在渗透测试期间,您可能希望更改用户密码的常见原因有两个: 你有他们的 NT 哈希,但没有他们的明文密码。将他们的密码更改为已知的明文值可以让您访问不能选择 Pass-the-Hash 的服务。...您没有他们的 NT 哈希或明文密码,但您有权修改这些密码。这可以允许横向移动或特权升级。...用户 esteban_da 将无法再登录,因为我们更改了他的密码,我们需要在它被发现之前将其改回来。由于我们现在可以控制 Domain Admins 组中的帐户,因此我们可以将其重新设置。...一旦离线,Mimikatz可以在不被发现的情况下使用,但也可以使用Michael Grafnetter的 DSInternals 进行恢复。...使用 Impacket 重置 NT 哈希并绕过密码历史 PR 1171 奖励:影子凭证 我们是否需要重置 esteban_da 的密码才能控制它?答案实际上是否定的,我们没有。
在使用vSphere客户端登陆到ESXi服务器的时候,由于没有安装vCenter,而发现无法克隆虚拟机。...而如果要安装vCenter的Windows版,有时候需要创建多台Windows Server主机,这种时候可以通过复制ESXi datastore里的虚拟机文件来创建多台相同的Windows Server...在有vCenter的情况下,可以创建一个模板虚拟机后,右键直接克隆一台虚拟机。或者将虚拟机转换为模板后,以模板创建虚拟机。...如果没有vCenter而现在要创建多台相同的虚拟机的时候可以使用模板来创建虚拟机。 这里说到一个情况是在既没有VCenter和模板的情况下,如何快速复制多台相同的虚拟机。...进入需要复制的模板虚拟机,选中所有的文件并且右键复制。 ? 在新的文件夹中粘贴。 提示:可以进入ssh界面,通过命令行进行复制。
挑战和优化:vAttention 解决了在没有 PagedAttention 的情况下实现高效动态内存管理的两个关键挑战。首先,CUDA API 支持的最小物理内存分配粒度为 2MB。...不幸的是,CUDA API在闭源的NVIDIA驱动程序中实现,这使得vAttention无法修改它们的实现。 幸运的是,NVIDIA驱动程序的一部分(特别是与统一内存管理相关的部分)是开源的。...如果没有,则同步映射所需的页。 0x6.2.2 延迟回收 + 预先分配 我们观察到,在许多情况下,可以避免为新请求分配物理内存。例如,假设请求在迭代中完成,而新请求在迭代中加入运行批次。...我们没有在这些实验中包括vLLM,因为它没有自己的prefill内核,而是使用FlashAttention的kernel。...在大多数情况下,这些优化确保新到达的请求可以简单地重用先前请求分配的物理内存页。因此,vAttention几乎没有开销,其 prefill 性能与vLLM一样出色。 图11.
只有结合起来才能形成专家知识的表示。 贝叶斯图是有向无环图(DAG) 上面已经提到知识可以被表示为一个系统的过程可以看作一个图。在贝叶斯模型的情况下,图被表示为DAG。但DAG到底是什么?...首先,在知识驱动模型中,CPT不是从数据中学习的(因为没有数据)。相反,概率需要通过专家的提问得到然后存储在所谓的条件概率表(CPT)(也称为条件概率分布,CPD)中。...总的来说,我们需要指定4个条件概率,即一个事件发生时另一个事件发生的概率。在我们的例子中,在多云的情况下下雨的概率。因此,证据是多云,变量是雨。...这里我们需要定义在多云发生的情况下喷头的概率。因此,证据是多云,变量是雨。我能看出来,当洒水器关闭时,90%的时间都是多云的。...在洒水器关闭的情况下,草地湿润的可能性有多大? P(Wet_grass=1 |Sprinkler=0)= 0.6162 如果洒器停了并且天气是多云的,下雨的可能性有多大?
这种方法的一个关键部分是基于超先验的熵模型,用于估计潜在变量的联合概率分布,其中存在一个基本假设:潜在变量元素在空间位置上的概率是相互独立的。...相关性损失的计算 本文提出的相关性损失通过在潜在空间中使用滑动窗口计算得到。...:最后,通过在相关性图上应用 L_2 范数来计算相关性损失,这一损失衡量了模型中潜在变量之间在空间上的解相关程度。...(5) 所示,其中 α 表示相关性损失在损失函数中所占的比例。...实验表明,本文所提出的方法在不修改熵模型和增加推理时间的情况下,显著提高了率失真性能,在性能和计算复杂性之间取得了更好的 trade-off 。
https://www.pythonanywhere.com/ 免费的账号只能建一个站。...站名只能为XXX.pythonanywhere.com。其中XXX代表注册账户时所用的用户名。站点只能维持2个月,2个月后就会被删除。...这样我们的网站就真正在互联网上存在了,虽然只有两个月的有效期:-( 9, Debug 在配置过程中,难免会出错导致站点无法成功发布。...项目又要修改的时候,通常是在本地计算机修改,修改好之后发布到GitHub,之后发布到PythonAnyWhere。...当GitHub里项目修改好之后,在PythonAnyWhere的Bash里面输入下面两行代码就可以同步了: 注意:如下代码表示需要在PythonAnyWhere的Bash中执行!!
在没有使用 try-with-resources 语句的情况下使用 xxx,意味着在代码中没有显式地关闭 xxx对象资源,如果没有使用 try-with-resources,那么在使用xxx对象后,需要手动调用...语句中,可以自动管理资源的关闭。...使用 try-with-resources 语句时,可以在 try 后面紧跟一个或多个资源的声明,这些资源必须实现了 AutoCloseable 或 Closeable 接口。...在 try 代码块执行完毕后,无论是否发生异常,都会自动调用资源的 close() 方法进行关闭。...使用 try-with-resources 可以简化资源释放的代码,并且能够确保资源在使用完毕后得到正确关闭,避免了手动关闭资源可能出现的遗漏或错误。
最大的问题与缺乏执行此类操作所需的权限有关。 实际上,通过访客帐户(Microsoft Windows 上最受限制的帐户),您可以破解任何可用本地用户的密码。...PoC 测试场景(使用访客账户) 在 Windows 10 上测试 安装和配置新更新的 Windows 10 虚拟机或物理机。...在我的情况下,完整的 Windows 版本是:1909 (OS Build 18363.778) 以管理员身份登录并让我们创建两个不同的帐户:一个管理员和一个普通用户。两个用户都是本地用户。 /!...默认情况下,域名是%USERDOMAIN%env var 指定的值。...此时,对管理员帐户(如果启用)的最佳保护是设置一个非常复杂的密码。
谷歌AI研究人员正在将计算机视觉应用于声波视觉效果,从而在不使用语言模型的情况下实现最先进的语音识别性能。...研究人员表示,SpecAugment方法不需要额外的数据,可以在不适应底层语言模型的情况下使用。 谷歌AI研究人员Daniel S....Park和William Chan表示,“一个意想不到的结果是,即使没有语言模型的帮助,使用SpecAugment器训练的模型也比之前所有的方法表现得更好。...虽然我们的网络仍然从添加语言模型中获益,但我们的结果表明了训练网络在没有语言模型帮助下可用于实际目的的可能性。” ?...根据普华永道2018年的一项调查显示,降低单词错误率可能是提高会话AI采用率的关键因素。 语言模型和计算能力的进步推动了单词错误率的降低,例如,近年来,使用语音输入比手动输入更快。 ? End
,也就是 abi 没有公开。...官方定义:"签名被定义为没有数据位置说明符的基本原型规范表达式,即具有带括号的参数类型列表的函数名称"。...1,搜索网上的签名数据库:https://www.4byte.directory/signatures/ 搜索结果如下: 说明还没有上传函数的 abi 定义 2,没有函数的 abi 信息,就没办法调用了吗...在使用的时候,address 为合约地址 greeter = w3.eth.contract( address='0xB5816B1C17ce9386019ac42310dB523749F5f2c3...greet3 函数签名 '0x02d355dc' print(greeter.functions.greet3(456).call(sigfn="0xf9220889")) 打印 greet2 开源代码在:
假设你正在准备SAT考试,考试分为四个部分:阅读、写作、数学1(没有计算器)、数学2(没有计算器)。为了简单起见,假设每个部分有15个问题需要回答,总共60个问题。...如果我们没有设置我们想要的最大树数,那么这个过程将会重复,直到准确率达到100%。 ? 假设我把上限设为3。就像我之前提到的,每个投票者能得到多少选票完全取决于他们的模型的准确性。...Amy的残差是1-0.67,Tom的残差是0-0.67。在右边,我比较了一个普通树和一个残差树。 ? ? 在一个普通的树中,叶子节点给我们一个最终的类预测,例如,红色或绿色。...但通常我们将max_depth限制在6到8之间,以避免过拟合。Gradientboost不使用树桩,因为它没有使用树来检测困难的样本。它构建树来最小化残差。...它没有使用预估器作为树节点。它构建树来将残差进行分组。就像我之前提到的,相似的样本会有相似的残值。树节点是可以分离残差的值。
在目前的工控行业里面,软硬件发展的都比较成熟,工程师们能够独立完成功能,然而在现在竞争日益激烈的情况下,无论是触摸屏还是PC机,因为直观的展示了项目的全貌,软件界面显得愈发重要。...那么怎么在没有专业UI的情况下设计出一个美观的界面呢? 下面分享一下我的设计思路,希望对大家有所帮助。在我看来,组态界面的设计包含:框架、颜色、页面、字体、图标、图形这几个部分。...以我的经验来看,当采用工控显示器1920*1080的分辨率时,采用上下结构时,上部尺寸保持在105较好,按钮切换这部分尺寸在60左右,剩余主体窗口的尺寸为975左右。...当采用1680*1050分辨率时,采用上下结构时,上部尺寸保持在100,用户切换尺寸在60左右,剩余主体窗口的尺寸为950左右。...更改字体颜色 上下式框架2 Tips: 配色:如果知道主题色的话,可以去以下几个配色网站找配色: A. https://colorhunt.co 色彩狩猎设计调色板 B. https://www.colordrop.io
今天明月给大家分享个比较可怕的事儿,那就是轻松获取你站点服务器真实 IP 的途径和办法,很多小白站长不知道自己服务器真实 IP 的重要性,因此一些不好的习惯就会暴露你的真实 IP 到网上,从而造成被各种恶意扫描和爬虫抓取骚扰...这个原理其实很简单,就是通过获取你的域名解析记录来侧面获取到你的真是 IP,有不少的第三方代理就可以扫描你的域名来获取到这些数据,不说是百分百的准确吧,至少有 80%的概率可以的,通过明月的分析,这些数据大部分依赖于平时网上各种的所谓...url=http://www.yourdomain.com 其中绿色部分替换为你要查询的域名即可,以www.baidu.com为例如下图: ?...这几乎是一种没有任何成本和技术门槛的手法就可以轻松获取到服务器真实的 IP 了,这也再次说明了给自己的站点加个 CDN 来隐藏真实 IP 的重要性,甚至可以说在没有 CDN 的情况下,尽量的不要去检测自己域名的速度...、SEO 信息查询等等操作,至于那些所谓的交换友链、自动外链的所谓 SEO 插件就更要远离了,基本上明月碰到的没有几个是正常的,总之各位是要小心谨慎了!
来自RIKEN Center高级智能项目中心(AIP)的研究团队成功开发了一种新的机器学习方法,允许AI在没有“负面数据”的情况下进行分类,这一发现可能会在各种分类任务中得到更广泛的应用。...这项技术的难点在于,在学习过程中,它需要正面和负面数据,但现实中,许多情况无法提供负面数据,例如,很难找到带有悲伤标记的照片,因为大多数人在照相时会微笑。...就现实生活中的项目而言,当零售商试图预测谁将购买商品时,它可以轻松地找到已经购买商品的客户的数据(正面数据),但基本上不可能获得没有购买商品的客户的数据(负面数据),因为他们无法获得竞争对手的数据。...RIKEN AIP的主要作者Takashi Ishida表示,“以前的分类方法很难应对无法获得负面数据的情况,但只要我们有一个置信度分数,我们就可以让计算机只用正面数据进行学习。...然后他们在“T恤”照片上附上了置信分数。他们发现,如果不访问负面数据,在某些情况下,他们的方法与一起使用正面和负面数据的方法一样好。 Ishida指出,“这一发现可以扩展可以使用分类技术的应用范围。
今天在把以前写的代码生成工具从原来的.NET3.5升级到.NET4.0,同时准备进一步完善,将程序集都更新后,一运行程序在一处方法调用时报出了一个异常: 混合模式程序集是针对“v2.0.50727”版的运行时生成的...,在没有配置其他信息的情况下,无法在 4.0 运行时中加载该程序集 其调用的方法是从sqlite数据库中获取原来已经使用过的数据库连接,当时也没注意,就是准备设断点然后单步调试,结果竟然是断点无法进入方法体内...),而目前官方也没有给出最新的.NET4的数据访问支持。...既然出现这个问题,那肯定是上GOOGLE搜索解决方案,毕竟微软不可能因为升级到了.NET4.0的程序无法访问.NET2.0的程序集吧。...后来在著名的stackoverflow.com上果然找到了解决方案,就是在app.config中添加一个配置节:startup <startup useLegacyV2RuntimeActivationPolicy
魔改StyleGAN模型为图片中的马添加头盔 介绍 GAN体系结构一直是通过AI生成内容的标准,但是它可以实际在训练数据集中提供新内容吗?还是只是模仿训练数据并以新方式混合功能?...尽管它可以生成数据集中不存在的新面孔,但它不能发明具有新颖特征的全新面孔。您只能期望它以新的方式结合模型已经知道的内容。 因此,如果我们只想生成法线脸,就没有问题。...但是,如果我们想要眉毛浓密或第三只眼的脸怎么办?GAN模型无法生成此模型,因为在训练数据中没有带有浓密眉毛或第三只眼睛的样本。...快速的解决方案是简单地使用照片编辑工具编辑生成的人脸,但是如果我们要生成大量像这样的图像,这是不可行的。因此,GAN模型将更适合该问题,但是当没有现有数据集时,我们如何使GAN生成所需的图像?...例如,假设我们有一个在马匹上训练过的StyleGAN模型,并且我们想重写该模型以将头盔戴在马匹上。我们将所需的特征头盔表示为V ‘,将上下文中的马头表示为K’。
在华为手机可以安装,却在oppo手机无法安装,这是怎么回事呢? 原来在打包问题上 之前仅仅只勾选了第二个,现在把两个都勾上,然后打包安装到oppo手机,完美解决!
有没有可能我们在不知情的情况下被电脑录音和录像?黑客可以从而听到你的每一通电话,看到你周围的人。 听来恐怖,但有的时候我们真的无法完全知晓我们的电脑在干什么。...正因如此,就连扎克伯格这样的大佬也需要用胶带把麦克风和摄像头封起来。 Chrome浏览器最近就被发现了这样的一个漏洞,恶意网站可以在用户不知情的情况下录制音频和视频。...但是大家都知道,很多时候我们没有多想就会同意这些请求。 网站申请权限 第二个防护措施就是在录音时进行提醒。 网站获得第一步申请的权限时就能获取到设备的数据流。...Google员工回应称: “这其实并不算漏洞,比方说在移动浏览器上,WebRTC就没有录音的提示(红点)。” “红点显示的前提是Chrome UI有空间显示,不过我们会想办法解决这个问题。”...Chromium的开发人员认为在较小的空间放不下录音的提示红点,比如在移动设备中就没有使用红点,而本例中弹出的小窗口也是狭小空间的一种。 但在真实环境下,这个“不是漏洞”的漏洞也是有利用价值的。
首先,使用pip命令在终端安装xlwt: pip install xlwt 下面是一个示例。...原始的文本文件数据如下: 09700RESEARCH 09800PHYSICIANS PRIVATE OFFICES 09900NONPAID WORKERS MANAGEMENT FEES REFERENCE...LABS 原始数据被搅和在一起,账号和类别没有分开,有些数据甚至没有账号。...图1 要创建这样的输出,代码脚本执行以下操作: 1.分隔帐号和名称 2.分配一个99999的帐号,并将未编号帐号的单元格颜色设置为红色 3.将帐户名转换为正确的大写名称 4.删除帐户名中的任何多余空格...5.将账号和姓名写入电子表格中的两列 6.根据最宽数据的宽度设置每个电子表格列的列宽格式 代码如下: import sys import re from xlwt import Workbook, easyxf
在drAFL的帮助下,我们就可以在没有源代码的情况下对LInux二进制代码进行模糊测试了。 ?...drAFL 原始版本的AFL支持使用QEMU模式来对待测目标进行黑盒测试,因此在使用drAFL之前,作者强烈建议大家先尝试使用一下原始版本的AFL,如果达不到各位的目标,再来使用drAFL。...除此之外,你还需要设置AFL的fork服务器(AFLNOFORKSRV=1),或者设置“AFLSKIPBIN_CHECK=1”。具体请参考代码构建部分的第五步。...注意:请注意,针对64位代码库,你需要使用64位的DynamoRIO,如果使用的是32位的代码库,你就需要使用32位的DynamoRIO了,否则工具将无法正常运行。.../afl_test @@ 注意:对于afl_test测试样例,可能需要大概25-30秒的执行时间。
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