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win7一键

在我们使用win7操作系统时,时间长了,多多少少都会产生一些系统和缓存,导致电脑运行速度变慢。 我们有时候可以用360等杀毒软理,有时候请的也不彻底,理不了多少,下面我来给大家介绍一种自己的方法,废话不多说啦,直接上代码:@echo off color 0atitle windows7 echo.★☆ 理系统,请稍等...... ☆★echo ★☆ ☆★echo.★☆ ☆★echo ★☆ ★☆ ★☆ ★☆ ★☆★☆★☆ ★☆ ★☆ ★☆ ★☆★echo ★☆ ★☆ ★☆ ★☆ ★☆★☆★☆ ★☆ ★☆ ★☆ ★☆★echo echo 正在系统,请稍后...... echo 删补丁备份目录 RD %windir%$hf_mig$ Q S echo 把补丁卸载文夹的名字保存成2950800.txt dir %windir

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    多个美国政府网站被攻击,托管“色情”和“

    安全研究人员发现,多个使用 .gov 和 .mil 域名的美国政府网站托管色情和内容,例如伟哥广告,这些站点使用同一个软供应商。 ,在给美国政府机构提供的Laserfiche Forms 软产品中包含一个漏洞,该漏洞允许攻击者在政府网站上推送恶意色情内容和。 这披露前,攻击者已经在国家气象局等政府网站上滥用重定向功能,将用户重定向到色情网站,这表明发不是攻击者能够利用的唯一攻击媒介。 Laiserfiche了发布理工具,但并非所有版本都已修复近日,Laserfiche发布了针对该漏洞的安全公告,以及有关如何网站内容的说明。 不久之后,Laserfiche 发布了一种理工具,客户可以使用该工具对其门户网站,进行未经授权的上传。

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    手把手教你用Python 和 Scikit-learn 实现过滤

    在这些应用中,过滤算是初学者实践文分类的一个很不错的开始,例如 Gmail 账户里的“箱”就是一个过滤的现实应用。 准备文本数据这里我们将数据集分成了训练集(702封)和测试集(260封)两部分,其中和非各占 50%。这里因为每个的数据集都以 spmsg 命名,因此很容易区分。 通常里一般都会包含很多无用的字符,比如标点符号,停用词,数字等等,这些字符对检测没什么帮助,因此我们需要将它们理掉。 这里 Ling-spam 数据集里的已经经过了以下几个步骤的处理:a) 停用词 --- 像 and, the, of 等这些停用词在英语语句中非常常见。 拓展使用的是已经预处理好的 Euron-spam 数据库,其中包含了 6 个目录,33716 封,每个目录中都包含非子目录,非的总数分别为 16545 封和 17171

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    世界上最大的僵尸网络正在推广加密货币Swisscoin

    Necurs是目前世界上规模最大的僵尸网络,而研究人员近期发现,Necurs现在正通过发送的方法来推广一种名叫Swisscoin(瑞士币)的加密货币。? 研究人员表示,攻击者会大规模发送以推荐股票为主题的来激发目标用户的兴趣。攻击者所使用的这类模式被研究人员成为“pump-and-dump”,这个词在金融界代表“拉高出货”或者“坐庄”。 也就是说,发送者会在股价较低的时候购买股票,然后当活动(以推荐股票为主题)将股价抬升上去之后,他们再以高价卖出并赚取差价,这就是所谓的“pump-and-dump”。 而且据了解,这也是Necurs第一次通过自己这个臭名招出的大型网络来推广加密货币。 目前,研究人员还不楚Necurs会对Swisscoin交易价格产生怎样的影响,而且之前也没有类似的恶意活动可以进行比较。此之外,比特币的价格下跌很有可能也会影响Swisscoin的价格。?

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    Python 库突发 PyPI 危机!

    整理 | 梦依丹 出品 | CSDN(ID:CSDNnews)据 BleepingComputer 报道,Python 官方软包存储库 PyPI 遭受了黑客攻击,攻击者通过注入包的形式发起了洪水攻击 在 npm 等其他生态系统中,这种情况并不罕见,那里有数百万个软包。幸运的是,像这样的软包很容易发现和避免。”尽管一些软包已经存在了好几周,但发送者仍不断向 PyPI 添加新包。 但 PyPI 存储库中显示的程序包要比实际数量少得多,这些伪造软包的网页上都显示了关键字,并指向电影流媒体网站,但其合法性令人怀疑,例如:https:besflixcommovieXXXXXprofile.html 图源:BleepingComputer了通过关键词和非法视频流网站的链接,在 PyPI 上发现的包还包含从合法 Python 软包中窃取的功能代码和作者信息。 今年 2 月,ZDNet 就报道了 PyPI 和 GitLab 上充斥着大量包。

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    技术流|五分钟带你鉴别

    从各种宣传页广告到钓鱼漫天飞舞 如果它们一直很安静,只要一键就可以删掉然而,现在“”不仅数量增加,智商也急速上升最明显的例子就是它们成功把大家的钱包掏空、资料锁定在如今诈骗信息满天飞的今天 主角PaddlePaddle登场,教你如何鉴别Step1 数据收集与洗1)样本广告,保存为典型的Spam,分为元数据(发信方、书信方、编码格式等)和正文,提炼代表的关键词2)安装结巴分词 4)分词后,得到spam.txt,即样本集合,映射到向量,这样词语之间的关系也能够显示出来。? parameters生成将要优化的参数级Optimizer:优化器,使用Adam,并且加入L2正则化,模型平均,相关的设置参数,而超参数需要后续调整生成训练器,随机梯度下降最后,启用trainer就可以训练处自动鉴别的模型收集数据 -洗数据-搭建模型-训练使用机智的小伙伴们一定都记好啦当然,了鉴别,肯定也有小伙伴技痒,想去“以牙还牙”PaddlePaddle应用场景系列内附“反击”详细攻略

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    【深度学习系列】PaddlePaddle处理实战(一)

    PaddlePaddle处理实战(一)背景介绍  在我们日常生活中,经常会受到各种,譬如来自商家的广告、打折促销信息、中国澳门博彩、理财推广信息等,一般来说客户端都会设置一定的关键词屏蔽这种 不过,自己手动做一个分类器也并不是什么难事。传统的机器学习算法通常会采用朴素贝叶斯、支持向量机等算法对进行过滤,今天我们主要讲如何用PaddlePaddle手写一个分类器。 当然,在讲PaddlePaddle做处理之前,先回顾一下传统的机器学习算法是如何对进行分类的。了解数据集  首先先了解一下今天的数据集:trec06c。 trec06c是一个公开的语料库,由国际文本检索会议提供,分为英文数据集(trec06p)和中文数据集(trec06c),其中所含的均来源于真实保留了的原有格式和内容。 数据预处理  拿到数据后我们可以很楚的看到的内容,但并不是所有的内容都是我们需要的,在这里我们仅提取了中的中文来作为训练语料。

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    教程 | 初学文本分析:用Python和scikit-learn实现过滤器

    过滤(spam filtering)是文档分类任务的入门级示例,其涉及了将电子分为或非(也称为 ham)。你的 Gmail 账户的箱就是最好的例子。 那么让我们在公开的语料库上构建过滤器吧。 1、 准备文本数据这里使用的数据集被分为训练集和测试集,分别包含了 702 封和 260 封,其中和 ham 的数量相等。的文名中包含了 spmsg,所以很容易识别。 Ling-spam 语料库中的已经通过以下方式进行了预处理:a) 移停止词—像「and」、「the」、「of」之类的停止词在所有的英语句子当中都非常常见,在判定是否为时没有多少作用,所以这些词已经从电子中删 和 130 封非

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    一次的分析

    本篇文章来自同事对一次的分析:上周一(12月4号),朋友给我转发了一封里面附带一个word文档,我们俩都是搞信安,自然察觉一丝危险的气味,之前也没有分析过word附,因而有了今天的分析 环境:ubuntu 16.04office软: LibreOffice writer1. FBI Warning分析有风险,请在虚拟机上运行;且在分析之前要禁止word的宏自动运行2. 截图? 分析可以看到的正文内容,是由一张图片和一个附组成,其中我们要重点关注的就是doc附有密码,且密码为11154. 附分析一般分析方法4.1 一般来说,分析一个word附,一般的方式会选择用oletools,但是这是在word文档非加密的情况下,加了密码后无法通过oletools来提取word文档中的宏。 国外的一些安全研究者也上传了去掉密码后的文档到恶意软分析网站,下面是其中的一个链接。

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    防不胜防?腾讯企业箱做好防护盾

    你的箱是不是被「」淹没了?虽然我们的箱基本都有过滤功能,但是依然会有些漏网之鱼。这是因为我们用箱注册网站和 app,然后服务商就开始名正言顺地发来简讯或者促销。 每次打开箱,都被这些弄得不耐烦。 今天 AppSo(微信号 appsolution)介绍「箱别名账户」这个功能,让你免困扰。 当我们不再需要箱时,可以从账户列表中删掉马甲,不再通过这个地址接收,就如同完全注销箱账户。总的来说,别名账户主要有这 3 个优点:保护隐私,避免暴露真正的箱地址,屏蔽。 设置页面中,选择「」,在「别名设置」中添加别名,最后同样可以选择将新建别名账户设置为默认发信地址。各个箱的设置都大同小异,相信聪明的你看到此处,已经非常楚如何设置了。 AppSo(微信号 appsolution)认为,箱别名账户的设置简单,设置后后又能带来极大的好处。希望这篇文章能帮助大家更好地避开,更方便地使用箱服务。

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    AI 技术讲座精选:如何创建简易且能分辨的ML分类器

    的检测在公司中,你是一位为数以百万计用户提供服务的软工程师。最近,问题十分棘手并且已经导致部分客户流失。 然而,当前的过滤器只能筛选出那些之前被用户被标记过的发送者也变得越来越狡猾。为了防止客户流失,你的任务就是提前预测出当前正在发送的是否为。 训练并测试数据为了创建出预测的算法,你必须让程序知道什么样的(以及什么样的是正常的)。幸运的是,你有用户先前标记的所有。 朴素贝叶斯分类器对于我们的问题,我们可以把A设定为的概率,B设定为内容。如果P(A|B)>P(¬A|B),那么我们就可以把归类为,反之就可以把相应的归类为正常。 我们需要用一个具体的实例来计算P(free | spam),我们计算free这个词在所有中出现次数的总和,然后中所有词的总数。

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    weka文本挖掘分析分类模型

    问题日益严重,受到研究人员的广泛关注。通常是指未经用户许可,但却被强行塞入用户箱的电子。对于采用群发等技术的,必须借助一定的技术手段进行反工作。 目前,反技术主要包括:过滤技术、服务器的安全管理以及对简单通信协议(SMTP)的改进研究等。 首先设置工作目录,并且读取分类后的文本文可以看到和非的频数直方图??然后对得到的原始语料进行分词处理 得到词频矩阵文?得到各个词频的分类直方图? WEKA文本分词结果比较下面得到每个分类器的准确度和混淆矩阵:NaiveBayes结语基于判别方法的过滤在现代研究中引起比较少的关注 ,结果很楚地表明,基于随机森林、SVM模型的分类方法相对于传统的方法 ,在的过滤方面,可以有效地提高正确率和准确率。

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    针对一伙WordPress犯罪团伙的深度技术分析

    从上图可以看到,中包含许多营销运动服装的域名。因此,我们可以得知,这个IP了暴力攻击外,同时还对目标网站实施污染攻击。 假冒运动服装网站为了了解Wordfence防火墙,阻止包含这些域的其他污染攻击,我们使用了上面中所发现的域名列表。 展示了他们正在使用的攻击和传送方式,以及IP之间行为的相似性。从图片中,我们还可以晰的看到,每个IP所对应的域名,以及各个IP之间的相互关系。 我们确信,网络中的其它IP地址,可以以相同的方式连接到91.200.12.103。一长串诉讼许多参与活动的网站,已遭到了一家代表NFL,MLB,NHL和NBA的律师事务所起诉关闭。 总结以上我们向大家展示了,犯罪团伙利用来宣传他们的虚假销售网站的案例。,他们还通过托管在知名“防弹托管提供商”的网站,来对WordPress网站进行暴力攻击。

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    如何避免成为

    营销经常会碰到的一个问题就是:发出去的被系统当做,直接进了箱,下面一米软就来教教大家如何避免成为。 1、标题正文要避开敏感词不同行业的敏感词是不一样的,因为敏感词具体是哪些词也是不确定的,但是类似于“广告”、“特惠”、“无成本”、“代理”等词,这些就是一些典型的的词汇,一定要慎用的。 2、不要太大对于的大小是要适当的,若是要在里面插入附、图片这些占据空间的,是很容易被过滤为的,甚至都不能发送出去在,所以在编辑的时候,尽量避开大附。 选一些主流的服务商进行发送成功率、内容显示、点击、单开等测试,然后在对的不足之处做优化,从而减被系统判定为的几率。 4、要注意切换IP地址有涉及营销的人都知道,在短时间内群发使用同一个IP地址发送过多的,IP地址会被判定为IP,在,被拉入黑名单的几率是很大的。

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    检测.第1部分

    ---- 磐创AI分享 作者 | Md Sohel Mahmood编译 | VK来源 | Towards Data Science检测是机器学习算法在过滤方面的一个重要应用。 通常都有一些典型的词语。在本文中,我们将使用nltk软包详细介绍和非的文本处理。特别是我们将看到NLP的词干分析和词形还原过程。 词形还原通常是指通过使用词汇表和词形分析正确地处理事情,通常目的只是去词形变化的词尾,并返回一个单词的基本形式或字典形式,称为词形。”在这里,词干分析分别应用于所有数据、数据和真实数据。 如果一封真正的被错误地识别为真正的电子,那就是误报。另一方面,如果一封真正的电子被识别为,那就是假阴性。 虽然模型的准确度为0.79,但可能存在误导,的召回率较高,而准确度较低。这表明该模型偏向于。它能够正确识别大多数,但也错误地将一些正常识别为

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    检测:第2部分

    Tensorflow的使用在本分类器的第1部分中,我展示了如何使用nltk包对文本进行词干分析和分类,然后将其输入分类器模型,以训练并最终评估模型性能。 sentencestraining_labels_str = labelstesting_labels_str = labels 对标签进行编码由于数据集的标签为字符串,因此将通过编码为0和1(0表示 y_prediction = 0 rep = classification_report(y_test, y_prediction) 报告显示,该模型对这两个文本类都有很好的精确度、召回率和F1分数(0表示 该模型错误地将一些正常电子识别为。我们可以识别任何示例文本,以检查它是还是正常文本。由于tokenizer已经定义,我们不再需要再次定义它。 选择一些朗朗上口的词,如“WINNER”, “free”, ”prize”,最终会使此文本被检测为

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    SpamHam Email Classification 分类(spacy)

    预测练习地址:https:www.kaggle.comcds100fa19 相关博文: SpamHam Email Classification 分类(RNNGRULSTM) SpamHam Email Classification 分类(BERT)1. 特征组合对的主题和内容进行组合 + 处理标签train = train+traintrain = train.head(10)标签不是很懂为什么这样,可能spacy要求这种格式的标签 ? 写入提交文id = testoutput = pd.DataFrame({id:id, Class:pred})output.to_csv(submission.csv, index=False)模型在测试集的准确率是

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    SpamHam Email Classification 分类(BERT)

    提交测试结果练习地址:https:www.kaggle.comcds100fa19 相关博文: SpamHam Email Classification 分类(spacy) SpamHam Email Classification 分类(RNNGRULSTM)本文使用 huggingface 上的预训练模型,在预训练模型的基础上,使用数据集,进行训练 finetune,在kaggle 以上模型文放在一个文夹里,如.bert_hugginggace提前安装包pip install transformersfrom transformers import AutoTokenizer, (X, y) in enumerate(train_iter): outputs = model(X) # batch_size * num_classes model.zero_grad() # 理梯度增量 model.eval() # 评估模式 pred_all = np.array(.cpu().numpy() pred_all = np.append(pred_all, pred) # 写入提交文

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    SpamHam Email Classification 分类(RNNGRULSTM)

    测试练习地址:https:www.kaggle.comcds100fa19 相关博文 SpamHam Email Classification 分类(spacy) SpamHam Email Classification 分类(BERT)1. train.isnull()==True), axis=0))print(np.sum(np.array(test.isnull()==True), axis=0))填充完成,显示 sum = 0y 标签 只有 0 不是 , 1 是print(train.unique())2. 文本处理内容和主题合并为一个特征X_train = train + + trainy_train = trainX_test = test + + test文本转成 tokens ids 序列

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