在Powershell中的OU下选择ManagedBy？ - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

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浅谈PowerShell在渗透测试中的应用

它引入了许多非常有用的新概念，从而进一步扩展了您在 Windows 命令提示符和 Windows Script Host 环境中获得的知识和创建的脚本。...它引入了许多非常有用的新概念，从而进一步扩展了您在 Windows 命令提示符和 Windows Script Host 环境中获得的知识和创建的脚本。...代码运行在内存中可以不去接触磁盘很多安全产品并不能监测到powershell的活动 cmd.exe通常被阻止运行，但是powershell不会。 ?...攻击脚本，它们主要被用来渗透中的信息侦察、权限提升、权限维持。...看了很多国外的内网渗透权限维持和免杀后，发现powershell做对抗的难度已提升了国外大牛们已经开始在研究.net以及C#的代码，进行绕过和长久控制感兴趣的可以多研究下C#和.net编程哦，未来一段时间里的发展方向

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Ldap3 库使用方法-完整版修改连接

=人事部3,ou=罗辑实验室,dc=adtest,dc=intra" # 创建的OU的完整路径 dn = "cn=张三,ou=人事部3,ou=罗辑实验室,dc=adtest...'name':'人事部', 'managedBy':"CN=张三,OU=IT组,OU=罗辑实验室,DC=adtest,DC=intra", #部分负责人...DN) return res def update_obj(self, dn, attr): '''更新员工 or 部门属性先比较每个属性值，是否和AD中的属性一致...，不一样的记录，统一update 注意： 1. attr中dn属性写在最后 2....的原始路径 attr = { 'name':'人事部', 'managedBy':"CN=张三,OU=IT组,DC=adtest,DC=com",

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Ldap3 库使用方法（四）

，是否和AD中的属性一致，不一样的记录，统一update 注意： 1. attr中dn属性写在最后 2....dn = "cn=test4,ou=IT组,dc=adtest,dc=com" #需要移动的User的原始路径 {#updateUser需要更新的属性表 "Sn":...用户需要移动部门时，提供此属性，否则不提供 } OU 的 attr 格式如下： dn = "ou=人事部,dc=adtest,dc=com" #更新前OU...的原始路径 attr = { 'name':'人事部', 'managedBy':"CN=张三,OU=IT组,DC=adtest,DC=com",...or User 重命名方法 :param dn:需要修改的object的完整dn路径 :param newname: 新的名字，User格式："cn=新名字";OU格式："

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48%的Kubernetes用户在工具选择中挣扎

在 Spectro Cloud 的一份新报告中接受调查的近一半 Kubernetes 用户表示，他们在选择和验证要在生产环境中使用的基础设施组件时遇到了问题。...主要原因：Kubernetes 的成熟度。根据调查参与者的回答，对于组织来说，选择实在太多了。在新报告中，48% 的人表示，他们发现很难从广泛的云原生生态系统中决定使用哪些堆栈组件。...除了调查参与者报告的难以选择所需的工具之外，配置漂移（45% 的人将其列为挑战，高于 2023 年 Spectro Cloud 报告中的 33%）以及难以防止安全漏洞（43%，高于 26%）是其他主要痛点...采用平台工程的用户遇到的问题较少平台工程已成为在 Kubernetes 上运行分布式系统时解决复杂性过高和工具选择过多的问题的解决方案。...在采用平台工程的 70% 的组织中，不到一半的人强烈认为它已被完全采用。

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“where”命令在powershell环境下和命令行下执行结果不一样的原因

如题，在命令行下执行where java结果如下：图片在powershell下执行的话，结果如下：图片为什么会出现差异呢。其实很简单。...在命令行下执行的where命令，是【C:\Windows\System32\where.exe】图片但是在powershell下，执行的where命令，却是另外一个东西，是powershell中的命令【...图片如果要在powershell下，执行与命令行下同样的where的话，需要这样写。

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Nginx负载均衡选择在秒杀系统中的应用

Nginx负载均衡选择在秒杀系统中的应用简介在构建高性能秒杀系统时，负载均衡器的选择至关重要。Nginx作为一款强大的负载均衡工具，支持四层（传输层）和七层（应用层）负载均衡。...当在面试中遇到关于秒杀系统和Nginx负载均衡的问题时，我们应该如何回答呢？面试题解答思路面试题：在设计秒杀系统时，为何要选择Nginx作为负载均衡器？四层和七层负载均衡在这个场景中如何选择？...实际应用中的选择：可以根据实际需求和系统复杂性进行四层和七层负载均衡的混合使用，充分发挥各自的优势。在设计秒杀系统时，负载均衡器的选择直接关系到系统的性能和稳定性。...在秒杀系统中，我们通常会选择四层负载均衡的原因如下：快速分发：在秒杀活动开始时，请求会迅速涌入系统。...更多的应用层信息：在某些场景下，我们可能需要根据用户的请求内容，如URL或Cookie，来进行更灵活的负载均衡决策。

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JS 中 this 在各个场景下的指向

对Java、PHP或其他标准语言来看，this 表示类方法中当前对象的实例。大多数情况下，this 不能在方法之外使用，这样就比较不会造成混淆。...在函数调用中的this this 在函数调用中是一个全局对象局对象由执行环境决定。在浏览器中，this是 window 对象。 ? 在函数调用中，执行上下文是全局对象。...this 又是什么样的 this 在严格模式下的函数调用中为 undefined 严格模式是在 ECMAScript 5.1中引入的，它提供了更好的安全性和更强的错误检查。...calculate函数是在sum中定义的，你可能希望在calculate()中this也表示number对象。...如果方法在没有对象的情况下调用，那么函数调用就会发生，此时的this指向全局对象window严格模式下是undefined。下面的示例定义了Animal构造函数并创建了它的一个实例:myCat。

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在 VMware 和腾讯的 offer 中应当选择哪个？

知乎上有人提问：在 VMware 和腾讯的 offer 中应当选择哪个？...两者开发语言都是 C++，薪水比较下来腾讯给的要少一些。用知乎很久了，深知知乎有很多厉害的前辈，想请各位从城市，未来发展，技术方向和薪水等角度帮忙分析一下。...我这里只想说几个观点供题主参考：（下面这几个观点中，1 和 2 非常重要） 1）客观的审视自己。首先，你需要真正知道自己，认真的审视一下自己，知道自己的长处和短处，知道自己是几斤几两，你知道怎么选择。...在职场上，最佳审视自己的方式，就是隔三差五的就出去面试一把，看看自己在市场上能够到什么样的级别。如果你超过了身边的大多数人，你不妨选择的激进一些冒险一些，否则，还是按部就班的来吧。...3）选择长期的可能性，而不是短期的功利。因为你不可能在一个公司干到老的，这样的人生太无聊了，人生就应该去不同的公司去经历一下。

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特征选择算法在微博应用中的演进历程

特征选择在微博经历了从最原始的人工选择，到半自动特征选择，到全自动特征选择的过程，如图1所示。我们将详细介绍微博在各个阶段的实践与心得。...图1 特征选择在微博的演进人工选择在互联网领域，点击率预估（Click Through Rate）被广泛地应用于各个业务场景，在微博，CTR预估被应用在各个业务的互动率预估中。...在该类方法中，比较典型且应用广泛的有：皮尔森系数、卡方检验、互信息。方法的原理大同小异，考虑到卡方检验能够同时支持连续和离散特征，在微博我们采取了卡方检验对特征进行初步筛选。...但在介绍“自动特征提取算法”之前，我们有必要认识一下自动特征提取的前辈：GBDT（Gradient Boosting Decision Trees）。...本文首先介绍了不同特征选择算法的各自特点及其在微博业务应用中的演进历程，最后通过对比试验，给出了不同方法对于模型预测性能效果的提升，希望能够对读者有参考价值。

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委托与线程在C#编程中的应用及选择

图片委托是一种表示对具有特定参数列表和返回类型的方法的引用的类型。可以使用委托将方法作为参数传递给其他方法，或者异步地调用方法。线程是一个执行单元，它可以与进程中的其他线程并发运行。...可以使用委托在不同的线程上调用方法，要么使用委托的 BeginInvoke 和 EndInvoke 方法，要么使用 ThreadPool 或 Task 类。...在爬虫程序中，哪一种更合适取决于具体的设计和需求。一般来说，使用委托与 ThreadPool 或 Task 比创建和管理自己的线程更高效和方便。...但是，如果想要更多地控制线程的优先级、身份或生命周期，可能需要使用线程。也可能想要考虑使用 C# 5 或更高版本中的 async/await 关键字，它们使异步编程变得更容易和清晰。...采集过程是异步的，使用 async/await 关键字实现，同时使用动态转发代理IP提高采集效率。在处理采集结果时，代码会等待所有异步采集任务完成后再进行处理，以保证异步任务全部完成。

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在不同的任务中，我应该选择哪种机器学习算法？

当开始研究数据科学时，我经常面临一个问题，那就是为我的特定问题选择最合适的算法。在本文中，我将尝试解释一些基本概念，并在不同的任务中使用不同类型的机器学习算法。...强化学习是机器学习的一个领域，它关注的是软件agent应该如何在某些环境中采取行动，以最大化累积奖励的概念。 ? 想象一下，你是一个机器人，在一个陌生的地方，你可以完成活动并从所处的环境中获得奖励。...常用的机器学习算法现在我们对机器学习任务的类型有了一些直观的认识，让我们来探索一下在现实生活中应用的最流行的算法。 1.线性回归和线性分类器这可能是机器学习中最简单的算法。...让y成为正确的答案:0或1，y_pred是预测的答案。根据对数的性质，如果y=0，那么在总和下的第一个加数等于0，并且第二个加数让我们所预测的y_pred越接近0。在y=1的情况下也是类似的。...每一个分割都被选择，以最大化某些泛函。在分类树中，我们使用交叉熵和Gini指数。在回归树中，我们最小化了下降区域的点的目标值的预测变量和我们分配给它的值之间的平方误差的总和。 ?

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SharePoint自动化部署，利用PowerShell 导出导入AD中的用户

我已经心力憔悴，经过一段时间的摸索，我对用PowerShell实现自动化部署也有了一些心得，比如说利用PowerShell导出导入AD中的User。...在基于SharePoint平台开发时，利用AD来进行人员的管理，一般会建组织单元（OrganizationalUnit）来对用户进行管理。...当最终部署到客户的服务器上时，怎样把本地AD中的用户数据同步到服务器上呢，要知道如果手动输入人员是一件麻烦的事。幸运的事，PowerShell可以帮我们解决这个麻烦的问题。...导出AD Users(Export-Csv) 首先导出本地相应OU中的User Object <# .Description 从AD中的组织单元里以csv格式导出人员数据 .Example ....导入AD Users(Import-Csv) 当得到指定的OU中的User后，接下来就是导入到线上服务器AD指定的OU中 <# .Description 从指定的csv格式中导入人员信息 .Example

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Raft 算法原理及其在 CMQ 中的应用（下）

接《Raft 算法原理及其在 CMQ 中的应用（上）》三 Raft在CMQ中的应用早期我们在rabbitmq的基础上搭建了一套可扩展消息中间件CRMQ1.0，由于rabbitmq的GM同步算法在性能等方面存在瓶颈...CMQ中采用bitmap记录消息的删除情况，在内存中维护，在制作快照时dump到快照文件。...目前CMQ中配置的选举超时时间为2s~4s，在不考虑选举冲突的前提下，RTO上限为4s。...通过将leader分布在不同机器上，提高了系统的整体利用率。 3）Async-rpc：在日志同步过程中采用同步rpc方式，在一端处理时另一端只能等待，性能较差。...)的Rabbitmq性能对比中，相同压测场景下CMQ速度可以达到RabbitMQ的四倍左右。

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Feature selection on L1 norms在L1范数下的特征选择

我们这里要学习的思想很像我们之前章节学习的Lasso回归。...首先，我们拟合一个含有ShuffleSplit交叉验证的基本线性回归。做完以后，我们使用LassoRegression来找到在L1惩罚下为0的系数。...Use feature selection to remove uninformative features.使用特征选择来移除无信息的特征。 4....Let's fit the Lasso Regression: 所以现在我们进行了常规的拟合，让我们在排除了系数为0的特征后检查一下，拟合Lasso回归： from sklearn import feature_selection...如我们所见，我们在拟合模型上得到极大的改善，这只是个典型例子，我们必须认清并不是所有的模型都要放入这个模型。

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服务器在选择的过程中需要掌握哪些技巧

目前，随着服务器的种类越来越多，可以说在收费标准上是不一样的。但是为了安装起来之后，让网络运行的效率更高一点，那么在选择的时候还需要掌握一些技巧，为的就是找到更加合适的一种。...图片.png 技巧一：稳定性强，打开网页的速度快，不需要用户去等待的。由于服务器的选择会直接影响到用户的体验。因此，为了提高稳定性，还是要确保在安装起来之后，打开的速度较快一点，无需用户等待的。...可见，这在运行方面还是要合理地去把握好，为的就是把握好这方面的技术要点，就会知道网站运行会更好。技巧二：降低运维成本，出现故障的现象较少。这也是站长在选择服务器的过程中需要注意的方面。...虽然说，不同的服务器在报价上不同，但是在运维方面所产生的成本上也是会有着差异性的。那么，这在实际运行过程中出现故障的情况也是会有着区别的。因此，这在比较的时候，看出来在选择上还是会不一样的。...技巧三：选择的服务器可以符合多种宽带下运行，在负载方面可以达到了无限制的效果。那么，这对网站的运行效率上都会有着明显的提高。

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Youzer：一款针对活动目录环境的伪造用户生成器

pip3 install faker 你可以提供一个字典文件，或预生成的密码。生成选项可以用来测试Hashcat规则等等，字典选项在提供特定的密码列表时也非常有用，我们可以用它来实现字典攻击。...输出数据为一个CSV文件和一个PowerShell脚本，它们会被拷贝到目标设备中。在执行过程中，PowerShell脚本会绑定LDAP，所以它不依赖于新的活动目录模块。...RoadMap 1、生成多个部门（OU）； 2、生成组架构并随机分配； 3、实现额外的Faker对象属性来填充LDAP域，例如地址和区域等等； 4、从创建嵌套分组结构的组织结构图；工具使用样例...Youzer可以在30秒内创建十万个伪造的用户账号，并在大约3分钟内创建一百万个随机用户账号： [-]Domain Name set to : example[*]Writing to output...Creating Powershell script for import : IT_example.ps1 上述字典选项的CSV输出文件内容： Name,GivenName,sn,ou,password

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Groovy vs Kotlin 在Gradle配置文件中的差异与选择

Groovy vs Kotlin 在Gradle配置文件中的差异与选择在Android和Java开发领域，Gradle已成为构建和管理项目的主要工具。...而Gradle脚本本身可以使用多种语言编写，其中Groovy和Kotlin是两种最流行的选择。本文将探讨Groovy和Kotlin在Gradle配置文件中的关键差异，以及在选择时应考虑的因素。 1....随着Kotlin的普及和Gradle对Kotlin DSL的官方支持，Groovy在Gradle脚本编写中的地位可能会逐渐减弱。...随着Kotlin成为Gradle的默认DSL选择以及Android应用Gradle构建文件的默认脚本语言，Kotlin在Gradle配置文件中的未来前景非常广阔。...特别是随着Kotlin的普及和Gradle对Kotlin DSL的官方支持，Kotlin在Gradle配置文件编写中的优势将更加明显。

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如何优雅的在SpringBoot中编写选择分支，而不是大量if else？

一、需求背景部门通常指的是在一个组织或企业中组成的若干人员，他们共同从事某一特定工作，完成共同的任务和目标。...在组织或企业中，部门通常是按照职能、工作性质或业务范畴等因素进行划分的，如财务部门、人力资源部门、市场部门等。...但在开发过程中，如果不建立数据表，则需要用选择结构进行判断赋值，所以就产生了大量的 if-else 代码。本文的目标，就是消除这些 if-else 代码，用更高级的方法来实现！...三、基础工作同学们在创建完成项目之后，在 cn.zwz.entity 新建一个 User 员工类，如下图所示。在员工类中定义部门编号和姓名两个字段，代码如下。...同学们在开发自己的商业订单时，可以采取这个方案来处理大量的选择逻辑。

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探索设计模式：在Go开发中如何做出明智的选择

在软件开发的世界里，设计模式是解决常见问题的经典方案。它们是在长期的实践中逐渐总结和提炼出来的，能够帮助开发者写出结构清晰、易于维护的代码。...特别是在使用Go语言进行开发时，设计模式的运用能够很好地解决一些特定的编程挑战。然而，面对众多的设计模式，我们如何做出合适的选择呢？ 1. 理解问题的本质首先，我们需要深入理解所面临的问题的本质。...持续学习和反思随着项目的进展和个人经验的积累，我们可能会发现之前的设计模式选择并不是最优的。这时，我们应该勇于承认错误，及时调整设计，并从中学习和反思，以不断提高我们的设计技能。...总结设计模式是软件开发中的重要工具，但选择和应用设计模式并不总是容易的。...通过深入理解问题、熟悉设计模式、分析项目需求、参考社区经验、避免过度设计，并持续学习和反思，我们可以逐步提高我们在Go开发中应用设计模式的能力，从而编写出更加优雅、高效的代码。

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Nature npj｜机器学习在疫苗靶标选择中的开发和应用

2024年1月20日，Nature期刊下的npj vaccines发表了文章"Development and use of machine learning algorithms in vaccine...图1 合理设计疫苗流程示意图(a)；机器学习在疫苗靶标选择的任务中的应用：B和T细胞表位的发现[B细胞表位发现，抗原呈递的预测]和免疫原设计[抗原免疫原预测](b、d)；通过epitope-paratope...当然除了传统特征，基于蛋白质语言模型提取的残基表示也可以输入传统机器学习表位预测中。...基于结构的epitope-paratope相互作用方法，也依赖于特征选择，比如物理化学/几何特征以及基于图的界面区域表示。...基于序列的TCR表位特异性预测方法揭示了一些趋势：数据集比特定的模型架构更能决定性能，不同方法的泛化能力在各种抗原之间是一致的。基于TCR序列相似性预测抗原特异性提供了良好的基线。

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