run scanner.provider.finduris -a 包名,这里可以看到暴露的主件还是有不少:
https://github.com/FSecureLABS/drozer 参考文档 文档
手机应用的快速增长,手机应用安全成为一个热门的话题,android的安全问题有一大部分的原因是因为android的组件暴露、权限使用不当导致的。
1.jdk1.6+ 2.python2.7 3.android sdk 4.安装adb 5.模拟器也要安装drozer agent 6.确保配置了adb、java环境变量
众所周知,shell脚本使用的是非交互式方式,在非交互式模式下alias扩展功能默认是关闭的,此时虽然可以定义alias别名,但是shell不会将alias别名扩展成对应的命令,而是将alias别名本身当作命令执行,如果shell内置命令和PATH中均没有与alias别名同名的命令,则shell会找不到指定的命令。
组件是一个Android程序至关重要的构建模块。Android有四种不同的应用程序组件:Activity、Service、Content Provider和Broadcast receiver。组件的安全对于android应用来说不容忽视,下面介绍常用的android组件安全的测试方法。
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环境准备: ip 服务 192.168.2.10(server1) docker、k8s 192.168.2.20(server2) docker、k8s 192.168.2.30(server3) docker、k8s k8s集群如何搭建 如果是刚开机的k8s集群的主机开机后启动服务(集群还是ready) [root@server1 ~]# systemctl enable kubelet.service && systemctl start kubelet.service [root@server1
from flask import Flask, render_template, request from flask_dropzone import Dropzone
上一篇介绍了安卓安全测试框架--drozer环境搭建,这篇呢,我们开始用实际的例子去实战,有真实的实战才是我们掌握一个工具的最佳途径。这里呢,是我用的我学习用的apk,当然了,大家还可以在网上找,推荐大家用这个https://github.com/liwanlei/bilibili-android-client,一个不错的开源的apk。
对于众所周知的事就是网dai害人,尤其是对于那些高炮系列,更是害人不浅那,今天我们就来尝试用网dai的短xin接口做一个用于娱乐的短信hzj,耗光这些网dai平台。
前几天,腾讯推出了一款全新的产品“微社区”,尚处于内测阶段。简单地说,这是一款手机上的BBS+SNS,接入微信公众账号,通过微信授权,用户可以进入这个公众账号专属的“微社区”,发帖、回帖和分享。 微社区刚出世,便遭到阿里来往的“抄袭指责”。来往在微博中表示,“微信微社区就像是来往扎堆的亲儿子,二者从界面到功能都非常相似。唯一不同的就是微信微社区不能发图片,而来往扎堆可以发布图片、文字、有声图片和地理位置等。” 微社区抄袭来往是个“笑话”,阿里或将推出类似平台 正如阿里前员工冯大辉在
常规的APP检查项目中,每个安全测试周期里,肯定是要覆盖客户APP的检查,在一些SRC里 企业里 都是必不可少的一环。
周末看了一下这次空指针的第三次Web公开赛,稍微研究了下发现这是一份最新版DZ3.4几乎默认配置的环境,我们需要在这样一份几乎真实环境下的DZ中完成Get shell。这一下子提起了我的兴趣,接下来我们就一起梳理下这个渗透过程。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 必须至少具备如下技能: 1) 能够理很好理解MVC构架的原理(虽然DZ不是MVC架构的) 2) 扎实的PHP基础,熟悉结构化程序,OOP程序的写法及应用 3) 熟悉MYSQL就用,掌握SQL语言,懂SQL优化者更佳 4) 熟悉使用Discuz!的各项功能 一) Discuz!的文件系统目录 注:想搞DZ开发,就得弄懂DZ中每个文件的功能。 a) Admin:后台管理功能模块 b) Api:DZ系统与其它系统之间接口程序 c) Archiver:DZ中,用以搜索引擎优
Discuz是国内最流行的论坛软件管理系统,今天小编跟大家分享一篇关于Discuz二次开发基本知识详细讲解,感兴趣的朋友跟小编一起来了解一下吧!
一) Discuz!的文件系统目录 注:想搞DZ开发,就得弄懂DZ中每个文件的功能。 a) Admin:后台管理功能模块 b) Api:DZ系统与其它系统之间接口程序 c) Archiver:DZ中,用以搜索引擎优化的无图版 d) Attachments:DZ中 ,用户上传附件的存放目录 e) Customavatars:DZ中,用户自定义头像的目录 f) Forumdata:DZ缓存数据的存放目录 g) Images:DZ模板中的图片存放目录 h) Include:DZ常用函数库,基本功能模块目录 i) Ipdata:DZ统计IP来路用的数据 j) Plugins:DZ插件信息的存放目录 k) Templates:DZ模板文件的存放目录 l) Wap:DZ无线,Wap程序处理目录
对于人脸识别等应用,神经网络的第一层从原始图片中提取人脸的轮廓和边缘,每个神经元学习到不同边缘的信息;网络的第二层将第一层学得的边缘信息组合起来,形成人脸的一些局部的特征,例如眼睛、嘴巴等;后面的几层逐步将上一层的特征组合起来,形成人脸的模样。随着神经网络层数的增加,特征也从原来的边缘逐步扩展为人脸的整体,由整体到局部,由简单到复杂。层数越多,那么模型学习的效果也就越精确。
工作中,发现Oracle数据库表中有许多重复的数据,而这个时候老板需要统计表中有多少条数据时(不包含重复数据),只想说一句MMP,库中好几十万数据,肿么办,无奈只能自己在网上找语句,最终成功解救,下面是我一个实验,很好理解。
选自3dbabove 机器之心编译 参与:乾树、刘晓坤 本文使用通俗的语言和形象的图示,介绍了随机梯度下降算法和它的三种经典变体,并提供了完整的实现代码。 GitHub 链接:https://github.com/ManuelGonzalezRivero/3dbabove 代价函数的多种优化方法 目标函数是衡量预测值和实际值的相似程度的指标。通常,我们希望得到使代价尽可能小的参数集,而这意味着你的算法性能不错。函数的最小可能代价被称为最小值。有时一个代价函数可以有多个局部极小值。幸运的是,在参数空间的维数
普通的 logistic 可看做无隐层的神经网络。下面我们做出一个单隐层的神经网络,它本质上是 logistic 套着 logistic,所以也叫作多层 logistic。
玩过Minecraft的人应该知道的 W 前进 S 后退 A向左 D 向右 鼠标右键:增加方块 鼠标左键:删除方块 Tab 切换飞行模式/正常模式 鼠标移动 控制视角 具体游戏即可知道
例: -某视频 模拟器抓包 -某Web站 Burp直接抓 -博客登录 登陆框抓包,查看加密方式 -APP-斗地主 传输过程中数据加密 影响:漏洞探针
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逻辑回归是一个主要用于二分分类类的算法。那么逻辑回归是给定一个xx , 输出一个该样本属于1对应类别的预测概率\hat{y}=P(y=1|x)y^=P(y=1∣x)。
There is a mistake in the backward propagation! difference = 0.2850931566540251
对于这个网络我们建立一个简单的图示?我们对第一个隐藏层记为[1],输出层为[2]。如下图
3DZ 转 CIA 存档 CIA 存档导入导出 导出 导入 3DZ 转 CIA 存档 首先你要有 3DZ 的存档, 格式为 .SAV , SD 卡连接电脑, 将需要导入 CIA 的 3DZ 的存档改名为000400000FF40A00.sav『注意备份』2. 安装 SaveDataFiler.cia 3DZ 在导出时, 我们需要先加载 3DZ 的 ROM 因为要加载对应的 ROM 因此只能使用 CIA 版的 SDF 进入虚拟系统, Select 选出对应的游戏 ROM, 显示游戏 LOGO 后不
背景:我的一位同事曾提到,他在面试深度学习相关职位中被问到一些关于优化算法的问题。我决定在本文中就优化算法做一个简短的介绍。 成本函数的最优化算法 目标函数是一种试图将一组参数最小化的函数。在机器学习中,目标函数通常被设定为一种度量,即预测值与实际值的相似程度。通常,我们希望找到一组会导致尽可能小的成本的参数,因为这就意味着你的算法会完成得很好。一个函数的最小成本可能就是最小值。有时,成本函数可以有多个局部最小值。幸运的是,在非常高维的参数空间中,保护目标函数的充分优化的局部极小值不会经常发生,因为这意味
如果训练数据集不够大,由于深度学习模型具有非常大的灵活性和容量,以至于过度拟合可能是一个严重的问题,为了解决这个问题,引入了正则化的这个方法。要在神经网络中加入正则化,除了在激活层中加入正则函数,应该dropout也是可以起到正则的效果。我们来试试吧。
一、深层神经网络 深层神经网络的符号与浅层的不同,记录如下: 用\(L\)表示层数,该神经网络\(L=4\) \(n^{[l]}\)表示第\(l\)层的神经元的数量,例如\(n^{[1]}=n^{[2
本人在学习selenium2java中通过浏览器插入cookies模拟用户登录的时候,发现一个问题,就是token值过期的问题,后来学习了selenium2java连接数据库后找到了一个更好的解决方案。每次插入cookies的时候总是从数据库拿到最新的token,这样就完美解决了过期的问题。
多维梯度 LINEAR - > RELU - > LINEAR - > RELU - > LINEAR - > SIGMOID
3月30日下班时间,一条业务线突发业务故障,业务方反馈用户无法访问。由于时间点比较特殊,DBA/开发/运维都在回家的途中,很难第一时间处理DB故障。20-30分钟后,DBA到家后,在抓取MySQL/OS等相关信息后,重启了数据库,问题得到解决。
一般约定,x的上标(i)表示第i个样本;在矩阵中表示样本,通常将样本各个维度的特征写成列向量,一列就是一个样本的各个特征。 那么Y矩阵就是一个1*m矩阵,m是样本数目。还约定n_x为X中样本特征的维度。在python里的表示为
L2正则化依赖于这样的假设:具有小权重的模型比具有大权重的模型更简单。因此,通过惩罚成本函数中权重的平方值,您可以将所有权重驱动为更小的值。拥有大重量的成本太昂贵了!这导致更平滑的模型,其中输出随输入变化而变化更慢。
A3 = [[0.36974721 0.00305176 0.04565099 0.49683389 0.36974721]]
有网友联系我,说自己的dz站不小心删库了!本地没有备份,已经运维了好几年了。看能不能恢复,在咨询后发现他用的小皮面板,很显然没有做好备份功能!在查阅一番后,知道了自Mysql8.0后,当用户创建了数据库后,会在MySQL8.0.12\data目录下产生相应的恢复文档,用于后期的恢复!当然Mysql之前的版本也有这个功能,但是文件格式变了!
在介绍逻辑回顾处理图片分类。我们处理的问题是二分类,输入一张图片判断图片中是否有猫。输入图片格式为RGB三色图,像素取值为0~255。
logistic 回归属于广义线性回归。所谓广义线性回归,就是在线性回归的模型上加一些东西,使其适应不同的任务。
✍️ 作者简介: 一个热爱把逻辑思维转变为代码的技术博主 💂 作者主页: 【主页——🚀获取更多优质源码】 🎓 web前端期末大作业: 【📚毕设项目精品实战案例 (1000套) 】 🧡 程序员有趣的告白方式:【💌HTML七夕情人节表白网页制作 (110套) 】 🌎超炫酷的Echarts大屏可视化源码:【🔰 echarts大屏展示大数据平台可视化(150套) 】 🎁 免费且实用的WEB前端学习指南: 【📂web前端零基础到高级学习视频教程 120G干货分享】 🥇 关于作者: 历任研发
例子代码位置:https://github.com/lilihongjava/deep_learning/tree/master/%E5%8D%95%E9%9A%90%E8%97%8F%E5%B1%822%E5%88%86%E7%B1%BB%E7%A5%9E%E7%BB%8F%E7%BD%91%E7%BB%9C
一,Nunjucks基本概念 Nunjucks是一个丰富强大的模板引擎。 模板引擎就是基于模板配合数据构造出链输出的一个组件。 尽可能情况下,我们都需要读取数据后渲染模板,然后呈现给用户。故我们需要约会对应的模板引擎。 简单来说,Nunjucks就实现了在后台服务器显示内容的模板。 二,♡egg-view-nunjucks插件 $ npm i egg-view-nunjucks --save 三,启用插件 1 // config/plugin.js 2 exports.nunjucks = { 3
在《FNN(DNN)的前向传播和反向梯度推导》中,我们学习了FNN(DNN)的前向传播和反向梯度求导,但知识仍停留在纸面。本篇章将基于深度学习框架tensorflow验证我们所得结论的准确性,以便将抽象的数学符号和实际数据结合起来,将知识固化。更多相关内容请见《深度学习的数学理论与代码实战》系列介绍。
笔记:02.改善深层神经网络:超参数调试、正则化以及优化 W1.深度学习的实践层面
之前讲解了如何构建数据集,如何创建TFREC文件,如何构建模型,如何存储模型。这一篇文章主要讲解,TF2中提出的一个eager模式,这个模式大大简化了TF的复杂程度。
1. html文件 dropzone的原理是模拟表单来上传文件,html中的元素有多重形式。 可以建立一个form表单: <form id="dropz" action="/upload.php" enctype="multipart/form-data"> <input type="file" name="file"> </form> 也可以不用表单的形式,直接用一个div 2.引入css文件 引入dropzone.min.css之
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