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『VulnHub通关系列』Os-Hax: lab-james-Walkthrough

http://192.168.0.107/alexander.txt 内容如下: KysrKysgKysrKysgWy0+KysgKysrKysgKysrPF0gPisrKysgKysuLS0gLS0tLS0gLS0uPCsgKytbLT4gKysrPF0gPisrKy4KLS0tLS0gLS0tLjwgKysrWy0gPisrKzwgXT4rKysgKysuPCsgKysrKysgK1stPi0gLS0tLS0gLTxdPi0gLS0tLS0gLS0uPCsKKytbLT4gKysrPF0gPisrKysgKy48KysgKysrWy0gPisrKysgKzxdPi4gKysuKysgKysrKysgKy4tLS0gLS0tLjwgKysrWy0KPisrKzwgXT4rKysgKy48KysgKysrKysgWy0...+LS0gLS0tLS0gPF0+LS4gPCsrK1sgLT4tLS0gPF0+LS0gLS4rLi0gLS0tLisKKysuPA== base64解码之后发现是Brainfuck code, 到https...获取shell之后要做的第一件事是使用Python获取一个tty,不然有些命令是无法执行的,这一步很关键。...如果你想熟悉一下没有脚本的情况下怎么收集这些信息可以参考privilege_escalation_-_linux 先在kali上开启HTTP服务 python -m SimpleHTTPServer 65534...在passwd文件所在目录使用Python开启HTTP服务,之后使用使用wget将passwd下载到靶机的/etc目录,覆盖靶机原始的/etc/passwd文件。 ?

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    从零开始学量化(五):用Python做回归

    回归作为数据分析中非常重要的一种方法,在量化中的应用也很多,从最简单的因子中性化到估计因子收益率,以及整个Barra框架,都是以回归为基础,本文总结各种回归方法以及python实现的代码。...接下用用python实现OLS,所用数据为特定日期全A股的PB、ROE、行业、市值数据,部分数据如下,数据和代码获取后台回复“回归”。 ?...python中实现OLS的模块很多,numpy、sklearn、statsmodels中都有,这里给出numpy,statsmodel中的用法。...GLS是广义最小二乘法的缩写,刚才总结的OLS满足很多假设,但实际数据往往没有那么好的性质,GLS用来解决异方差的问题,在数据有异方差的问题时,OLS的结果不再具有无偏性等性质,GLS的结果更好。...statsmodel中实现GLS的模块如下 sm.GLS ?

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    Goroutine Local Storage的一些实现方案和必要性讨论

    社区里倒是有几个GLS(Goroutine Local Storage)的实现方案,我们团队也在系统里使用了GLS,应用后并没有明显的性能降低,主要还是不想在每个函数定义上都添加参数来传递用来做日志链路追踪的...TraceId,但是并不建议业务逻辑依赖这些三方的GLS库。...关于是否需要增加GLS的讨论以及GLS带来的性能和不兼容问题还是挺多的,正好看到一篇文章对 Go 语言是否该引入GLS的讨论进行了总结,在这里分享给大家。...原文作者:兰陵子 原文链接:http://lanlingzi.cn/post/technical/2016/0813_go_gls/ 背景 最近在设计调用链与日志跟踪的API,发现相比于Java与C+...不管怎么样,没有官方的GLS,的确不是很方便,第三方实现又存在性能与不兼容风险。连jtolds/gls作者也贴出其它人的评价: “Wow, that’s horrifying.”

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    最新热点:使用铜死亡相关基因进行肿瘤预后分型!

    结果解析 01 铜死亡相关基因的表达和突变 作者从文献中选择了10个铜死亡相关基因(CDKN2A,FDX1,DLD,DLAT,LIAS,GLS,LIPT1,MTF1,PDHA1和PDHB)。...在比较TCGA的肾透明细胞癌(ccRCC)患者的肿瘤和正常组织之间的差异表达基因时,只有CDKN2A 的表达显著上升,而 DLAT、DLD、FDX1、GLS、PDHA1和PDHB在ccRCC组织中的表达显著低于正常组织...具有最高 CNV扩增的基因是GLS 。 根据突变的分类类型,错义突变是最常见的突变类型(图1D)。SNP是最普遍的变异类型,C > T 在单核苷酸变异 (SNV) 类别中排名最靠前。...结果显示,在单变量Cox风险回归模型中,除GLS之外的所有铜死亡基因都与总生存期(OS)高度相关。CDKN2A表现出致癌特征,其过表达与ccRCC患者的较差生存率相关。...其他9个基因(FDX1、LIPT1、LIAS、DLD、DLAT、PDHA1、PDHB、MTF1和GLS)的高表达与ccRCC中更高的存活率显著相关,显示出肿瘤抑制因子的特征。

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