做生信分析的人越来越多，但并不是每个人都有足够的计算资源。云计算是个好东西，但它的成本优势更多体现在大数据处理上，每天需要处理几十几百 TB 甚至 PB 级别的数据时，云计算才会比自建维护机房要划算得多。如果处理的数据不大，自己组装个服务器要划算得多。
接触深度学习已经快两年了，之前一直使用Google Colab和Kaggle Kernel提供的免费GPU（Tesla K80）训练模型（最近Google将Colab的GPU升级为Tesla T4，计算速度又提升了一个档次），不过由于内地网络的原因，Google和Kaggle连接十分不稳定，经常断线重连，一直是很令人头痛的问题，而且二者均有很多限制，例如Google Colab一个脚本运行的最长时间为12h，Kaggle的为6h，数据集上传也存在问题，需要使用一些Trick才能达成目的，模型的保存、下载等都会耗费很多精力，总之体验不是很好，不过免费的羊毛让大家撸，肯定会有一些限制，也是可以理解的。
Q：有什么需求？ A：跑耗资源的科学运算。 Q：为什么捡垃圾？ A：因为穷。 Q：怎么捡垃圾？ A：全能的淘宝。
问题详情： 如何配置一台适用于深度学习的工作站？ 刚买两块 Titan Z GPU 准备搞搞深度学习，结果原来的工作站功率不够，带不动，所以准备组装一台新工作站。求大神们给点意见，最好给个完整的 li
本文来源于王璋在知乎问题【如何配置一台适用于深度学习的工作站？】下的回答，AI科技评论获其授权转载。 问题详情 如何配置一台适用于深度学习的工作站？ 刚买两块Titan Z GPU准备搞搞深度学习，结
深度学习是人工智能必不可少的一部分。而在硬件配置上，大家都在谈论GPU的重要性。不可置否，GPU是掀起深度学习热潮的主要力量，也是开展该领域工作所必不可少的硬件设备。
终于赶在2017年结束前，点亮了我的深度学习工作站。 小核武.jpg 配置表 配件 型号 价格 数量 合计 GPU 微星 GTX 1080 Ti AERO 11GB 5999 2 11998 CPU
前言:近期，一款专门针对IoT设备的恶意软件开始暗中活动，它被命名为SBIDIOT，造成的主要威胁是分布式拒绝服务（DDos）攻击。目前它在 VirusTotal上的检测数量相对较少，并且网络安全社区也暂时没有和它相关的充分记录。尽管某些物联网僵尸网络专门从事加密货币挖掘或欺诈活动，但与SBIDIOT恶意软件相关联的僵尸网络几乎完全致力于DDoS攻击。
深度学习，始于装机。 王新民 友情贡献 量子位 出品 | 公众号：QbitAI 研究深度学习该买一台什么样的电脑？我的笔记本能满足需求吗？ 量子位请来小伙伴，为当前的深度学习网络训练提供了两套最新的装机方案。 第一套方案是预算为8000元的深度学习标准型台式机，这款台式机能够运行市面上几乎所有的大型游戏，完美全特效不掉帧，同时还可以顺便玩一下深度学习应用，例如奇特的风格融合。这套配置可以满足目前深度学习大部分的训练需求。 第二套方案是预算为20000左右的土豪版台式机，这款台式机为工作站主板，极其稳定，能够
5700美刀，打造3x1080Ti实验室GPU深度学习机器 最近为公司搭建了一台实验用的深度学习主机，在网络上参考了大量的资料，给出了目前最好的配置。本文首先会介绍所有硬件的选择分析，然后介绍深度学习
为了让初学者花最少的钱办性价比最高的事情，我构造了这样一套DIY装机配置，在最大化利用显卡资源的同时，极力压缩无关配置。这个配置的主要特性是去掉了扩展性的可能，从而大幅降低了成本。
5700美刀，打造3x1080Ti实验室GPU深度学习机器 作者 | 人工智豪（ID:Aihows） 整理 | AI科技大本营（rgznai100） 最近为公司搭建了一台实验用的深度学习主机，在网络上参考了大量的资料，给出了目前最好的配置。本文首先会介绍所有硬件的选择分析，然后介绍深度学习环境搭建流程，最后给出一些简单的性能对比测试。 本文方案定位：适用于预算在5万内，用于深度学习模型研究、开发，需要快速建模验证调参的企业或实验室用户。 目录 Chapter 1：配置方案选择 Chapte
Shellex是一款功能强大的C-shellcode转换器，可以帮助广大研究人员将C-shellcode转换为十六进制代码，并且能够在gdb、windbg、radare2、ollydbg、x64dbg、immunity调试器和010编辑器中粘贴和执行shellcode。
C:\Users\MACHENIKE\PycharmProjects\untitled9\venv\Scripts\python.exe C:/Users/MACHENIKE/PycharmProjects/untitled11/venv/Online-Bookstore-Management-System-master/v1.0/Book_informationUI.py Traceback (most recent call last): File “src\pymssql.pyx”, line 636, in pymssql.connect File “src_mssql.pyx”, line 1964, in _mssql.connect File “src_mssql.pyx”, line 682, in _mssql.MSSQLConnection.init File “src_mssql.pyx”, line 1690, in _mssql.maybe_raise_MSSQLDatabaseException _mssql.MSSQLDatabaseException: (18456, b”\xe7\x94\xa8\xe6\x88\xb7 ‘SA’ \xe7\x99\xbb\xe5\xbd\x95\xe5\xa4\xb1\xe8\xb4\xa5\xe3\x80\x82DB-Lib error message 20018, severity 14:\nGeneral SQL Server error: Check messages from the SQL Server\nDB-Lib error message 20002, severity 9:\nAdaptive Server connection failed (localhost)\nDB-Lib error message 20002, severity 9:\nAdaptive Server connection failed (localhost)\n”)
我们都知道 Redis 提供了丰富的数据类型，常见的有五种：String（字符串），Hash（哈希），List（列表），Set（集合）、Zset（有序集合）。
本文分成两部分，上一部分传送门：《八百元八核的服务器？二手服务器搭建指南》 在上一部分我们已经学习了搭建二手服务器的基础知识，这部分，我们将深入学习各种配件的详细参数、选择适合的配置、学习搭建八百元八核的服务器。 不过，在我们开始之前，让我先对上一部分中，同学们提出的问题做一下回答。 1、最多人质疑的一点：功耗和噪音问题。 我估计这里大家指的“功耗”应该是“功耗性能比”。受限于老一代的制程，1366的功耗性能比是较低的，而到了2011 V2，事实上已经跟民用级的Core i7-3900系同是22nm制程了，
headers接收字典类型的参数作为请求头，请求头部字段作为key，字段对应的值作为value。具体的实验代码如下：
客户端，用于连接redis，位于 redis_install_home/bin/目录下
爬虫 在做防止网站被爬虫爬取数据的时候，其中最简单的方式就是判断请求是程序生产的，还是人为生成的。 当然，最简单的就是通过请求头进行判断。下面给一个例子： In [9]: import requests In [10]: url = 'http://www.baidu.com' In [11]: resp = requests.get(url) In [12]: resp.request.headers Out[12]: {'User-Agent': 'python-requests/2.18.4',
我们有时请求服务器时，无论get或post请求，会出现403错误，这是因为服务器拒绝了你的访问，这时我们可以通过模拟浏览器的头部信息进行访问，这样就可以解决反爬设置的问题。
靶场地址:https://github.com/shengshengli/vulntarget
爬虫是什么：自动从网络上收集信息的一种程序。一整套关于数据请求、处理、存储的程序，这之间又设计到关于网络、数据结构的一些知识。详细的有数据的采集、处理、存储三方面的知识。 为什么会有爬虫呢：可以从网络上爬取到大量自己需要的数据。 我们在哪里用到爬虫：自动采集帖子、发帖、秒杀、抢购东西。 怎样才能学好爬虫：冷静、仔细、耐心、多写代码。
在云原生运维实战课程中，我们将经常进行各种操作系统的安装和各种服务软件的安装配置。涉及的操作系统包括 CentOS、Ubuntu 和 OpenEuler，而服务软件则涵盖了小到 Nginx、MySQL 等，大到一套完整的 Kubernetes、KubeSphere、分布式存储 集群。
python中一般并不需要查看内存内容，但作为从C/C++过来的人，有的时候还是想看看内存，有时是为了验证内容是否与预期一致，有时是为了探究下内存布局。
今天要谈的是requests库，这是一个功能强大的库，也是唯一的一个非转基因的 Python HTTP 库，人类可以安全享用。为什么这么说呢，还是因为它真的太强大了。它的创作者Kenneth Reitz大神，在github上有22.6K的粉丝。诺，你看！大家可以去围观一下，感受大神的气息！
内置函数详解 abs(x) 返回数字的绝对值，参数可以是整数或浮点数，如果参数是复数，则返回其大小。 # 如果参数是复数，则返回其大小。 >>> abs(-25) 25 >>> abs(25) 25 all(iterable) all()会循环括号内的每一个元素，如果括号内的所有元素都是真的，或者如果iterable为空，则返回True，如果有一个为假的那么就返回False >>> all([]) True >>> all([1,2,3]) True >>> all([1,2,""]) Fa
作者：丁一帆 https://www.zhihu.com/question/310387269/answer/926638382
把英文字母和其他语言编码成一张Unicode编码表，一个字符两个字节 例如：中是20013
前言：shellcode是一段用于利用软件漏洞而执行的代码，shellcode为16进制的机器码，因为经常让攻击者获得shell而得名。shellcode常常使用机器语言编写。可在暂存器eip溢出后，塞入一段可让CPU执行的shellcode机器码，让电脑可以执行攻击者的任意指令。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/171466.html原文链接：https://javaforall.cn
CPU要求：在深度学习任务中，CPU并不负责主要任务，单显卡计算时只有一个核心达到100%负荷，所以CPU的核心数量和显卡数量一致即可，太多没有必要，但是处理PCIE的带宽要到40。
缓冲区溢出实验（Linux 32位） 参考教程与材料：http://www.cis.syr.edu/~wedu/seed/Labs_12.04/Software/Buffer_Overflow/ （本文记录了做SEED缓冲区溢出实验的体会与问题，侧重实践，而不是讲解缓冲区溢出原理的详细教程） 1. 准备工作 使用SEED ubuntu虚拟机进行缓冲区溢出实验，首先要关闭一些针对此攻击的防御机制来简化实验。 （1）内存地址随机化（Address Space Randomization）：基于Linux的操作
通常情况下栈溢出可能造成的后果有两种，一类是本地提权另一类则是远程执行任意命令，通常C/C++并没有提供智能化检查用户输入是否合法的功能，同时程序编写人员在编写代码时也很难始终检查栈是否会发生溢出，这就给恶意代码的溢出提供了的条件，利用溢出，攻击者可以控制程序的执行流，从而控制程序的执行过程并实施恶意行为，而微软的DEP保护机制则可使缓冲区溢出失效，不过利用ROP反导技术依然是可被绕过的，接下来将具体分析如何利用ROP技术绕过DEP保护机制。
https://www.cnblogs.com/zhuminghui/p/11359858.html
理论上在个人Windows电脑上面做生物信息学数据分析是不实际的，因为太多的生物信息学相关软件的开发者对windows并不熟练，没办法提供完善的基于windows操作系统的软件。 而且个人Windows电脑配置肯定不会太高，一般的组学测序数据都是10~500G一个样本，而且很多软件运行的时候对内存要求很高，最后这些数据的分析过程会非常耗时，个人电脑在硬盘，内存，cpu方面均不足以承担这个重任。
今天分享的内容是 玩转 AIGC「2024」 系列文档中的 仅需 2100 元，打造一台 AI 服务器，玩转本地大模型和 Stable Diffusion。
今年有幸和Nu1L的队友一起打进的DEFCON决赛，其中的一道KOH类型的题目（shoow-your-shell）挺有意思的，学到了很多骚操作，所以打算写一篇总结。
第 5 章 计算资源及编程 5.1 硬件配置 理论上在个人Windows电脑上面做生物信息学数据分析是不实际的，因为太多的生物信息学相关软件的开发者对windows并不熟练，没办法提供完善的基于windows操作系统的软件。 而且个人Windows电脑配置肯定不会太高，一般的组学测序数据都是10~500G一个样本，而且很多软件运行的时候对内存要求很高，最后这些数据的分析过程会非常耗时，个人电脑在硬盘，内存，cpu方面均不足以承担这个重任。 所以一般建议使用配置比较高的服务器，而且建议给服务器安装linux系
苹果关闭所有iPhone降级旧版iOS验证通道 经历了近两个小时的“狂欢”后，苹果逐步关闭了所有的老iPhone降级通道，尽管苹果通常时隔几年便会不经意间开放一次降级验证，但本次规模之大实属罕见。 目
这样我们要执行的payload就组装完了，怎么一句话不落地执行呢？看了之前文章的都知道 python3 -c 'codes'
DLL(Dynamic Link Library)文件为动态链接库文件，又称“应用程序拓展”，是软件文件类型。在Windows中，许多应用程序并不是一个完整的可执行文件，它们被分割成一些相对独立的动态链接库，即DLL文件，放置于系统中。当我们执行某一个程序时，相应的DLL文件就会被调用。一个应用程序可使用多个DLL文件，一个DLL文件也可能被不同的应用程序使用，这样的DLL文件被称为共享DLL文件。
官网地址：https://spring.io/projects/spring-data-redis
原文地址：https://www.fidusinfosec.com/tp-link-remote-code-execution-cve-2017-13772/ 译者：hello1900@知道创宇404实验室 1 前 言 本文重点讨论作者近期从事 TP-Link WR940N 家用 WiFi 路由器漏洞研究获得的心得体会，主要从发现漏洞代码路径的必要步骤与通过这些路径实现远程代码执行的方式两方面入手。 首先，我将介绍如何找到第一个漏洞以及生成完整攻击链的方法；然后，说明此漏洞已形成特定模式，可使设备遭受数百种
2017国庆快乐，非常开心，难得有充足的时间，可以撸代码。最近人工智能的风口很火爆，基于我掌握的情况，可以先了解，最好复习下高中数学知识（矩阵，多维数据，多元N次方程式）。不然很难看懂学习模型，学习公式。 从关系上讲： 人工智能(Artificial Intelligence)是一个最广泛的概念，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考或者通过一些算法来达到，而机器学习(Machine Learning)是人工智能的分支，而深度学习（Deep Learning）是人工智能和机器学习的内在，即使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层（神经网络）对数据进行高层抽象的算法。所以三者关系应该式从外到内：AI→ML→DL→神经网络
最近在学习免杀，学了如何使用go来实现shellcode加载器，于是打算写一款gui版本的shellcode加载器。实测过 bypass火绒、金山毒霸、360全家桶、360核晶、wdf、迈克菲等主流杀软
原文地址：《A CURIOUS TALE OF REMOTE CODE EXECUTION, THE TP-LINK STORY – CVE-2017-13772》
第一种网上通用的用xlsx改zip压缩包，能批量提取出图片。但是无法知道图片在单元格中的顺序信息。
本文[1]提供了有关如何构建用于深度学习的多 GPU 系统的指南，并希望为您节省一些研究时间和实验时间。
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