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在没有 Mimikatz 的情况下操作用户密码

在渗透测试期间，您可能希望更改用户密码的常见原因有两个： 你有他们的 NT 哈希，但没有他们的明文密码。将他们的密码更改为已知的明文值可以让您访问不能选择 Pass-the-Hash 的服务。...您没有他们的 NT 哈希或明文密码，但您有权修改这些密码。这可以允许横向移动或特权升级。...使用 Windows 重置密码 首要任务是恢复先前密码的 NT 哈希。最简单的方法是使用Mimikatz，尽管我将介绍一些替代方案。...有很多方法可以做到这一点，但一种简单的方法是使用内置的ntdsutil和命令。 使用 ntdsutil 恢复 NTDS.dit 拥有这些文件后，可以将它们从系统中拉出以进行离线提取。...一旦离线，Mimikatz可以在不被发现的情况下使用，但也可以使用Michael Grafnetter的 DSInternals 进行恢复。

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V-3-3 在没有vCenter的情况下

在使用vSphere客户端登陆到ESXi服务器的时候，由于没有安装vCenter，而发现无法克隆虚拟机。...在有vCenter的情况下，可以创建一个模板虚拟机后，右键直接克隆一台虚拟机。或者将虚拟机转换为模板后，以模板创建虚拟机。...如果没有vCenter而现在要创建多台相同的虚拟机的时候可以使用模板来创建虚拟机。 这里说到一个情况是在既没有VCenter和模板的情况下，如何快速复制多台相同的虚拟机。...这里参考文档http://jingyan.baidu.com/article/4f34706e346b6fe386b56d5b.html 打开数据存储浏览器，如下图点击按钮新建文件夹。 ?...进入需要复制的模板虚拟机，选中所有的文件并且右键复制。 ? 在新的文件夹中粘贴。 提示：可以进入ssh界面，通过命令行进行复制。

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在不确定列号的情况下如何使用Vlookup查找

最近小伙伴在收集放假前的排班数据 但是收上来的数据乱七八糟的 长下面这样 但是老板们只想看排班率 所以我们最终做的表应该是这样 需要计算出排班率 排班率=排班人数/总人数 合计之外的每一个单元格...都需要引用 除了最基础的等于=引用 我们还有一种更加万能的Vlookup+Match的方法 这样无论日期怎么变化 无论日期顺序是否能对上 我们都不用更改公式 例如A部门,2月1日的排班率应该这么写 =...B17 单元格为排班率日期 A2:K2 单元格为我们排班人数的日期 M2:N8单元格是总人数 其中 分子排班人数的公式是 VLOOKUP($A18,$A$1:$K$8,MATCH(B$17...,$A$2:$K$2,0),0) 排班人数里面的日期匹配 我们用Match函数动态确定列号 MATCH(B$17,$A$2:$K$2,0) 分母总人数比较简单 就是常规的Vlookup VLOOKUP...部门合计我们需要确定部门的行号即可 为防止部门变动 最好也用公式确定行号 这一块 可以有两种写法 一种是用Sum,Offset,Index,Match函数组合 =SUM(OFFSET(INDEX

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在没有数据的情况下使用贝叶斯定理设计知识驱动模型

只有结合起来才能形成专家知识的表示。 贝叶斯图是有向无环图(DAG) 上面已经提到知识可以被表示为一个系统的过程可以看作一个图。在贝叶斯模型的情况下，图被表示为DAG。但DAG到底是什么?...总的来说，我们需要指定4个条件概率，即一个事件发生时另一个事件发生的概率。在我们的例子中,在多云的情况下下雨的概率。因此，证据是多云，变量是雨。...这里我们需要定义在多云发生的情况下喷头的概率。因此，证据是多云，变量是雨。我能看出来，当洒水器关闭时，90%的时间都是多云的。...在洒水器关闭的情况下，草地湿润的可能性有多大? P(Wet_grass=1 |Sprinkler=0)= 0.6162 如果洒器停了并且天气是多云的，下雨的可能性有多大?...尽管这种方法似乎是合理的，但通过询问专家可能出现的系统性错误，以及在构建复杂模型时的局限性。 我怎么知道我的因果模型是正确的? 在洒水器的例子中，我们通过个人经验提取领域专家的知识。

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NeurIPS 2023 | 在没有自回归模型的情况下实现高效图像压缩

实验表明，本文提出的方法可以轻松地集成到现有的LIC方法中，在性能和计算复杂性之间实现了更好的平衡，避免了传统自回归模型的一些复杂性问题。...这种方法的一个关键部分是基于超先验的熵模型，用于估计潜在变量的联合概率分布，其中存在一个基本假设：潜在变量元素在空间位置上的概率是相互独立的。...为了减小这种差异，提出了基于自回归上下文模型的方法，尽管这提高了模型的整体性能，但引入了顺序依赖性，使其大大增加了计算复杂性和解码时间，阻碍了在实际场景中的应用。...模型 整体架构 图1 本文方法与现有工作相结合的示意图 图1是在现有的工作中使用本文的相关性损失的示意图，左图是与基本的超先验结构相结合，右图是与Checkerboard模型相结合。...实验表明，本文所提出的方法在不修改熵模型和增加推理时间的情况下，显著提高了率失真性能，在性能和计算复杂性之间取得了更好的 trade-off 。

25010

在没有训练数据的情况下通过领域知识利用弱监督方法生成NLP大型标记数据集

在二元分类问题的情况下，标签为0（不存在标签）或1（标签的存在）或-1（信息不足，不标记）。...但是一般情况下两阶段的方法优于单阶段方法，因为这样可以选择任何LM和EM组合，通过不同的组合可以找到最佳的性能。因此本文还是使用将步骤1和步骤2分开进行。...从上图也能够看到没有单标签模型（LM）框架始终优于其他框架，这表明我们必须在数据集中尝试不同的LMS才能选择最佳的LMS。...这里的正样品和负样品之间的边缘差值是一个超参数。 5、所有样本上的置信度正则化：:上述整个方法只有在置信度(预测概率)是正确的，而错误标记的样本置信度很低的情况下才有效。...在两步弱监督方法中结合这些框架，可以在不收集大量手动标记训练数据集的情况下实现与全监督ML模型相媲美的准确性! 引用： Want To Reduce Labeling Cost?

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在没有 try-with-resources 语句的情况下使用 xxx 是什么意思

在没有使用 try-with-resources 语句的情况下使用 xxx，意味着在代码中没有显式地关闭 xxx对象资源，如果没有使用 try-with-resources，那么在使用xxx对象后，需要手动调用...close() 方法关闭xxx对象以释放资源，防止资源泄露。...在 try 代码块执行完毕后，无论是否发生异常，都会自动调用资源的 close() 方法进行关闭。...当代码执行完毕或发生异常时，会自动调用 client 的 close() 方法进行资源关闭，无需显式调用 close()。...使用 try-with-resources 可以简化资源释放的代码，并且能够确保资源在使用完毕后得到正确关闭，避免了手动关闭资源可能出现的遗漏或错误。

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神兵利器 - 在没有任何权限的情况下破解任何 Microsoft Windows 用户密码

最大的问题与缺乏执行此类操作所需的权限有关。 实际上，通过访客帐户（Microsoft Windows 上最受限制的帐户），您可以破解任何可用本地用户的密码。...PoC 测试场景（使用访客账户） 在 Windows 10 上测试 安装和配置新更新的 Windows 10 虚拟机或物理机。...在我的情况下，完整的 Windows 版本是：1909 (OS Build 18363.778) 以管理员身份登录并让我们创建两个不同的帐户：一个管理员和一个普通用户。两个用户都是本地用户。 /!...默认情况下，域名是%USERDOMAIN%env var 指定的值。...此时，对管理员帐户（如果启用）的最佳保护是设置一个非常复杂的密码。

1.5K30

谷歌AI在没有语言模型的情况下，实现了最高性能的语音识别

谷歌AI研究人员正在将计算机视觉应用于声波视觉效果，从而在不使用语言模型的情况下实现最先进的语音识别性能。...研究人员表示，SpecAugment方法不需要额外的数据，可以在不适应底层语言模型的情况下使用。 谷歌AI研究人员Daniel S....Park和William Chan表示，“一个意想不到的结果是，即使没有语言模型的帮助，使用SpecAugment器训练的模型也比之前所有的方法表现得更好。...虽然我们的网络仍然从添加语言模型中获益，但我们的结果表明了训练网络在没有语言模型帮助下可用于实际目的的可能性。” ?...根据普华永道2018年的一项调查显示，降低单词错误率可能是提高会话AI采用率的关键因素。 语言模型和计算能力的进步推动了单词错误率的降低，例如，近年来，使用语音输入比手动输入更快。 ? End

87870

在没有技术术语的情况下介绍Adaptive、GBDT、XGboosting等提升算法的原理简介

假设你正在准备SAT考试，考试分为四个部分:阅读、写作、数学1(没有计算器)、数学2(没有计算器)。为了简单起见，假设每个部分有15个问题需要回答，总共60个问题。...Amy的残差是1-0.67,Tom的残差是0-0.67。在右边，我比较了一个普通树和一个残差树。 ? ? 在一个普通的树中，叶子节点给我们一个最终的类预测，例如，红色或绿色。...但通常我们将max_depth限制在6到8之间，以避免过拟合。Gradientboost不使用树桩，因为它没有使用树来检测困难的样本。它构建树来最小化残差。...我确实想强调XGboost和Gradientboost之间的一个关键区别。在Gradientboost中，我们计算每个样本的残差后，选取一个节点进行分割，然后继续使用传统的方法构建树。...它没有使用预估器作为树节点。它构建树来将残差进行分组。就像我之前提到的，相似的样本会有相似的残值。树节点是可以分离残差的值。

82210

尽量减少网站域名在没有启用 CDN 情况下的各种检测、扫描、测速等操作

今天明月给大家分享个比较可怕的事儿，那就是轻松获取你站点服务器真实 IP 的途径和办法，很多小白站长不知道自己服务器真实 IP 的重要性，因此一些不好的习惯就会暴露你的真实 IP 到网上，从而造成被各种恶意扫描和爬虫抓取骚扰...这个原理其实很简单，就是通过获取你的域名解析记录来侧面获取到你的真是 IP，有不少的第三方代理就可以扫描你的域名来获取到这些数据，不说是百分百的准确吧，至少有 80%的概率可以的，通过明月的分析，这些数据大部分依赖于平时网上各种的所谓...SEO 分析平台、互换友链平台等等，甚至不少的测速平台的数据都会被利用到，像有些所谓的安全检查扫描一类的也会获取到这里数据。...这几乎是一种没有任何成本和技术门槛的手法就可以轻松获取到服务器真实的 IP 了，这也再次说明了给自己的站点加个 CDN 来隐藏真实 IP 的重要性，甚至可以说在没有 CDN 的情况下，尽量的不要去检测自己域名的速度...、SEO 信息查询等等操作，至于那些所谓的交换友链、自动外链的所谓 SEO 插件就更要远离了，基本上明月碰到的没有几个是正常的，总之各位是要小心谨慎了！

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研究人员开发机器学习算法，使其在没有负面数据的情况下进行分类

来自RIKEN Center高级智能项目中心（AIP）的研究团队成功开发了一种新的机器学习方法，允许AI在没有“负面数据”的情况下进行分类，这一发现可能会在各种分类任务中得到更广泛的应用。...就现实生活中的项目而言，当零售商试图预测谁将购买商品时，它可以轻松地找到已经购买商品的客户的数据（正面数据），但基本上不可能获得没有购买商品的客户的数据（负面数据），因为他们无法获得竞争对手的数据。...他们成功地开发了一种方法，可以让计算机只从正面的数据和信息中学习边界分类，从而对机器学习的分类问题进行正面和负面的划分。 为了了解系统运作情况，他们在一组包含各种时尚商品标记的照片上使用它。...然后他们在“T恤”照片上附上了置信分数。他们发现，如果不访问负面数据，在某些情况下，他们的方法与一起使用正面和负面数据的方法一样好。 Ishida指出，“这一发现可以扩展可以使用分类技术的应用范围。...即使在正面使用机器学习的领域，我们的分类技术也可以用于新的情况，如由于数据监管或业务限制数据只能收集正面数据的情况。

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02 方法论：没有任何文档，怎么才能快速了解接口的信息？

开始第一个接口测试 在拿到一个 SIT 环境的时候，你首先就要进行接口测试，这是因为单元测试不是由测试工 程师来完成的，而是由开发工程师编写、并由持续集成系统自动完成执行的。...如果开发工程师没有给我们任何有价值的文档，那么要开始接口测试，你可以通过工具辅 助、分析问题、询问解惑这三个步骤来完成。 ? 具体的工作模式如上图所示： 1....之所以要搞清楚这些内容，是为了你在做接口测 试的时候，可以设计更小的参数来覆盖更多的业务逻辑，这是测试用例去除冗余的 一个很好的方法。 3. 返回值的含义。...针对上面一大串的返回 JSON，你要搞清楚在返回值中，每一个 JSON 的 Key 所对应的含义，这样，当你需要和这个接口产生交互的时候，就可以快速地拿到 对应参数的含义，完成业务逻辑上下文的参数串联了...通过这三步的循环，你就可以完成对 SIT 系统接口信息的完善和维护，最终得到一份完整 的、接口测试需要的输入—接口文档； 然而，即使我们按照上述三个步骤完成了全部单个接口的分析，也并不能马上开始进行接口

37020

dotnet 使用 FormatterServices 的 GetUninitializedObject 方法在丢失 DLL 情况下能否执行

在 dotnet 里面，可以使用 FormatterServices 的 GetUninitializedObject 方法可以实现只创建对象，而不调用对象的构造函数方法。...而如果在使用此方法时，存在了 DLL 缺失的情况，此时能否让此方法运行通过，创建出空的对象 答案是可以创建成功，也可以创建不成功。当所有碰到的字段都是引用类型的时候，可以创建成功。...在构建完成之后，删除包含 F3 类的项目的输出 DLL 文件。...尝试运行代码，可以看到此时运行将会失败 原因是因为值类型需要计算对象的占用的内存空间的大小，在准备创建 F1 的时候需要开始计算 F2 的占用空间，因为 F2 是一个结构体。...里面加载程序集的机制 更多请看 dotnet C# 只创建对象不调用构造函数方法

57040

在GAN中通过上下文的复制和粘贴，在没有数据集的情况下生成新内容

魔改StyleGAN模型为图片中的马添加头盔 介绍 GAN体系结构一直是通过AI生成内容的标准，但是它可以实际在训练数据集中提供新内容吗？还是只是模仿训练数据并以新方式混合功能？...尽管它可以生成数据集中不存在的新面孔，但它不能发明具有新颖特征的全新面孔。您只能期望它以新的方式结合模型已经知道的内容。 因此，如果我们只想生成法线脸，就没有问题。...但是，如果我们想要眉毛浓密或第三只眼的脸怎么办？GAN模型无法生成此模型，因为在训练数据中没有带有浓密眉毛或第三只眼睛的样本。...快速的解决方案是简单地使用照片编辑工具编辑生成的人脸，但是如果我们要生成大量像这样的图像，这是不可行的。因此，GAN模型将更适合该问题，但是当没有现有数据集时，我们如何使GAN生成所需的图像？...例如，假设我们有一个在马匹上训练过的StyleGAN模型，并且我们想重写该模型以将头盔戴在马匹上。我们将所需的特征头盔表示为V ‘，将上下文中的马头表示为K’。

1.6K10

学习Python与Excel：使用xlwt在没有Excel的情况下编写电子表格

首先，使用pip命令在终端安装xlwt： pip install xlwt 下面是一个示例。...原始的文本文件数据如下： 09700RESEARCH 09800PHYSICIANS PRIVATE OFFICES 09900NONPAID WORKERS MANAGEMENT FEES REFERENCE...LABS 原始数据被搅和在一起，账号和类别没有分开，有些数据甚至没有账号。...图1 要创建这样的输出，代码脚本执行以下操作： 1.分隔帐号和名称 2.分配一个99999的帐号，并将未编号帐号的单元格颜色设置为红色 3.将帐户名转换为正确的大写名称 4.删除帐户名中的任何多余空格...5.将账号和姓名写入电子表格中的两列 6.根据最宽数据的宽度设置每个电子表格列的列宽格式 代码如下： import sys import re from xlwt import Workbook, easyxf

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在没有源代码的情况下对Linux二进制代码进行模糊测试

在drAFL的帮助下，我们就可以在没有源代码的情况下对LInux二进制代码进行模糊测试了。 ?...drAFL 原始版本的AFL支持使用QEMU模式来对待测目标进行黑盒测试，因此在使用drAFL之前，作者强烈建议大家先尝试使用一下原始版本的AFL，如果达不到各位的目标，再来使用drAFL。...除此之外，你还需要设置AFL的fork服务器（AFLNOFORKSRV=1），或者设置“AFLSKIPBIN_CHECK=1”。具体请参考代码构建部分的第五步。...注意：请注意，针对64位代码库，你需要使用64位的DynamoRIO，如果使用的是32位的代码库，你就需要使用32位的DynamoRIO了，否则工具将无法正常运行。...如果在DynamoRIO的编译环节遇到问题的话，可以参考这篇【文档】。 第三步：构建代码覆盖工具 mkdir buildcd buildcmake ..

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在Linux中如何查找最大的10个文件方法汇总

本教程中，我们将教您如何使用以下四种方法在 Linux 系统中查找最大的前 10 个文件。 方法 1 在 Linux 中没有特定的命令可以直接执行此操作，因此我们需要将多个命令结合使用。...对文本文件进行排序的命令 -r：反转结果 -h：用可读格式打印输出 head：输出文件开头部分的命令 n -10：打印前 10 个文件 方法 2 这是查找 Linux 系统中最大的前 10 个文件的另一种方法...：输出文件开头部分的命令 n -10：打印前 10 个文件 方法 3 这里介绍另一种在 Linux 系统中搜索最大的前 10 个文件的方法。...：仅显示每个参数的总和 -h：用可读格式打印输出 {}：递归地查找目录，统计每个文件占用的磁盘空间 方法 4 还有一种在 Linux 系统中查找最大的前 10 个文件的方法。.../：在整个系统（从根目录开始）中查找 -type：指定文件类型 f：普通文件 -ls：在标准输出中以 ls -dils 的格式列出当前文件 |：控制操作符，将一条命令的输出传递给下一个命令以供进一步处理

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