在“后渗透测试阶段”中,假设当我们获取到了服务器的权限后,此服务器中没有压缩工具,但又需要将一个文件传输至本地计算机中查看,此时我们会用到文件打包、文件传输等技术。简单来说“文件传输技术”就是在目标服务器中获取的信息传递出来的一系列技术。下面将介绍一下具体Linux文件传输技巧详解。
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在“后渗透测试阶段”中,假设当我们获取到了服务器的权限后,此服务器中没有压缩工具,但又需要将一个文件传输至本地计算机中查看,此时我们会用到文件打包、文件传输等技术。简单来说“文件传输技术”就是在目标服务器中获取的信息传递出来的一系列技术。下面介绍一下常见的几种案例。
压缩之每个分卷压缩文件的文件名以 xxx,7z.00n 结尾,文件大小只有6.1个G
对于Linux初学者,常常有很多命令和函数的用法不清楚,现在网络发达了,什么命令和函数都可以Google和百度。其实不用网络,在Linux下就有这些使用秘籍,要怎么找到他们呢?去问Linux的man(“男人”)吧,如果某些函数不能用man手册查到,则说明没有安装完整,对于Ubuntu来说,可以用下面的命令来完整安装: sudo apt-get install manpages-de manpages-de-dev manpages-dev glibc-doc manpages-posix-dev man
近日需要给服务器做备份,在网上找到了一个现成的金山快盘的api:https://github.com/deren/python-kuaipan (感谢!) 试了一下,遂决定备份到金山快盘上。
传到Linux目录下,希望解压出来,需要使用zip -F命令修复分卷,从而合成正确的一个压缩文件
铛铛,今天在腾讯云花16RMB买了一台孟买的服务器(一个月),打算试试将现在服务器里的mc服务迁移过去来缓解服务器压力。记录一下。
分卷压缩是拆分压缩文件的一部分,通常分卷压缩是在将大型的压缩文件保存到数个磁盘或是可移动磁盘时使用。很多朋友不知道rar分卷压缩的具体操作方法,下面就来看看是怎么操作的吧!
GitLab 高级专业服务工程师、DevOps 顾问 J. B. Crawford 最近写了一篇关于抱怨 Docker 的文章,在网上引发了开发者们的讨论。有人力挺,也有人反对:“我不明白没有 Docker 的堆栈管理怎么会更好。” J. B. Crawford 在文章中表示:“我不太确定 Docker 帮助节约的时间有没有超过对它的管理成本。”下面让我们具体看看他为什么对 Docker 感到不满。
WinHex 开始16进制一个一个文件对比 WinRar 创建的分卷压缩和单个 zip 文件的差异。
深度学习是人工智能中发展最快的领域之一,被广泛的应用在很多领域,尤其是实时目标检测、图像识别和视频分类。深度学习通常采用卷积神经网络、深度信念网络、循环神经网络等方式实现。
如果你听说过深度学习中不同种类的卷积(比如 2D / 3D / 1x1 /转置/扩张(Atrous)/空间可分/深度可分/平展/分组/混洗分组卷积),并且搞不清楚它们究竟是什么意思,那么这篇文章就是为你写的,能帮你理解它们实际的工作方式。
来源:机器之心本文约7800字,建议阅读15分钟本文归纳总结深度学习中常用的几种卷积,并会试图用一种每个人都能理解的方式解释它们。 我们都知道卷积的重要性,但你知道深度学习领域的卷积究竟是什么,又有多少种类吗?研究学者 Kunlun Bai 近日发布一篇介绍深度学习的卷积文章,用浅显易懂的方式介绍了深度学习领域的各种卷积及其优势。鉴于原文过长,机器之心选择其中部分内容进行介绍,2、4、5、9、11、12 节请参阅原文。 如果你听说过深度学习中不同种类的卷积(比如 2D / 3D / 1x1 /转置/扩张(A
实体机无法做快照,如果系统出现异常或者数据损坏,后果严重,要重做系统, 还会造成数据丢失。所以我们可以使用备份和恢复技术
我们都知道卷积的重要性,但你知道深度学习领域的卷积究竟是什么,又有多少种类吗?研究学者Kunlun Bai发布了一篇介绍深度学习的卷积文章,用浅显易懂的方式介绍了深度学习领域的各种卷积及其优势。
由于网络传输有时会限制单个文件大小,所以对于大文件的传输我们需要将其分卷压缩成多个小的压缩包。在 LinuxShell 下可以使用 split & cat(系统自带)命令或直接使用压缩软件 rar、zip、7z(需自行安装)命令来实现分卷压缩和解压。
windows平台很多压缩文档为rar文件,那么怎么做到Linux解压rar文件(unrar安装和使用)?
本篇继续阅读学习《内网安全攻防:渗透测试实战指南》,是第三章隐藏通信隧道技术,详细介绍了IPv6隧道、ICMP隧道、HTTPS隧道、SSH隧道、DNS隧道等加密隧道的使用方法,并对常见的SOCKS代理工具及内网上传/下载方法进行了解说
-c : 创建新的归档文件,并将由一个或多个文件参数所指定的内容写入归档文件的开头。
需要注意的是,不同的邮箱的发件箱的端口会有不同,另外发件箱也可能是授权码而不是发件箱登陆密码,需要大家结合具体的邮箱服务器来设置
云计算不仅仅代表着近乎无限的资源,我们也需要了解其中可能存在的种种性能问题。 以Amazon AWS与微软Azure为代表的公有云服务属于基于控制台的编排方案,它们能够帮助用户运转并管理必需的基础设施。此外,它们还提供大量功能与插件,从而构建起各类极具吸引力的最终解决方案。 在多数情况下,由于拥有强大的可扩展能力,这些云方案似乎能够提供无穷无尽的计算资源,我们几乎永远不可能触及其性能瓶颈。 然而作为用户时常面对的性能问题之一,磁盘或者说存储性能始终困扰着我们每位云服务支持者。 经过一系列测试,AWS以及Az
我们很高兴在今年之内进行第四次——也是最后一次版本更新公告,即Kubernetes 1.9的诞生!
本文主要介绍 Linux Shell 下常规压缩与解压,即独立的单个压缩包。对于分巻压缩与解压,请出门左拐至LinuxShell下分卷压缩与解压。
1.sha1 shasum *.* 2.md5 md5 *.* 3.查看目录下文件个数 ls -l |grep "^-"|wc -l ll -rt //按时间降序 | tac 是升序 4.查看当前所有目录大小 du -sh * 5.把文件夹下的某些文件名导入到txt中 find . -type f -name "*.xml" > test.txt 6.压缩包分卷 tar -jcf - xxx.tar | split -b 1400k - xxx.tar.bz2. cat xxx.tar.
---- 新智元编译 来源:NVIDIA 编译:肖琴 【新智元导读】英伟达的研究人员发布了一种可以编辑图像或重建已损坏图像的深度学习方法,实现了一键P图,而且“毫无ps痕迹”。通过使用“部分卷积”层,该方法优于其他方法。 在计算机视觉研究领域,NVIDIA常常让人眼前一亮。 比如“用Progressive Growing的方式训练 GAN,生成超逼真高清图像”,“用条件 GAN 进行 2048x1024 分辨率的图像合成和处理”的pix2pixHD项目,或者脑洞大开的让晴天下大雨、小猫变狮子、黑夜转
我们提出了一类有效的模型称为移动和嵌入式视觉应用的移动网络。MobileNets是基于流线型架构,使用深度可分卷积来建立轻量级深度神经网络。我们介绍了两个简单的全局超参数,它们可以有效地在延迟和准确性之间进行权衡。这些超参数允许模型构建者根据问题的约束为其应用程序选择适当大小的模型。我们在资源和精度权衡方面进行了大量的实验,并与其他流行的ImageNet分类模型相比,显示了较强的性能。然后,我们演示了MobileNets在广泛的应用和用例中的有效性,包括目标检测、细粒度分类、人脸属性和大规模地理定位。
老蒋平时较多的时候VPS、服务器用Linux系统,只是有些需要在远程运行软件的时候会用到Windows系统。在前几天的腾讯云系列文章中老蒋有介绍到Linux系统的添加数据硬盘并挂载的过程,有网友提到是否可以写一篇关于Windows系统的挂载盘教程。这个网友使用的是WIN系统建站的,与很多网友一样喜欢看到可视化的界面。
小李子最近在学习dedecms,在网上下载了一个二次开发的系统,顺利安装后想要还原一下作者的备份数据,可一直没有成功,让ytkah查看一下什么情况。进到后台,点击还原,提示/e/class/fun
谷歌开放了 Inception-ResNet-v2,这是一个在 ILSVRC 图像分类基准上取得顶尖准确率的卷积神经网络。Inception-ResNet-v2 是早期发布的 Inception V3 模型的变体,该模型借鉴了微软 ResNet 论文中的思路。具体内容可在我们的论文:Inception-v4, Inception-ResNet and the Impact of Residual Connections on Learning 中看到。
由于CNN、GAN、Transformer等模型在CV与NLP领域都实现了很好的跨界,最近非常火热的Prompt也开始在多模态领域中有所应用了,因此我们有必要借鉴一些CV领域中Paper的idea,以拓宽自己的视野,那么今天就给大家分享一下图像修复(Image Inpainting)领域中值得一读的六篇顶会论文,希望能给大家带来一些不一样的灵感。
正好偶然的机会,我把我闲置的本本改成了MacOS系统。 期间遇到很多坑,以此文章记录下来。希望对想装黑苹果的小伙伴有所帮助。
本文将简要介绍这项研究与 DeepCreamPy 实现项目,读者可下载项目代码或预构建的二进制文件,并尝试修复漫画图像或马赛克。这一个项目可以直接使用 CPU 进行推断,Windows 用户甚至都不需要安装环境都可以直接运行预构建的文件修复图像。
MobileNetV2 提出了一个适合移动端架构的高效神经网络结构:深度可分离卷积。其基本思想是用分解版本替代完成的卷积运算符,将卷积拆分为两个单独的层。第一层称为深度卷积,它通过对每个输入通道应用单个卷积滤波器来执行轻量级滤波。第二层是 1×1 卷积,称为逐点卷积,它负责通过计算输入通道的线性组合来构建新特征。 标准卷积 \(L_i\) 为 \(h_i∗w_i∗d_i\),应用标准卷积核产生 \(K∈R_k∗k∗d_i∗d_j\) 产生输出 \(L_j\) 为 \(h_i∗w_i∗d_i\)。
Classic_model_examples/2015_UNet_SemanticSegmentation/MyUNet_SemanticSegmentation at main · zhao302014/Classic_model_examples · GitHub
Winhex是 X-Ways公司出品的一款 十六进制编辑、 磁盘编辑软件,其公司网站对其功能介绍如下:
今天,我们将深入研究一种名为DeepFill v2的非常实用的生成型深层图像修复方法。本文可以视为DeepFill v1,Partial Convolution和EdgeConnect的增强版本。简单的说,DeepFill v1中提出的上下文注意(CA)层和EdgeConnect中引入的可选的用户草图输入概念都嵌入在DeepFill v2中。同样,部分卷积(PConv)被修改为门控卷积(GConv),其中基于规则的掩码更新被公式化为可学习的下一卷积层的门控。有了这些想法,DeepFill v2可以比以前的最新方法获得高质量的自由形式修复。图1显示了使用DeepFill v2的一些自由形式的修复结果。
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这是第一篇将CNN与Retinex理论结合起来的论文,提出了一个多尺度Retinex卷积网络,端到端的实现低光照图像增强,属于有监督学习,即输入为一张暗的图像,输出为亮图。 本文的最大创新点在于其认为多尺度的Retinex理论等价于一个不同高斯卷积核组成的反馈卷积神经网络,可以写成如下形式:
本文介绍的是CVPR2020 论文《Searching Central Difference Convolutional Networks for FaceAnti-spoofing》,作者来自明略科技。
本文介绍发表在 ICLR 2020 上的论文《FSNet: Compression of Deep Convolutional Neural Networks by Filter Summary》。该工作针对深度卷积网络提出了一种全新的基于可微参数共享的模型压缩方法。
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