元素设为1。...这个时候,要查找一个字符就变得很快了:根据这个字符ASCII码,在数组对应下标找到该元素,如果为0,表示字符串没有该字符,否则字符串包含该字符。此时,查找一个字符时间复杂度是O(1)。

8.9K90

LeetCode 450: 删除二叉搜索树节点 Delete Node in a BST

题目: 给定一个二叉搜索树节点 root 和一个值 key,删除二叉搜索树 key 对应节点,并保证二叉搜索树性质不变。返回二叉搜索树(有可能被更新)节点引用。...Given a root node reference of a BST and a key, delete the node with the given key in the BST....5 / \ 2 6 \ \ 4 7 解题思路: 待删除节点在二叉树三种情况有: 如果目标节点没有子节点,我们可以直接移除该目标节点。...另外二叉搜索树序遍历结果为从小到大顺序排列; 删除节点如果不是叶子节点时, 则应把该节点值替换为其右子树中最小一个节点值 (删除节点后驱节点); 删除节点如果不是叶子节点且无右子树时, 则应把该节点值替换为其左子树中最大一个节点值...(删除节点前驱节点), 并在子树递归删除刚刚替换节点 你会发现, 二叉搜索树最小节点为该树最左叶子; 最大节点为该树最右叶子, 即: 如果 key > root.val,说明要删除节点在右子树

1.1K20

关于vim查找和替换

1,查找 normal模式下按下/即可进入查找模式,输入要查找字符串并按下回车。 Vim会跳转到第一个匹配。按下n查找下一个,按下N查找上一个。...set smartcase 将上述设置粘贴到你~/.vimrc,重新打开Vim即可生效 4,查找当前单词 normal模式下按下*即可查找光标所在单词(word), 要求每次出现前后为空白字符或标点符号...例如当前为foo, 可以匹配foo barfoo,但不可匹配foobarfoo。 这在查找函数名、变量名时非常有用。 按下g*即可查找光标所在单词字符序列,每次出现前后字符无要求。...即foo bar和foobarfoo均可被匹配到。 5,查找与替换 :s(substitute)命令用来查找和替换字符串。...^E与^Y是光标移动快捷键,参考: Vim如何快速进行光标移 大小写敏感查找 查找模式中加入\c表示大小写不敏感查找,\C表示大小写敏感查找

22.6K40

c++ findwindow函数_matlab怎么查找函数用法

大家好,又见面了,我是你们朋友全栈君 FindWindow 用来根据类名和窗口名来得到窗口句柄。但是这个函数不能查找子窗口,也不区分大小写。...如果要从一个窗口子窗口中查找需要使用FindWindowEX。 函数功能:该函数获得一个窗口句柄,该窗口类名和窗口名与给定字符串相匹配。...这个函数查找子窗口,从排在给定子窗口后面的下一个子窗口开始。查找时不区分大小写。...如果hwnjParent为NULL,则函数以桌面窗口为父窗口,查找桌面窗口所有子窗口。...查找Z序下一个子窗口开始。子窗口必须为hwndPareRt窗口直接子窗口而非后代窗口。如果HwndChildAfter为NULL,查找从hwndParent第一个子窗口开始。

1K10

C++ 无序字符串查找所有重复字符【两种方法】

参考链接: C++程序,找出一个字符ASCII值 C++ 无序字符串查找所有重复字符   Example:给定字符串“ABCDBGAC”,打印“A B C”  #include <iostream...    string s = a;     for (int i = 0; i < s.size() - 1; i++)     {         if (s[i] == '#') //判断i指针指向是否为输出过字符...            continue;         int m = 1; //判断j指针指向是否为输出过字符         for (int j = i + 1; j <= s.size...                if (m == 1)                     cout << s[i] << " ";                 s[j] = '#'; //对输出过字符做标记...                m = 0;      //对输出过字符做标记             }         }     } } void PrintIterateChar2(const

3.7K30

深度学习CTR预估应用

作者:辛俊波 | 腾讯 应用研究员 一、前言 深度学习凭借其强大表达能力和灵活网络结构NLP、图像、语音等众多领域取得了重大突破。...   embedding层维度,FM是隐向量维度        • H1: 深度网络第一个隐层节点个数,第二层H2,以此类推。...MLP网络,输入是原始特征n维特征空间,假设第一层隐层节点数为H1,第二层为H2,以此类推。第一层网络,需要学习参数就是n*H1。...三、写在最后 前面介绍了10深度学习模型网络结构,总结起来可以用如下所表示 doc_image_25_w1210_h720.jpg 各种CTR深度模型看似结构各异,其实大多数可以用如下通用范式来表达...其次,宽和深大战google提出了wide&deep模型框架后,这套体系基本已成为业内基本框架。

4.6K271

深度学习NLP应用——TextCNN

概述 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)提出使得深度学习计算机视觉领域得到了飞速发展,大量基于CNN算法模型被提出,同时深度学习算法多个视觉领域实现了突破...最初文本领域,主要使用深度学习模型是RNN,LSTM等,既然CNN图像领域得到广泛应用,能否将CNN算法应用于文本分类呢?...Kim2014文章《Convolutional Neural Networks for Sentence Classification》成功将CNN模型应用在文本分类。 2....卷积操作是CNN 中最为重要部分,与全连接层不同,卷积层每一个节点输入只是上一层神经网络一小块,如下图所示: 通过卷积核(如图中卷积核大小为 )对二维图像(图像大小为 )进行卷积操作...,使用时候通过查表方式取得,不参与模型训练。

1.4K21

深度学习AEC应用探索

本文来自大象声科高级算法工程师闫永杰LiveVideoStackCon2019北京大会上分享。闫永杰介绍了深度学习回声消除(AEC)应用。...大象声科成功将深度学习应用于人声和噪声分离基础上,正在通过引入深度学习技术,解决回声消除问题。...不难想象,如果把右下图盖左下图,会产生接近第一张图效果。 通过这四张图,我们可以直观明白IBM计算方式以及使用方式。 深度学习 接下来我们讲下深度学习。...上面实验实验数据上已经取得了不错结果,但如果处理实际采集数据,效果就不尽如人意了,我们分析主要有以下几点原因: 现实场景要考虑噪音干扰; 非线性带来不匹配; 现实房间冲激响应与实验室生成存在差异...我们一般训练时双讲比例百分之二十,大部分情况还是单讲,这也符合实际场景比例。

2.8K20

深度学习推荐系统应用

划分为两阶段好处是可以更好地从海量视频库为用户找到几十个用户可能感兴趣视频(通过两阶段逐步缩小查找范围),同时可以很好地融合多种召回策略召回视频。下面我们分别来讲解这两个步骤算法。 1....参考文献13,阿里提出了一种BST(Behavior Sequence Transformer)模型(见下图),通过引入Transformer技术(参见参考文献44、45),将用户行为序列关系整合到模型...图7:BST推荐模型网络结构 3 阿里基于兴趣树(TDM)深度学习推荐算法 参考文献16阿里算法工程师们提出了一类基于兴趣树(Tree-based Deep Model)深度学习推荐模型,通过利用从粗到精方式从上到下检索兴趣树节点为用户生成推荐候选集...实际检索时,每个非叶子节点直接从关联最大堆获取兴趣度最大N个子节点。因此,整个搜索过程是非常高效。 ?...参考文献48,Pinterest公司提出了一种图卷积神经网络(Graph Convolutional Network)模型PinSage,结合高效随机游走和图卷积生成图中节点嵌入表示,该算法有效地整合了图结构和节点特征信息

68210

深度学习推荐系统应用

划分为两阶段好处是可以更好地从海量视频库为用户找到几十个用户可能感兴趣视频(通过两阶段逐步缩小查找范围),同时可以很好地融合多种召回策略召回视频。下面我们分别来讲解这两个步骤算法。 1....参考文献13,阿里提出了一种BST(Behavior Sequence Transformer)模型(见下图),通过引入Transformer技术(参见参考文献44、45),将用户行为序列关系整合到模型...图7:BST推荐模型网络结构 3 阿里基于兴趣树(TDM)深度学习推荐算法 参考文献16阿里算法工程师们提出了一类基于兴趣树(Tree-based Deep Model)深度学习推荐模型,通过利用从粗到精方式从上到下检索兴趣树节点为用户生成推荐候选集...读者可以参考下面图6右下角正样本节点和负样本节点,更好地理解刚刚文字介绍。 记 、 分别为用户u正、负样本集。...实际检索时,每个非叶子节点直接从关联最大堆获取兴趣度最大N个子节点。因此,整个搜索过程是非常高效

48200

深度学习推荐系统应用

本文试图对深度学习推荐系统应用进行全面介绍,不光介绍具体算法原理,还会重点讲解作者对深度学习技术思考及深度学习应用于推荐系统的当前生态和状况,我会更多地聚焦深度学习工业界应用。...划分为两阶段好处是可以更好地从海量视频库为用户找到几十个用户可能感兴趣视频(通过两阶段逐步缩小查找范围),同时可以很好地融合多种召回策略召回视频。下面我们分别来讲解这两个步骤算法。 1....参考文献13,阿里提出了一种BST(Behavior Sequence Transformer)模型(见下图),通过引入Transformer技术(参见参考文献44、45),将用户行为序列关系整合到模型...图7:BST推荐模型网络结构 3 阿里基于兴趣树(TDM)深度学习推荐算法 参考文献16阿里算法工程师们提出了一类基于兴趣树(Tree-based Deep Model)深度学习推荐模型,通过利用从粗到精方式从上到下检索兴趣树节点为用户生成推荐候选集...实际检索时,每个非叶子节点直接从关联最大堆获取兴趣度最大N个子节点。因此,整个搜索过程是非常高效。 ?

1.2K40

干货|深度学习CTR应用

另一种是google提出wide & deep learning模型,主要用于推荐,美团文章也有介绍。...用户在线广告点击行为预测深度学习模型(https://blog.csdn.net/happytofly/article/details/80124474) 这是来自张伟楠博士携程技术中心主办深度学习...Meetup主题演讲。...p=1046) 作者 Kintocai (蔡建涛,来自腾讯) 这篇文章写得非常好,而且还有作者一些精辟分析和实践经验,特别是最后给出了一个总结性框架图,将这些模型以及一些连续特征处理方法统一到一个整体框架...不过对于dropout使用,个人觉得全连接层适当使用dropout是有用,它可以一定程度防止模型过拟合。当然如果是训练数据量较大,特征维度较少时,dropout不是必需

1.3K30
领券