当他们通过远程网络聊天向我展示初步尝试成果时，我被两件事情震惊到了: 大量的字段。 在他们的工作流程中只有很少的几个步骤。...尽管如此，他们很少会在一开始时就花一点时间来思考为什么表单会首先存在，以及我们将用它做什么。直到解决方案开发周期的后期，才会考虑该表单应该发生什么。...6 当我们做的时候，首先应是流程自动化，其次是活动自动化 流程逻辑会考虑流程决策，比如将请求路由到哪里、应该获取哪些信息以做出决策、如果请求被批准 / 拒绝会发生什么，等等。...使用 Microsoft Graph API 访问 Microsoft 365 中的用户和团队日历，同样使用特定的详细信息。...现在，当用户尝试整个流程逻辑时，你可以自动化活动，在活动准备就绪时将其折叠到整个解决方案中。用户和利益相关方看到了一些即时的结果和稳定的改进，而不是为他们不确定是否合适的东西等待很长时间。
我将向您详细介绍我们是如何将 Microsoft Graph 构建到现在这样海量服务中的过程。...对于像 Microsoft Graph 这样受计算约束的服务，使用新的运行时和算法来减少时间和空间复杂性至关重要，并且是使服务快速且可缩放的最有效方法之一。...最后但并非最不重要的一点是，.NET Core使我们的服务准备好在Windows和Linux中运行，并使我们能够通过HTTP/3和gRPC等传输协议快速创新。...它解决了一个不容易解决的有意义的问题，或者逻辑非常敏感，不需要重复。 它具有良好的质量，可靠性和性能，特别是在热路径中存在时。 它得到了积极的维护。...当我们从 ASP.NET 转移到 ASP.NET Core时，许多这些假设都被违反了，导致许多问题和边缘情况。
在这篇文章中，我将安装并使用 Dash，也许在以后的文章中，我们可以用它来构建一些东西。我之前使用过 Jupyter 笔记本，但在这里我们将只使用一个经典的 Web 服务器来托管结果。...在创建 app.py 文件并运行它之后，最终我得到了一个响应： 因此，查看本地地址上声明的本地站点，我看到了： 请注意，“加拿大”是下拉菜单中的默认选择，如果我选择另一个国家，图表会立即更改。...由于只提到了一个方法 update_graph，并且我们在代码中没有使用它，因此它显然被 graph 组件用来更新图表。这只是从下拉菜单中获取国家/地区值。...因此，当我们更改国家/地区时，图表将重建，csv 的每一行都将输入到 update_graph 方法中；在这种情况下，从一个点到另一个点画一条线。 让我们来试验一下。...然而，感觉它并不完全标准化，因此您需要阅读您想要尝试的每个组件的说明。但我建议您在下次想要展示一些数据时尝试一下。
信息收集 拿到手的目标是一个 ip 加端口的站点， 复制链接到浏览器打开，可以看到重定向至一个登录页，在观察登录入口时，发现验证码可复用，之后使用 burp 重发几次请求，得知同一账号，密码可无限错误，...之后记录下账号密码，重新登陆时，却发现后台出现了这个情况，如下： ? 这时候的第一反应是，站点是不是部署了 waf，ip 被 ban 了？...，所以就直接用它进行公钥的写入啦。...注：发布该文章时，所有漏洞均已修复，因为知道各位师傅的厉害，所有打码严重一点~~；文章如有错误，请第一时间指出，让萌新我学习一下，谢谢各位~ 小结 此次渗透最核心的问题还是 redis 弱口令，如果口令稍微复杂一点...，得回去分析日志了~~
漏洞前言 当我们在做漏洞测试时，相对于那些显而易见的功能应用来说，我们还会去关注那些未知资产或模糊端点的服务，有时候这种犄角旮旯服务产生的漏洞同样至关重要，影响关键。...然而，一个安全问题的好坏在于你能用它来实现怎样的安全威胁。因此，有了以上 _csrf 和 _sessionID的发现，我立即着手对它们进行分析，想搞清楚它们的具体用途和可利用之处。...接下来，我回到了之前的recaptchav3.js中继续分析 _csrf 和 _sessionID的具体用途，之后，我顺藤摸瓜来到了PayPal主要安全机制之一的安全质询发起功能点的防暴力枚举处，虽然该功能用于大多数...因为：如果经过数次的登录失败尝试，之后，在继续登录之前，PayPal会向用户发起一个验证码质询（reCAPTCHA challenge），以验证当前尝试登录的主体是否是人还是暴力枚举的Robot。...如果PayPal一旦检测到可能的暴力登录尝试，那么，在下次登录尝试之前，PayPal登录界面会弹出一个Google验证码（Google Captcha）输入提示，如果最终该验证码由用户输入完成，那么就会向
但还是决定把自己接触渗透所积累的东西也拿出分享，不管糟粕，还是大伙觉得我分享的有用（那阿鑫自然是很开心），希望能帮到还在学习路上的朋友，文章若有错误，请及时联系我指出，我也不想误导才学习的朋友。...(3)逻辑漏洞 1.存在注入拿下了账号，但是admin的账号hash解不开，可以在后台尝试修改密码，看是否存在逻辑漏洞 2.关于爆破的后台验证码，可以更换为万能验证码（0000，8888我尝试均失败，不知哪儿听说的...，找到了数据库，然后在通过sqlserver的IPC空连接配合gpc泄露拿到了密码，虽然这个例子举得太过理想和拉跨，但是想告诉读者朋友们，我们一定要对信息收集这个概念在每一台我们能控制的服务器运用到极致...就是想告诉大家别没有思路的时候就提权，而是看我们提了权能给我们进一步带来什么，当我们渗透没有思路时，就回顾一下自己打点到目前的位置，是不是每一步的信息收集都收集好了。...bat或者vbs 3.当我们mstsc连接出现问题时，我们可以mstsc /admin mstsc /console 4.当我们echo一个一个字符追加，但是换行了，可以这样 ?
在大量语料库上训练的这些模型在给定一个简单提示时生成图像、音乐、文章和其他文本。虽然结果很少像熟练的内容创作者或艺术家制作的那样精致或创新，但它们使初学者或非艺术家能够以惊人的速度生成媒体。...当我担任 InfoQ 的主编时，我们发布了大量视频——每周约 20 个——这些视频是在一些世界领先的技术会议上录制的。然而，该视频内容不可搜索，这使得网站访问者难以找到相关资料。...我考虑过创建转录本的可能性，但人工转录的成本过高，而且 ML 转录不够准确，无法使用。 四年后，随着新一代 ML 转录的到来，格局发生了变化。...“说实话，我们现在正处于人工智能的实验阶段，因为这个领域发展得非常快，”他继续说道。“如果我在银行构建一个 AI 应用程序，它可能是同类中的第一个，因此没有先例。...此图表展示了其工作原理： 来源：Spring.io RAG 是一种强大的技术，但成功使用它可能比看起来更困难。“需要大量尝试和错误才能正确使用它，”Saikali 说。
花了几分钟时间，在适当地修改源代码并添加一个简单的for后，我得到了一个包含训练数据的文件夹 —— 10000个PNG文件，每个文件都以正确答案作为文件名： 这是唯一我不会给你示例代码的部分。...而且我们不能将图像分成四个相同大小的块，因为验证码会将这些字母随机放置在不同的水平位置： 每个图像中的字母随机放置，使分割图像更难一些。 幸运的是，我们仍然可以自动执行此操作。...下面是我提取所有字母后，我的“W”文件夹的样子： 从我们的10000个验证码图像中提取的一些“W”字母。我一共得到了1147个不同的“W”图像。 到目前为止时间过去：10分钟。...使用训练的模型破解验证码 现在，我们有一个训练有素的神经网络，用它来破解真正的验证码非常简单： 1.从使用该WordPress插件的网站抓取真实的验证码图像。...5.愉快的玩耍吧 以下是我们的模型如何解码真正的验证码 或者从命令行 试试看吧！ 如果你想亲自尝试一下，你可以在这里获取代码。它包括10000个示例图像和本文中每个步骤的所有代码。
p=0时，我们会得到一个环格。 lattice = nx.watts_strogatz_graph(n, k, 0) 在这个图中，群聚较高：C是 0.73，而在数据集中是 0.61。...使用p=1我们得到一个随机图： random_graph = nx.watts_strogatz_graph(n, k, 1) 在随机图中，L是 2.6，甚至比数据集（3.7）短，但C只有 0.011，...通过反复试验，我们发现，当p=0.05时，我们得到一个高群聚和短路径长度的 WS 图： ws = nx.watts_strogatz_graph(n, k, 0.05, seed=15) 在这个图中C是...所有的幂律分布都是重尾的，但是还有其他重尾分布不符合幂律。我们将很快看到更多的例子。 但首先，我们有一个问题：WS 模型拥有高群聚性和短路径长度，我们在数据中也看到了，但度的分布根本不像数据。...优先连接： 当创建一个新的边时，它更可能连接到一个已经有很多边的节点。这种“富者更富”的效应是一些现实世界网络增长模式的特征。
我最近和朋友聊到，他的初创企业的机器学习模型组织得太糟糕了，在他的团队成员间基于互相的成果做进一步开发，以及提交给客户时都出现了严重的问题。即便是原作者训练同一个模型有时也无法得到相似的结果。...他希望我能推荐一个解决方案，但我必须承认，我自己的工作也在和类似的问题作斗争。这很难向那些非机器学习领域的人解释，但事实上，当我们尝试追踪变化、从零开始重建模型的时候仍然是摸着黑前进的。...当我在 90年代中期开始正式编程时，源代码的变更追踪和合并的标准是 Microsoft’s Visual SourceSafe。...当我接触那些 ML 研究人员，希望他们帮我重现模型结果时，他们对于需要花费的时间都相当大方，但即便在这些原作者的帮助下，我也还是常常需要花费数月的时间。 为什么这些很重要？...我已经在开源社区和初创公司里看到了一些尝试解决这些问题的有趣尝试，对我个人而言，我巴不得马上就能减少自己花在处理这些相关问题上的时间，但我也不期待短期能完全解决这个问题。
而且你不可能通过这样的尝试试对一个验证码。 因为当你连续5次输入错误的验证码后，账户就会被锁住几个小时，即使更换IP也没有用。 ? 从常规操作看，苹果的机制真的非常安全。...当他再次用同样的方式入侵账户时，结果却完全不一样了！ 同时发送30次请求测试时，发现其中有29个请求被拒绝了。...可能不仅可以入侵任何一个iCloud账户，而且还能发现与其关联的Apple设备密码。 ? 之后，小哥又收到了Apple的悬赏邮件。 但是这个结果却让人有些哭笑不得。...他们用这样的方法，只用一点钱来奖励程序员，这贬低了他对此做出的贡献。 ? 大家也非常心疼这位小哥，认为他远远不止应该得到这么一点钱。 虽然1.8w也很多了，但是我认为他的工作至少值得10w美元。 ?...但这并不是是Laxman第一次提交漏洞报告。 此前他发现Facebook、Instagram、Microsoft账户也存在类似的安全隐患。
为了使任务更有挑战性，我决定给自己一个时间限制。15分钟内，能否彻底破解这个验证码系统?擦亮眼睛看吧! 重要提示:这绝不是对该插件或其作者的挑衅或某种程度上的鄙视。...这需要几天的时间，我只剩下10分钟了。我们不能将图像分割成4个等分大小的块因为验证码随机将字母放置在不同的水平位置，以防止出现这样的情况: 每个图像中的字母都是随机放置的，使图像分割变得更加困难。...这是我摘取所有字母后的“W”文件夹的图像: 从我们的10,000个验证码图像中提取的一些“W”字母。我最终得到了1,147个不同的“W”图像。...在这一点上，我们应该能够在我们想要的时候自动绕过这个验证码!我们做到了! 计时结束：15分钟。...下面是我们的模型如何解码真实的验证码: 或从命令行来看: 试一下! 如果你想亲自尝试，可以在原文中获取代码。文件中包括10,000个示例图像和本文中每个步骤的所有代码。
现在，借助 Microsoft 365 Copilot，我们通过先进 AI 和最通用的用户界面 —— 自然语言，赋予人们更多的能力，并使技术更易于访问。」...GPT-4 重磅登陆 Office 全家桶，真香 Copilot 集成到了 Microsoft 365 的全家桶中，在所有 Office 的应用程序中都可以被召唤出来，包括 Word、Excel、PowerPoint...这里是一些可以尝试的示例命令和 prompt： 根据「文档」和「电子表格」中的数据起草一份两页的项目提案。 使第三段更简洁。将文档的基调改得更随意。 根据这个粗略的大纲创建一页草稿。...类似地，你可以要求 Copilot 切换回复内容的语气或长度： 以下是可以尝试的一些示例命令和 prompt： 总结一下我上周外出时错过的电子邮件。标记任何重要的项目。...给 Copilot 的 prompt 首先会通过 Microsoft Graph（Microsoft 的统一数据 API）进行过滤，以获取更多上下文。
当出现错误时，通常会链接到这些示例，以便您能够正确使用它们。总的来说，我们致力于使您能够轻松导出。现在让我们来谈谈可靠性。没错，Dynamo的设计初衷就是为了保证可靠性。...这些guards容易由机器检查，但非人类可读，这没关系，因为在eager模式下，我们基本上使用它们来决定何时重新编译。当我们检查这些guards时，如果它们失败，我们会重新编译。...我们首先简化这些shape guards，使其成为用户可以理解的条件，然后我们在编译时验证这些条件。这个过程可能会导致错误，但幸好我们始终有可操作的错误信息。...以上是在导出时使用动态形状的API例子。最后，假设你得到了一个exported 程序。 通常你可能希望在这个export程序上编写自己的自定义pass。...这就是我今天关于导出的要说的内容。请尝试一下。它可以通过nightly获取。不过还没有关于稳定性的保证。我们正在努力解决这个问题，我们希望能尽快进行正式发布。不过，这不仅仅是一个原型。
“ 作为数据分析的重要一环，把得到的数据或者分析结果以图表的方式展示，是一种直观、优雅的方式。...Dash是基于Flask的Python可视化工具，我在学习之余尝试着翻译官方的Tutorial，有不足之处，还望不吝指正” Dash Callbacks 本章节描述了如何使Dash应用程序具有可交互性...有点像Microsoft Excel的编程，每当输入单元格发生变化时，依赖于该单元格的所有单元格都会自动更新，这成为“反应是编程”。 还记得每个组件是如何通过其关键字参数集来被完整描述的吗？...让我们看一下dcc.Slider更新dcc.Graph的另一个例子： ? ? 在例子当中，Slider的“value”属性是app的输入，而app的输出则是Graph的“figure”属性。...update_graph函数的输入参数是每个input属性的最新值或者当前值，按照其指定的顺序排列。
下面我们可以看一些具体的例子。 ? 当大家看到上面中间的文本的时，我想所有人都能够认出这应该是一个日期，但是大家没办法知道这个日期代表什么样的含义。...但如果我再多给一些上下文信息，比如 Picasso、Spanish，大家对这个日期就会有一些常识性的推理。我们会猜测这个日期很可能是 Picasso 的出生日期，或者是去世日期，这就是常识。 ?...下面我将简单地介绍一下具体是怎么去做的。当我们在 Google 里搜一个 single instance 的时候，通常在右侧会出现这个 Knowledge Panel。...具体而言，我们希望在看到 watch harry potter 时，能够知道 harry potter 是 movie，当我们看到 read harry potter 时，能够知道 harry potter...我们希望能够充分挖掘出这些元素之间的关联，构建出一个知识的大脑，用它来提供更加智能的服务。 ? 那么下面我简单地介绍一下美团大脑是如何进行构建的。
大部份时间就是布道，在他的管理下，生产系统做到了绝对安全。...well，你知道的，虽然我在蓝队，但一直有颗红心。...登录功能的审查点很多，比如账号是否可枚举、密码是否可暴破，但前提是没有验证码，显然这里存在图片验证码，所以，我先确认验证码是否可绕过。 拦截登录请求： ?...显然，验证码防御机制有效，虽然 python 调用 tesseract 识别图片的手法可有效攻击图片验证码，但需要我爬取该站的大量图片来训练，这个阶段无需太深入，暂时放一放。 审查密码找回功能。...别放弃，哪怕最后一招也得尝试，希望该站用的是个弱密钥，暴破。
另外对于极验来说，之前还有一种方法来识别缺口，那就是对比原图和缺口图的不同之处，通过遍历像素点来找出缺口的位置，但这种方法就比较投机了。如果换家验证码服务商，不给我们原图，我们就无从比较计算了。...现在深度学习这么火，基于深度学习的图像识别技术已经发展得比较成熟了。那么我们能不能利用它来识别缺口位置呢？ 答案是，没问题，我们只需要将这个问题归结成一个深度学习的「目标检测」问题就好了。...比如给一张「狗」的图片，如图所示： 我们想知道这只狗在哪，它的舌头在哪，找到了就把它们框选出来，这就是目标检测。...标注缺口位置 下一步就是把缺口的位置标注出来了。想一想这一步又不太好办，我难道还得每张图片量一量吗？这费了劲了。 很多同学可能到了这一步就望而却步了，更别提后面的搭建模型训练了。...另外平台同时还提供了模型部署后的 URL 接口和接口调用指南，也就是我们只需要向接口上传任意的验证码图片，就可以得到缺口的位置了！
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