Chisel可用来搭建内网隧道，类似于常用的frp和nps之类的工具。由于目前使用的人比较少，因此对于有些杀软还不能准确的识别出该工具。chisel可以进行端口转发、反向端口转发以及Socks流量代理，使用go语言编写，支持多个平台使用，是进行内网穿透的一个鲜为人知的好工具。
Chisel-Strike是一款功能强大的.NET异或XOR加密CobaltStrike Aggressor实现，该工具主要针对的是Chisel（一个通过HTTP实现的快速TCP/UDP信道），旨在实现运行速度更快的代理以及更加高级的Socks5功能。
输入位32bit的一个机器字，按照课本MIPS 指令格式，完成add、sub、lw、sw指令译码，其他指令一律译码成nop指令。输入信号名为Instr_word，对上述四条指令义译码输出信号名为add_op、sub_op、lw_op和sw_op，其余指令一律译码为nop；
来源 | 老石谈芯 在最近召开的RISC-V中国峰会上，中科院计算所的包云岗研究员团队正式发布了名为“香山”的开源高性能处RISC-V处理器。前不久我有幸和包老师就这个事情做了一次深度的交流，我们聊了关于RISC-V、还有“香山”处理器的前世今生。包老师也分享了很多他关于开源硬件、新型开发语言、硬件敏捷设计、还有处理器基础架构等等这些问题的想法和学术思考，我深受启发。 包云岗是中科院计算技术研究所研究员、副所长，先进计算机系统研究中心主任，中国科学院大学特聘教授，中国开放指令生态（RISC-V）联盟秘书长
关于Chisel Chisel是一个快速稳定的TCP/UDP隧道工具，该工具基于HTTP实现其功能，并通过SSH保证通信安全。Chisel是一个可执行文件，其中包含了客户端和服务器端，该工具基于Go（golang）语言开发，因此具备较好的跨平台特性。 Chisel主要可以用于绕过防火墙，但也可以用于向网络中提供安全终端节点。 工具的运行机制如下图所示： 功能介绍 易于使用； 高性能； 使用SSH协议对通信连接进行加密（通过crypto/SSH）； 连接经过身份验证； 通过用户配置文件进行身份验证的客户端；
XiangShan (香山) 采用Chisel语言，是一个开源的高性能 RISC-V 处理器项目，隶属于中科院计算所包云岗团队-北京开源芯片研究院（开芯院）。
LightGBM是一种高效的梯度提升决策树算法，通过并行化和分布式训练，可以加速模型训练过程，特别是在处理大规模数据集时。本教程将详细介绍如何在Python中使用LightGBM进行并行化和分布式训练，并提供相应的代码示例。
禁用AV/EDR产品在实践中绝不是一个好主意，最好的办法是绕过它。所有这些命令都需要本地管理权限。
这个不要自己编译，耗时太久，虚拟机上可能编译不过，直接下载安装 打开网站llvm ，选择最新版安装，本文安装8.0
https://juejin.im/post/5caad5d6f265da251d4b875a”
可能出现错误：ERROR: error building wasm module, confirm target wasm32-unknown-unknown is installed 继续安装
Open Source Universal System Visibility With Native Contaier Support.
https://www.cnblogs.com/podolski/p/17388602.html
2021年6月22日，香山在RISC-B中国峰会上第一次亮相，这是当时公开的国际上性能最高的开源RISC-V处理器核设计，受到国内外的很多关注，在全球最大的开源项目托管网站GitHub上不到3个月就有近2000个Star。虽然我们的报告是中文的，但却有不少英文报道，甚至还有来自俄罗斯的关注。 2021年7月15日，第一代香山“雁栖湖”流片。但接下来由于受到全球芯片产能影响，我们不得不经历漫长的等待期。因为许久没有回片后的消息，有一些关注香山的朋友发来小心翼翼的询问：“香山是不是流片失败了？”流片失败，就是指
RISC-V（跟我读：“risk----------------five”）是一个基于精简指令集（RISC）原则的开源指令集架构（ISA）。
WinRT开发有着多种选择性，就编程语言这一点就表现的很突出；这里就这一点 深入展开，探讨在WinRT开发之初如何依据各 个编程语言的特性、功能和效率来对 产品的技术方向做出选择。 这里我选择运行计算复杂度较高的算法作为测试方法，虽然不能代表全部，但 是很大程度上展示大家平时开发过程中所面临的常见场景 和问题。考虑到演示和 理解，就选择了查找100000以内的所有素数的个数的算法作为演示。另外也顺带演 示如何在WinRT下实现多编程语言和技 术之间的协作吧。 关于基本知识和算法吧详细的说明，请自行搜索各大引
在上一节《记一次基础的Vulnstack渗透经验分享》中，我们简单的对vulnstack 1的靶场环境做了一次测试，通过外网初探、信息收集、攻入内网最终拿下域控，整个流程算是比较顺利，毕竟这个靶场环境比较基础。如今，vulnstack系列的内网渗透靶场已经发布了六个，在本节中，我们将对vulnstack 4这个靶场进行渗透测试。靶场地址：http://vulnstack.qiyuanxuetang.net/vuln/detail/6/
Jenkins 已经成为大量公司最常用的一种持续集成工具了，但是目前pipeline的普及程度可能依然低于30%，大量的团队依然使用自由风格这种笨重的方式，给统一构建过程、构建集中管理带来极大的不便。
Jenkins已经成为大量公司最常用的一种持续集成工具了，但是目前pipeline的普及程度可能依然低于30%，大量的团队依然使用自由风格这种笨重的方式，给统一构建过程、构建集中管理带来极大的不便。笔者通过下面的18个问题来讲解一下为什么企业级持续集成服务需要使用pipeline的构建方式。
如果都是NO，那么，请先阅读 https://objccn.io/issue-19-2/ 后再回来阅读本文章。相信我，掌握甚至精通 lldb 能够快速的提供你的生产力，提高生活品质。
本文是本人根据Storm官方文档个人翻译整理的，如果有不妥或者错误之处，欢迎指正。原英文官方文档 是什么使一个拓扑运行的 Storm区分了用于在Storm集群中实际运行拓扑的以下三个主要实体： 工作进
本文来自Demuxed2021，演讲主讲人是来自LinkedIn媒体团队的前台工程师Evan Farina。主题是如何在测试中使用真实媒体回放来捕捉准备进入生产阶段的bug，并在第一时间防止它们进入生产阶段。
（编者注：本翻译不代表登链社区的立场，也不代表我们（有能力并且已经）核实所有的事实并把他的观点分离开来。）
机器之心报道 编辑：张倩 中国科学院计算技术研究所的包云岗团队推出了一款开源的高性能 RISC-V 处理器——香山。他们给自己定的小目标是：存活 30 年。 在 CPU 架构领域，Arm 和 X86 分别在移动端和桌面端占据了绝大部分市场份额。但是，这两个巨头对指令集的授权管控极为严格，这意味着大多数芯片企业只能购买其半成品或接近成品的技术，在其基础上进行相对边缘化的研发，没有机会掌握真正核心、底层的技术。少数实力雄厚的企业能取得授权，也要付出数千万甚至上亿美元的授权费代价[1]。这使得越来越多的芯片研
当今的企业需要现代化的产品交付，以满足他们不断增长的业务需求并满足其最终用户的需求。要在不同的竞争平台之间构建大数据系统，用户更喜欢功能强大、用户友好和持久采用的平台。许多组织都面临着大数据分析方面的挑战，如何在保持高性能和可用性的同时实现动态增长和灵活性。现实情况是，这些关键组件中的一个往往会为了另一个做出牺牲。在Dell PowerFlex上运行VMware Greenplum为企业提供了包含所有这些组件组合的一个更好的业务智能和分析平台：Greenplum提供专门的大数据分析数据库，VMware提供自我管理和自动化，PowerFlex提供灵活性、弹性和高性能。
Selenium是基于Web的最流行的UI自动化测试工具。它提供了一组支持多种平台的公开API（例如Linux，Windows，Mac OS X等）。此外，像Google Chrome，Mozilla Firefox，Internet Explorer和Safari等所有现代浏览器都可以用来运行Selenium测试。它也涵盖了Android平台，其中Appium是实现Selenium Webdriver界面的工具，用于移动自动化。
Jenkins Pipeline 插件对于 Jenkins 用户来说可以让用户能够改变游戏规则。基于 Groovy 中的领域特定语言（DSL），Pipeline 插件使 Pipelines 可以有脚本来定义，并且提供了非常强大的方法来开发复杂的、多步 DevOps Pipeline 。本文记录了编写 Jenkins Pipeline 的一些的最佳实践和不推荐的代码示例和说明。 1. 要使用真正的 Jenkins Pipeline 不要使用像 Build Pipeline 插件或者 Buildflow 插件这
BSV 是一门高级硬件描述语言（High-Level Hardware Description Language, HL-HDL），与 Verilog 一样，被用于 FPGA 或 ASIC 的设计和验证。BSV 于 2003 年被 Bluespec 公司开发，期间是商业收费工具，到 2020 年它的编译器才开源，这才给了我们接触它的机会。
Selenium 是浏览器自动化的绝佳工具。使用 Selenium IDE，你可以录制命令序列（如单击、拖动和输入），验证结果并最终存储此自动化测试供日后使用。这非常适合在浏览器中进行活跃开发。但是当你想要将这些测试与 CI/CD 流集成时，是时候使用 Selenium WebDriver 了。
接下来 再对靶机进行 常用漏洞脚本扫描 以及 常见UDP端口扫描，没有什么出现其他的可用信息
在上一节《记一次Vulnstack靶场内网渗透（二）》中，我们简单的对vulnstack 4的靶场环境做了一次测试，通过外网初探、信息收集、攻入内网最终拿下域控。在本节中，我们将对vulnstack 2这个靶场进行渗透测试。靶场地址：http://vulnstack.qiyuanxuetang.net/vuln/detail/3/
前文讲到Selenium并行测试基础，本文将分享一些并行测试实践相关内容。主要以理论为主，各位如何像了解代码和项目实践细节的可参考之前的文章：
朋友们现在只对常读和星标的公众号才展示大图推送，建议大家把“亿人安全“设为星标”，否则可能就看不到了啦
发现jsessionid=xxx，明显的Shiro特征，同时发现有acatuator泄露。
如果都是NO，那么，请先阅读 与调试器共舞 - LLDB 的华尔兹[1] 后再回来阅读本文章。相信我，掌握甚至精通 lldb 能够快速的提供你的生产力。
Java 8 Streams 是一个非常强大的功能，它提供了一种简洁、优雅的方式来处理数据集合。通过使用 Streams，我们可以轻松地过滤、映射、排序、聚合等操作数据。本教程将介绍 Streams 的基本概念，以及如何在 Java 8 中使用 Streams。本教程还包括许多代码示例，以帮助您更好地理解 Streams 的工作方式。
Canonical 正式发布了 Chiselled Ubuntu 容器，这是一个生产就绪的、安全的超小型容器镜像，侧重于效率和安全性。这些容器镜像允许用户构建的镜像仅包含其应用程序及运行时依赖，而不包含不必要的操作系统级包、实用程序或库。另外，Canonical 还承诺提供安全维护与支持。
jmeter是一款java开源工具，用于性能负载测试。它旨在分析和衡量web应用程序和各种服务的性能和负载功能行为。
iOS 应用开发中最常见的错误之一是线程错误，当开发者试图从一个闭包中更新用户界面时，会出现这种错误。为了解决这个问题，我们可以使用 DispatchQueue.main 和 threads。
R是一种强大的数据分析和统计建模语言，但在处理大数据集和复杂计算任务时，使用并发编程技术可以显著提高代码的执行效率和响应能力。本文将介绍R编程中的并发基础知识，包括并发编程的概念、并发与并行的区别、共享资源与竞态条件以及同步与互斥等概念。同时，还将介绍R语言中支持并发编程的相关工具和包，并提供示例代码以帮助读者更好地理解并发编程在R中的应用。
sysdig是一个强大的开源工具，用于系统级别的分析,探测和排障，它的创建者在介绍它时称之为“strace+tcpdump+lsof+上面点缀着lua樱桃的绝妙酱汁”。抛开幽默不说，sysdig的最棒特性之一在于，它不仅能分析Linux系统的“现场”状态，也能将该状态保存为转储文件以供离线检查
代码见：https://cs.adelaide.edu.au/~tjchin/apap/ 详细代码论文
关于各种开源协议的对比，阮一峰的博客上有张图片可以参考。具体细节以协议条款为准，请咨询专业法律人士。
如果你正在管理多台 Linux 服务器，并且你想在所有 Linux 服务器上运行多个命令，但你不知道该怎么做。不用担心，在这个简单的服务器管理指南[1]中，我们将向您展示如何在多个 Linux 服务器上同时运行多个命令。
勒索软件团伙在攻击中使用了越来越多的数据泄露工具，赛门铁克在三个月内就发现了十几种不同的工具进行数据泄露。虽然其中一些工具是恶意软件，但绝大多数都是合法软件。
Vue.js是一个流行的JavaScript框架，它提供了许多工具和功能来帮助开发人员构建高效、可维护的Web应用程序。其中一个重要的工具是环境变量，它可以让你在不同的环境中配置不同的参数和选项。在这篇博客中，我们将介绍如何在Vue应用程序中设置环境变量，以及如何在开发、生产和测试环境中使用它们。
我承认我又偷懒了，只是大概写了下提纲，和完成了第一章节的部分写作。不睡午觉的恶果啊，原本已经写好草稿，讲讲语言和信息的关系，结果，实在是回家后好困。
作者 ｜ Raúl Gracia，王钟乐，周煜敏，滕昱 审校 ｜ 蔡芳芳 1引言 流式应用程序通常从各种各样的来源 (例如，传感器、用户、服务器) 并发地采集数据，并形成一个事件流 (stream of events)。使用单个流来捕获由多个数据源生成的并行数据流可以使得应用程序能够更好地理解数据，甚至更有效地处理数据。例如，将来自一组传感器的数据输入到单一数据流中，就可以使得应用程序通过引用单一数据流来分析所有这类传感器数据。当这些单个的流可以以高并行度读取时，应用程序就能自行决定如何映射自身的抽象设计到
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