Shellex是一款功能强大的C-shellcode转换器,可以帮助广大研究人员将C-shellcode转换为十六进制代码,并且能够在gdb、windbg、radare2、ollydbg、x64dbg、immunity调试器和010编辑器中粘贴和执行shellcode。
这样我们要执行的payload就组装完了,怎么一句话不落地执行呢?看了之前文章的都知道 python3 -c 'codes'
我们都知道 Redis 提供了丰富的数据类型,常见的有五种:String(字符串),Hash(哈希),List(列表),Set(集合)、Zset(有序集合)。
终于赶在2017年结束前,点亮了我的深度学习工作站。 小核武.jpg 配置表 配件 型号 价格 数量 合计 GPU 微星 GTX 1080 Ti AERO 11GB 5999 2 11998 CPU
做生信分析的人越来越多,但并不是每个人都有足够的计算资源。云计算是个好东西,但它的成本优势更多体现在大数据处理上,每天需要处理几十几百 TB 甚至 PB 级别的数据时,云计算才会比自建维护机房要划算得多。如果处理的数据不大,自己组装个服务器要划算得多。
接触深度学习已经快两年了,之前一直使用Google Colab和Kaggle Kernel提供的免费GPU(Tesla K80)训练模型(最近Google将Colab的GPU升级为Tesla T4,计算速度又提升了一个档次),不过由于内地网络的原因,Google和Kaggle连接十分不稳定,经常断线重连,一直是很令人头痛的问题,而且二者均有很多限制,例如Google Colab一个脚本运行的最长时间为12h,Kaggle的为6h,数据集上传也存在问题,需要使用一些Trick才能达成目的,模型的保存、下载等都会耗费很多精力,总之体验不是很好,不过免费的羊毛让大家撸,肯定会有一些限制,也是可以理解的。
今天要谈的是requests库,这是一个功能强大的库,也是唯一的一个非转基因的 Python HTTP 库,人类可以安全享用。为什么这么说呢,还是因为它真的太强大了。它的创作者Kenneth Reitz大神,在github上有22.6K的粉丝。诺,你看!大家可以去围观一下,感受大神的气息!
问题详情: 如何配置一台适用于深度学习的工作站? 刚买两块 Titan Z GPU 准备搞搞深度学习,结果原来的工作站功率不够,带不动,所以准备组装一台新工作站。求大神们给点意见,最好给个完整的 li
本文来源于王璋在知乎问题【如何配置一台适用于深度学习的工作站?】下的回答,AI科技评论获其授权转载。 问题详情 如何配置一台适用于深度学习的工作站? 刚买两块Titan Z GPU准备搞搞深度学习,结
https://www.cnblogs.com/zhuminghui/p/11359858.html
靶场地址:https://github.com/shengshengli/vulntarget
为了让初学者花最少的钱办性价比最高的事情,我构造了这样一套DIY装机配置,在最大化利用显卡资源的同时,极力压缩无关配置。这个配置的主要特性是去掉了扩展性的可能,从而大幅降低了成本。
把英文字母和其他语言编码成一张Unicode编码表,一个字符两个字节 例如:中是20013
内置函数详解 abs(x) 返回数字的绝对值,参数可以是整数或浮点数,如果参数是复数,则返回其大小。 # 如果参数是复数,则返回其大小。 >>> abs(-25) 25 >>> abs(25) 25 all(iterable) all()会循环括号内的每一个元素,如果括号内的所有元素都是真的,或者如果iterable为空,则返回True,如果有一个为假的那么就返回False >>> all([]) True >>> all([1,2,3]) True >>> all([1,2,""]) Fa
K55是一款 Payload注入工具,该工具可以向正在运行的进程注入x86_64 shellcode Payload。该工具使用现代C++11技术开发,并且继承了某些传统的C Linux函数,比如说ptrace()等等。在目标进程中生成的shellcode长度为27个字节,并且能够在目标进程的地址空间中执行/bin/sh(生成一个Bash shell)。将来,我们还会支持允许用户通过命令行参数输入自己的shellcode。
缓冲区溢出实验(Linux 32位) 参考教程与材料:http://www.cis.syr.edu/~wedu/seed/Labs_12.04/Software/Buffer_Overflow/ (本文记录了做SEED缓冲区溢出实验的体会与问题,侧重实践,而不是讲解缓冲区溢出原理的详细教程) 1. 准备工作 使用SEED ubuntu虚拟机进行缓冲区溢出实验,首先要关闭一些针对此攻击的防御机制来简化实验。 (1)内存地址随机化(Address Space Randomization):基于Linux的操作
C:\Users\MACHENIKE\PycharmProjects\untitled9\venv\Scripts\python.exe C:/Users/MACHENIKE/PycharmProjects/untitled11/venv/Online-Bookstore-Management-System-master/v1.0/Book_informationUI.py Traceback (most recent call last): File “src\pymssql.pyx”, line 636, in pymssql.connect File “src_mssql.pyx”, line 1964, in _mssql.connect File “src_mssql.pyx”, line 682, in _mssql.MSSQLConnection.init File “src_mssql.pyx”, line 1690, in _mssql.maybe_raise_MSSQLDatabaseException _mssql.MSSQLDatabaseException: (18456, b”\xe7\x94\xa8\xe6\x88\xb7 ‘SA’ \xe7\x99\xbb\xe5\xbd\x95\xe5\xa4\xb1\xe8\xb4\xa5\xe3\x80\x82DB-Lib error message 20018, severity 14:\nGeneral SQL Server error: Check messages from the SQL Server\nDB-Lib error message 20002, severity 9:\nAdaptive Server connection failed (localhost)\nDB-Lib error message 20002, severity 9:\nAdaptive Server connection failed (localhost)\n”)
第一种网上通用的用xlsx改zip压缩包,能批量提取出图片。但是无法知道图片在单元格中的顺序信息。
深度学习是人工智能必不可少的一部分。而在硬件配置上,大家都在谈论GPU的重要性。不可置否,GPU是掀起深度学习热潮的主要力量,也是开展该领域工作所必不可少的硬件设备。
一开始运行没有报错,后面写了error,报错内容是:Error 1366: Incorrect string value: '\xE5\xB0\x8F\xE8\x99\x8E' for column 'name' at row 1
爬虫 在做防止网站被爬虫爬取数据的时候,其中最简单的方式就是判断请求是程序生产的,还是人为生成的。 当然,最简单的就是通过请求头进行判断。下面给一个例子: In [9]: import requests In [10]: url = 'http://www.baidu.com' In [11]: resp = requests.get(url) In [12]: resp.request.headers Out[12]: {'User-Agent': 'python-requests/2.18.4',
Linux命令是一种很有趣且有用的东西,但在你不知道会带来什么后果的时候,它又会显得非常危险。所以,在输入某些命令前,请多多检查再敲回车。 rm –rf rm –rf是删除文件夹和里面附带内容的一种最快捷的方法,但是细微的错误或者语法认知不到位,就可能对系统造成不可恢复的破坏,下面给出一些案例: rm 删除linux下的文件rm -r 递归删除文件夹,包括空文件夹rm -f 强制无条件删除只读文件rm -rf / : 强制无条件删除root目录下所有内容。rm -rf * : 强制无条件删除当前目录
前言:近期,一款专门针对IoT设备的恶意软件开始暗中活动,它被命名为SBIDIOT,造成的主要威胁是分布式拒绝服务(DDos)攻击。目前它在 VirusTotal上的检测数量相对较少,并且网络安全社区也暂时没有和它相关的充分记录。尽管某些物联网僵尸网络专门从事加密货币挖掘或欺诈活动,但与SBIDIOT恶意软件相关联的僵尸网络几乎完全致力于DDoS攻击。
The Go programming language is widely used in the Kubernetes and blockchain communities. So naturally, since I have been getting into those technologies over the past year or so, I have tended to write more and more software in Go, and am really enjoying it. I really love the simplicity of the language (once you get over its quirks, like how the GOPATH works, and dependency management).
原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-danger-command.html
DLL(Dynamic Link Library)文件为动态链接库文件,又称“应用程序拓展”,是软件文件类型。在Windows中,许多应用程序并不是一个完整的可执行文件,它们被分割成一些相对独立的动态链接库,即DLL文件,放置于系统中。当我们执行某一个程序时,相应的DLL文件就会被调用。一个应用程序可使用多个DLL文件,一个DLL文件也可能被不同的应用程序使用,这样的DLL文件被称为共享DLL文件。
Q:有什么需求? A:跑耗资源的科学运算。 Q:为什么捡垃圾? A:因为穷。 Q:怎么捡垃圾? A:全能的淘宝。
客户端,用于连接redis,位于 redis_install_home/bin/目录下
headers接收字典类型的参数作为请求头,请求头部字段作为key,字段对应的值作为value。具体的实验代码如下:
作为运维来说,生产环境敲的每一个指令,都关系着自己和系统的前途,因此无论怎么慎重都不为过。看到一篇dbaplus社群的文章《Linux的10大危险命令,用过的运维都很刑!》,就给出了一些极为危险的指令,可以列入黑名单。
由于 GitLab 某些端点路径无需授权,攻击者可在无需认证的情况下完成图片上传,从而执行任意命令。
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1、通过urllib.requests模块实现发送请求并读取网页内容的简单示例如下:
原文地址:https://www.fidusinfosec.com/tp-link-remote-code-execution-cve-2017-13772/ 译者:hello1900@知道创宇404实验室 1 前 言 本文重点讨论作者近期从事 TP-Link WR940N 家用 WiFi 路由器漏洞研究获得的心得体会,主要从发现漏洞代码路径的必要步骤与通过这些路径实现远程代码执行的方式两方面入手。 首先,我将介绍如何找到第一个漏洞以及生成完整攻击链的方法;然后,说明此漏洞已形成特定模式,可使设备遭受数百种
encode() 方法以指定的编码格式编码字符串。errors参数可以指定不同的错误处理方案。
苹果关闭所有iPhone降级旧版iOS验证通道 经历了近两个小时的“狂欢”后,苹果逐步关闭了所有的老iPhone降级通道,尽管苹果通常时隔几年便会不经意间开放一次降级验证,但本次规模之大实属罕见。 目
原文地址:《A CURIOUS TALE OF REMOTE CODE EXECUTION, THE TP-LINK STORY – CVE-2017-13772》
bz2.compress/decompress使用二进制数据:>>> import bz2
前言:shellcode是一段用于利用软件漏洞而执行的代码,shellcode为16进制的机器码,因为经常让攻击者获得shell而得名。shellcode常常使用机器语言编写。可在暂存器eip溢出后,塞入一段可让CPU执行的shellcode机器码,让电脑可以执行攻击者的任意指令。
原文地址:http://www.mohamed-chamli.me/blog/hackim%202019/Mimecheckr
不知道大家是否见过这个东西,反正我清楚记得我是见过的,可是为什么会写这个东西?有以下一个场景: 怎样将一个字符串中的中文字符统一转换成英文字符? 不知道大家会怎样去做?先列举一个例子: 'hello
我们有时请求服务器时,无论get或post请求,会出现403错误,这是因为服务器拒绝了你的访问,这时我们可以通过模拟浏览器的头部信息进行访问,这样就可以解决反爬设置的问题。
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python中一般并不需要查看内存内容,但作为从C/C++过来的人,有的时候还是想看看内存,有时是为了验证内容是否与预期一致,有时是为了探究下内存布局。
5700美刀,打造3x1080Ti实验室GPU深度学习机器 最近为公司搭建了一台实验用的深度学习主机,在网络上参考了大量的资料,给出了目前最好的配置。本文首先会介绍所有硬件的选择分析,然后介绍深度学习
5700美刀,打造3x1080Ti实验室GPU深度学习机器 作者 | 人工智豪(ID:Aihows) 整理 | AI科技大本营(rgznai100) 最近为公司搭建了一台实验用的深度学习主机,在网络上参考了大量的资料,给出了目前最好的配置。本文首先会介绍所有硬件的选择分析,然后介绍深度学习环境搭建流程,最后给出一些简单的性能对比测试。 本文方案定位:适用于预算在5万内,用于深度学习模型研究、开发,需要快速建模验证调参的企业或实验室用户。 目录 Chapter 1:配置方案选择 Chapte
背景 在Python中使用日志最常用的方式就是在控制台和文件中输出日志了,logging模块也很好的提供的相应 的类,使用起来也非常方便,但是有时我们可能会有一些需求,如还需要将日志发送到远端,或者直
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