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 Set-ADAccountPassword 重置用户密码 通过这次重置，我们造成了一个潜在的问题。...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。...此外，BloodHound提示并非包罗万象，BloodHound并不总是向您显示从一个 1 对象到另一个对象的每条可用边。
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 ..
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。...而如果要安装vCenter的Windows版，有时候需要创建多台Windows Server主机，这种时候可以通过复制ESXi datastore里的虚拟机文件来创建多台相同的Windows Server...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。...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。
这种方法消除了碎片问题，使得能够在更大批量的情况下高吞吐量地服务 LLM。...举例来说，图9b显示，vLLM的分页kernel在GQA情况下已经比FlashAttention对应的kernel慢多达2.85倍。...如果没有，则同步映射所需的页。 0x6.2.2 延迟回收 + 预先分配 我们观察到，在许多情况下，可以避免为新请求分配物理内存。例如，假设请求在迭代中完成，而新请求在迭代中加入运行批次。...我们为它们添加了动态内存分配支持，而无需修改它们的代码。 图8显示了四种配置在 Yi-6B 和 Llama-3-8B 上的 prefill 吞吐量。...0x7.4 内存碎片分析 表8显示了块大小（定义为页中最小的 token 数）以及在最坏情况下因过度分配而可能浪费的物理内存量。最坏情况发生在分配了一个新页但完全未使用的情况下。
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?...有系统地问问题：首先设计具有节点和边的图，然后进入cpt。在讨论可能性时要谨慎。了解专家如何得出他的概率并在需要时进行标准化。检查时间和地点是否会导致不同的结果。在构建模型之后进行完整性检查。
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。...为了解决这一问题，一系列研究尝试放弃自回归方法，通过改进上下文模型来提高效率，例如Channel-wise autoregressive entropy models for learned image...相关性损失的计算 本文提出的相关性损失通过在潜在空间中使用滑动窗口计算得到。...：最后，通过在相关性图上应用 L_2 范数来计算相关性损失，这一损失衡量了模型中潜在变量之间在空间上的解相关程度。...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 。
最近由于项目需要，要在不缩小的情况下显示一张2500*2000大小的图片，找到了一篇博客写的非常好，是邹老师写于2011年的： http://blog.csdn.net/chenyusiyuan/article.../details/6565424 我正在试着把它翻译成C++风格，用Mat类型，实现后会再发出来 原贴代码，简单修改并加上了一些注释，在VS2010上运行成功： // Image_ScrollBar.cpp...1400×700 { IplImage* dst_img; CvRect rect_dst, // 窗口中有效的图像显示区域 rect_src; // 窗口图像对应于源图像中的区域...） double scale_w = (double)imgWidth/(double)winWidth, // 源图像与窗口的宽度比值 用以判断是否超出显示范围 scale_h =...= winHeight; // 窗口中有效的图像显示区域的宽和高 int src_x = 0, src_y = 0;
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...使用 try-with-resources 语句时，可以在 try 后面紧跟一个或多个资源的声明，这些资源必须实现了 AutoCloseable 或 Closeable 接口。...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。
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。
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
问题在：如何用 web3py 调用闭源合约[2] 问题中提到的交易记录在Binance Transaction Hash (Txhash) Details[3] 首先查看交易记录，bscscan 不能解析出来函数名...官方定义："签名被定义为没有数据位置说明符的基本原型规范表达式，即具有带括号的参数类型列表的函数名称"。...1，搜索网上的签名数据库：https://www.4byte.directory/signatures/ 搜索结果如下： 说明还没有上传函数的 abi 定义 2，没有函数的 abi 信息，就没办法调用了吗...', abi=jsobjs['abi'] ) 再就是调用方法 搞定问题 1，查看 webpy 的代码，显然这样的调用是不支持的。...greet3 函数签名 '0x02d355dc' print(greeter.functions.greet3(456).call(sigfn="0xf9220889")) 打印 greet2 开源代码在
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。...你做了一次模拟考试，你发现你的数学得了最低分。所以下次，你们练习更多的数学1题，少练习其他部分的问题。因此，你仍然每次练习60道题，但组合略有不同。...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。...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。
ArrayList在非线程安全情况下的问题及解决方法 背景和问题描述 在某个电商网站上，我们有一个商品管理系统，需要管理大量的商品信息。...然而，由于多个管理员可以同时修改商品列表，可能会导致 ArrayList 在非线程安全的情况下出现数据不一致的问题，并且可能引发其他潜在错误。 问题复现 让我们先来复现一个非线程安全的场景。...由于 ArrayList 非线程安全，可能会导致数据不一致的问题。...测试结果与结论 重新运行之前的测试代码，我们可以观察到在使用线程安全的 ArrayList 后，不再出现数据不一致的情况。...综上所述，通过使用线程安全的 ArrayList 或其他并发集合类，我们可以解决 ArrayList 在非线程安全情况下出现的数据不一致问题，确保多个管理员同时操作商品列表时的数据一致性和可靠性。
在目前的工控行业里面，软硬件发展的都比较成熟，工程师们能够独立完成功能，然而在现在竞争日益激烈的情况下，无论是触摸屏还是PC机，因为直观的展示了项目的全貌，软件界面显得愈发重要。...那么怎么在没有专业UI的情况下设计出一个美观的界面呢？ 下面分享一下我的设计思路，希望对大家有所帮助。在我看来，组态界面的设计包含：框架、颜色、页面、字体、图标、图形这几个部分。...一般的项目组态界面分成三大部分： 01 标题菜单部分，即项目名称、登录用户、系统时间等 02 界面主体菜单部分，也就是图形显示区。...分享几种我常用的配色方案： 页面 确定了框架和颜色之后，就可以开始进行下一步设计了。这时我们需要确定画面的像素，要根据显示器的分辨率大小来进行相应的设计。...以我的经验来看，当采用工控显示器1920*1080的分辨率时，采用上下结构时，上部尺寸保持在105较好，按钮切换这部分尺寸在60左右，剩余主体窗口的尺寸为975左右。
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！
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。
图片在高并发的情况下，Redis事务可能会遇到以下问题：1....脏数据问题：由于Redis的事务是乐观锁实现的，多个客户端同时对同一个数据进行操作时可能会出现脏数据问题，即最后生效的操作可能不是最新的值。...阻塞问题：在高并发情况下，如果Redis服务器在执行事务期间发生阻塞，例如执行一个耗时较长的命令，会影响其他等待执行的事务。...数据竞争问题：在高并发情况下，多个客户端同时提交事务，可能会导致事务执行的不确定性和数据竞争问题。 解决办法： 在Redis中，可以使用乐观锁和悲观锁来解决数据竞争问题。...请注意，以上问题都是在Redis的事务场景下可能遇到的问题，并非Redis本身的限制，因此需要根据具体业务场景和需求来选择适当的解决办法。
版权声明：署名，允许他人基于本文进行创作，且必须基于与原先许可协议相同的许可协议分发本文 （Creative Commons） 如果你使用的是Google Chrome游览器...，那么出现字体不清可能是由于Google浏览器默认字体对中文字体设置不兼容导致的。
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？...与其让模型根据训练数据或标签进行优化，不如直接设置我们要保留的规则（参数）以提供期望的结果。想要戴上头盔吗？没问题。我们可以复制头盔的特征并将其放在马头特征上。...论文作者也给了一段视频演示在这里: 源代码在这里： https://colab.research.google.com/github/davidbau/rewriting/blob/master/notebooks
编辑器中复制了源码; > 然后直接粘贴在 csdn 的 MarkDown 编辑器中（当然是代码块中！）...; > 文章保存发表后，发现直接复制博客代码内容粘贴在自己的 PHPStorm 中时; > 排查问题发现 “onclick” 这个单词中 “o” 会失效; > 解决方法也不难，就是重新打出这个单词呗...更奇葩的现象是，即便我在 MarkDown 编辑器中手动打出这个单词，保存发布后依然存在问题！...【注意】 在此提示一下，其实文章前期，并没有出现这种问题， 因为有段时间我也是自己复制所写过的源码，但是大概在三个月前出的的这种情况 也是超级一脸懵逼… 附录【2020-07-13】 ①...推测 本人推测可能是这些单引号双引号对 js代码产生的影响 因为单纯 只有 “onclick” 这个词是没问题的哦 希望不是我操作出现的BUG,不然可就丢人咯，哈哈哈 … ?
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