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如何从内存提取LastPass中的账号密码

简介 首先必须要说，这并不是LastPass的exp或者漏洞，这仅仅是通过取证方法提取仍旧保留在内存中数据的方法。...之前我阅读《内存取证的艺术》（The Art of Memory Forensics）时，其中有一章节就有讨论从浏览器提取密码的方法。...本文描述如何找到这些post请求并提取信息，当然如果你捕获到浏览器登录，这些方法就很实用。但是事与愿违，捕获到这类会话的概率很低。在我阅读这本书的时候，我看了看我的浏览器。...QNAP站点虽然被加载但是没有填充到表单中所以内存中没有数据。然而我通过内存进行搜索尝试分析其他数据时，我发现了一条有趣的信息。 ?...这些信息依旧在内存中，当然如果你知道其中的值，相对来说要比无头苍蝇乱撞要科学一点点。此时此刻，我有足够的数据可以开始通过使用Volatility插件从内存映像中自动化提取这些凭证。

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如何从 Debian 系统中的 DEB 包中提取文件？

本文将详细介绍如何从 Debian 系统中的 DEB 包中提取文件，并提供相应的示例。图片使用 dpkg 命令提取文件在 Debian 系统中，可以使用 dpkg 命令来管理软件包。...该命令提供了 -x 选项，可以用于从 DEB 包中提取文件。...以下是几个示例：示例 1: 提取整个 DEB 包的内容dpkg -x package.deb /path/to/extract这条命令将提取 package.deb 中的所有文件，并将其存放在 /path...示例 2: 提取 DEB 包中的特定文件dpkg -x package.deb /path/to/extract/file.txt这条命令将提取 package.deb 中名为 file.txt 的文件...提取文件后，您可以对其进行任何所需的操作，如查看、编辑、移动或复制。结论使用 dpkg 命令可以方便地从 Debian 系统中的 DEB 包中提取文件。

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如何使用Python提取社交媒体数据中的关键词

今天我要和大家分享一个有趣的话题：如何使用Python提取社交媒体数据中的关键词。你知道吗，社交媒体已经成为我们生活中不可或缺的一部分。...每天，我们都会在社交媒体上发布各种各样的内容，包括文字、图片、视频等等。但是，这些海量的数据中，如何找到我们感兴趣的关键词呢？首先，让我们来看看问题的本质：社交媒体数据中的关键词提取。...你是否曾经试图从社交媒体数据中找到一些有趣的话题或热门事件，却被无尽的信息淹没？这就像是你站在一个巨大的垃圾场中，想要找到一颗闪闪发光的钻石，但却被垃圾堆覆盖得无法动弹。...幸运的是，Python为我们提供了一些强大的工具和库，可以帮助我们从社交媒体数据中提取关键词。...总而言之，使用Python进行社交媒体数据中的关键词提取可以帮助我们从海量的信息中筛选出有用的内容，为我们的决策和行动提供有力的支持。

30810

入门干货：从《权力的游戏》战斗场景中搞懂数据抽样和过滤

两者的区别是，抽样主要依赖随机化技术，从数据中随机选出一部分样本，而过滤依据限制条件仅选择符合要求的数据参与下一步骤的计算。 ?...主要方法包括: （1）抽签法 一般地，抽签法就是把总体中的N个个体编号，把号码写在号签上，将号签放在一个容器中，搅拌均匀后，每次从中抽取一个号签，连续抽取n次，就得到一个容量为n的样本。...为了方便，我们按顺序给流中的数据命名为1、2、3。我们陆续收到了数据1、2。和前面的例子一样，我们只能保存一个数据，所以必须淘汰1和2中的一个。应该如何淘汰呢？...在大数据处理过程中，数据过滤可以采用数据库的基本操作来实现，将过滤条件转换为选择操作来实现。例如，在SQL语言中，我们可以使用select from where语句很容易的实现过滤。...完成后，运行成功节点会出现绿色对勾标志。失败节点会显示红叉标志。在运行成功节点上点击右键，选择查看数据，能够查看运行结果数据： ? ▲程序流程 过滤结果如下： ?

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如何使用IPGeo从捕捉的网络流量文件中快速提取IP地址

关于IPGeo  IPGeo是一款功能强大的IP地址提取工具，该工具基于Python 3开发，可以帮助广大研究人员从捕捉到的网络流量文件（pcap/pcapng）中提取出IP地址，并生成CSV格式的报告...在生成的报告文件中，将提供每一个数据包中每一个IP地址的地理位置信息详情。  ...报告中包含的内容  该工具生成的CSV格式报告中将包含下列与目标IP地址相关的内容： 1、国家； 2、国家码； 3、地区； 4、地区名称； 5、城市； 6、邮编； 7、经度；...8、纬度； 9、时区、 10、互联网服务提供商； 11、组织机构信息； 12、IP地址；  依赖组件  在使用该工具之前，我们首先需要使用pip3包管理器来安装该工具所需的依赖组件...： pip3 install colorama pip3 install requests pip3 install pyshark 如果你使用的不是Kali或ParrotOS或者其他渗透测试发行版系统的话

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Excel如何“提取”一列中红色单元格的数据？

Excel技巧：Excel如何“提取”一列中红色单元格的数据？ ? 场景：财务、HR、采购、商务、后勤部需要数据整理的办公人士。 问题：Excel如何“提取”一列中红色单元格的数据？...具体操作方法如下：第一步：进行颜色排序 将鼠标放置在数据区的任意单元格，单击“排序”按钮（下图1处），对下列表中“型号”列进行“单元格颜色”按红色进行排序。（下图3处） ?...第二步：复制红色单元格数据 将红色单元格的数据复制到D列。黏贴时可以选择“选择性黏贴—值”。效果如下： ? 是不是很快搞定了客户朋友的问题。但这样有个问题，破坏了数据原有的顺序。这时候怎么办呢？...按颜色排序，复制出数据后，序号的顺序被打乱。 ? 第三步：按序号在升序排序。直接光标停在序号列上，单击“升序”按钮，即可恢复到排序前的顺序。（下图中AZ为快捷升序按钮） ?...升序后，效果如下： ? 总结：辅助列是Excel中常见的解决问题的方法和思路。而序号是强烈推荐大家工作添加的玩意。标识数据表的唯一性。当然这个案例有个问题，就是如果数据是更新的。

5.7K20

如何在 Pandas 中创建一个空的数据帧并向其附加行和列？

Pandas是一个用于数据操作和分析的Python库。它建立在 numpy 库之上，提供数据帧的有效实现。数据帧是一种二维数据结构。在数据帧中，数据以表格形式在行和列中对齐。...它类似于电子表格或SQL表或R中的data.frame。最常用的熊猫对象是数据帧。大多数情况下，数据是从其他数据源（如csv，excel，SQL等）导入到pandas数据帧中的。...在本教程中，我们将学习如何创建一个空数据帧，以及如何在 Pandas 中向其追加行和列。...ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。concat 方法的第一个参数是要与列名连接的数据帧列表。 ignore_index 参数用于在追加行后重置数据帧的索引。...Python 中的 Pandas 库创建一个空数据帧以及如何向其追加行和列。

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mysql中将where条件中过滤掉的group by分组后查询无数据的行进行补0

背景 mysql经常会用到group By来进行分组查询，但也经常会遇到一个问题，就是当有where条件时，被where条件过滤的数据不显示了。...例如我有一组数据： 我想查询创建时间大于某一范围的spu的分组下的sku的数量 正常的sql查出的话，假如不存在相关记录 SELECT product_id , count( *) count FROM...product_sku WHERE create_time >= #{param} AND product_id in (1,2,3,4,5) GROUP BY product_id 结果查不到任何记录 即使没有数据...，也想让count显示出0而不是空的效果 因此，我们想实现，即使没有数据，也想让count显示出0而不是空的效果； 解决方案：构建一个包含所有productId的结果集；然后和我们本来的sql进行左外连接...product_id in (1,2,3,4,5) GROUP BY product_id ) AS b ON a.product_id = b.product_id 本篇文章如有帮助到您，请给「翎野君」点个赞，感谢您的支持

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可变形卷积在视频学习中的应用:如何利用带有稀疏标记数据的视频帧

由于这些像素级别的标注会需要昂贵成本，是否可以使用未标记的相邻帧来提高泛化的准确性？具体地说，通过一种使未标记帧的特征图变形为其相邻标记帧的方法，以补偿标记帧α中的丢失信息。...学习稀疏标记视频的时间姿态估计 这项研究是对上面讨论的一个很好的解决方案。由于标注成本很昂贵，因此视频中仅标记了少量帧。然而，标记帧图像中的固有问题（如遮挡，模糊等）阻碍了模型训练的准确性和效率。...为了解决这个问题，作者使用可变形卷积将未标记帧的特征图变形为其相邻标记帧的特征图，以修补上述固有问题。偏移量就是带标记的帧和未带标记的相邻帧之间优化后的特征差。...在推理过程中，可以使用训练后的翘曲模型传播帧A的正确的标注值（ground truth），以获取A的关键点估计。此外，可以合并更多相邻帧，并合并其特征图，以提高关键点估计的准确性。...结论 将可变形卷积引入到具有给定偏移量的视频学习任务中，通过实现标签传播和特征聚合来提高模型性能。与传统的一帧一标记学习方法相比，提出了利用相邻帧的特征映射来增强表示学习的多帧一标记学习方法。

2.8K10

化秋毫为波澜:运动放大算法(深度学习版)

运动放大(Motion Magnification)，将视频中对应位置的运动进行放大，简单理解的话，就是找到时间段内的运动矢量，进行放大，然后权值叠加回去。 为什么需要运动放大？...运动放大的难点？ 如何在运动放大的同时，尽量保持 apperance 不变？如何不引入大量噪声？ 如何保证放大后的动作平滑？没有现存的数据集来训练？...第一个使用深度学习端到端地进行运动放大，不需要手工设计特征，从数据里自主学到滤波器。 2. 在无现有数据集训练的情况下，利用COCO和VOC生成数据来训练。 3....再看回同一条公式： image.png 2.png 算法流程如下： Stage1： 设计Encoder 进行形状特征和纹理特征的提取，类比文章[1]中的拉普拉斯金字塔提取的多尺度边缘形状特征。...个人觉得非线性能更好地模拟带通滤波器的功能，能放大部分更感兴趣的，过滤掉一部分不太感兴趣的~ 6.png Stage3： Decoder，来模拟文章[1]中金字塔重构融合过程。

2K61

如何在Ubuntu 14.04上使用Transporter将转换后的数据从MongoDB同步到Elasticsearch

本教程将向您展示如何使用开源实用程序Transporter通过自定义转换将数据从MongoDB快速复制到Elasticsearch。...目标 在本文中，我们将介绍如何使用Transporter实用程序将数据从MongoDB复制到Ubuntu 14.04上的Elasticsearch 。...我们将从快速概述开始，向您展示如何安装MongoDB和Elasticsearch，尽管我们不会详细介绍两个系统中的数据建模。如果您已经安装了这两个步骤，请随意快速浏览安装步骤。...如果你还记得，我们用firstName和lastName存储了MongoDB中的两条记录。在将数据从MongoDB同步到Elasticsearch时，您可以在这里看到转换数据的真正力量。...结论 现在我们知道如何使用Transporter将数据从MongoDB复制到Elasticsearch，以及如何在同步时将转换应用于我们的数据。您可以以相同的方式应用更复杂的转换。

5.4K01

化秋毫为波澜:运动放大算法(深度学习版)

运动放大(Motion Magnification)，将视频中对应位置的运动进行放大，简单理解的话，就是找到时间段内的运动矢量，进行放大，然后权值叠加回去。 为什么需要运动放大？...运动放大的难点？ 如何在运动放大的同时，尽量保持 apperance 不变？如何不引入大量噪声？ 如何保证放大后的动作平滑？没有现存的数据集来训练？...第一个使用深度学习端到端地进行运动放大，不需要手工设计特征，从数据里自主学到滤波器。 2. 在无现有数据集训练的情况下，利用COCO和VOC生成数据来训练。 3....的集合)。整体架构如下图所示： ? 整体框架图[4] 算法流程如下： Stage1： 设计Encoder 进行形状特征和纹理特征的提取，类比文章[1]中的拉普拉斯金字塔提取的多尺度边缘形状特征。...个人觉得非线性能更好地模拟带通滤波器的功能，能放大部分更感兴趣的，过滤掉一部分不太感兴趣的~ ? Manipulator[4] Stage3： Decoder，来模拟文章[1]中金字塔重构融合过程。

1.4K20

VVC视频编码标准化过程即将完成

在这个概念中，视频的每一帧都被分割成块，然后按顺序依次去处理所有块。 在解码器端，解码器会在一次循环中处理每一个块，循环从码流的熵解码开始。然后对解码后的变换系数进行反量化和反变换运算。...更精确地说，只将离邻域一个像素宽的条带用于正常的帧内预测。关于如何从这些参考像素中来预测一个块有多种模式。VVC中常见的模式有平面模式、直流模式和角度模式。...(JVET-J0024) 解码器端运动矢量细化：另一种允许在解码器上自动细化运动矢量而无需传输额外的运动数据的方法是在解码器端执行实际的运动搜索。...最后，再次使用更新后的运动矢量进行双向预测，以获得最终的预测结果。(JVET-J1029) 几何分区：在有关块分区的这一节中，会介绍如何将每个CTU分割成更小的块。...从两个(或三个)控制点运动矢量中，每个4×4像素块计算一个运动矢量。然后，对这4×4块进行常规的二维平面运动补偿。

1.1K50

VVC视频编码标准化过程即将完成

在这个概念中，视频的每一帧都被分割成块，然后按顺序依次去处理所有块。 在解码器端，解码器会在一次循环中处理每一个块，循环从码流的熵解码开始。然后对解码后的变换系数进行反量化和反变换运算。...更精确地说，只将离邻域一个像素宽的条带用于正常的帧内预测。关于如何从这些参考像素中来预测一个块有多种模式。VVC中常见的模式有平面模式、直流模式和角度模式。...(JVET-J0024) 解码器端运动矢量细化：另一种允许在解码器上自动细化运动矢量而无需传输额外的运动数据的方法是在解码器端执行实际的运动搜索。...最后，再次使用更新后的运动矢量进行双向预测，以获得最终的预测结果。(JVET-J1029) 几何分区：在有关块分区的这一节中，会介绍如何将每个CTU分割成更小的块。...从两个(或三个)控制点运动矢量中，每个4×4像素块计算一个运动矢量。然后，对这4×4块进行常规的二维平面运动补偿。

91800

银行业的大数据：银行如何从客户数据中获得更大的价值？

信息和数据将是每个行业的一个卓越的磨刀石。这是大数据时代，每一个专业的依赖于访问数据分析，海量数据管理和变更。...同样，许多非银行做出了更轻松的生活，引入个性化的钱包，让客户购买直接从他们的登录和获得难以置信的折扣和优惠。...这种ATM钱包的功能就像一个真正的借记账户，带来每年超过一百万用户。 非金融性公司的不断崛起，照顾消费者的金融业务是一个严重的威胁，而且这种差距需要尽早封闭。 银行如何能从客户数据中获得更大的价值？...只是给互联网金融期权是不够的；必须有客户从你的银行利润最大化的一些例外的创新。现有基础和后发优势的银行能带来更好的结果。 银行需要综合业务与新的数字设备和给客户一个清晰的了解，如何在哪里买。...它的目的是将数据从在线和离线路线流入银行的CRM解决方案，为员工提供相关线索。这提高了超过100%转化率，为消费者提供更加个性化的体验。

3.1K50

银行业的大数据：银行如何从客户数据中获得更大的价值？

这是大数据时代，每一个专业的依赖于访问数据分析，海量数据管理和变更。大数据分析发现了更大的共振在银行和金融业的大多数银行单位确定通过创建使用数据采集技术需要以客户为中心的解决方案。...同样，许多非银行做出了更轻松的生活，引入个性化的钱包，让客户购买直接从他们的登录和获得难以置信的折扣和优惠。...这种ATM钱包的功能就像一个真正的借记账户，带来每年超过一百万用户。 非金融性公司的不断崛起，照顾消费者的金融业务是一个严重的威胁，而且这种差距需要尽早封闭。 银行如何能从客户数据中获得更大的价值？...只是给互联网金融期权是不够的；必须有客户从你的银行利润最大化的一些例外的创新。现有基础和后发优势的银行能带来更好的结果。 银行需要综合业务与新的数字设备和给客户一个清晰的了解，如何在哪里买。...它的目的是将数据从在线和离线路线流入银行的CRM解决方案，为员工提供相关线索。这提高了超过100%转化率，为消费者提供更加个性化的体验。

2.1K10

ECCV 2022｜码流信息辅助的压缩视频超分框架

解码时，我们首先使用解码后的参考帧和运动矢量生成预测图像，然后我们将解码后的残差添加到预测图像中获取目标帧。很明显，这些信息对视频超分有潜在的帮助。...而目前的视频超分辨率算法大多没有考虑视频的压缩特性，将视频超分辨率作为视频解码后的后处理。而本文通过重用压缩视频中的运动矢量和残差信息来提升视频超分辨率算法的效率，来实现端侧的视频超分。...在残差的指导下，我们只对重要的像素进行卷积，其余像素的特征通过与上一帧根据运动矢量扭曲后的特征进行聚合来增强。...Res_t 是从压缩视频中提取的残差。训练时，我们使用一个轻量级的 CNN 来预测空间掩码；测试时，卷积只应用于残差不等于 0 的像素。...实验表明基于运动矢量的对齐可以显著提高性能，只引入了忽略不计的额外计算，它甚至达到了与基于光流的对齐相当的性能。为了进一步提高视频超分辨率模型的效率，我们从压缩视频中提取残差并设计残差指导的稀疏处理。

1.9K20

【数据挖掘】贝叶斯公式在垃圾邮件过滤中的应用 ( 先验概率 | 似然概率 | 后验概率 )

垃圾邮件过滤 需求 及 表示方法 II . 贝叶斯方法 步骤 1 : 提出假设 III . 贝叶斯方法 步骤 2 : 计算垃圾邮件假设概率 IV ....垃圾邮件过滤 需求 及 表示方法 ---- 1 . 需求 : 收到一封邮件 , 判断该邮件是否是垃圾邮件 ; 2 ....引入贝叶斯公式 : ① 逆向概率 ( 似然概率 | 条件概率 ) : 收到垃圾邮件后 , 该邮件是 D 的概率 ; 这个概率可以由训练学习得到 , 数据量足够大 , 是可以知道的 ; ② 先验概率...引入贝叶斯公式 : ① 逆向概率 ( 似然概率 | 条件概率 ) : 收到正常邮件 H_1 后 , 该邮件是 D 的概率 ; 这个概率可以由训练学习得到 , 数据量足够大 , 是可以知道的 ;...获取这两个概率 : 从系统后台服务器中的邮件库中获取垃圾邮件 和 正常邮件比例即可 ; VII . 似然概率 P(D|H_1) 和 P(D|H_0) ---- 1 .

1.1K10

PowerBI 被吊打，如何从数据中获得切实可行的商业见解

可见，目前市面上真正合格的商业分析师非常稀少。有被教化成程序员写 DAX 的，也有被教化成美工做图的，但分析师，尤其是商业驱动的可以快速从数据中提供真正的洞察力的分析师，是非常少的。...Zebra BI，使用强大的可视化工具创建令人惊叹的报告和仪表板，以在创纪录的时间内从您的数据中提供真正的洞察力。...，将您的 Power BI 报告提升到一个新的水平，并在创纪录的时间内从您的数据中提供切实可行的洞察力。...，如下（动画）： 对比分析，一键出图 使用 Zebra BI 构建对比分析，是非常简单的，如下（动画）： 用户只需要将表示实际，同期，预算或预测的数据字段拖拽到图表中，就能立即生成直观且标准细腻的对比分析...（这个表情好符合这里的场景有没有） 从 Zebra BI 的商业案例中，不难发现站在巨人身上，哪怕你多做一点，都感觉你比巨人高了，当然巨人本身还是巨人。

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