http://www.baidu.com/s?wd=关键字 wd(Keyword)：查询的关键词； http://www.baidu.com/s?wd=关键字&cl=3 cl(Class)：搜索类
DNS（Domain Name Server），域名服务器，其作用是提供域名 解析ip（正向解析），ip解析域名（反向解析） 的服务。
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说谷歌百度雅虎都是中国公司开发的通用搜索引擎_百度搜索引擎url,希望能够帮助大家进步!!!
执行这几句powershell设置开机计划任务激活系统，每次开机时都会自动激活系统（不论在此之前是否激活状态）
#!/usr/bin/env python3 # -*- coding: utf-8 -*- """ Author: Linxy -- <592901071@qq.com> Purpose: Juniper备份脚本 Created: 2017-6-23 """
内网搞的少,突然遇见一个,目的拿到域控就行了,期间有些其他操作就顺带提一下，主要写了拿域控这条线，目标外网ip:wip1，后面打码严重，见谅，技术比较菜，欢迎大佬们提出宝贵意见
VulnX是一款自动化Shell注入工具，支持多种类型的内容管理系统，其中包括Wordpress、Joomla、Drupal和Prestashop等等，广大研究人员可以使用VulnX来检测这些CMS系统中的安全问题。
由于接触的是自动化测试，基于Selenium，使用到Selenium Grid, 一台Hub机控制着多台Node机。倘若出现关机，或者要重启Hub和全部的Node就必须手动逐台打开本地文件-->运行Node.bat脚本文件，启动服务，这样子完全不科学，不是自动化，应该使用自动化解决这些事情，而不是手动一台一台的去启动。
通过浏览器输入域名访问网页的实质是通过DNS（域名解析系统）访问该网站的IP地址。
给定一棵二叉树，返回所有重复的子树。对于同一类的重复子树，你只需要返回其中任意一棵的根结点即可。
netstat命令用于显示IP、TCP、UDP和ICMP等网络协议的统计数据，一般用于检验本机端口的网络连接情况。
xHunt活动从2018年7月份一直活跃至今，这个组织的主要目标针对的是科威特政府和航运运输组织。近期研究人员发现，xHunt的攻击者又攻击了科威特一家机构的Microsoft Exchange服务器。虽然我们无法确认攻击者是如何入侵这台Exchange服务器的，但是根据此次事件相关的计划任务创建时间戳，我们发现攻击者早在2019年8月22日之前就已经能够访问这台Exchange服务器了。在此活动中，攻击者使用了两个后门，一个是TriFive，另一个是Snugy的变种版本（这是一个Web Shell，我们称之为BumbleBee）。
在 python 中有一个 telnetlib，它的作用就是建立一个通到主机的 telnet连线实体， 然后向主机传送命令 (就像用键盘输入一样 )并从该连线接收数据。利用它， 我们可以把示范 1的所有内容从 "人 -机 '交流变成'机 -机 '交流，这样也可以做到处理 pop3 邮箱的工作。不过既然我们已经试过了 pop3，这一次可以试用真的 telnet 埠 23 做些好玩的东西。
网络劫持的方法随着信息科学技术的不断发展也展现出了达尔文效应，不断地进化，形成了一些更现代化的网络劫持技术，下面给亲们分享一下解决和检测网络劫持的方法。
在今年三四月份，我接受了一个需求：从文本中提取URL。这样的需求，可能算是非常小众的需求了。大概只有QQ、飞信、阿里旺旺等之类的即时通讯软件存在这样的需求。在研究这个之前，我测试了这些软件这块功能，发现它们这块的功能还是非常弱的。这类软件往往也是恶意URL传播的媒介，如果不能准确识别出URL，相应的URL安全检测也无从谈起。而且网上也有很多使用正则表达式的方法，可是我看了下，方法简单但是不够精确，对于要求不高的情况可以胜任，但是如果“坏人”想绕过这种提取也是很方便的。（转载请指明出处）下面也是我在公司内部做的一次分享的内容：
数据感应也即数据捆绑，是一种动态的，Web控件与数据源之间的交互，本文将继续介绍与数据库提取数据并捆绑到 TreeView 类控件。在我的前期文章《C# DataSet结合FlyTreeView显示树状模型数据》，对于 FlyTreeView 已做过介绍，本文则介绍C# 实现 Microsoft.Web.UI.WebControls.TreeView 和 System.Web.UI.WebControls.TreeView 的一些实用方法。
恶意软件如今已经发展为威胁网络安全的头号公敌，为了逃避安全设施的检测，其制作过程也越来越复杂，其中一个典型做法是在软件中集成DGA（Domain Generation Algorithm）算法，产生速变域名，该方式作为备用或者主要的与C2服务器通信的手段，可以构造更加鲁棒的僵尸网络，做到对感染肉鸡的持续性控制。对应地，针对DGA算法的研究现在也是安全圈讨论的热点话题，学术界和工业界也有大量DGA域名检测的工作，但是在实际使用中存在误报过多的现象。由于传统DNS使用明文进行数据传输，造成严重的用户隐私泄露问题，DoT（DNS-over-TLS）、DoH（DNS-over-http）协议陆续通过RFC标准，用于保护用户隐私，但另一方面，加密DNS的使用将给DGA域名的检测带来新的挑战。
最近刷文献，发表在 October 7, 2019的PNAS的：Immune effector monocyte–neutrophil cooperation induced by the primary tumor prevents metastatic progression of breast cancer 粗略的看完了全文才发现里面居然是有单细胞转录组的。但是搜索全文，才出现5次single这个单词。 这篇文章的测序数据是公布的：https://www.ncbi.nlm.nih.gov/geo/qu
AUC 是 ROC (Receiver Operating Characteristic) 曲线以下的面积, 介于0.1和1之间。Auc作为数值可以直观的评价分类器的好坏，值越大越好。
telnet协议是TCP/IP协议族中的一员，是Internet远程登陆服务的标准协议和主要方式。它为用户提供了在本地计算机上完成远程主机工作的能力。在终端使用者的电脑上使用telnet程序，用它连接到服务器。
正样本就是使系统得出正确结论的例子,负样本相反。 比如你要从一堆猫狗图片中检测出狗的图片，那么狗就是正样本，猫就是负样本；反过来你若是想检测出猫的图片，那么猫就是正样本，狗就是负样本。
本篇讲第一个问题（测度转换之等价物转换），下篇讲第二个问题（测度转换之漂移项转换），我知道现在你听的一头雾水，希望看完这两篇后你能明白其含义。
例如 2+22+222+2222+22222（此时共有 5 个数相加），几个数相加由键盘控制。
最近刷文献，发现一个很有趣的火山图，文献是发表在 October 7, 2019的PNAS的：Immune effector monocyte–neutrophil cooperation induc
最近几年，伴随着数字货币的兴起，促进了经济利益驱动型黑客行为的暴增。各位做安服和应急的小伙伴不可避免的会与各种勒索病毒、挖矿病毒以及各种蠕虫病毒打交道，通过分析各大厂发的技术文章， 其主要使用逆向分析还原原始代码来了解病毒相关的功能与特征。
注：该系列基于 Lyashenko A. 和 Mercurio F. 的论文 Looking Forward to Backward-Looking Rates。他俩在论文中提出了更为通用的 Forward Market Model (FMM)，它可以同时处理后顾型的 RFR 复合利率和前瞻型的 IBOR。两名作者也因此被评选了 Quant of the Year 2020，他们都认为 FMM 才是定价 RFR 期权的正确模型，而且只需在现有的 LMM 方法上改进一点，并不需要过多的额外开发人力。
03-树2. List Leaves (25) 题目来源：http://www.patest.cn/contests/mooc-ds/03-%E6%A0%912 Given a tree, you are supposed to list all the leaves in the order of top down, and left to right. Input Specification: Each input file contains one test case. For each case
INODB和MyISAM有区别;(engine=innodb和engine=myisam)
本系列是《玩转机器学习教程》一个整理的视频笔记。本小节首先通过具体的编程实现混淆矩阵进而计算精准率和召回率两个指标，最后使用sklearn中封装的库函数实现混淆矩阵、精准率以及召回率。
连接类型：内连接（INNER JOIN）、外连接（OUTER JOIN）、交叉连接（）、自然连接（）
靶机是红日团队开源的一个靶机，靠着这个环境学习到了很多啊哈哈哈！现在自己也是会搭建一些环境了！也是靠着这个靶机从0开始学内网，了解内网渗透，虽然很菜很菜很菜！靶机下载地址如下：
在训练模型时，我们需要使用各种评价指标评估模型的效果。然而，在我初入门时，很多概念都搞不清楚，网上大部分总结或者比较简单，或者杂糅在一起，有点凌乱，甚至可能还有错误，在此抛砖引玉，总结一下各种常用的评价指标，以备使用时查阅，如有错误欢迎指出。
Machete是一个由西班牙语组织开发的网络间谍工具集，自2010年以来一直处于活动之中。该组织持续为其恶意软件开发新功能。他们长期攻击的重点在拉丁美洲国家，多年来一直收集目标国家情报并改进他们的攻击策略。近期研究人员发现了一项持续的，针对性很强的攻击活动，其中大多数目标都是军事组织。
1.Word，PPT，Excel等重要文件存在本地环境，如何在编辑后方便地共享给领导检查？
云开发（CloudBase）是云端一体化的云服务平台，是国内 Serverless 理念的领先实践，使用云开发，开发者无须关心服务器搭建和管理，只需编写业务代码和调用原生提供的云能力，就可以快速搭建完整的小程序/小游戏、H5、Web、移动 App 等应用，目前，云开发已服务超过 50 万开发者。
在上贴「FMM 大战 LMM 2」中，我们主要推导出了 Fn(t) 在风险中性测度、即期测度和 Tk-远期测度下的 SDE。在估值和 RFR 挂钩产品时
tntorch - Tensor Network Learning with PyTorch
!](https://img-blog.csdnimg.cn/f6bc3a09b2774a9c83a51d30c07e0ff6.png)
假设我现在有一个二分类任务,是分析100封邮件是否是垃圾邮件,其中不是垃圾邮件有65封,是垃圾邮件有35封.模型最终给邮件的结论只有两个:是垃圾邮件与 不是垃圾邮件.
0x00 概述 安天追影小组通过威胁态势感知系统发现了一个DDoS攻击控制事件。从一个控制事件开始进行了一次黑客追踪之旅。经过关联分析找到控制C2的样本，该样本是采用暴风内核的DDoS家族变种，运行后安装.net clr 的服务，释放hra33.dll，进行局域网弱口令的登录感染共享目录，接受黑客控制等待发起DDoS攻击。 通过黑客控制服务器域名，追踪发现小黑客“谭X“ ，其搭建的网站有销售DDoS攻击服务 。另外该样本中暗藏其它黑客的后门，利用云服务器对该木马进行控制。虽然没有进行hacking bac
目标检测(Intance Detection) 和图像分割(Image Segmantation) 算是深度学习中两个个比较热门的项目了，单级式检测(YOLO、SSD)和双级式检测(Fast R-Cnn)代表了如今大多数的目标检测方法，而FCN、U-net、Deeplab则引领了图像分割的潮流，为此，我们也应该知道如果去评价我们的检测准确度：
项目中要用到支付功能，需要支付宝支付、微信支付、银联支付、Apple_pay，所以打算总结一下，方便以后的查阅，也方便大家， 用到的地方避免再次被坑。
曲线拟合是一个经典的问题，将其数学化后是：已知训练数据x\bf{x}和对应的目标值t\bf{t}。通过构建参数为w\bf{w}的模型，当新的xx出现，对应的tt是多少。 本文将从误差和概率的角度探讨如
不玩游戏的话 G1840 不会让你觉得比I5慢，预算不足的时候首先保证 CPU，毕竟显卡的降价速度远远快过 CPU，核显还是可以满足一定程度的游戏需要的。
在之前的博文 【AI】浅析恶意文件静态检测及部分问题解决思路 中，博主提及过恶意文件静态检测的一种方法，并因此训练了模型，由于样本量巨大以及资源有限，训练一个 epoch 就需要一周多的时间，因此就先拿训练过一个 epoch 的模型来进行测试；
在机器学习的算法评估中，尤其是分类算法评估中，我们经常听到精确率(precision)与召回率(recall)，RoC曲线与PR曲线这些概念，那这些概念到底有什么用处呢？
题目链接：http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=2121 题意是有n个点(0--n-1)，m条有向边，问以那个点作为起点使得最小生成树的权值
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