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Reverse: Level2 & 动态调试修改内存 Cracked by Eswink

Python3 Debugging Environment Linux kali 5.10.0-kali9-amd64 Windows 10 Decompile 检测程序架构信息 pwn checksec level2 89, 84, 81, 114, 75, 最终可以得到答案: SYC{vKRZqCCBMMCyLlKlFKNmTpLqAKzriyqAxYjIqRgzCXKxuFDBOarNQl} 将得到的flag读入Level2

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R绘图

先构造一个练习数据集,假设有15个病人,每个病人有年龄、性别、症状、是否有RNA-seq和WES测序等信息。 yes","no"),15,replace = T), WES=sample(c("yes","no"),15,replace = T) ) 年龄可以看做是连续的,我们进一步分成三个level,最终的数据格式如下 moderate yes yes # 2 P2 level2 male mild yes yes # 3 P3 level2 female mild no # 6 P6 level3 female moderate no yes 在使用geom_tile画方块图之前,需要将宽数据转换为长数据,使用到reshape2中的melt函数 # 2 P2 age level2 # 3 P3 age level2 # 4 P4 age level1 # 5 P5

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    【愚公系列】2022年01月 攻防世界-简单题-PWN-002(level2)

    文章目录 一、level2 二、答题步骤 1.获取在线场景 2.查壳 3.IDA 总结 一、level2 题目链接:https://adworld.xctf.org.cn/task/task_list type=pwn&number=2&grade=0 二、答题步骤 1.获取在线场景 2.查壳 对下载文件进行查壳,命令如下 file level2 checksec --file=level2 /level2') system_addr = elf.symbols['system'] #system的起始地址 #binsh_addr = elf.search('/bin/sh').

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    Power Query 系列 (14) - BOM数据展开应用案例

    层次化数据是一种比较常见的数据关系,比如 BOM、公司的组织架构、族谱等等。本文讲解应该如何对层次化数据进行存储和加工输出。 将左边的数据放在 Excel 工作表中,通过 Ctrl + T 变成表,然后加载到 Power Query,将查询命名为 Hierarchy。示例数据已经上传到 Github,方便大家对照学习。 、Level3 和 Level4,分别筛选出 Level 字段为 2、3、4 的数据。 Level 1 到 Level 4 四个查询作为数据加工的辅助。 然后选中查询 Level1,与 查询 Level2 进行合并查询操作。 = Table.ExpandTableColumn(MergedLevel1Table, "Level2", {"Child"}, {"Level2"}) in ExpandedLevel2

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    Saltstack_使用指南05_数据系统-Pillar 4.1. 修改配置文件并重启服务4.2. 显示pillar信息6.1. pillar的sls文件编写6.2.

    Pillar基本信息 1 Pillar 2 Pillar数据是动态的 给特定的minion指定特定的数据。 3 只有指定的minion自己能够看到自己的数据 【所以必须要有top.sls】 4 因此可以用于敏感数据 5 6 Pillar刷新: 7 salt '*' 15 16 使用: 17 1、目标选择 18 2、配置管理 19 3、机密数据【敏感数据】 4. 显示系统自带的pillar 系统自带的pillar默认是不显示的 注意:看完之后还原回去,因为数据较多。和自定义数据杂在一起,不方便查看 4.1. level1:level2:my_user: 43 [root@salt100 web_pillar]# salt '*' pillar.item level1:level2:my_user:0 #

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    postgresql高级应用之合并单元格

    " varchar(50) , "level1" varchar(50) ); 2.3表字段注释 字段 注释 id 主键 name 商品名称 price 价格 level2 二级分类 level1 一级分类 2.4表数据 INSERT INTO "report2"("id", "name", "price", "level2", "level1") VALUES ('0015', '洗发露', '36', '洗护', '日用品'); INSERT INTO "report2"("id", "name", "price", "level2", "level1") VALUES ('0008', '香皂', '17.5', '洗护', '日用品'); INSERT INTO "report2"("id", "name", "price", "level2", "level1") VALUES ( order by level1,level2 asc) tu_rank, count(1) over (partition by level1,level2) tu_count from

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    一次 Spark SQL 性能提升10倍的经历

    下面是一组简单的数据对比: ? 虽然看到,并行计算后时间只需要之前的 50%,但是这里需要说明一下,这个数据不够稳定的哦,比如说偶尔会新增 10来秒 这样子的。 但是,理论上来说,还能提升更多,不满足 50% 的提升效率,我们接着深度解读 spark web ui 上的一些分析数据,尝试找找能否把速度再度提升一下。 发现 job 796 有两个 stage,且有 99% 的时间都花在第一个 stage 1590 上了,而且需要注意的是,这个 stage 有 237.6mb 的数据读取,有可能需要经过网络从其他 hdfs 我们用 75 分位的统计数据来做一个假设:假设我们把每一个 task 的数据量加 10 倍,那么预计的 task metrics 75 分位大概是一个什么样的数值,假设这些指标都是线性增长的话: Duration 效果对比 未来方便对比,我把 20161212 的数据文件处理了一下,保留 20161117 这天的数据文件【20161212 的数据文件整体上比 20161117 的数据文件要多 10%】,下面是对比结果

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    Power Query 系列 (17) - BOM数据展开应用案例(2)

    在本系列的第 14 篇,我介绍了类似 BOM 的数据应该怎么存储,以及在 Power Query 中如何展开。那篇文章使用创建辅助查询的方法,从而简化了在查询编辑器的操作,小白都是可以理解和掌握的。 但如果我们来回顾一下处理的过程,有很多重复的操作,比如合并和展开第 2 级数据,合并和展开第 3 级数据等等。有编程概念的人立即想到,应该用循环来解决啊。 上篇介绍了 List.Generate 函数之后,我们可以对 BOM 数据的展开进行优化了。 shadow_10,text_aHR0cHM6Ly9ibG9nLmNzZG4ubmV0L3N0b25lMDgyMw==,size_16,color_FFFFFF,t_70] 这些代码一共重复了 3 次,如果数据的层级更多 , RemoveUnrelated = Table.RemoveColumns(LastTable,{"Level", "Parent"}) in RemoveUnrelated 示例数据

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    HTML五级下拉联动菜单

    value='请选择']").remove(); $("#level1 option[value='']").remove(); $("#level2 ); var checkText = $("#level1").find("option:selected").text(); $("#level2 checkText].split("$$"); for(var i = 0; i < type.length; i++) { $("#level2 style="width:100px;"> </select> <select name="<em>level2</em> " id="<em>level2</em>" onchange="changeLevel_2()" style="width:100px;"> <option value

    1.3K30

    堆栈溢出渗透实战-part2

    hello函数的内容,这里调用了strcpy函数,从昨天的内容可知,strcpy没有对数据长度进行检测,过长的数据会导致越界,将其它的数据覆盖,看来这里就是可溢出的部分了。 可以看到输入的参数已经被复制到了栈中,这样就可以计算出一共填充72字节后,后面的数据就可以覆盖程序的返回地址了。 ? 我们输入40个A来验证一下(72+8=80字节=40个字母) ? 执行一下,已经获得了root的shell,进入/home/level2目录,得到了level2的密码和levelThree的可执行文件 ? 正常来讲只要获得了level2的shell就可就了,这样的话提前拿到了root权限,应该与靶机作者设计的目的不符,看来还有其它我没想到的方法。

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    【CV中的特征金字塔】一,工程价值极大的ASFF

    因此这篇论文提出了一种新的数据驱动的金字塔特征融合方式,称之为自适应空间特征融合(ASFF)。 借助ASFF策略和可靠的YOLOV3 BaseLine,在COCO数据集上实现了45FPS/42.4%AP以及29FPS/43.9%AP。论文原文以及代码链接见附录。 2. ASFF-3 在Figure2中,绿色框描述了如何将特征进行融合,其中,,分别为来自level1,level2,level3这三个层的特征。 然后level1,level2,level3这三个层的特征分别乘上权重参数并求和,就可以得到新的融合后的特征ASFF-3。这个过程可以用公式(1)来表示: ? 而对于下面的羊群的检测来讲,可以看到羊更多的是被level2和level3检测到,这也说明了对于小物体,我们更需要底层特征中的细粒度特征来辨别。 6.

    1.2K30

    SpringBoot与安全(Spring Security)

    permitAll() .antMatchers("/level1/**").hasRole("VIP1") .antMatchers("/level2 /**").hasRole("VIP2") .antMatchers("/level2/**").hasRole("VIP3"); } } 定义认证规则 注意:Security5 antMatchers("/").permitAll() .antMatchers("/level1/**").hasRole("VIP1") .antMatchers("/level2 /**").hasRole("VIP2") .antMatchers("/level2/**").hasRole("VIP3"); // 开启自动登录功能 http.formLogin antMatchers("/").permitAll() .antMatchers("/level1/**").hasRole("VIP1") .antMatchers("/level2

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    联网数据库 IoTDB —— 存储引擎原理篇

    Mentable MemTable是在内存中的数据结构,用于保存最近更新的数据,会按照Key有序地组织这些数据,LSM树对于具体如何组织有序地组织数据并没有明确的数据结构定义,例如Hbase使跳跃表来保证内存中 写放大(Write Amplifier):写入数据时实际写入的数据量大于真正的数据量。例如在LSM树中写入时可能触发Compact操作,导致实际写入的数据量远大于该key的数据量。 此时会从level1中选择至少一个文件,然后把它跟level2有交集的部分(非常关键)进行合并。 生成的文件会放在level2 由于level1第二SSTable的key的范围覆盖了level2中前三个SSTable,那么就需要将level1中第二个SSTable与level2中前三个SSTable level2合并完成后,如果其超出了level2阈值的限制,那么会触发level2到level3的compact ? ? ? 以此类推,上一层达到阈值以后,就出触发到下一层的compact操作。

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    XCTF-刷题记录

    ,45344) payload = "a"*4+p64(1853186401) sh.recvuntil("bof\n") sh.sendline(payload) sh.interactive() level2 /level2") sh = remote("111.198.29.45",50653) elf = ELF(". /level2") main = 0x08048480 system = elf.sym["system"] binsh = 0x0804a024 payload = "a"*140 payload +

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    springboot安全之整合spring security实现(只有登录才有权限、不同用户显示不同内容、记住我)

    /div>

    高级武功秘籍

    • 太极拳
    • 七伤拳
    • <a th:href="@{/<em>level2</em> 页面映射 * @param path * @return */ @GetMapping("/level2/{path}") public String level2 (@PathVariable("path")String path) { return PREFIX+"level2/"+path; } /** * BCryptPasswordEncoder().encode("123456")) .roles("VIP2","VIP3"); } 这里定义好的角色,一般这里是从数据库中获取

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    记录一次众测平台邀请码获取

    到这里可以基本判断此处存在sql注入漏洞,然后利用order by(或者union select 1,2,3,4,5,6,N)确定当前数据库的字段数目,为接下来爆库表字段做准备。 已知字段数为3,那么就可以利用union联合查询判断网站显示的内容在数据库的第几列。 注入成功,接下来跑网站的数据库 python sqlmap -u "http://119.3.191.245:8877/user/Article.php? 最后跑出来五个数据库,除了level2其余4个均为mysql的自带库,然后选择level2数据库跑数据表,构造命令如下: python sqlmap.py -u "http://119.3.191.245 " --tables level2库中存在user和article两个表,那基本可以判断user表是保存登录账号密码的表,article是刚才那个页面像小说页面的文章表,如下图: ?

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    Flex快速上手

    } style> head> <body>

    SpringBoot2.0 整合 SpringSecurity 框架,实现用户权限管理

    2、核心API解读 1)、SecurityContextHolder 最基本的对象,保存着当前会话用户认证,权限,鉴权等核心数据。 .antMatchers("/page1/**").hasRole("LEVEL1") .antMatchers("/page2/**").hasRole("LEVEL2 auth.inMemoryAuthentication() .withUser("spring").password("123456").roles("LEVEL1","LEVEL2 ") .and() .withUser("summer").password("123456").roles("LEVEL2","LEVEL3 return "pages/page1/"+pageName ; } /** * page2 下页面 */ @PreAuthorize("hasAuthority('LEVEL2

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    Android编程实现仿优酷圆盘旋转菜单效果的方法详解【附demo源码下载】

    90dip" android:layout_alignParentBottom="true" android:layout_centerHorizontal="true" android:id="@+id/level2 " android:background="@drawable/level2" <ImageButton android:id="@+id/search" android:layout_width= isLevel2Show){ //显示2级导航菜单 MyAnimation.startAnimationIN(level2, 500); } else { if(isLevel3Show){ //隐藏3 级导航菜单 MyAnimation.startAnimationOUT(level3, 500, 0); //隐藏2级导航菜单 MyAnimation.startAnimationOUT(level2, isLevel3Show; } else { //隐藏2级导航菜单 MyAnimation.startAnimationOUT(level2, 500, 0); } } isLevel2Show = !

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