声明：本文介绍的技术仅供网络安全技术人员及白帽子使用，任何个人或组织不可传播使用相关技术及工具从事违法犯罪行为，一经发现直接上报国家安全机关处理
集合（set） discard删除数据时如果集合里面没有那个数据什么也不做，集合相减可以直接用-，+*/都不能用
Craneoffice云考试，可以通过规定的EXCEL模板，填充题库记录，导入到云考试项目里，考生进入考试界面时，系统根据模板字段设置和题库随机组卷，以降低作弊的发生。
关于C2concealer C2concealer是一款功能强大的命令行工具，在该工具的帮助下，广大研究人员可以轻松生成随机化的C2 Malleable配置文件，以便在Cobalt Strike中使用。 工具运行机制 开发人员对Cobalt Strike文档进行了详细的研究，C2concealer可以通过Python字典来生成一个随机值，能够确保C2concealer针对每一个配置属性生成的值的范围都是有效的。 接下来，工具会将每一个Malleable配置字段拆分为单独的.py文件，其中将包含为每个
头脑敏捷的负责人会预见项目执行中的不确定性变化，并灵活应对，而不是固守原来的计划。实践中，他们深知预估性判断的局限性，因而更信赖自己的变通能力，即根据变化对项目的步骤和做法进行调整。 首先，看一下企业对“成功”是如何定义的。长期对软件项目进行“成功(或失败)”评级的斯坦希集团(Standish Group)认为，如果一个项目能够“在计划的时间、预算内完成，并达到所有计划之内的预期特征和功能”，便称之为成功。但是，这个定义不是以创造价值为基础的，而是以各种条条框框为基础的。按照这样的定义，项目经理们就只
一个表达式 -> 一条语句 -> 语句块 -> 函数 -> 类 -> 模块 -> 包 -> 项目
今天给大家介绍一下[python]字典的11个知识点，这11个知识点你们不能不知道，赶紧收藏起来吧~
关于Python字典，算是Python中相当重要的数据类型了。在你学会基础知识后，字典这个概念，将会伴随着你后面的学习和工作。
要使用 Python ，首先要把它安装到你电脑里。打开 Python 官网 下载安装包。
项目创建流程 : ① 选择 Create a new Xcode project , ② 创建 Single View Application 项目 , ③ 设置项目信息 , ④ 设置代码路径并创建 ;
为了获得更好的阅读体验，推荐前往 扶木成枫 - Python学习日记 - KillAliens 实现持续读写并运算 进行阅读
{1,2,3} 字典顺序全排列 {1,2,3} {1,3,2} {2,1,3} {2,3,1} {3,1,2} {3,2,1}
redis 会将每个设置了过期时间的 key 放入到一个独立的字典中，以后会定时遍历这个字典来删除到期的 key。除了定时遍历之外，它还会使用惰性策略来删除过期的 key，所谓惰性策略就是在客户端访问这个 key 的时候，redis 对 key 的过期时间进行检查，如果过期了就立即删除。
对于金融行业而言，因其业务的特殊性，往往都会基于一些通用的开发框架进行升级改造，并形成一些行业内专用的接口协议文档。
random.choice 是一个 Python 的内置函数，用于从给定的序列中随机选择一个元素返回。它可以应用于列表、元组、字符串等可迭代对象。
看到这个标题，你肯定抱着怀疑的态度。破解 12+ 字符的密码，在理论上这是不可能的。因为按照安全专家的说法，想要破解一个 12+ 字符的高强度密码，大概需要 17134 年。 这里我只是说，如果我们利用一些现代硬件设备，如“预算”裂解装置，我们就能在一个相对合理的时间范围内，穷举出像 MD5，NTLM，SHA1等，这些标准快速散列算法。 通常，暴力破解这种方式，对于超过 8 个字符的标准快速散列算法加密的密码，一般被认为是无法破解的。 例如当我们对一种语言的特点，和不同人的不同习惯上分析发现，英语单词平均有
專 欄 ❈王勇，Python中文社区专栏作者，目前感兴趣项目商业分析、Python、机器学习、Kaggle。17年项目管理，通信业干了11年项目经理管合同交付，制造业干了6年项目管理：PMO,变革，生产转移，清算和资产处理。MBA, PMI-PBA, PMP。❈ 2017年就要过去，这一年我花了很多业余时间在学习Python 和机器学习，主要的方法就是在Kaggle 上面刷各种比赛。2017年就要过去，就以此文作为，我在2017年的机器学习的一个告别文章。 Kaggle HousePrice 特征工程部分
由于最近笔者在开发数据脱敏相关功能，其中一类脱敏需求为能够按照指定的格式随机生成一个字符串来代替原有信息，数据看起来格式需要与原数据相同，如：电话号码，身份证号以及邮箱等。在网上搜索了下，发现没有特别合适的开源工具，于是秉承着没有开源就自己写的宗旨。笔者开发了一个小的开源工具--Kimen(奇门)。这个工具可以按照给定的表达式随机生成字符串，简单易用。项目代码不多，但用到了些编程技巧，如：antlr的使用。但更多是对解决这个字符串随机生成问题的设计思考。如果感兴趣的朋友多的话，文章下留言，笔者将在后续整理出Kimen从构思到开发的过程。好了，闲话少叙，介绍Kimen(奇门)。
注：本文主要参考自《Redis设计与实现》 https://www.cnblogs.com/xuliangxing/p/7151812.html https://www.cnblogs.com/s
本人是一名立志安全开发的大学生，有一年安全测试经验，有时在刷src的时候，需要检查所有target的web业务系统是否泄露敏感目录、文件，工作量十分庞大，于是Dirmap诞生了~
1.lstrip()—— 去掉字符串左边的空格或指定字符 2.rstrip()——去掉字符串末尾的指定字符，默认为空格,根据提供的函数对指定的序列做映射 3.str.format()格式化数字 4.find()——方法检测字符串里面是否包含子字符串，包含返回对应的索引值，不包含返回-1 5.split()——通过指定的分隔符对函数进行切片，如果指定num有参数，则分隔num+1个字符串，返回以[‘’,’’,] 6.replace()——替换指定字符，如果指定替换的参数，替换不超过参数+1个 7.isalnum()——检验字符串是否由数字和字母组成 8.isalnum()——检验字符串是否只由字母组成 9.isdigit()——检验字符串是否只由数字组成 10.endswith()——判断字符串是否以指定后缀结尾 11.strip()——移除字符串头尾指定的字符 12.rindex()——返回指定字符在字符串中最后一次出现的位置 13.rfind()——返回字符串最后一次出现的位置，如果没有匹配则返回-1 14.count()——统计字符串中某个字符出现的次数 15.find()——检测字符串是否包含子字符串，如果包含则则返回开始的索引值，反之返回-1 16.upper()——转化为大写字母 17.lower()——转化为小写字母 18.swapcase()——用于对字符串的大小写字母进行转换 19.startswith()——检验字符串是否以指定字符串开头 beg-指定位置是否为该字符 20.translate()——方法根据参数table给出的表，转换相应的字符 21.round()——返回浮点数x的四舍五入值 22.abs()——求绝对值 23.复数—求值开根号 24.查看变量内存的地址——id() 25.callable（）——检查一个函数是否可以被调用 26.len()——可以返回列表，元组，字典，集合，字符串，以及range对象中的元素（项目）个数 27.max()——返回序列中的最大元素 28.min()——返回序列中的最小元素 29.sum()——返回数值型序列中所有元素之和 30.random模块中-shuffle()——将列表中的元素随机乱序 31.choice——从序列表随机选择一个元素 32.sample(seq,k)——从序列中选择不重复的K个元素 33.标准库math中-sqrt——开平方——返回的几点0的小数形式 34.import——引库 35.流控制的三种基本结构——顺序结构-循环结构-选择结构 36.python内建异常类的基类是——BaseException 37.elif表示-if和else两个单词的缩写 38.break提前结束本层循环 39.continue提前进入下一次循环 40.列表、元组、字符串、是有序序列 41.集合、字典是无序的 42.add()——给集合添加元素-如果要添加的元素已经存在，在不执行任何操作 43.集合比较大小看是否为子集，为另一方的子集的小 44.pow()——幂的运算 45.^——按位异或运算符，当两对应的二进位相异时，结果为1 46.^在两个集合中间时，相同的元素舍弃，保留两个集合各自与对方不同的字符 47.|——按位或运算符，只要对应的二个二进位有一个为1是，结果就为 48.|在两个集合中间时，将两个集合合并到一起，有两个的保留一个 49.&——按位与运算符，参与运算的两个值，如果两个相应位都为1，则该位的结果为1，否则为0 50.&在两个集合中间时，只保留相同的元素 51.集合相减——减去相同的元素 52.set——是一个无序且不重复的元素集合 53.sort()——对可进行迭代的对象进行排序操作 54.map()——根据提供的函数对指定序列做映射 55.range（）——创建一个整数列表 56.del命令既可以删除列表中的一个元素，也可以删除整个列表 57.append()——在列表结尾添加元素，如果加入列表，则会将整个列表加入进去，即有[XX] 58.extend()——如果加入列表，则会把列表中的元素加入进去 59.insert()——用于将指定对象插入列表的指定位置，（谁的前面）（，）逗号前面为位置，后面为要插入的元素 60.sort()——对原列表进行排序，默认为升序， reverse = True-降序 61.pop()——默认删除最后一个元素,加入所以定位击杀 62.remove()——用于移除列表中某个值得第一个匹配项（移除哪个东西-不是索引值） 63.index()——查找某个元素在列表中的索引值 64.reverse()——反向列表中的元素，不是按照大小，是按照顺序 65.sort排列列表有=输出N
LDAPWordlistHarvester是一款功能强大的字典列表生成工具，该工具可以根据LDAP中的详细信息生成字典列表文件，广大研究人员随后可以利用生成的字典文件测试目标域账号的非随机密码安全性。
前面我们简单介绍了Python字典、Python获取字典值以及Python遍历字典今天我们来聊聊python字典的一些基本操作。我们还是以car为例子。
在相亲过程中可能年龄这个特征比较重要，但是在实际其他应用中，我们把哪个特征放在第一位？
在指定要最小化的目标函数时，Hyperopt提供了几个灵活性/复杂性逐渐增加的级别。作为设计者需要考虑的问题是：
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python之所以如此受欢迎的原因之一是因为它可读性和表现力强。 人们经常开玩笑说Python是“可执行伪代码”。但是，当你可以编写这样的代码时，很难用其他方式反驳：
在当下数据爆炸的信息时代，凭借区块链去中心化、点对点和防篡改的特性，“区块链+大数据”已成为研究的热门，可以说，区块链与大数据的结合为今后区块链应用的大规模落地奠定了基础。
从架构设计上来说，区块链可以简单的分为三个层次，协议层、扩展层和应用层。其中，协议层又可以分为存储层和网络层，它们相互独立但又不可分割。
该项目的帖子在 reddit 上一经发布，就被顶到了 “机器学习板块” 的 榜首。
🚀write in front🚀 🔎大家好，我是謓泽，希望你看完之后，能对你有所帮助，不足请指正！共同学习交流🔎 🏅2021年度博客之星物联网与嵌入式开发TOP5～周榜63»总榜2159🏅 🆔本文由 謓泽 原创 CSDN首发🙉 如需转载还请通知⚠ 📝个人主页：打打酱油desu-CSDN博客🎓 🎁欢迎各位→点赞👍 + 收藏⭐️ + 留言📝 📣系列专栏：【Python】系列_謓泽的博客-CSDN博客[〇～①]🎓 ✉️我们并非登上我们所选择的舞台，演出并非我们所选择的剧本📩 文章目录↓ 🔥『
当Redis的内存超出物理内存限制时，内存中的数据就会频繁地与磁盘进行交换，这个过程叫做交换（swap）。由于交换的高开销，Redis的性能会急剧下降。对于访问频率较高的Redis实例来说，这样低效的存取效率几乎等同于不可用。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
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Burp Suite 是用于攻击web 应用程序的集成平台，包含了许多工具。BurpSuite为这些工具设计了许多接口，以加快攻击应用程序的过程。
Redis 是由意大利开发者 Salvatore Sanfilippo（antirez）通过 C 语言开发的、基于内存的、可持久化的开源键值对存储数据库（英文全称是 REmote DIctionary Server，中文译作远程字典服务器），由于其简单易用、高性能、支持丰富的数据结构和原子操作，已逐渐成为目前互联网最流行的存储中间件解决方案，被广泛应用于缓存、NoSQL、消息队列等技术领域。
通过详细的理解Array、List、和Dictionaries 让你的游戏运行速度快十倍
7. 给一个数组，求最大子区间的和，剑指offer原题，大概思路就是当前和小于0，就把下个数直接当成当前和，大于0，就累加比较大小
本文通过一个简单的业务场景，来描述如何通过字符串池化来减少内存中的重复字符串实例，从而减少内存的占用。
机器学习在数据分析与挖掘中的应用越来越广泛，随着机器学习模型的不断发展，处理的数据量和数据维度越来越大，衡量模型性能和可视化数据信息变得至关重要。一般来说用于挖掘的数据信息都是多维的，而目前数据可视化一般为二维或者三维的，要想对高维数据可视化必须进行降维。
在许多计算设置中，相同信息的超载是一个需要关注的问题。例如，跟踪其网络应用以识别整个网络的健康状况以及现场异常或行为变化。然而，事件发生的规模是巨大的，每个网络元素每小时可能会发生数以万计的网络事件。虽然技术上允许监控事件的规模和粒度在某个数量级内的增加，但是，处理器、内存和磁盘理解这些事件的能力几乎没有增加。即使规模很小，信息量也可能过大，无法方便地放在存储中。
如果人工智能比作一块蛋糕，那么蛋糕的大部分是自监督学习，蛋糕上的糖衣是监督学习，蛋糕上的樱桃是强化学习。
自从Deep Learning之风盛起之时到现在，江湖上诞生了很多都可以从无标签数据中学习到深度的分级的特征的算法。大部分情况，这些算法都涉及到一个多层网络，而训练和调整这个网络需要很多tricks。最近，我们发现K-means聚类算法也可以被作为一个非常快的训练方法。它的优点是快！容易实现！当然了，K-means也不是万能神丹，它也存在自身的局限性。在本文中，我们就关注K-means的方方面面。总结了最近的K-means算法的效果和介绍使用k-means来有效地学习图像的特征的一些技巧。 一
自从Deep Learning之风盛起之时到现在，江湖上诞生了很多都可以从无标签数据中学习到深度的分级的特征的算法。大部分情况，这些算法都涉及到一个多层网络，而训练和调整这个网络需要很多tricks。最近，我们发现K-means聚类算法也可以被作为一个非常快的训练方法。它的优点是快！容易实现！当然了，K-means也不是万能神丹，它也存在自身的局限性。在本文中，我们就关注K-means的方方面面。总结了最近的K-means算法的效果和介绍使用k-means来有效地学习图像的特征的一些技巧。 一、
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