以下文章来源于虚拟尽头 ，作者HoAd “ 只有一个目标的时候真的很难！”...某次对单个ip的测试 看见就一个目标，我头就大，虽然最后没有getshell，但是获取了大量的敏感信息还有利用漏洞进入后台。...32710端口是主要渗透目标，只有一个登陆点。 31848端口是一个nacos的服务 其他端口都是404，或者就是白板 然后进行目录扫描，每个端口对应的站点都扫一遍。...，使用相关的关键字也没搜到类似的站点，推测是其公司自己开发的其他的31800，31804，31805端口使用的spring框架，可以测试有无接口权限问题，31838端口使用的是nacos服务，之前出现过一次未授权绕过漏洞...然后我就轻轻的一试，还真的成功了，日志记录文件，有各种账号操作记录，还有该站点所有用户的敏感信息，我觉得已经可以交功了，还渗透测试什么，回家赶紧洗洗上号振刀吧。
2、运行demo测试环境是否安装成功 因为博主之前使用别的博客的demo代码的时候出现错误，找了半天不知道是什么原因，而当我好好看官方说明的时候才知道这个代码在说明中有，而且已经更新过，所以为了保险期间...展示下开始训练的界面： 在这里插入图片描述 训练完之后work_dirs文件夹中会保存下训练过程中的log日志文件、每个epoch的pth文件（这个文件将会用于后面的test测试） 四、Testing...但是使用这个测试命令的时候会报错，报错的情况我也在官方库的issue上提交了，可以查看我的error描述，看看与你的是否一致。...使用这一步的test命令的时候会报错，程序中断，但是其实问题是一致的，应该是训练中保存下来的pth文件中没有CLASSES信息，所以show不了图片结果。...此处摘录COCO数据集文档中对该评价矩阵的简要说明： ?
1 问题 训练集训练次数对测试效果的有多大效果，训练次数是否成正相关，是否存在最优训练次数，它的关系图像是怎样的？怎样获得它的关系图像？...2 方法 在这里我们通过torch，数据来自datasets，数据处理使用的是dataloader的分段功能，返回的值通过 correct = (pred.argmax(1)==y).type(torch.int...).sum().item() 实现每一组正确的数量，我们在取他们的平均值，在不同训练次数下 得到的平均值不同，我们可以使用两层循～环，第一层对不同次数的训练之后得到i个平均值进行列表展示，第二层对训练集训练进行循环使其进行...、输出以及测试网络的性能（不经过任何训练的网络） net = MyNet() #网络训练过程 #x，真实标签y ，网络预测标签y_hat #目标：y_hat越来越接近y #算法：mini-batch 梯度下降...3 结语 关于训练次数对测试的正确率是否有关这一问题，通过本次实验只能得出训练比起没有进行训练，正确率有非常明显的提高，对于训练次数，训练次数越多正确的越好，同时存在训练效果达到饱和，存在最优训练次数
1、webbench在linux下的安装步骤，如果安装过程失败，请检查当前用户的执行权限，如果报找不到某个目录的错，请自行创建指定的目录： #wget http://home.tiscali.cz/~cz210552...#tar zxvf webbench-1.5.tar.gz #cd webbench-1.5 #make && make install 2、安装完成后执行命令,-c表示http并发连接数，-t 表示测试多少秒...，Requests:成功处理的请求数，failed：失败的请求的数。...Requests: 534 susceed, 0 failed. 4、查看linux服务器的负载，load average:后的3个值分别表示 1分钟 5分钟 15分钟内系统的负载情况，一般不要超过系统...服务器测试的处理请求数多，且系统的负载低，那么就证明这台应用服务器所处的架构环境能承载更高的并发访问量。
import numpy as np 目标 使用numpy实现多层感知机的正向和反向传播 层次构建 全连接层 正向传播 正向传播的公式为：$Y = f(W \times X + b)$，其中，Y为输出，...self.weight += self.optimizer(self.weight_grad) self.bias += self.optimizer(self.bias_grad) 代码测试...函数 softmax函数是多分类问题常用的输出激活函数，一般与交叉熵代价函数结合使用，组合函数（softmax+交叉熵）的前向传播如下： $$J(y_pre,y) = - \sum y_i * log...np.int8(y_pre == lable)) a = np.arange(4*8).reshape((4,8)) b = np.ones((1,8)) * 3 accuracy(a,b) 1.0 网络训练与测试...network.backward(grad.T) network.step() 0.19 0.32 0.86 0.96 0.94 0.93 0.9 0.96 0.98 0.95 网络测试
验证精度、验证Loss的影响 1 问题 在探索mnist数据集过程中，学习率的不同，对我们的实验结果，各种参数数值的改变有何变化，有何不同。 学习率对精度和损失的影响研究。...训练周期=100 学习率= [0.1, 0.01, 0.001, 0.0001] (1) 不同学习率下的训练精度曲线； (2) 不同学习率下的训练Loss曲线； (3) 不同学习率下的验证精度曲线； (...4) 不同学习率下的验证Loss曲线； 2 方法 在前面的学习过程中，我们已经完成了固定学习率lr=0.001情况下，训练精度，验证精度，训练loss，验证loss的结果，所以说我们只需要加一个循环，通过遍历学习率列表...Train_loss_list[3 * b:], color='green')plt.xlabel('epoch', size=18)plt.ylabel('Loss', size=18)plt.title('不同学习率下的训练...在第三张图上的验证精度曲线，学习率为0.0001情况下，随着训练次数的增加，精度基本不变，训练精度为0.001情况下，精度随训练次数的增加有少浮的上下移动。
1 问题 我们知道，不同的batch_size对我们的训练集和验证集得出结果的精度和loss都会产生影响,是设置batch_size越大我们得到的精度越好，loss越好。...2 方法 我们使用的是python的可视化技术进行问题的探究，我们需要在图像中看到当batch_size由小到大的过程中对训练集精度和loss以及验证集的精度和loss值的变化曲线。...利用python画出的batch_size对训练集精度的影响，我们可以在下图中看见并不是batch_size越大，我们的训练集精度就越好，在我给出的这几个batch_size中8才是最好的。...下图就是不同的batch_size对训练集loss的变化 下图是不同的batch_size对验证集精度的变化 下图是不同的batch_size对验证集loss的变化 其中画图的工具就是用python...3 结语 在本次的博客中，我们通过实验证明了我们设置的batch_size并不是越大越好，也不是越小越好，做这样的验证，而是其中有一些值会趋近很好，这样我们就需要通过大量的实验来证明，在实验的过程中，我们使用的程序就需要执行很久
数据集准备 首先得准备好数据集，你的数据集至少包含images和labels，严格来说你的images应该包含训练集train、验证集val和测试集test，不过为了简单说明使用步骤，其中test可以不要...，val和train可以用同一个，因此我这里只用了一个images 其中images装的是图片数据，labels装的是与图片一一对应同名的yolo格式txt，即类别号，经过归一化的中心x和y坐标以及宽和高...然后准备开始训练，打开train.py，修改它的参数，主要是这三行代码需要修改，修改预训练模型文件的路径，配置文件的路径以及数据集配置文件的路径 parser.add_argument('--...运行完了会生成一个runs文件夹，里面有训练出来的best.pt，和训练过程的记录 然后开始目标检测，准备好运行detect.py的参数，最基本的就是运行的权重文件，就是我们train出来的best.pt...，运行完后会在runs里面生成detect文件夹，里面就有检测结果 你可能会发现有多个框框在同一个目标上，这时我们在detect.py上增加一个参数，这里是nms非极大值抑制，我们将IOU的阈值设置为
关于WindowSpy WindowSpy是一个功能强大的Cobalt Strike Beacon对象文件，可以帮助广大研究人员对目标用户的行为进行监控。...该工具的主要目标是仅在某些目标上触发监视功能，例如浏览器登录页面、敏感文件、vpn登录等。目的是通过防止检测到重复使用监视功能（如屏幕截图）来提高用户监视期间的隐蔽性。...除此之外，该工具还能够大大节省红队研究人员在筛选用户监控数据时所要花费的时间。 工具运行机制 每次检测到Beacon之后，BOF都会在目标上自动运行。...工具安装 首先，广大研究人员需要使用下列命令将该项目源码克隆至本地： git clone https://github.com/CodeXTF2/WindowSpy.git 接下来，将项目中的WindowsSpy.cna...然后针对目标BOF（x64/x86）构建代码即可。 工具使用 加载完成之后，每当检测到Beacon时该工具都会自动运行，并相应地触发对应的操作。
需求背景 在使用python处理和扫描系统文件的过程中，经常要使用到目录或者文件遍历的功能，这里通过引入os.walk()的功能直接来实现这个需求。...使用示例 由于功能模块本身比较简单，这里直接提供一个简单示例供参考： # walker.py import os d = [] f = [] for root, dirs, files in os.walk...注意在os.walk()执行的过程中，是不对文件夹和文件进行区分的，因此中间遍历的顺序是无法控制的。关于文件夹和文件的无差别处理，跟系统中存储文件夹/文件的编号形式(innode)有关。...在前面写的这一篇博客中有介绍Linux系统下对指定目录的innode等特性的配置和处理，读者可以自行参考。...os.walk()唯一需要注意的一点就是，在Windows系统和Linux系统下的使用有所区别，在这一篇博客中有对windows系统下使用python的路径遍历功能的说明。
命令行输入mocha并回车，如此简单，就可执行Postman脚本并自动生成不同格式测试报告。...脚本示例，以JavaScript单元测试Mocha来编写，如果你对Mocha还不了解,可参考下面链接： https://mochajs.org/ Mocha犹如Java Junit或TestNG 4、运行...、产品、业务同事，需要在我负责业务线测试环境，构造一些订单数据，用于他们后续环节流程测试，但又不想投入太多时间成本在我的业务线上，因此在jenkins配置一个job专门用来构造测试数据。...构建触发执行shell 参数的配置 我对Postman-supper-run脚本进行调整，不在以mocha触发脚本，而是使用nodejs命令行入参形式接收动态化参数，如下图所示： ?...运用场景2： 业务主流程，自动化测试回归用例脚本，定期自动执行，将生成的测试报告邮件发送给相关人员。 如下图所示： ? 测试报告作为附件，邮件为报告内容。 ?
如果针对子文件夹下不同的Excel表名，应该如何处理？要求一步到位。...具体步骤如下： 首先，需要导入os模块和pandas模块： import os import pandas as pd 然后，可以使用os模块的listdir()函数获取文件夹下的所有子文件夹，再遍历每个子文件夹...，读取其中所有的Excel表格，对每个表格添加表头并保存。...接下来，遍历每个子文件夹，使用os.scandir()函数获取该子文件夹中所有Excel表格的路径，然后使用pandas模块的read_excel()函数读取Excel表格。...接着，为Excel表格添加表头，使用to_excel()函数保存Excel表格。最终，每个Excel表格都会被添加表头并保存。 希望这个代码可以满足您的需求！
如果针对子文件夹下不同的Excel表名，应该如何处理？...二、实现过程 我们继续问ChatGPT，它给出了一个方法，如下所示： 提问如下：假如你是一名Python程序员，现在你有一个自动化办公的需求，你桌面上有一个新建文件夹，该文件夹下的每一个子文件夹里面都有不同的...可以使用Python的os模块和glob模块来获取文件夹下的所有Excel表格路径。...首先，需要导入这两个模块： import os import glob 然后，可以使用os模块的listdir()函数获取文件夹下的所有子文件夹，再使用glob模块的glob()函数获取所有Excel...接下来，遍历每个子文件夹，使用glob模块的glob()函数获取该子文件夹中所有Excel表格的路径，然后将这些路径添加到一个列表中。
昨天LearnOpenCV网站博主又发福利，post了一个清晰明了的教程，一步一步示例，如何使用快速实时的YOLOv3算法，训练某种特定类别目标的检测器。...1.2 训练集测试集数据切分 调用splitTrainAndTest.py脚本会自动把数据集按照训练集比测试集合9:1的比例切分，并生成snowman_train.txt和snowman_test.txt...数据标注 下载的数据已经提供了雪人的标注，每个标注的格式如下： object-class-id...下载预训练模型 为了使训练过程网络能更快收敛，使用ImageNet数据集上的预训练模型。...learning_rate=0.001 policy=steps steps=3800 scales=.1 burn_in=400 6.6 data augmentation：对训练数据进行多种变换。
当企业自己的生产能力不足或者缺乏某种技术的话，就需要把某个工艺甚至整个产品交给外面的厂商去进行生产，要管理加工单位对不同商品的单价，可以参考下面说明的设置。...业务录入-委外加工-委外加工单价管理；此功能可设置各商品对应委外单位的加工单价和含税单价等信息，设置后可在委外任务单、委外完工单、MRP运算中自动读取加工单价 字段详解： 上次加工单价：读取对应加工单位上次委外完工单的加工单价...1、查询条件支持按商品和单位查询 2、做委外任务单或委外加工完工单的时候会根据选择的加工单位自动带出对应加工单价，如图： 如果某单位发生加工单价历史记录，影响这个单位的最近加工单价和没有单位的这个商品的最近加工单价...MRP运算里生成委外建议界面也会根据对应的加工单位带出加工单价信息
我们在使用HTTP代理的时候，通常是需要爬取目标服务器的数据，很多人也都一再强调测试的重要性，那要如何测试HTTP代理对目标服务器能否达到采集的效果呢？...实际上，利用Proxifier即完成，今天，就来说说要如何利用Proxifier测试HTTP代理测试对目标服务器的访问结果。...一、Proxifier测试1.打开软件，点击菜单栏“配置文件”中的“代理服务器”2.在已经配置好HTTP代理的情况下，在弹出窗口中，点击“检查”3.在弹出窗口中，点击“测试设置”4.在弹出窗口中，勾选“...测试2”栏目中的“启用该测试”并修改“目标主机”框内的地址后点击“确认”后保存5.回到上一个窗口后，点击开始测试，可以看到指定地址的访问结果以上，就可以完成用Proxifier测试HTTP代理测试对目标服务器的访问结果了...，当然，所有的一切前提，是你使用的HTTP代理资源OK，质量要有保证，不然别说创业未半，中道崩殂了，直接开场就sys.exit()了。
你不能在你自己的系统上这样做，因为你运行的可能不是你想测试的操作系统，或者没有所有的依赖项。启动新的云服务器进行测试可能会很费时和昂贵。这就是 Vagrant 派上用处的地方。...你可以多次重复这个过程，直到你确信你的脚本在所有条件下都能工作。你可以将你的 Vagrantfile 提交给 Git，以确保你的团队正在测试完全相同的环境（因为他们将使用完全相同的测试机）。...这很适合测试 Nginx 网站，通过将你的文件根目录指向 /vagrant。你可以使用 IDE 进行修改，“盒子”里的 Nginx 会提供这些修改。...vagrant snapshot：对当前的“盒子”进行快照。 试试 Vagrant Vagrant 是一个使用 DevOps 原则进行虚拟机管理的工具，久经时间考验。...配置你的测试机，与你的团队分享配置，并在一个可预测和可重复的环境中测试你的项目。如果你正在开发软件，那么通过使用 Vagrant 进行测试，你将为你的用户提供良好的服务。
我们可以根据一些特征将交易日的状态进行聚类，这样会比每个对每个概念单独命名要好的多。...重要的是，每个集群的标签可以是数字，因为数据驱动了潜在的特征，而不是人类的意见。 GMM 的数学解释 高斯混合模型的目标是将数据点分配到n个多正态分布中的一个。...为此，使用期望最大化 (EM) 算法来求解每个多正态分布的参数。...使用符合 GMM 的宏观经济数据对美国经济进行分类 为了直观演示 GMM，我将使用二维数据（两个变量）。每个对应的簇都是三个维度的多正态分布。...给定二维数据，GMM 能够产生三种不同的状态。 最后，如果要创建一个有意义的模型，应该考虑更多的变量。实际上一系列不同的指标构成了美国经济及其表现。
我对训练好的模型和机器学习功能的验证和认证过程做了很多研究，并将研究成果应用到了测试环节，从而在机器学习应用程序测试方面获得了很多见解和经验，并将在本文中分享它们。...数据是所有训练好的模型功能的关键所在。 在测试机器学习系统时，我们必须换一种方式来应用现有的测试流程和方法。测试应该是独立的，并且对任何代码或功能都采用全新的方法。...这就意味着测试过程至少是非常耗时的，并且我们很难准确理解程序的结果是如何出来的。它可以追溯到训练数据和训练时使用的权重的分布，以及网络的类型上。从测试人员的角度来看，最好将这种功能视为超级黑匣子。...对训练数据的分布和组成做检查可以代替单元测试。审查发行版（静态测试）可以被视为早期测试，就像审查需求的代码审查流程一样。...我们还需要考虑不同的水果熟度和形状。对于预训练的模型来说，独立训练集的重要性就更突出了。这里我们可以应用一个无偏见层来验证模型。做这种测试时，将任何已定义的 ODD 保留在循环中是非常重要的。
如果针对子文件夹下不同的Excel表名，而且Excel表格类型包括了.xls和.xlsx应该如何处理？要求一步到位。...Desktop\新建文件夹" # 获取所有子文件夹路径 subfolders = [f.path for f in os.scandir(folder_path) if f.is_dir()] # 为每个...然后使用os.scandir()函数获取该文件夹下的所有子文件夹路径。...接下来，遍历每个子文件夹，使用os.scandir()函数获取该子文件夹中所有Excel表格的路径，然后使用pandas模块的read_excel()函数读取Excel表格。...接着，为Excel表格添加表头，使用to_excel()函数保存Excel表格。最终，每个Excel表格都会被添加表头并保存。 希望这个代码可以满足您的需求！
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