http://www.baidu.com/s?wd=关键字 wd(Keyword)：查询的关键词； http://www.baidu.com/s?wd=关键字&cl=3 cl(Class)：搜索类
DNS（Domain Name Server），域名服务器，其作用是提供域名 解析ip（正向解析），ip解析域名（反向解析） 的服务。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说谷歌百度雅虎都是中国公司开发的通用搜索引擎_百度搜索引擎url,希望能够帮助大家进步!!!
执行这几句powershell设置开机计划任务激活系统，每次开机时都会自动激活系统（不论在此之前是否激活状态）
如果在子线程调用那么让Toast能正常显示的方式是在它之前和之后调用Looper.prepare()和Looper.loop()
#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ Author: Linxy -- <592901071@qq.com> Purpose: Juniper备份脚本 Created: 2017-6-23 """
内网搞的少,突然遇见一个,目的拿到域控就行了,期间有些其他操作就顺带提一下，主要写了拿域控这条线，目标外网ip:wip1，后面打码严重，见谅，技术比较菜，欢迎大佬们提出宝贵意见
VulnX是一款自动化Shell注入工具，支持多种类型的内容管理系统，其中包括Wordpress、Joomla、Drupal和Prestashop等等，广大研究人员可以使用VulnX来检测这些CMS系统中的安全问题。
由于接触的是自动化测试，基于Selenium，使用到Selenium Grid, 一台Hub机控制着多台Node机。倘若出现关机，或者要重启Hub和全部的Node就必须手动逐台打开本地文件-->运行Node.bat脚本文件，启动服务，这样子完全不科学，不是自动化，应该使用自动化解决这些事情，而不是手动一台一台的去启动。
本文为大家分享了使用反射机制控制Toast显示时间的具体代码，供大家参考，具体内容如下
https://github.com/donwa/oneindex oneindex Onedrive Directory Index 功能： 不用服务器空间，不走服务器流量， 直接列onedrive目录，文件直链下载。 change log: 18-03-29: 更新直链获取机制、缓存机制，避免频繁访问的token失效 18-03-29: 解决非英文编码问题 18-03-29: 添加onedrive共享的起始目录 功能 18-03-29: 添加rewrite的配置文件 18-03-29: 增加sq
netstat命令用于显示IP、TCP、UDP和ICMP等网络协议的统计数据，一般用于检验本机端口的网络连接情况。
伴随着我们开发的深入，Toast 的问题也逐渐暴露出来。本文章就将解释 Toast 这些问题产生的具体原因。
最近在学习Python网络相关编程，这个代码实现了Telnet自动连接检测root用户密码，密码取自密码本，一个一个检测密码是否匹配，直到匹配成功，屏幕输出停止。
网络劫持的方法随着信息科学技术的不断发展也展现出了达尔文效应，不断地进化，形成了一些更现代化的网络劫持技术，下面给亲们分享一下解决和检测网络劫持的方法。
在今年三四月份，我接受了一个需求：从文本中提取URL。这样的需求，可能算是非常小众的需求了。大概只有QQ、飞信、阿里旺旺等之类的即时通讯软件存在这样的需求。在研究这个之前，我测试了这些软件这块功能，发现它们这块的功能还是非常弱的。这类软件往往也是恶意URL传播的媒介，如果不能准确识别出URL，相应的URL安全检测也无从谈起。而且网上也有很多使用正则表达式的方法，可是我看了下，方法简单但是不够精确，对于要求不高的情况可以胜任，但是如果“坏人”想绕过这种提取也是很方便的。（转载请指明出处）下面也是我在公司内部做的一次分享的内容：
本篇讲第一个问题（测度转换之等价物转换），下篇讲第二个问题（测度转换之漂移项转换），我知道现在你听的一头雾水，希望看完这两篇后你能明白其含义。
-多年互联网运维工作经验，曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。 -擅长Web集群架构与自动化运维，曾负责国内某大型金融公司运维工作。 -devops项目经理兼DBA。 -开发过一套自动化运维平台（功能如下）： 1)整合了各个公有云API，自主创建云主机。 2)ELK自动化收集日志功能。 3)Saltstack自动化运维统一配置管理工具。 4)Git、Jenkins自动化代码上线及自动化测试平台。 5)堡垒机，连接Linux、Windows平台及日志审计。 6)SQL执行及审批流程。 7)慢查询日志分析web界面。
之前详细介绍过身份证号码的由来身份证号码的秘密 ，号码最后一位Ⅹ表示罗马数字10，读作shí。
名字很长，翻译为转座酶可及的染色质区域的高通量测序。在这个冗长的名字中，高通量测序我们一点都不陌生，NGS二代测序已经发展了这么多年，各种组学技术，比如WES, WGS, RNA_seq等等，应用非常广泛。那么”转座酶可及的染色质区域”又是什么呢？这个词应该这样来理解，通过转录酶获取到的染色质可及区域。
最近几年，伴随着数字货币的兴起，促进了经济利益驱动型黑客行为的暴增。各位做安服和应急的小伙伴不可避免的会与各种勒索病毒、挖矿病毒以及各种蠕虫病毒打交道，通过分析各大厂发的技术文章， 其主要使用逆向分析还原原始代码来了解病毒相关的功能与特征。
人的DNA链全部展开大约有2m，需要折叠为染色质结构才可以存储到放到细胞核中。染色质的基本结构单位是核小体（由组蛋白组成），核小体再折叠最终形成高度压缩的染色质结构。一般真核生物是这种方式来存储遗传信息。
描述:计划执行任务(Server专用)AT命令安排在特定日期和时间运行命令和程序,再进行$IPC空会话会用到,注意要使用AT命令计划服务必须已在运行中。 语法参数：
混淆矩阵定义为（类x类）大小的矩阵，因此对于二进制分类，它是2x2，对于3类问题，它是3x3，依此类推。为简单起见，让我们考虑二元分类并了解矩阵的组成部分。
Machete是一个由西班牙语组织开发的网络间谍工具集，自2010年以来一直处于活动之中。该组织持续为其恶意软件开发新功能。他们长期攻击的重点在拉丁美洲国家，多年来一直收集目标国家情报并改进他们的攻击策略。近期研究人员发现了一项持续的，针对性很强的攻击活动，其中大多数目标都是军事组织。
1.Word，PPT，Excel等重要文件存在本地环境，如何在编辑后方便地共享给领导检查？
云开发（CloudBase）是云端一体化的云服务平台，是国内 Serverless 理念的领先实践，使用云开发，开发者无须关心服务器搭建和管理，只需编写业务代码和调用原生提供的云能力，就可以快速搭建完整的小程序/小游戏、H5、Web、移动 App 等应用，目前，云开发已服务超过 50 万开发者。
通过浏览器输入域名访问网页的实质是通过DNS（域名解析系统）访问该网站的IP地址。
上篇文章中有说到Actiivity中window的一些知识，今天就和大家一起好好捋捋这个window。
恶意软件如今已经发展为威胁网络安全的头号公敌，为了逃避安全设施的检测，其制作过程也越来越复杂，其中一个典型做法是在软件中集成DGA（Domain Generation Algorithm）算法，产生速变域名，该方式作为备用或者主要的与C2服务器通信的手段，可以构造更加鲁棒的僵尸网络，做到对感染肉鸡的持续性控制。对应地，针对DGA算法的研究现在也是安全圈讨论的热点话题，学术界和工业界也有大量DGA域名检测的工作，但是在实际使用中存在误报过多的现象。由于传统DNS使用明文进行数据传输，造成严重的用户隐私泄露问题，DoT（DNS-over-TLS）、DoH（DNS-over-http）协议陆续通过RFC标准，用于保护用户隐私，但另一方面，加密DNS的使用将给DGA域名的检测带来新的挑战。
xHunt活动从2018年7月份一直活跃至今，这个组织的主要目标针对的是科威特政府和航运运输组织。近期研究人员发现，xHunt的攻击者又攻击了科威特一家机构的Microsoft Exchange服务器。虽然我们无法确认攻击者是如何入侵这台Exchange服务器的，但是根据此次事件相关的计划任务创建时间戳，我们发现攻击者早在2019年8月22日之前就已经能够访问这台Exchange服务器了。在此活动中，攻击者使用了两个后门，一个是TriFive，另一个是Snugy的变种版本（这是一个Web Shell，我们称之为BumbleBee）。
!](https://img-blog.csdnimg.cn/f6bc3a09b2774a9c83a51d30c07e0ff6.png)
0x00 概述 安天追影小组通过威胁态势感知系统发现了一个DDoS攻击控制事件。从一个控制事件开始进行了一次黑客追踪之旅。经过关联分析找到控制C2的样本，该样本是采用暴风内核的DDoS家族变种，运行后安装.net clr 的服务，释放hra33.dll，进行局域网弱口令的登录感染共享目录，接受黑客控制等待发起DDoS攻击。 通过黑客控制服务器域名，追踪发现小黑客“谭X“ ，其搭建的网站有销售DDoS攻击服务 。另外该样本中暗藏其它黑客的后门，利用云服务器对该木马进行控制。虽然没有进行hacking bac
给定一段文字，已知单词a1, a2, …, an出现的频率分别t1, t2, …, tn。可以用01串给这些单词编码，即将每个单词与一个01串对应，使得任何一个单词的编码（对应的01串）不是另一个单词编码的前缀，这种编码称为前缀码。 使用前缀码编码一段文字是指将这段文字中的每个单词依次对应到其编码。一段文字经过前缀编码后的长度为： L=a1的编码长度×t1+a2的编码长度×t2+…+ an的编码长度×tn。 定义一个前缀编码为字典序编码，指对于1 ≤ i < n，ai的编码（对应的01串）的字典序在ai+1编码之前，即a1, a2, …, an的编码是按字典序升序排列的。 例如，文字E A E C D E B C C E C B D B E中， 5个单词A、B、C、D、E出现的频率分别为1, 3, 4, 2, 5，则一种可行的编码方案是A:000, B:001, C:01, D:10, E:11，对应的编码后的01串为1100011011011001010111010011000111，对应的长度L为3×1+3×3+2×4+2×2+2×5=34。 在这个例子中，如果使用哈夫曼(Huffman)编码，对应的编码方案是A:000, B:01, C:10, D:001, E:11，虽然最终文字编码后的总长度只有33，但是这个编码不满足字典序编码的性质，比如C的编码的字典序不在D的编码之前。 在这个例子中，有些人可能会想的另一个字典序编码是A:000, B:001, C:010, D:011, E:1，编码后的文字长度为35。 请找出一个字典序编码，使得文字经过编码后的长度L最小。在输出时，你只需要输出最小的长度L，而不需要输出具体的方案。在上面的例子中，最小的长度L为34。
INVRPT 报文属于 UN/EDIFACT 标准，EDIFACT 用 UNH 和 UNT 段来标识事务组信封，用 UNB 和 UNZ 段标识交互信封。
选自arXiv 作者：Yoav Levine等 机器之心编译 参与：吴攀 深度学习和量子物理是两个看似关联很小的领域，但研究者还是找到了它们之间的共同之处。近日，耶路撒冷希伯来大学的几位研究者的一篇论
题记 Toast 作为 Android 系统中最常用的类之一，由于其方便的api设计和简洁的交互体验，被我们所广泛采用。但是，伴随着我们开发的深入，Toast 的问题也逐渐暴露出来。 本系列文章将分成两篇: 第一篇，我们将分析 Toast 所带来的问题 第二篇，将提供解决 Toast 问题的解决方案 (注:本文源码基于Android 7.0) 1.回顾 上一篇 [[Android] Toast问题深度剖析(一)] 笔者解释了: Toast 系统如何构建窗口（通过系统服务NotificationManage
来源：Deephub Imba 本文约2500字，建议阅读7分钟 本文将演示如何通过阈值调优来提高模型的性能。 阈值调优是数据科学中一个重要且必要的步骤。它与应用程序领域密切相关，并且需要一些领域内的知识作为参考。在本文中将演示如何通过阈值调优来提高模型的性能。 用于分类的常用指标 一般情况下我们都会使用准确率accuracy来评价分类的性能，但是有很多情况下accuracy 不足以报告分类模型的性能，所以就出现了很多其他的指标：精确度Precision、召回率Recall、F1 分数F1 score和特
语义分割是像素级别的分类，其常用评价指标： 像素准确率（Pixel Accuracy，PA）、 类别像素准确率（Class Pixel Accuray，CPA）、 类别平均像素准确率（Mean Pixel Accuracy，MPA）、 交并比（Intersection over Union，IoU）、 平均交并比（Mean Intersection over Union，MIoU）， 其计算都是建立在混淆矩阵（Confusion Matrix）的基础上。因此，了解基本的混淆矩阵知识对理解上述5个常用评价指标是很有益处的！
阈值调优是数据科学中一个重要且必要的步骤。它与应用程序领域密切相关，并且需要一些领域内的知识作为参考。在本文中将演示如何通过阈值调优来提高模型的性能。
大家好，本系列文章主要为大家提供的价值方向是网络信息获取，自动化的提取、收集、下载和记录互联网上的信息，加之自身分析，可以让价值最大化。整个内容中不会涉及到过为敏感的内容。
高级控件 1. TreeView //1.1 添加节点 TreeNode tn1 = treeView1.Nodes.Add("名称"); TreeNode tn2 = treeView1.Nodes.Add("类别"); TreeNode subA_tn1 = new TreeNode("A"); TreeNode subB_tn1 = new TreeNode("B"); TreeNode subC_tn1 = new TreeNode("C"); tn1.Nodes.Add(subA_tn1); t
明天就国庆放假了，正好赶上中秋节，首先祝大家“双节”快乐！ 不管是出去玩，还在一个人在家里，在宿舍，在自己的小房子“玩”，祝大家都能找到自己的乐趣！但是呢， 安全第一！ 想乘着国庆好好学习一把的童鞋， 也别太拼， 学习一会儿就休息一下。然后我想说，我国庆要出去“嗨”一下了，so 这期间不能更新了。。 ============================== 好，接下来我们聊一下机器学习中的一个基本概念，混淆矩阵，confusion matrix，第一个听说混淆矩阵的时候，稀里糊涂的看不懂，等到我明白了机
PaaS 场景中，需要在集群中给客户提供容器部署他们自己开发的代码，如果使用 命名空间 来表示租户，则需要有效隔离租户，让隔壁的租户无法访问本租户的资源。下面的一些策略可以用来实现这种能力。
http://blog.csdn.net/hornbills/article/details/40338949
PHP根据URL提取主域名，在网上荡了一个! 优化了一下域名库，修复了PHP7.0！ 可以直接拿来用，测试了一下没发现问题！ <?php #使用示例 echo getBaseDomain('http
PHP根据URL提取主域名，在网上荡了一个! 优化了一下域名库，支持了PHP7.0！ 可以直接拿来用，测试了一下没发现问题！ <?php #使用示例 echo getBaseDomain('http
注：该系列基于 Lyashenko A. 和 Mercurio F. 的论文 Looking Forward to Backward-Looking Rates。他俩在论文中提出了更为通用的 Forward Market Model (FMM)，它可以同时处理后顾型的 RFR 复合利率和前瞻型的 IBOR。两名作者也因此被评选了 Quant of the Year 2020，他们都认为 FMM 才是定价 RFR 期权的正确模型，而且只需在现有的 LMM 方法上改进一点，并不需要过多的额外开发人力。
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