大家好,这里是零基础学习 Python 系列,在这里我将从最基本的Python 写起,然后再慢慢涉及到高阶以及具体应用方面。我是完全自学的 Python,所以很是明白自学对于一个人的考验,所以在这里我会尽我最大的努力,把 Python 尽可能简单的表述清楚,让更多想要学习 Python 的朋友能够入门。同时写这个教程也算是对自己之前所学知识的一个巩固和提高,喜欢的朋友们可以点个关注,有问题欢迎随时和我交流。本文所有的代码编写均是Python3 版本。
GPU的加速技术在深度学习、量子计算领域都已经被广泛的应用。其适用的计算模型是小内存的密集型计算场景,如果计算的模型内存较大,则需要使用到共享内存,这会直接导致巨大的数据交互的运算量,通信开销较大。因为pycuda的出现,也使得我们可以直接在python内直接使用GPU函数,当然也可以直接在python代码中集成一些C++的代码,用于构建GPU计算的函数。有一个专门介绍pycuda使用案例的中文开源代码仓可以简单参考一些实现的示例,但是这里面的示例数量还是比较有限,更多的案例可以直接参考pycuda官方文档。
Python语言这么火,不论是对于刚开始学习的编程小白或者有接触过其他语言(c/c++/java等等)的同学来说,写代码的时候难免会受本身惯性思维或者其他语言的影响!解决问题的思路有的时候会比较单一,其实Python有很多灵活的解法,比如python的几个高阶函数或者特性!
在我们找到一个漏洞之后,可能会想着去fofa上搜语法进而扩大战果,而有些漏洞利用起来十分繁琐,这时候就需要一个exp来批量帮我们进行扫描工作,接下来就介绍一下如何进行exp的编写,这个过程中最重要的还是体现编程思想。
前文已经简要介绍tesseract ocr引擎的安装及基本使用,其中提到使用-l eng参数来限定语言库,可以提高识别准确率及识别效率。
差不多五年前面试的时候,我就领教过它的重要性。那时候我Python刚刚初学乍练,看完了廖雪峰大神的博客,就去面试了。我应聘的并不是一个Python的开发岗位,但是JD当中写到了需要熟悉Python。我看网上的面经说到Python经常会问装饰器,我当时想的是装饰器我已经看过了,应该问题不大……
起因是同学找我问怎么用正则表达式获得——比如说12.3亿元中的“亿”,3千万元的“千万”。然后我试了很久,直接用在线测试工具测的,发现零宽断言里的(?<=exp)一直不起作用……后来发现应该是js不支
基于Redis主从复制的机制,可以完美无损的将文件同步到从节点。这就使得它可以轻易实现以上任何一种漏洞利用方式,而且存在着更多的可能性等待被探索。
如果你看过github当中一些大牛的代码,你会发现很多大牛经常在类的顶部加上__slots__关键字。如果你足够好奇,你可能会试着把这个关键字去掉再运行试试,你会发现去掉了之后什么也没有发生,一切依然运行得很好。
1 前言 ✔ 关于OFTest的介绍,请戳这里(https://github.com/floodlight/oftest) ✔ 总的来说,就是用python写的测试Openflow协议一致性的测试套件 ✔ 可以将OFTest扩展为测试Openflow的测试平台,例如做压力测试 2 遇到的问题 OFTest的verify_packets,会要求给定期望报文的全部str,然后通过poll()来判断是否capture到报文,并且capture的报文的每个字段是否和期望值完全一致。 但是对于一些封装后的报文,例如N
截止到目前为止,python基础内容已经学习了50%左右,在学习编程过程中,我们不仅要学习python语法,同时也需要学习如何把自己代码写的更美观,效率更高。
你好,我是征哥,提到 Python 的 pickle 模块,我经常用它保存运行时的对象,以便重启程序后可以恢复到之前的状态。今天发现了它在恢复 Python 对象时存在远程命令执行的安全问题,所以后面如果你的数据来自用户输入,那最好不用 pickle,用 json,官方文档也有警告和建议:
网络抓取框架中使用最多的莫过于是scrapy,然而我们是否考虑过这个框架是否存在漏洞妮?5年前曾经在scrapy中爆出过XXE漏洞,然而这次我们发现的漏洞是一个LPE。
赵斌 — APRIL 29, 2015 在 python 代码中可以看到一些常见的 trick,在这里做一个简单的小结。
编写poc和exp并不是大佬们才会的,借助于某些框架,小白也可以编写自己的poc和exp,并且实现批量刷SRC。
看过我其他一些文章的人,可能想象不出我会写一篇关于斐波那契数列的文章。因为可能会感觉1,1,2,3…这样一个数列能讲出什么高深的名堂?嗯,本篇文章的确是关于斐氏数列,但我的目的还是为了说一些应该有95
很多人觉得正则很难,在我看来,这些人一定是没有用心。其实正则很简单,根据二八原则,我们只需要懂 20% 的内容就可以解决 80% 的问题了。我曾经有几年几乎每天都跟正则打交道,刚接手项目的时候我对正则也是一无所知,花半小时百度了一下,然后写了几个 demo,就开始正式接手了。三年多时间,我用到的正则鲜有超出我最初半小时百度到的知识的。
善于编写高质量POC,有助于我们更好地发现和利用漏洞,再结合爬虫探测程序,就可以构建一个比较完善的漏洞利用框架。编写POC的门槛并不是很高,关键还是在于对漏洞本身的理解,只要有兴趣,再加点技巧,你就会发现其实都是套路。
这篇文章有两个目的:一是展示如何实现一个计算机语言的解释器,二是演示如何使用 Python 3 构造 Lisp 的一种方言 Schema,作者把自己的这个语言解释器称作 Lispy。几年前,作者曾展示过如何用 Java 和 Common Lisp 写 Schema 解释器。而本次的目的很纯粹,作者会尽可能简明扼要为大家进行介绍。
在做靶机之前,我对于 web 安全的了解仅限于一些基础的 CTF 题目,压根就没用过 nmap,虽然看过几篇介绍的文章
org.apache.commons中的commons-collections4(理论上commons-collections2也有)
存在system("cat flag")函数,且当控制 v3 为 4869同时控制 magic 大于 4869,就可以得到 flag 了
以后的内容可能会更加多元一点,不只是STATA的使用技巧,会加入MATLAB,Python,Git等其他编程语言或者工具的总结
前几节了解了Python的不同数据类型,有小伙伴会问,不同的数据类型之间是否可以相互转换?肯定是可以的,本篇博文主要记录数字类型的转换,其他类型的相互转换会在下几节记录,Here we go!
我们常用的激活函数有sigmoid,tanh,ReLU这三个函数,我们都来学习学习吧。
1. 包含在[]中的一个或者多个字符被称为字符类,字符类在匹配时如果没有指定量词则只会匹配其中的一个。
简介 渗透测试-地基篇 该篇章目的是重新牢固地基,加强每日训练操作的笔记,在记录地基笔记中会有很多跳跃性思维的操作和方式方法,望大家能共同加油学到东西。 请注意: 本文仅用于技术讨论与研究,对于所有笔记中复现的这些终端或者服务器,都是自行搭建的环境进行渗透的。我将使用Kali Linux作为此次学习的攻击者机器。这里使用的技术仅用于学习教育目的,如果列出的技术用于其他任何目标,本站及作者概不负责。 一、前言 数据库作为业务平台信息技术的核心和基础,承载着越来越多的关键数据,渐渐成为单位公共安全中最具有战略性
这篇讲一些关于 Linux 提权的方法,也是参考网上的一些提权方式,对于刚接触 Linux 提权的伙伴来说,需要花不少时间去理解,所以这里是以个人通俗易懂的思路去写,希望能帮到热爱学习的朋友,先写这些提权方法。若有更好的提权方式,欢迎老哥们在评论里补充一下。
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大家好,我是ABC_123。前两期分享了《第14篇:Struts2框架下Log4j2漏洞检测方法分析与总结》、《第15篇:内网横向中windows各端口远程登录哈希传递的方法总结》,本期讲解一个Weblogic拿权限案例。
前言本来不想讲这个事情,但是因为很多小白对这方面可能不太了解,所以讲一讲,关于鉴定网络上流传漏洞poc或exp的方法,原因是这二天关于cve-2019-0708这个漏洞,其实也不是头一次了。
Immunity CANVAS是Immunity公司的一款商业级漏洞利用和渗透测试工具,此工具并不开源,其中文版介绍如下: “Canvas是ImmunitySec出品的一款安全漏洞检测工具。它包含几百个以上的漏洞利用。对于渗透测试人员来说,Canvas是比较专业的安全漏洞利用工具。Canvas 也常被用于对IDS和IPS的检测能力的测试。Canvas目前已经使用超过700个的漏洞利用,在兼容性设计也比较好,可以使用其它团队研发的漏洞利用工具,例如使用Gleg, Ltd’s VulnDisco 、 the Argeniss Ultimate0day 漏洞利用包。”
大家好,偷学Python系列是由小甜同学从初学者的角度学习Python的笔记,其特点就是全文大多由新手易理解的代码与注释及动态演示。刚入门的读者千万不要错过!
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其实做我们这个行业,求职面试的时候会想,技术面试会问我们什么技术问题?答不上来怎么办?然后会纷纷求助自己的朋友,请教他当时是怎么面试的。问的什么技术问题,我们好提前有个准备。
某入群题又来啦!由于之前刚好做了下hitcon的两个命令执行绕过,问了下pcat能不能写这篇文章。然后他说随便我…..这里就记录一下。看题!
在数学中我们从小学就开始接触到运算符的优先级,比如2+3x5,我们都知道先算3x5,然后再相加,编程语言中也是一样,但是更加丰富,主要是因为编程语言中的逻辑运算符,算术运算符,比较运算符还有索引,位运算等等都会参与其中。
今天记录下第一次参加某全国awd比赛后的一些感想以及学到的些许皮毛知识,也算是对自己自学了小一年的学习成果的检验,防守方面由W.B战队防守队员记录,其他由笔者记录。
正小歪,Python 工程师,主要负责 Web 开发和日志数据处理。博客文章《真正的 Tornado 异步非阻塞》、《使用 JWT 让你的 RESTful API 更安全》等多次入选知名技术社区每日精选。 GitHub: https://github.com/zhengxiaowai
漏洞及渗透练习平台 WebGoat漏洞练习平台: https://github.com/WebGoat/WebGoat webgoat-legacy漏洞练习平台: https://github.com/WebGoat/WebGoat-Legacy zvuldirll漏洞练习平台: https://github.com/710leo/ZVulDrill vulapps漏洞练习平台: https://github.com/Medicean/VulApps dvwa漏洞练习平台: https://gi
那么转化为 Java/Python/C 源代码有什么用呢?想象一下如果我们使用 ML 框架(scikit-learn\XGBoost\LightGBM)训练了一个模型,现在我们希望把这个模型做成应用或嵌入到已有的模型中,那么我们肯定需要考虑这些问题:
高性能编程的含义是通过编写更为高效的代码或者改变操作方式,也就是找到更合适的算法去降低时间上的开销。 计算机的模型可以分为三种,分别是计算单元(CPU,GPU),存储单元(硬盘,内存之类的)还有它们之间的连接。计算单元给我们的是我们能有 多块的速度去解决问题,它可以将接受到的输入变成对应的输出以及改变状态的能力。存储单元一方面是能存多少数据,另一方面是对这些数据的读写有多快,越靠近CPU的存储速度越快 ,其包含的数据量也越少。计算单元和存储单元之间的连接则是决定了数据移动的数据有多快,光速是有限的,它决定着物理的极限,总线带宽也决定着一次传输能有多少数据。 #一个简单计算质数的代码,按照其实还有更好的优化方法,具体请看《编程珠玑》 import math import time def check_prime(number): sqrt_number = math.sqrt(number) start = time.time() for i in range(2, int(sqrt_number) + 1): if (number / i).is_integer(): return False end = time.time() print('sum_time',end-start) return True check_prime(10000000) check_prime(10000019) 理想的计算模型:(以下不是真实的python计算过程,只是为了讲解) 1.number的值会存放在随机存储器上,为了计算sqrt_number,需要将number传入到CPU当中去。在传入的时候应该尽可能的利用靠近 CPU的缓存,而不是如下的写法: sqrt_number = math.sqrt(number) number_float = float(sqrt_number) 这样意味着将数据两次经过总线传输,将数据尽可能的少移动,保持在需要的地方是必须的。也就是说移动计算,而不是移动数据。 2.python的虚拟机为了尽可能的抽象做了很多工作,但是相应的牺牲了性能,比如 快: for i in haystack: if (exp): return False return True 慢: value = True for i in haystack: if (exp): value = False return True 虽然结果是一样,但是运行时间在足够大的数据量就会发生巨大的差别,这也是上述所说的尽可能的少移动数据 3.为了可以矢量操作,也就是在循环时将循环值也就是i值尽可能的一次性读入CPU,在CPU内进行计算,返回相应的值,需要借助numpy这样的用C写的库区实现, 4.抽象的代价也意味着python的对象不再是内存中的最优化布局,因为内存需要自动处理并且释放,这就影响了向CPU缓存的效率。 5.动态语言不可避免的代价就是,没有编译器从全局角度去优化对象的内存布局和CPU指令 6.最后一个则是臭名昭著的GIL了。
根据手机号码一共11位并且只以13,14,15,18开头的数字这些特点,写了一段代码如下:
Python模块只是一个Python文件或一组Python文件。使用Python模块,可以编写可重用和更有组织的代码。例如,可以编写一个执行CSV文件处理任务的通用Python模块,世界各地的数据科学家都可以使用该模块来读取、写入和操作CSV文件。
Python模块并不神秘,它只是一个Python文件或一组Python文件。使用Python模块,可以编写可重用的、更有条理的代码。例如,可以编写一个通用Python模块来执行CSV文件处理任务,世界各地的数据科学家都可以使用该模块来读取、写入和操作CSV文件。
首先,我们需要对一种深度学习模型很熟悉,这样我们就可以找到其性能瓶颈,并查看在我们进行了优化之后有多大的提升。我们可以使用内置的 PyTorch 分析器,也可以使用通用的 python 分析器。我们将同时考察这两种方法。
Help on module posixpath in os: NAME posixpath - Common operations on Posix pathnames. FILE /usr/lib/python2.6/posixpath.py MODULE DOCS http://docs.python.org/library/posixpath DESCRIPTION Instead of importing this module directly, import o
在昨天的文章中,我们介绍了关于 python列表推导式 的使用,字典推导式使用方法其实也类似,也是通过循环和条件判断表达式配合使用,不同的是字典推导式返回值是一个字典,所以整个表达式需要写在{}内部。
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