最近看到一篇【猿人学Python】文章【写爬虫,免不了要研究JavaScript设置cookies的问题 】,里面说到了mps“zggaw“的破解返回521的问题,然后自己也去尝试了一把,现在把我的实现过程分享出来,让有需要的人看到。
关于CTFR CTFR是一款功能强大的子域名枚举与爆破工具,在该工具的帮助下,广大研究人员可以轻松在几秒钟时间里获取一个HTTPS网站的所有子域名。值得一提的是,CTFR即没有使用到字典攻击技术,也没有使用暴力破解工具,该工具使用的是证书透明度日志来实现其功能。 关于证书透明度 谷歌的证书透明度项目修复了SSL证书系统中的几个结构缺陷,SSL证书系统是所有HTTPS连接的主要加密系统。这些缺陷削弱了加密互联网连接的可靠性和有效性,并可能危及关键的TLS/SSL机制,包括域验证、端到端加密和证
那我们就直接入正题了,首先我们的目标网址是 “http://www.mps.gov.cn/n2253534/n2253535/index.html”,我们直接发起请求试试:
前几天看到一篇文章,里面说到了mps“zggaw“的破解返回521的问题,然后自己也去尝试了一把,现在把我的实现过程分享出来,让有需要的人看到。
上一篇文章主要讲了Python的下载,安装以及输出Hello word。从这篇文章开始,将开始学习Python的相关内容了,因为Python3是主要的趋势,所以这里以Python3为主,不过也会穿插一些Python2的内容。
如果需要 wget https://google.com/index.html 那你肯定是下载不下来的,需要的时候只需要执行 proxy 即可
注释以PASCAL VOC格式保存为XML文件,这是ImageNet使用的格式。此外,它还支持YOLO格式
作者|Syed Danish 选文|姚佳灵 翻译|吴怡雯 姚佳灵 校对|黄念 简介 本文主要关注在Python中进行数据预处理的技术。学习算法的出众表现与特定的数据类型有密切关系。而对于没有经过缩放或非标准化的特征,学习算法则会给出鲁莽的预测。像XGBoost这样的算法明确要求虚拟编码数据,而决策树算法在有些情况下好像完全不关心这些! 简而言之,预处理是指在你将数据“喂给”算法之前进行的一系列转换操作。在Python中,scikit-learn库在sklearn.preprocessing下有预装的功
NLP技术最有用的应用之一是从非结构化文本(合同、财务文档、医疗记录等)中提取信息,这使得自动数据查询能够有用武之地。
近期周围很多朋友询问,Python如何管理包和模块,并且很多常用的包使用pip安装的时候,总是因为网络问题中断,在学习新包时造成了很大的挫败感,这些问题也是之前自己在学习过程中,遇到的痛点,所以抽出精力,整理了下之前关于这块的学习笔记,形成文章,希望给其他python道友以帮助,也给自己后续查阅带来方便。
Cocos2d-x 是一套成熟的开源跨平台游戏开发框架。引擎提供了图形渲染、GUI、音频、网络、物理、用户输入等丰富的功能, 被广泛应用于游戏开发及交互式应用的构建。其核心采用 C++ 编写,支持使用 C++、Lua 或 JavaScript 进行开发。
Python是一门跨平台的高层次的结合了解释性、编译性、互动性和面向对象的脚本语言,具有简单,易上手的特性。
最近一段时间在开发面向移动设备的网页,而且是静态网页。所以很需要一个HTTP服务器,简单明了的就可以。在Windows上,HFS(http://www.rejetto.com/hfs/)是我比较钟爱的一个小工具,并且还是免费。在Mac电脑上,尝试了几款轻量的HTTP文件服务器,感觉都不是很理想。比如App Store里面的SimpleHTTPServer,我甚至花了25块钱购买了Pro版,竟然连最基本的HTTP Range都不支持。还有就是Python带的那个SimpleHTTPServer模块,也是不太良
Vue-ECharts 默认在 webpack 环境下会引入未编译的源码版本,Vue CLI 创建项目可能会遇到默认配置把 node_modules 中的文件排除在 Babel 转译范围以外的问题。 修复方法是在vue.config.js中添加如下代码:
古人云:功遇善其事,必先利其器。在正式学习 Django Web 框架之前,我们要把准备工作做好。准备工作主要是搭建开发环境,具体工作是安装 Python、创建虚拟环境 venv、安装 Django、安装 IDE 工具(Pycharm)。
LabelImg is a graphical image annotation tool.
MoviePy是一个关于视频编辑的python库,主要包括:剪辑,嵌入拼接,标题插入,视频合成(又名非线性编辑),视频处理,和自定制效果。可以看gallery中的一些实例来了解用法。MoviePy可以读写所有的音频和视频格式,包括GIF,通过python2.7+和python3可以跨平台运行于window/Mac/Linux,下面是一个在IPython notebook的运行实例。 demo_preview.jpeg 实例
实例1:编写一个函数,输入n为偶数时,调用函数求1/2+1/4+…+1/n,当输入n为奇数时,调用函数1/1+1/3+…+1/n。
其实国内不乏有自己开发自己框架的公司,比如上海的道锐(不如Ext全面,更侧重于其业务经验)等,一直以来我们关心的重点都在服务器端(如程序结构、设计模式、数据库设计、运行平台、数据访问组件等),在当前Web盛行时期,而且发展的如日中天,我强烈的感觉到我们有必要将客户端的设计和实现水平提高,才能匹配服务器端做的努力,这就是木桶原理的一个应用吧。 全球很多企业在用Ext,其中包括IBM HP Adobe等多达74知名公司。我想在这样的应用广度下Ext应该是一个值得信赖的,不会有 ExtJS是一个你可以信赖的用
进入官网https://www.python.org,下载Mac OS X 64-bit/32-bit installer或者Mac OS X 64-bit installer,根据电脑具体情况自己选择,具体操作如图所示
-欢迎 原文该项目是要构建一款免费、开源、实时、离线的网络 app,支持组织者使用人脸识别技术或二维码识别所有受邀人员。有了世界上最简单的人脸识别库,使用 Python 或命令行,即可识别和控制人脸。该库使用 dlib 顶尖的深度学习人脸识别技术构建,在户外脸部检测数据库基准(Labeled Faces in the Wild benchmark)上的准确率高达 99.38%。这也提供了一个简单的 face_recognition 命令行工具,你可以打开命令行中任意图像文件夹,进行人脸识别! 1.找出下面图
Mac 环境下搭建 appium 1 安装homebrew 首先命令行检查是否安装:
懂设计的职场人都知道这款软件,CorelDRAW是一款非常高效的矢量图形设计软件。CorelDRAW操作界面简洁易懂,能够为用户提供精确地创建物体的尺寸和位置的功能,减少点击步骤,提高设计效率,节省设计时间。功能比普通的美图之类的不要好太多!
app组件加载异常监控 软件异常监控常常直接关联到软件本身的质量,完备的异常监控体系常常能够快速定位到软件运行中发生的问题,并能帮助我们快速定位异常的源头,提升软件质量。在服务端的话,可以通过tomcat日志查看定位,在native开发的app中我们也可以通过各种异常监控工具去监控,但是对于混合开发的app来说,通过上面的方式就不那么容易做到了。通常混合开发的app通过webview本地加载html、js、css,如果发生错误,应该怎样去捕获并传送给服务器呢?前端错误日志传送给服务器很简单,在异常发生
CDR2022从制造业和工程领域,到广告牌制作、市场营销等,CorelDRAW2022订阅版受到了全球各类设计师及各行各业的青睐。CorelDRAW2022拥有配备齐全的专业设计工具包,可以通过非常高的效率提供令人惊艳的矢量插图、布局、照片编辑和排版项目。订阅就能获得令人难以置信的持续价值,即时、有保障地获得独家的新功能和内容、一流的性能,以及对最新技术的支持。
大家好,我是猫头虎。今天分享一个关于 Mac 上运行 Web 自动化脚本时,遇到无法打开 Chromedriver 因为无法验证开发者的问题及其解决方案。
selenium 是一个 web 的自动化测试工具,不少学习功能自动化的同学开始首选 selenium ,因为它相比 QTP 有诸多有点:
最新 Anaconda 中,默认安装 Python 3.8.3,因为某些原因需要使用 Python 3.7
这篇文章的目的是给出另一个关于如何让 Manim 使用 Python 3.7 在 Mac 上 工作的帐户,仅此而已。我花了几个令人沮丧的夜晚试图让事情发挥作用,我想把我的经验添加到 Manim 不断增长的资源中。我强烈建议将此帖与 Todd Zimmerman 的博客 结合使用,学习如何使用 Grant Sanderson 的代码。
但在开始之前,先来看看一个最简单的使用 TensorFlow Python API 的示例代码,这样你就会对我们接下来要做的事情有所了解。
我们都知道在信息收集是整个渗透测试中无可或缺的一环,那我们老是需要一类一类信息去查询非常耗费时间,(人生苦短,我用 python)那这时我就想做一个信息收集器,当然这类工具很多,简直可以说是多如牛毛,那为啥我还要继续写呢,主要是练习编写工具的套路(工具很渣渣(1.0版本),主要讲思想,纯粹抛砖引玉的一篇文章),然后卖一波 python 的广告,哈哈哈。
TensorFlow是Google公司开源的分布式机器学习框架。它的前身是DistBelief,在Google大规模内部使用。TensorFlow最早由Google Brain研究组发起。
我们经常会遇到这类问题,往往没有注意环境隔离,导致Python项目包与包之间冲突。
递归函数更实用于有规律的多项式数组,它可以让你的求和更方便,就如同高中学习的等差和等比数列,了解递归,你就可以用程序来做高中的数列题,还可以在你的弟弟妹妹面前装一手。
所有人都听过这样一个歌谣:从前有座山,山里有座庙,庙里有个和尚在讲故事:从前有座山。。。。,虽然这个歌谣并没有一个递归边界条件跳出循环,但无疑地,这是递归算法最朴素的落地实现,本次我们使用Golang1.18回溯递归与迭代算法的落地场景应用。
不久前,我们刚刚推出了在一个容器中部署 Rainbond 的快速安装方式,这种方式覆盖了 Windows、MacOS、Linux 三大操作系统,也适用于 x86_64 、Arm64 两种主流架构。这种安装方式极大的简化了用户操作过程,提升了用户体验。然而这种安装方式受限于单机,仅适用于体验 Rainbond 功能或者个人开发环境,不适合在生产环境中部署。
编写一个函数,输入n为偶数时,调用函数求1/2+1/4+...+1/n,当输入n为奇数时,调用函数1/1+1/3+...+1/n,输出结果示例:
网络测绘系统就是一个大型的网络扫描器,其核心数据就是全网 IP 的端口和服务开放情况的集合,所以在对目标边界进行探测之前,可以通过被动查询的方式获取目标的一些情况,这里提到的网络空间搜索引擎主要包括:Shodan、Zoomeye 和 Censys。
注意:Python3 range() 返回的是一个可迭代对象(类型是对象),而不是列表类型, 所以打印的时候不会打印列表。
有一些平台安装Python机器学习环境可能很麻烦。 首先你得安装Python,然后安装许多软件包这很容易把初学者搞懵。 在本教程中,你将学会如何用Anaconda设置Python机器学习开发环境。 完成本教程后,你将拥有一个Python工作环境,可以让你学习、练习和开发机器学习和深度学习软件。 本说明适用于Windows,Mac OS X和Linux平台。我将在OS X上演示它们,因此你可能会看到一些mac对话框和文件扩展名。 更新 2017/03:注:你需要一个Theano或TensorFlow
正数的原码、反码、补码相同。等于真值对应的机器码。 负数的原码等于机器码,反码为原码的符号位不变,其余各位按位取反。补码为反码+1。 三种码的出现是为了解决计算问题并简化电路结构。 在原码和反码中,存在正零+0和负零-0。 补码的出现用到了模的知识。
以3为例,+3对应的二进制数是00000011,-3对应的二进制数是10000011。
Time Machine是Mac OS X内置的一种简单的Mac备份解决方案,它允许文件,应用程序和操作系统本身的自动连续备份。Time Machine不仅使维护Mac的频繁自动备份变得异常简单,而且还使备份变得同样简单,以防万一出现问题(无论是需要还原文件还是需要还原)整个Mac OS X安装。
难得有些许空闲,看一下Python的数据结构--Stack,现将几个典型示例进行总结!
Python 语言的优点 Python 在各领域都得到了非常好的使用。由此可见,作为一种编程开发语言,Python 拥有众多优点,其语法简单易学且支持多种库,跨平台良好。 ■ 开发速度快 Python
安装 Jekyll 相当简单,但是你得先做好一些准备工作。开始前你需要确保你在系统里已经有如下配置。
单下划线_ 变量 在Python中,变量可以包含数字、字母、下划线等,所以单独一个下划线_也是一个变量,表示一个临时对象,一般后续不会用到,比如:
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