最近在培训PowerShell,在讲到Pipeline的时候,对于我这种长期和数据(数据库)打交道的人来说,觉得很实用,所以写此博文,记录一下。
背景 早就听说微软的powershell非常强大,凭借它可以全命令行操控windows服务器了。最近终于要在工作中用到它了,于是花了几个小时将powershell的基础教程看了下,这里将学习过程中的一些要点记录一下。 环境准备 欲善其事,先利其器,先准备一个开发环境。 个人的开发电脑是macOS 11.13.3,为了开发powershell脚本,在本机安装了一个windows 7 sp1的虚拟机。 升级powershell版本 win7自带的powershell版本较低,这里将windows 7 sp1里自
PS C:\>get-process | convertto-html -property Name, Path, Company -title "Process Information" > proc.htm; ii proc. htm
在评估数据库系统的价值的时候,一个重要的目标就是能将数据存储到已有的数据库,也能将从已存在的数据库中的数据取出来。这篇文章就是从SQL Server数据库中获取数据迁移到MongoDB中,反之亦然。
Python 是一种功能强大的编程语言,具有大量的库和模块。其中一个库是 NumPy,它用于数值计算和处理大型多维数组和矩阵。另一个用于Python图像处理的流行库是Pillow,它是Python Imaging Library(PIL)的一个分支。
描述: 当我第一次开始学习 PowerShell 时,如果无法使用 PowerShell 单行命令完成任务我会回到 GUI 找寻帮助。然后着时间的推移,我逐渐掌握了编写脚本、函数和模块的技能。
相对Excel用户群体有录制宏的方式来学习VBA,在PowerShell的学习上,其实也是非常容易的,有时甚至比学习VBA更简单,在入门的角度来看。
[TOC] 0x00 PS 编程基础 脚本注释 在PS中采用 #字符进行注释 调用优先级 Powershell调用入口的优先级: 别名:控制台首先会寻找输入是否为一个别名,如果是执行别名所指的命令。因此我们可以通过别名覆盖任意powershell命令,因为别名的优先级最高。 函数:如果没有找到别名会继续寻找函数,函数类似别名,只不过它包含了更多的powershell命令。因此可以自定义函数扩充cmdlet 把常用的参数给固化进去。 命令:如果没有找到函数,控制台会继续寻找命令,即cmdlet,powersh
Write-Debug 示例 (建议实用的方法:$host.UI.WriteDebugLine())
jq 是一个轻量级的命令行工具,用于处理和转换 JSON 数据。它的设计灵感来自于传统的 Unix 工具,如 sed 和 awk,但用于 JSON 数据。jq 允许您从 JSON 数据中选择、筛选、转换和重构数据,以便更轻松地提取所需的信息或将数据转换为其他格式。
您可以使用 csvtojson 库在 JavaScript 中快速将 CSV 转换为 JSON 字符串:
这里结合上一篇博文的数据来讲怎么方便的载入.txt文件到一个数组,数据如下所示:
APT-Hunter是用于Windows事件日志的威胁搜寻工具,该工具能够检测隐藏在Windows事件日志中的APT运动,如果您是弄威胁情报的人,那么我保证您会喜欢使用此工具的,为什么?我将在本文中讨论原因,请注意,此工具仍为测试版,并且可能包含错误。
这里我们得到了一组JSON数据,而不是使用.artworks(不带[]),那样我们会得到一个数组,如下:
在之前发布的一篇 渗透技巧之Powershell实战思路中,学习了powershell在对抗Anti-Virus的方便和强大。团队免杀系列又有了远控免杀从入门到实践(6)-代码篇-Powershell更是拓宽了自己的认知。这里继续学习powershell在对抗Anti-Virus的骚姿势。
本文介绍基于PowerShell语言,对文件夹中全部文件的名称加以批量替换、修改的方法。
1.创建一个虚拟python运行环境,专门用于本系列学习; 2.数据分析常用模块pandas安装 3.利用pandas模块读写CSV格式文件
这篇文章将是关于通过 PowerShell 混淆来规避大多数 AV。这不是什么新鲜事,但很多人问我如何真正隐藏,或者如何混淆现有的有效载荷或 PowerShell 的反向外壳,这些负载已经可以检测到。
0x00 PowerShell的内网渗透之旅 内网渗透一直以来都是一个热门话题,试想在一个大型的内网环境下,当我们拿到了内网windows机器后,该如何通过他们去获取更多的所需资源,这就需要进行内网渗透了。然而在内网渗透中,除了kali、metasploit等高能的存在以外,还有一款神器也常常容易遭到忽略----PowerShell,因此本次学习将从PowerShell基础语法切入以及利用PowerShell脚本实现的PowerSploit框架演示内网渗透实例。 0x01 PowerShell简介及特性
返回给定轴缺失的标签对象,并在那里删除所有缺失数据(’any’:如果存在任何NA值,则删除该行或列。)。
原先都是使用Typora 导出为pdf文档。但是最近由于部分需求,需要将文档导出为word格式。
PersistenceSniper是一款功能强大的PowerShell模块,该工具专为蓝队研究人员、安全应急事件响应人员和系统管理员设计,旨在帮助大家寻找Windows系统中的持久化植入程序。
ImportExcel模块可以理解为基于PowerShell环境操作Excel的强大类库,使用它可以在 Windows、Linux 和 Mac 上都可以使用。创建表、数据透视表、汇总、图表等操作变得更加容易。另外比较好的一点是使用该模块允许用户无需安装微软的 Office 或者使用 COM 对象就能直接操作 Excel 文件,这样对于没有安装office的服务器也可以直接使用。
在机器学习中,如果我们的样本数量很大,在大多数情况下,首选解决方案是减少样本量、更改算法,或者通过添加更多内存来升级机器。这些方案不仅粗暴,而且可能并不总是可行的。由于大多数机器学习算法都期望数据集(例如常用的 DataFrame)是保存在内存中的对象(因为内存读取要比磁盘读取快不止一个量级),所以升级硬件这种解决方案基本上会被否定。所以科学家们找到的一种既能够保存信息,又节省内存的方案:我们称之为“稀疏矩阵”。
Windows PowerShell 系统要求 https://docs.microsoft.com/zh-cn/powershell/scripting/install/windows-powers
来源:DeepHub IMBA本文约2700字,建议阅读9分钟本文为你介绍一种既能够保存信息,又节省内存的方案:我们称之为“稀疏矩阵”。 在机器学习中,如果我们的样本数量很大,在大多数情况下,首选解决方案是减少样本量、更改算法,或者通过添加更多内存来升级机器。这些方案不仅粗暴,而且可能并不总是可行的。由于大多数机器学习算法都期望数据集(例如常用的 DataFrame)是保存在内存中的对象(因为内存读取要比磁盘读取快不止一个量级),所以升级硬件这种解决方案基本上会被否定。所以科学家们找到的一种既能够保存信息,
在C#中可以调用PowerShell,其他语言就很麻烦了,好在 aardio 可以方便的调用C#,实际上我们要调用的是 System.Management.Automation.dll, 包括微软的 PowerShell.exe 实际上也是调用这个DLL。C#这类开源的代码有很多,在开源项目UnmanagedPowerShell中我提取了PowerShellRunner.cs – 需要用到的只有这一个文件。
记录中的字段通常由逗号分隔,但其他分隔符也是比较常见的,例如制表符(制表符分隔值,TSV)、冒号、分号和竖直条等。建议在自己创建的文件中坚持使用逗号作为分隔符,同时保证编写的处理程序能正确处理使用其他分隔符的CSV文件。
R,C分别表示写入的行数R和列数C,并且左上角被认为是(0,0)csvwrite('1.csv',data)
众所周知,训练机器学习模型的目标是提高模型的泛化能力,通常使用测试集误差来近似模型在现实世界的泛化误差。为了能用机器学习来解决现实世界的问题,我们通常需要对从现实世界中获取的数据进行预处理操作。本文需要使用两个软件包:
在我们的迷你系列“Variables in Shells”中,了解如何在PowerShell中处理局部变量。
通过hadoop hive或spark等数据计算框架完成数据清洗后的数据在HDFS上
这几个月一直在帮客户改需求,部署。我已经心力憔悴,经过一段时间的摸索,我对用PowerShell实现自动化部署也有了一些心得,比如说利用PowerShell导出导入AD中的User。在基于SharePoint平台开发时,利用AD来进行人员的管理,一般会建组织单元(OrganizationalUnit)来对用户进行管理。当最终部署到客户的服务器上时,怎样把本地AD中的用户数据同步到服务器上呢,要知道如果手动输入人员是一件麻烦的事。幸运的事,PowerShell可以帮我们解决这个麻烦的问题。 导出AD Use
可故障转移群集创建完毕后,接下来在群集中启用分布式存储(Storage Space Direct),来作为群集存储使用。
LSTM模型的一个常见用途是对长时间序列数据进行学习预测,例如得到了某商品前一年的日销量数据,我们可以用LSTM模型来预测未来一段时间内该商品的销量。但对于不熟悉神经网络或者对没有了解过RNN模型的人来说,想要看懂LSTM模型的原理是非常困难的,但有些时候我们不得不快速上手搭建一个LSTM模型来完成预测任务。下面我将对一个真实的时间序列数据集进行LSTM模型的搭建,不加入很多复杂的功能,快速的完成数据预测功能。
拿到了两个One Note的钓鱼样本。以为是个OneNote的0day,这不得分析分析搞一手。就花了点时间分析了一下,并且成功复现了手法。
APT-Hunter是Windows事件日志的威胁猎杀工具,它由紫色的团队思想提供检测隐藏在海量的Windows事件日志中的APT运动,以减少发现可疑活动的时间,而不需要有复杂的解决方案来解析和检测Windows事件日志中的攻击,如SIEM解决方案和日志收集器。
本文参考的官方文档:https://docs.microsoft.com/zh-cn/office365/enterprise/powershell/create-user-accounts-with-office-365-powershell
JavaScript 是你学习编程,可以选择学习的最流行的语言之一。当我开始学习 JavaScript 时,我总是在 StackOverflow、Medium 和其他博客上寻找优秀解决方案来处理实际开发中遇到的问题。在本文中,我将分享我发现的15个有用的JavaScript 代码段。
生成client、teamserver、implant的exe后,直接执行Teamserver.exe即可启动teamserver
最简单的方法,本帖里很多朋友也说了,组策略批处理给客户端运行,生成IP,计算机名,用户名到一个共享盘上的txt文件。
盼望着盼望着,终于有一款工具可以实现快速将AB PLC的标签转换为SE项目的标签了。
❈ 作者:酱油哥,清华程序猿、IT非主流 专栏地址:https://zhuanlan.zhihu.com/c_147297848 ❈ 要点抢先看 1.csv数据的读取 2.利用常用函数获取均值、中位数、方差、标准差等统计量 3.利用常用函数分析价格的加权均值、收益率、年化波动率等常用指标 4.处理数据中的日期 我们最后会介绍一下NumPy库中的一些非常实用和常用的函数方法。 要知道,NumPy的常用数学和统计分析的函数非常多,如果我们一个一个的分散来讲,一来非常枯燥,二来呢也记不住,就仿佛又回到了昏昏欲睡
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在上一篇文章里我们讲了 xpath写法的问题还以爬取我的文章信息写了示例,但是在上一篇中我们只是爬取并打印了信息,并没有对信息进行保存。
数据预处理是数据分析过程中不可或缺的一环,它的目的是为了使原始数据更加规整、清晰,以便于后续的数据分析和建模工作。在Python数据分析中,数据预处理通常包括数据清洗、数据转换和数据特征工程等步骤。
Zscaler 的研究人员发现暗网上正在出售名为 Quantum Builder 的构建工具,该工具可以投递 .NET 远控木马 Agent Tesla。与过去的攻击行动相比,本次攻击转向使用 LNK 文件。
作者:酱油哥,清华程序猿、IT非主流 专栏地址: https://zhuanlan.zhihu.com/c_147297848 要点抢先看 1.csv数据的读取 2.利用常用函数获取均值、中位数、方差、标准差等统计量 3.利用常用函数分析价格的加权均值、收益率、年化波动率等常用指标 4.处理数据中的日期 我们最后会介绍一下NumPy库中的一些非常实用和常用的函数方法。 要知道,NumPy的常用数学和统计分析的函数非常多,如果我们一个一个的分散来讲,一来非常枯燥,二来呢也记不住,就仿佛又回到了昏昏欲睡的
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