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使用进程监视器在 Windows 中查找权限提升漏洞

使用BFF string minimization找出哪些字节可用于存储您的 shellcode  。 根据需要使用 ROP 来修改程序流，以便它执行您的 shellcode。...检查 1 和 2 可以在 Process Monitor 中轻松实现。...使用过滤器 使用 Privesc.PMF Process Monitor 过滤器相对简单： 启用进程监视器启动日志（选项 → 启用启动日志） 重新启动并登录 运行进程监视器 出现提示时保存引导日志...应用于正在使用的路径的意外访问控制列表 (ACL)。 正在访问的意外路径 在某些情况下，在程序执行期间会访问意外路径。也就是说，如果开发人员意识到正在访问该路径，他们可能会感到惊讶。...如果软件是在引入此补丁之前使用 Qt 版本构建的，或者开发人员没有使用windeployqt修补存储在Qt5core.dll中的qt_prfxpath值，则该软件可能容易受到权限提升的影响。

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在Python中开始使用 XGBoost的7步迷你课程

中开始使用XGBoost的7步迷你课程是飞龙小哥哥负责翻译，这周会把7步迷你课程全部更新完成，话不多说我们开始。...XGBoost 使用 Python 迷你课程。...在这篇文章中，您将发现使用Python的XGBoost7部分速成课程。这个迷你课程专为已经熟悉scikit-learn和SciPy生态系统的 Python 机器学习从业者而设计。...注：2017年1月更新：已更新，以反映scikit-learnAPI版本 0.18.1 中的更改。 更新March/2018：添加了备用链接以下载数据集，因为原始图像已被删除。...在我们开始之前，让我们确保您在正确的位置。以下列表提供了有关本课程设计对象的一般指导原则。 如果你没有完全匹配这些点，请不要惊慌，你可能只需要在一个或另一个区域刷新以跟上。

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    Vue中的set、delete方法在列表渲染中的使用

    不知大家是否有过类似的经历，比如说for循环渲染数组或者对象中的数据，渲染完成后，给数组或者对象添加、修改、删除数据后却没有在页面中渲染出来。...本篇就是来解释说明修改数组和对象数据视图立马更新的问题，要掌握各种情况和set、delete方法的使用 数组中数据渲染后的修改、新增、删除问题 <!...、splice、sort、reverse 修改可以splice，新增可以push、unshift、splice，根据需要使用、删除可以splice、unshift、pop，根据需要使用 或者直接改引用，...综上所述，数组要能直接触发视图更新在页面上渲染出来的方法 1.利用数组的api方法 2.改变数组指向的内存地址（改引用） 3.利用Vue的set、delete方法操作数组（推荐） 对象中数据渲染后的修改...$delete(vm.userInfo, "age") 经过我的测试这都是可以的，根据需要使用 综上所述 虽然修改数组、对象中的数据都可以直接改变引用地址实现，但是不推荐。

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    请停止在Python中无休止使用列表

    前言 当你学习不熟悉的新东西的时候，一旦发现某样东西有效，那么你就会坚持使用它而放弃探索更多的可能性。在Python中，那样东西就是列表。 使用列表的感觉就像是在一直重复你最喜欢的特别动作。...然后Python不止列表，还有元组和集合。让我们回顾一下这些特殊的数据类型，并且说明在什么情境下应该使用它们而不是列表。 ? 元组 元组是不变的有序项目序列。最后一个词——不可变——是这里的秘密武器。...集合不能有重复值，这就是它与列表的区别。 若要定义集合，请使用大括号括起以逗号分隔的项列表。不要将其与创建具有键-值对的字典混淆。与元组一样，可以通过转换另一种数据类型来创建集合。...如果原始值是重复项的列表，也会发生同样的情况。 那么，为什么要使用集合而不是列表呢?首先，转换为集合是删除重复值的最简单方法。此外，与任何数据类型一样，set有自己的一组方法。...虽然列表是舒适的，可靠的，并在早期学习，可能有一个更好的工具。 开始使用元组来更快地处理和保护已声明的数据结构。开始使用集合来确保值的惟一性并利用比较方法。 ·END·

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    Redis监视器使用中遇到的安全性问题会有哪些？保护方法方法又有哪些呢？

    Redis监视器在运行过程中可能会遇到一些安全性问题，以下是其中一些可能出现的问题以及相应的保护方法。...配置安全审计功能，对监视器的操作进行日志记录和监控，及时发现异常行为。 数据泄露 Redis监视器在运行过程中可能会接触到敏感数据，如数据库账号密码、API密钥等。...如果监视器存在漏洞或者被恶意攻击，这些敏感数据可能会被窃取或滥用。 解决方法： 使用加密技术保护敏感数据，例如使用SSL/TLS加密数据传输，避免敏感数据被截获。...网络攻击 Redis监视器可能面临各种网络攻击，例如DDoS攻击、中间人攻击等。这些攻击可能会造成监视器瘫痪或者数据泄露等问题。 解决方法： 使用负载均衡器和DDoS防御设备，提高监视器的抗攻击能力。...使用加密协议传输数据，避免中间人攻击。 配置安全扫描和入侵检测系统，及时发现并应对网络攻击。 系统漏洞 Redis监视器可能存在各种系统漏洞，例如操作系统漏洞、数据库漏洞等。

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    python实用技巧：在列表，字典，集合中快速筛选数据

    python中，要对列表、字典、集合进行数据筛选，最简单的方式就是用遍历，逐一对比，将符合条件的元素保存。这种方式虽然简单，但不够简洁优雅，以下用实例说明其他实现方式。...列表、字典、集合解析 筛选列表数据 构建一个数值范围在-5至20的10个元素的列表，并将该列表中大于3的数据取出 构建列表 from random import randint data = [randint...(-5, 20) for _ in range(10)] # 表示循环了10次，每次循环都从-5至20之间取一个数值保存到data中 print(data) 用遍历的方式筛选数据 '''迭代''' for...list(filter(lambda x: x > 3, data)) # 使用匿名函数对列表data进行过滤 print(result) 使用列表解析 '''列表解析''' result = [x...= {randint(5, 20) for _ in range(20)} # set集合中不能包含重复的数据，循环20次有可能获取到重复的数据，因此元素的个数可能小于20个 print(myset)

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    使用 Pandas 在 Python 中绘制数据

    在有关基于 Python 的绘图库的系列文章中，我们将对使用 Pandas 这个非常流行的 Python 数据操作库进行绘图进行概念性的研究。...Pandas 是 Python 中的标准工具，用于对进行数据可扩展的转换，它也已成为从 CSV 和 Excel 格式导入和导出数据的流行方法。 除此之外，它还包含一个非常好的绘图 API。...这非常方便，你已将数据存储在 Pandas DataFrame 中，那么为什么不使用相同的库进行绘制呢？ 在本系列中，我们将在每个库中制作相同的多条形柱状图，以便我们可以比较它们的工作方式。...我们使用的数据是 1966 年至 2020 年的英国大选结果： image.png 自行绘制的数据 在继续之前，请注意你可能需要调整 Python 环境来运行此代码，包括： 运行最新版本的 Python...在本系列文章中，我们已经看到了一些令人印象深刻的简单 API，但是 Pandas 一定能夺冠。

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    MHA在使用过程中，遇到过哪些坑

    在MySQL故障切换过程中，MHA能做到在0~30秒之内自动完成数据库的故障切换操作，并且在进行故障切换的过程中，MHA能在最大程度上保证数据的一致性，以达到真正意义上的高 MHA坑知多少 2.1、 masterha_check_repl...故障原因: 从当前的环境变量中找不到 mysqlbinlog 命令 解决方法: 将 mysqlbinlog 的路径添加到 环境变量中 2.3、 masterha_check_repl(rep no exist...故障原因: 这个是由于部属的 mha 版本没有跟上 数据库的版本....模式同步数据, 切换时依旧自动转成 auto_position=1 模式, 转换后很有可能出来 1236 同步错误....MHA, 可以解决上面切换的坑. * 如果打开了 GTID 模式,则使用 auto_position=1 同步模式,同时 MHA 的配置文件中 配置[binlog1] 选项, 地址写上原主库地址就好

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    pivottablejs｜在Jupyter中尽情使用数据透视表！

    大家好，在之前的很多介绍pandas与Excel的文章中，我们说过「数据透视表」是Excel完胜pandas的一项功能。...Excel下只需要选中数据—>点击插入—>数据透视表即可生成，并且支持字段的拖取实现不同的透视表，非常方便，比如某招聘数据制作地址、学历、薪资的透视表 而在Pandas中制作数据透视表可以使用pivot_table...pivottablejs 现在，我们可以使用pivottablejs，可以让你在Jupyter Notebook中，像操作Excel一样尽情的使用数据透视表！...接下来，只需两行代码，即可轻松将数据透视表和强大的pandas结合起来 from pivottablejs import pivot_ui pivot_ui(df) 就像上面GIF展示的一样，你可以在...Notebook中任意的拖动、筛选来生成不同的透视表，就像在Excel中一样，并且支持多种图表的即时展示 还等什么，用它！

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    使用VBA遍历数据验证列表中的每一项

    标签：VBA，数据验证 想要遍历数据验证列表中的每一项，如何编写VBA代码呢？如果数据验证列表中的项值来源于单元格区域或者命名区域，则很简单，遍历该区域即可。...然而，有些数据验证列表是直接使用逗号分隔的项添加的，这就需要使用不同的方法。 数据验证设置基于下面的4种方法： 1.单元格引用，如下图1所示。 图1 2.命名区域，如下图2所示。...图4 下面的代码适用于上述4种情形，遍历数据验证列表中的每项： Option Explicit Sub LoopThroughDataValidationList() Dim rng As Range...= Sheets("Sheet1").Range("C1") '如果数据验证列表不是单元格区域则忽略错误 On Error Resume Next '从数据验证公式创建数组,而不是从单元格区域创建多维数组...，还可以添加代码来处理数据验证中的每个项值。

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    python学习第六讲,python中的数据类型,列表,元祖,字典,之列表使用与介绍

    目录 python学习第六讲,python中的数据类型,列表,元祖,字典,之列表使用与介绍...., 分隔 列表的 索引 从 0 开始 索引 就是数据在 列表 中的位置编号，索引 又可以被称为 下标 注意：从列表中取值时，如果 超出索引范围，程序会报错 name_list = ["zhangsan...方法如下总结: 序号 分类 关键字 / 函数 / 方法 说明 1 增加 列表.insert(索引, 数据) 在指定位置插入数据 列表.append(数据) 在末尾追加数据 列表.extend(列表...列表.pop 删除末尾数据 列表.pop(索引) 删除指定索引数据 列表.clear 清空列表 4 统计 len(列表) 列表长度 列表.count(数据) 数据在列表中出现的次数 5 排序...需要你给顶索引. name.appent("xxx"); 使用append方法可以给列表添加元素.在末尾添加,insert是插入.需要给指定位置. extend也可以,extend是传入一个列表,这个列表中的元素扩展到我们当前数组中

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    nuScenes数据集在OpenPCDet中的使用及其获取

    下载数据 从官方网站上下载数据NuScenes 3D object detection dataset，没注册的需要注册后下载。...注意： 如果觉得数据下载或者创建data infos有难度的，可以参考本文下方 5. 3. 数据组织结构 下载好数据集后按照文件结构解压放置。...其在OpenPCDet中的数据结构及其位置如下，根据自己使用的数据是v1.0-trainval，还是v1.0-mini来修改。...创建data infos 根据数据选择 python -m pcdet.datasets.nuscenes.nuscenes_dataset --func create_nuscenes_infos \...数据获取新途径 如果觉得数据下载或者创建data infos有难度的，可以考虑使用本人处理好的数据 v1.0-mini v1.0-trainval 数据待更新… 其主要存放的结构为 │── v1.0

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    【DB笔试面试523】在Oracle中，数据库物理结构有哪些文件？

    ♣ 题目部分 在Oracle中，数据库物理结构有哪些文件？ ♣ 答案部分 Oracle数据库物理结构如下图所示： ?...图 3-3 Oracle物理结构图 Oracle数据库的物理结构由控制文件（Control files）、数据文件（Data files）、联机Redo日志文件（Online Redo log files...例如，控制文件用于识别数据文件和Redo日志文件。每个Oracle数据库都有相应的控制文件，一个数据库至少需要一个控制文件，控制文件属于二进制文件。控制文件的命名格式通常为ctr*.ctl。...②　数据文件：存储数据的文件。 ③　联机Redo日志文件：包含对数据库所做的更改记录，一个数据库至少需要两组联机Redo日志文件。联机Redo日志文件也叫在线重做日志文件或联机重做日志文件。...⑥　密码文件：认证哪些用户有权限启动和关闭Oracle实例。 本文选自《Oracle程序员面试笔试宝典》，作者：李华荣。

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    什么是元数据？元数据分为哪些类型？包括哪些内容？与 cluster 相关的元数据有哪些？元数据是如何保存的？元数据在 cluster 中是如何分布的？

    使用性元数据（Use Metadata）：用于描述数据的使用情况，例如访问次数、下载次数、引用次数等。元数据包括哪些内容？...（Data Usage）与 cluster 相关的元数据有哪些？...元数据是如何保存的？元数据的保存方式取决于具体的应用场景和技术架构。常见的保存方式包括：数据库：将元数据存储在关系型数据库或 NoSQL 数据库中。文件系统：将元数据以文件的形式存储在文件系统中。...内存：将元数据存储在内存中，适用于需要高性能访问的场景。分布式存储系统：将元数据存储在分布式存储系统中，如 Hadoop 的 HDFS、Cassandra 等。...元数据在 cluster 中是如何分布的？在集群环境中，元数据的分布方式通常有以下几种：集中式存储：所有节点共享一个中央元数据存储系统，每个节点通过网络访问该存储系统。

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