简介: 快速侦察与目标关联的互联网资产,构建基础资产信息库。协助甲方安全团队或者渗透测试人员有效侦察和检索资产,发现存在的薄弱点和攻击面。
机器学习模型的应用方法多种多样,不一而足。 例如,在客户流失预测中,当客户呼叫服务时,系统中便可以查找到一个静态统计值,但对于特定事件来说,系统则可以获得一些额外值来重新运行模型。
Elasticsearch 中文网站: https://www.elastic.co/cn/ 官网对Elasticsearch 介绍的第一句话: Elasticsearch is a distributed, RESTful search and analytics engine capable of solving a growing number of use cases. Elasticsearch 是一个分布式的 RESTful 风格的搜索和数据分析引擎,能够解决不断涌现出的各种用例。Elasti
其他各种配置可以见Full Listing of Options and Their Descriptions — flake8 6.0.0 documentation
Spark sql on hive的一个强大之处就是能够嵌在编程语言内执行,比如在Java或者Scala,Python里面,正是因为这样的特性,使得spark sql开发变得更加有趣。 比如我们想做一个简单的交互式查询,我们可以直接在Linux终端直接执行spark sql查询Hive来分析,也可以开发一个jar来完成特定的任务。 有些时候单纯的使用sql开发可能功能有限,比如我有下面的一个功能: 一张大的hive表里面有许多带有日期的数据,现在一个需求是能够把不同天的数据分离导入到不同天的es索引里面,方
superl-url是一款开源的,并且功能强大的关键词URL采集工具,可以根据关键词,对搜索引擎内容检索结果的网址内容进行采集。 程序主要运用于安全渗透测试项目,以及批量评估各类CMS系统0DAY的影响程度,同时也是批量采集自己获取感兴趣的网站的一个小程序~~本来几年前就写好了,没什么技术含量,没想到小伙伴的使用需求还蛮大的,不敢私藏~~ 立了flag,
最近小编出于工作需要,准备在Wind金融数据终端批量下载上市公司2019年第一季度业绩预告。通过相关的条件检索,发现其相关数据有近百条。由于Wind金融数据终端目前并不支持批量下载公司公告(只能逐个点击链接后下载pdf格式的公告)。因此,如果手动点击鼠标逐条下载公告的话,花费几个小时是非常耗时的,特别是如果检索的公告有上千条的话,那小编是绝对会拒绝点击鼠标的。
Kunyu (坤舆),名字取自 <坤舆万国全图> ,测绘实际上是一个地理信息相关的专业学科,针对海里的、陆地的、天上的地理信息进行盘点。同样应用于网络空间,发现未知、脆弱的资产也是如此,更像是一张网络空间地图,用来全面描述和展示网络空间资产、网络空间各要素及要素之间关系,以及网络空间和现实空间的映射关系。所以我认为“坤舆”还是比较贴合这个概念的。
项目介绍:https://docs.pinecone.io/reference/api/introduction
本篇分享数据库访问优化相关, 读完这些并不是让你立即去优化代码, 更多的时候对于现有代码的优化, 需要借助Django Debug Toolbar来分析后, 再去相应的优化代码, 但今天要说的是一些简单的技巧, 用于你在编写代码的时候就所有规避不好用法, 使用推荐的用法.
Elasticsearch 是一个实时的分布式搜索分析引擎,它能让你以前所未有的速度和规模,去探索你的数据。它被用作全文检索、结构化搜索、分析以及这三个功能的组合
OpenStack :是一个由NASA和Rackspace合作研发并发起的,以Apache许可证授权的自由软件和开放源代码项目。项目目标是提供实施简单、可大规模扩展、丰富、标准统一的云计算管理平台。OpenStack通过各种互补的服务提供了基础设施即服务(IaaS)的解决方案,每个服务提供API以进行集成。OpenStack是用Python编程语言编写的。 OpenStack核心项目:OpenStack是由很多核心项目组合在一起的。
以上的看似复杂的问题,如果转换成DSL,清楚的写出来,梳理清楚问题的来龙去脉,问题就自然解决了一大半。
当涉及到 Elasticsearch 开发者的面试时,问题通常会更专注于软件开发生命周期内与 Elasticsearch 集成的具体技术细节和实际应用场景。
这是系列文章的第三篇,主要探讨:Elasticsearch 断路器报错了,怎么办?
Django的数据库层提供了很多方法来帮助开发者充分的利用他们的数据库。这篇文档收集了相关文档的一些链接,添加了大量提示,并且按照优化数据库使用的步骤的概要来组织。
Python作为一门多用途的编程语言,拥有强大的数据库编程功能,适用于各种应用场景,从Web开发到数据分析。本文将深入介绍如何使用Python进行数据库编程,包括连接到数据库、执行查询、操作数据,以及高级技巧和性能优化。
在信息爆炸的时代,我们每天接触到的数据量惊人,记忆所有信息几乎不可能。因此,一个个人知识库显得至关重要。它就像你的第二个大脑,帮您储存和整理重要信息,随时随地轻松访问。
问题场景 背景:现在很多公司使用对象存储服务来存储静态文件/图片等,充分利用云上功能实现数据处理(数据万象),如COS的缩放/裁剪等功能;同时通过CDN的加速能力,提升访问质量。 问题:文件删除,可能来自第三方的投诉;可能来自违规;可能来自公司本身业务需要等等;COS文件删除,CDN需要刷新缓存;如果用了数据处理能力,比如万象,可能会产生同一个key,数个URL,都需要刷新缓存。 解决: 单key-单path场景,如key为/aaa/bbb.jpg,删除的缓存也只有/aaa/bbb.jpg的场景
ps aux|grep python|grep -v grep|cut -c 9-15|xargs kill -15
通过这个项目的实战,能让你串联起之前的知识点应用于实战,并建立起需求分析、整体设计、数据建模、ingest管道使用、检索/聚合选型、kibana可视化分析等的全局认知。
我们平时在数据可视化或空间数据分析的过程中经常会需要某个地区的道路网络及节点数据,而OpenStreetMap就是一个很好的数据来源(譬如图1柏林路网):
可视化可以借助kibana实现。这里就体现出elkstack的优势,logstash完成基础数据同步,es完成数据存储和检索,kibana完成数据可视化。
与其花费好几天去做这些繁琐无意义的操作,不如学学python如何批量读写excel文件,几分钟就能搞定一整天的活!
我们平时在数据可视化或空间数据分析的过程中,经常会需要某个地区的道路网络及节点数据,而OpenStreetMap就是一个很好的数据来源(譬如图1柏林路网):
但是,我却不会相关的es数据库操作,因此,也是花了一两天在工作中初步学习了一下es数据库的基础使用方法。
近期“知网”的热度一直不减,本来可以拿一些热点图片、网友评论作为开场。算了,这不是我一个技术博主该做的。
最近一直在写课程,网上找资料,找到一个 Web Scraper 的工具教程,对于那些不想写爬虫代码又想获取信息的人来说,非常友好。
前言 以下是一些 Python 编写的用来解析和操作特殊文本格式的库,希望对大家有所帮助。 1 Tablib https://www.oschina.net/p/Tablib Tablib 是一个用来
(由于微信公众号外部链接的限制,文中的部分链接可能无法正确打开。如有需要,请点击文末的“阅读原文”按钮,访问可以正常显示外链的版本。)
ChatGPT/GLM提供图形交互界面,特别优化论文阅读/润色/写作体验,模块化设计,支持自定义快捷按钮&函数插件,支持Python和C++等项目剖析&自译解功能,PDF/LaTex论文翻译&总结功能,支持并行问询多种LLM模型,支持清华chatglm等本地模型。兼容复旦MOSS, llama, rwkv, 盘古, newbing, claude等
近年来,随着深度学习技术的发展,向量搜索引发了人们的广泛关注。早在 Elasticsearch在7.2.0 版本引入了dense_vector字段类型,支持存储高维向量数据,如词嵌入或文档嵌入,以进行相似度搜索等操作。在本文中,我将展示如何在Elasticsearch 8.X 版本中使用 dense_vector 进行向量搜索。
大模型无疑是这两年最火的概念,国内外各厂商都不甘示弱纷纷推出自己的大模型能力和应用。废话不多说,在实际的大模型应用中,向量检索服务无疑是目前不可缺少的一个重要部分,几乎所有的prompt工程都离不开,因此这里从阿里的DashVector入手,从实际应用角度来了解什么是向量检索服务,以及怎样使用。
谷歌Gemini 的api现在是免费的,功能很强大。可以在其官网简单几步操作申请到API:https://ai.google.dev/pricing
本文描述问题及解决方法同样适用于 腾讯云 Elasticsearch Service(ES)。
近期出现过多次修改Redis中key名字的场景,本次简介一下如何修改Redis中key名称的方法。
随着互联网各种安全漏洞愈演愈烈,JAVA 反序列化漏洞、STRUTS 命令执行漏洞、ImageMagick 命令执行漏洞等高危漏洞频繁爆发。在这种情况下,为了能在漏洞爆发后快速形成漏洞检测能力,同时能对网站或主机进行全面快速的安全检测,开发了一套简单易用的分布式 web 漏洞检测系统 WDScanner。
synapseclient 是一个 Python 库,专门设计用于与 Synapse 数据平台进行交互。其具有以下功能
我们经常给大家推荐各种各样的神器,但今天,课代表要给大家推荐一个真正的黑科技。既可以一键批量爬美图、一键下电影,又可以自己做一个智能聊天机器人,还能做数据分析等等......
在很多时候我们都会使用到PNG格式图片,而PNG图片由于其是一种无损的图片格式,它的文件会比较大,为了节约流量、提高加载速度,我们需要对欲上传的图片进行压缩。兜兜转转一圈,我使用最多的图片压缩工具仍然是 TinyPNG,这个在线服务压缩率高、画质损失小,方便了我为文章配图。
F5 BIG‐IP 是美国 F5 公司的一款集成了网络流量管理、应用程序安全管理、负载均衡等功能的应用交付平台。2020年7月1日,F5官方公布流量管理用户界面(TMUI)存在 前台远程执行代码(RCE)漏洞(CVE‐2020‐5902)。攻击者利用该漏洞,构造恶意请求,在未授权的情况下获得目标服务器的权限,实现远程代码执行。
上下文检索全量发布。当用户通过 Loglistener 采集日志,可快速查看日志在原始文件中的前若干条(上文)或后若干条日志。
MestReNova(简称MN)是一款广泛应用于NMR、LC/MS、GC/MS等数据处理和图谱解析工具的化学软件,它在化学研究领域中有着广泛的应用,被许多科研人员所使用。今天,我们将通过举例的方式来介绍MestReNova软件的独特功能。
eggnog-mapper 是一种用于对未知序列进行快速功能注释的工具。它使用 eggNOG 数据库中预先计算好的直系同源基因组和系统发育树,根据其进化关系推断他们的功能信息。eggnog-mapper 一般用于注释新的基因组,转录组亦或是宏基因组数据。
Python的用处太多,前端、后端、数据、ML\AI、自动化等等等等。很多小白不知道学习方向导致学的东西太杂,技能范围很广但是没有高度,自己玩可以工作就完蛋。这就是跳进坑里出不来。 Python尽管无所不能,但从大方向上看也是有几大分支存在——比如我们之前提到的几个方向。 在不同方向上,有不同的技能需求。选择自己最爱的方向学,才能早日跳坑。所以我整理了各个方向的需求,给各位一个参考。 今天会主要着眼于:Python前端。 第一阶段:Python入门 Python是我们的技能基础。 数据类型 流程控制 常
今天分享几个chrome扩展和app,帮你更好的保存网页以及下载网页上的图片,音频和视频,防止下次看的时候已经404了。
so-vits-svc是基于VITS的开源项目,VITS(Variational Inference with adversarial learning for end-to-end Text-to-Speech)是一种结合变分推理、标准化流和对抗训练的高表现力语音合成模型。
听说有sci-hub桌面版,带着好奇我找了一下,还真是有的,看到他的填写输入DOI号之后即可获取文献。一番挣扎之后,有点意思,生信也学习一段时间了,我是不是我也可以试试搞一个这样的软件呀,总结一下人家的软件可以做什么:
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