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如何使用ShellSweep检测特定目录潜在webshell文件

关于ShellSweep ShellSweep是一款功能强大webshell检测工具,该工具使用了PowerShell、Python和Lua语言进行开发,可以帮助广大研究人员在特定目录检测潜在webshell...ShellSweep由多个脚本模块组成,能够通过计算文件内容熵来评估目标文件是webshell可能性。高熵意味着更多随机性,而这也是webshell文件中代码加密和代码混淆典型特征。...功能特性 1、该工具只会处理具备默写特定扩展名文件,即webshell常用扩展名,其中包括.asp、.aspx、.asph、.php、.jsp等; 2、支持在扫描任务中排除指定目录路径; 3、在扫描过程...,可以忽略某些特定哈希文件; 运行机制 ShellSweep提供了一个Get-Entropy函数并可以通过下列方法计算文件内容熵: 1、计算每个字符在文件中出现频率; 2、使用这些频率来计算每个字符概率...(这是信息论公式); 工具下载 广大研究人员可以直接使用下列命令将该项目源码克隆至本地: git clone https://github.com/splunk/ShellSweep.git 相关模块

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SQL转列和转行

而在SQL面试,一道出镜频率很高题目就是转列和转行问题,可以说这也是一道经典SQL题目,本文就这一问题做以介绍分享。 ? 给定如下模拟数据集,这也是SQL领域经典学生成绩表问题。...01 转列:sum+if 在行转列,经典解决方案是条件聚合,即sum+if组合。...其基本思路是这样: 在长表数据组织结构,同一uid对应了多行,即每门课程一条记录,对应一组分数,而在宽表需要将其变成同一uid下仅对应一 在长表,仅有一记录了课程成绩,但在宽表则每门课作为一记录成绩...其中,if(course='语文', score, NULL)语句实现了当且仅当课程为语文时取值为课程成绩,否则取值为空,这相当于衍生了一个新字段,且对于每个uid而言,其所有成绩就只有特定课程结果非空...02 转行:union 转行是上述过程逆过程,所以其思路也比较直观: 记录由一变为多行,字段由多变为单列; 一变多行需要复制,字段由多变单列相当于是堆积过程,其实也可以看做是复制;

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盘点一个Pandas提取Excel包含特定关键词(上篇)

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取问题,问题如下:大佬们,请教个小问题,我要查找某具体值,譬如df[df['作者'] == 'abc'],但实际上这样子我找不到...但是粉丝改需求了,前提是我可能不知道大写还是小写,如何全部匹配出来?...给了一个指导,如下所示: 全部转大写或者小写你就不用考虑了 只是不确定你实际代码场景。后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一份代码,如下图所示: 顺利地解决了粉丝问题。...但是粉丝需求又发生了改变,下一篇文章我们一起来看看这个“善变”粉丝提问。 三、总结 大家好,我是皮皮。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。

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盘点一个Pandas提取Excel包含特定关键词(下篇)

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取问题,上一篇已经给出了代码,粉丝自己可能还没有领悟明白,一用就废,遇到了问题。...他代码照片如下图: 这个代码这么写,最后压根儿就没有得到他自己预期结果,遂来求助。这里又回归到了他自己最开始需求澄清!!!论需求表达清晰重要性!...能给你做出来,先实现就不错了,再想着优化事呗。 后来【莫生气】给了一个正则表达式写法,总算是贴合了这个粉丝需求。 如果要结合pandas的话,可以写为下图代码: 至此,粉丝不再修改需求。...这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。 最后感谢粉丝【上海新年人】提出问题,感谢【鶏啊鶏。】...、【论草莓如何成为冻干莓】、【冯诚】给出思路,感谢【莫生气】等人参与学习交流。

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盘点一个Pandas提取Excel包含特定关键词(中篇)

一、前言 前几天在Python白银交流群【上海新年人】问了一个Pandas数据提取问题,但是粉丝又改需求了,需求改来改去,就是没个定数。 这里他最新需求,如上图所示。...他意思在这里就是要上图中最下面这3个。 二、实现过程 后来【论草莓如何成为冻干莓】给了一份代码,如下图所示: 顺利地解决了粉丝问题。...可以看到,代码刚给出来,但是粉丝需求又发生了改变,不过不慌,这里又给出了对应代码,如下图所示: 一看就会,一用就废,粉丝自己刚上手,套用到自己数据里边,代码就失灵了。...下一篇文章,我们再来看这位粉丝新遇到问题。 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Pandas数据提取问题,文中针对该问题,给出了具体解析和代码实现,帮助粉丝顺利解决了问题。...最后感谢粉丝【上海新年人】提出问题,感谢【鶏啊鶏。】、【论草莓如何成为冻干莓】给出思路,感谢【莫生气】等人参与学习交流。

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jupyter 实现notebook显示完整

jupyter notebook设置显示最大行和及浮点数,在head观察时不会省略 jupyter notebookdf.head(50)经常会因为数据太大,行列自动省略,观察数据时不爽!...pd.set_option(‘display.float_format’, lambda x: ‘%.5f’ % x) 欢迎使用Markdown编辑器写博客 补充知识:Jupyter notebook 输出部分显示不全问题...在我更换了jupyter主题后(如何更换主题,见上篇博客),输出部分总是显示不全,差两个字符;Github上已经有人提出了这个问题,并有了解决方案,亲测有效。...这个13px,可能有的人改了以后,还是显示不全,可以多试几个数,因为有的人浏览器显示比例不一样 重新运行jupyter notebook,输出部分显示不全问题解决。...以上这篇jupyter 实现notebook显示完整就是小编分享给大家全部内容了,希望能给大家一个参考。

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npm 如何下载特定组件版本

本文作者:IMWeb helinjiang 原文出处:IMWeb社区 未经同意,禁止转载 本文详细讨论了 npm 依赖版本版本号配置写法及比较。 1....4.11.1 是版本号很容易理解(这里只是当前最新版本,后续 loadash 版本更新之后可能会有变化),前面的 ^ 符号是什么鬼?...版本号配置写法 在 package.json 文件,我们配置 dependencies 等依赖关系时,有几种配置方式。...当它们也有共同点: 当通过这两种方式获取结果,主版本号一定是不变,因为主版本号意味这 API 不兼容。...,但 npm 也是支持, 用法举例 含义 范围 >4.11.1 大于 4.11.1 最新版本 version > 4.11.1 <4.11.1 小于 4.11.1 最新版本 version < 4.11.1

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ICCII如何保持特定moduleport

在进行后端设计时,为了使得最终结果更加优化,也就是面积,功耗,性能更好,工具在优化时可能会把moduleport改变。但是这样可能会带来一些问题。...这种情况当然首选建议是尽量监测特定物理cellpin,然后对这些cell设置dont touch,而不是直接检测hierarchical port。 另外一个解决方法就是,将这些port保持住。...但是icc2,在hierarchy port设置dont touch属性并不有效。 我在刚开始使用ICC2时候,就曾经在项目中遇到这样情况。...当时根据ICC使用经验,对moudle所有的port都设置了dont touch。但是最后发现,还是有很多port不见了。...其实,ICCII中有专门命令来解决这个问题,那就是用set_freeze_port,请大家记住这个命令。而这个命令具体用法,这里就不赘述了,大家可以直接使用在线帮助(man)。

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高斯反向投影实现检测图像特定

region_proposal_cat.png 高斯反向投影 在图像处理,我们通常需要设置感兴趣区域(ROI,region of interest),来简化我们工作。...也就是从图像中选择一个图像区域,这个区域是我们图像分析所关注重点。...在上一篇文章图像相似度比较和检测图像特定,我们使用直方图反向投影方式来获取ROI,在这里我们采用另一种方式高斯反向投影。...随机变量X服从一个数学期望为μ、标准方差为σ2高斯分布,记为:X∼N(μ,σ2), 则其概率密度函数为 高斯分布概率密度函数 其中,正态分布期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布幅度。...上一篇cv4j系列文章讲述了直方图投影,这次高斯反向投影是另外一种选择。其实,模版匹配也能在图像寻找到特定目标,接下来我们cv4j也会开发模版匹配功能。

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npm 如何下载特定组件版本

本文作者:IMWeb helinjiang 原文出处:IMWeb社区 未经同意,禁止转载 本文详细讨论了 npm 依赖版本版本号配置写法及比较。 1....4.11.1 是版本号很容易理解(这里只是当前最新版本,后续 loadash 版本更新之后可能会有变化),前面的 ^ 符号是什么鬼?...版本号配置写法 在 package.json 文件,我们配置 dependencies 等依赖关系时,有几种配置方式。...当它们也有共同点: 当通过这两种方式获取结果,主版本号一定是不变,因为主版本号意味这 API 不兼容。...,但 npm 也是支持, 用法举例 含义 范围 >4.11.1 大于 4.11.1 最新版本 version > 4.11.1 <4.11.1 小于 4.11.1 最新版本 version < 4.11.1

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标签制作软件如何制作1标签

在使用标签制作软件制作标签时,我们需要根据标签纸实际尺寸在标签软件中进行设置。因为只有将标签纸实际尺寸跟标签软件纸张尺寸设置成一致,才能打印到相应纸张上。...例如常见标签该怎么设置呢?接下来就带大家学习下在标签制作软件设置1标签方法: 1.打开标签制作软件,点击“新建”或者“文件-新建”,弹出文档设置对话框。...点击下一步,根据标签纸实际尺寸,设置一标签,这里以一标签为。设置标签行数为1,数为2。 点击下一步,设置页面边距,边距只需设置左右即可,标签纸实际边距为1。...再不设置其他位置及反向、画布及边线情况下,可以点击完成。纸张及标签尺寸已经设置好了,可以在标签制作软件设计及排版了。...以上就是在标签制作软件设置一标签方法,标签制作软件纸张尺寸要跟打印机首选项里面的纸张尺寸保持一致,如果打印机首选项里面没有所需尺寸,可以点击新建,新建一个标签尺寸,这里就不演示了,具体操作可以参考条码打印软件怎么自定义设置纸张尺寸

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使用VBA删除工作表多重复

标签:VBA 自Excel 2010发布以来,已经具备删除工作表重复功能,如下图1所示,即功能区“数据”选项卡“数据工具——删除重复值”。...图1 使用VBA,可以自动执行这样操作,删除工作表所有数据重复,或者指定重复。 下面的Excel VBA代码,用于删除特定工作表所有所有重复。...如果没有标题,则删除代码后面的部分。...如果只想删除指定(例如第1、2、3重复项,那么可以使用下面的代码: Sub DeDupeColSpecific() Cells.RemoveDuplicates Columns:=Array...(1, 2, 3), Header:=xlYes End Sub 可以修改代码中代表列数字,以删除你想要重复

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图像相似度比较和检测图像特定

对普通人而言,识别任意两张图片是否相似是件很容易事儿。但是从计算机角度来识别的话,需要先识别出图像特征,然后才能进行比对。在图像识别,颜色特征是最为常见。...原图和直方图均衡化比较.png 二者相关性因子是-0.056,这说明两张图相似度很低。在上一篇文章 图像直方图与直方图均衡化 ,已经解释过什么是直方图均衡化。...通过直方图均衡化后,两张图片确实是不同,可以从下图看出。 ? 直方图均值化.png 我们来看看如何使用直方图比较。...直方图反向投影 所谓反向投影就是首先计算某一特征直方图模型,然后使用模型去寻找图像存在该特征。 ?...直方图反向投影可以根据球员球衣某一块区域,来查找图片中拉莫斯所穿球衣。 ? 直方图反向投影.png 上图是不是很酷炫?

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MySQL转列和转行操作,附SQL实战

MySQL是一款常用关系型数据库,广泛应用于各种类型应用程序和数据存储需求。在MySQL,我们经常需要对表格进行行转列或转行操作,以满足不同分析或报表需求。...本文将详细介绍MySQL转列和转行操作,并提供相应SQL语句进行操作。转列转列操作指的是将表格中一数据转换为多数据操作。在MySQL,可以通过以下两种方式进行行转列操作。1....转行列转行操作指的是将表格数据转换为一数据操作。在MySQL,可以通过以下两种方式进行列转行操作。1....., [columnN])) AS unpivot_table;其中,identifier_column是唯一标识每个转换后,pivot_column是需要将其转换为,value_column...结论MySQL转列和转行操作都具有广泛应用场景,能够满足各种分析和报表需求。在实际应用,可以根据具体需求选择相应MySQL函数或编写自定义SQL语句进行操作。

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Python 数据处理 合并二维数组和 DataFrame 特定

pandas.core.frame.DataFrame; 生成一个随机数数组; 将这个随机数数组与 DataFrame 数据合并成一个新 NumPy 数组。...在这个 DataFrame ,“label” 作为列名,列表元素作为数据填充到这一。...random_array = np.random.rand(4, 2) 此行代码使用 numpy 库生成一个形状为 4x2(即 4 2 随机数数组。...结果是一个新 NumPy 数组 arr,它将原始 DataFrame “label” 值作为最后一附加到了随机数数组之后。...运行结果如下: 总结来说,这段代码通过合并随机数数组和 DataFrame 特定值,展示了如何在 Python 中使用 numpy 和 pandas 进行基本数据处理和数组操作。

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