puredns是一种快速的域解析器和子域暴力破解工具，可以准确地过滤出通配符子域和DNS中毒条目。
MassDNS是一款功能强大的高性能DNS stub解析工具，它可以帮助研究人员解析数百万甚至上亿个域名。在没有特殊配置的情况下，MassDNS可以利用公共可用的解析器每秒钟解析超过350000个域名。
平常用git进行项目管理已经稀松平常了, 今天咱来点不一样的. 平常管理的都是普通的文本文件, 如果是二进制文件, git能够处理么? 比如word文档. 测试一下. 新建一个项目, 在其中创建tes
随着dns隧道应用的越来越广泛，尤其是xshell事件被公布以后，各大公司纷纷启动对dns隧道的监控，参考xshell的逻辑，大多数公司采取了“监控多个终端请求异常长度域名”的检测方案，其中注重检出率
现有如下文本，格式如下：即左边是随机字母，右边是随机数字, 即将相同的字母后面的数字加在一起，按字母的顺序输出
通过编写Shell命令发送给linux内核去执行, 操作就是计算机硬件. 所以Shell命令是用户操作计算机硬件的桥梁,
申请地址：https://console.cloud.tencent.com/ssl
对于接触过网络爬虫的人来说 robots.txt 绝不陌生，这一存放于网站根目录下的 ASCII 码文件标明了网站中哪些内容是可以抓取的，哪些内容又是禁止抓取的。
目前有多种 Eureka-Server 访问地址的配置方式，本文只分享 Eureka 1.x 的配置，不包含 Eureka 1.x 对 Eureka 2.x 的兼容配置：
打了这么多的攻防演练了，很多时候我们可以执行命令了，但是没有回显、也不交互、添加加用户远程桌面没开、想远程下载木马有杀软拦截、循环写入遇到负载均衡、或者目标根本不出网
如图所示，可以正常查询到A记录或AAAA记录，解析正常，若异常，请参照解析问题排除。
Nodesub是一款功能强大的子域名扫描与发现工具，该工具是一个命令行接口工具，可以帮助广大研究人员在漏洞奖励任务或渗透测试任务过程中完成子域名扫描方面的工作。当前版本的支持各种子域名枚举技术，并且提供了大量灵活的参数选项实现定制化任务执行。
大家都熟知的爬虫，爬虫就是请求网页，进行网页的抓取，那么如何进行网页的抓取呢，今天呢，给大家分享一个能够请求网页，进行数据抓取的库，python自带的urllib。
“” 双引号 具有变量置换功能，解析变量后输出 echo helo 不加引号相当于双引号
笔者在挖掘SRC的时候经常会疯狂寻找资产，但是市面上的信息收集工具都无法满足需求。有些工具收集方法太过于单一，有些信息收集工具要么过于笨重，要么需要购买知识星球获得。于是笔者选择自己去网上学习如何编写信息收集脚本，并把过程记录下来，供大家学习参考。在本文笔者将描述如何快速编写信息收集脚本来收集挖掘SRC所需的大量资产。
命令执行可能会存在命令执行完没有回显，首先要判断命令是否有执行，可以通过三种方式来判断：延时、HTTP请求、DNS请求。
psql交互式词法解析流程分析 交互式词法解析的经典代码框架，需要自己写个交互式小工具可以用psql当模板，快速上手lex 全篇分析三类SQL的解析过程，见大标题和里面的用例。 1 MainLoop流程抽象：“select 1;” select 1; psql/mainloop.c MainLoop(FILE *source) ... /* 交互式拿到单行SQL */ /* line: "select 1;" */ line = gets_interactive(get_prompt(prom
psql交互式词法解析流程分析 交互式词法解析的经典代码框架，需要自己写个交互式小工具可以用psql当模板，快速上手lex 0 总结 psqlscan_emit函数是psqlscan.l中的ECHO宏，负责匹配词法后，把数据整理到PsqlScanState->output_buf中。 基本所有的语法匹配完了都会调psqlscan_emit，所以调试语法树挂这个函数。 语法解析时不太好调试的是当前状态字的转换，可以在函数入参中增加YY_START宏查看当前状态： * <xb> bit string
bash命令的执行分为四大步骤：输入、解析、扩展和执行。 本文将详述bash命令的一般处理过程： 如图所示
之前两篇文章简述了项目的大致架构，这篇文章不再逐步讲解简单的细节和代码，主要分析个人博客网站中较难的技术点，也是该系列的最后一篇。
无论控制台程序也好、还是界面应用程序也好，C++的入口函数就是main函数，所有的执行第一个入口函数。 在main函数的入参中会带有两个入参
在我们针对某个目标进行信息收集时，获取二级域名可能是我们最重要的环节，公司越大，使用的多级域名越多，收集到域名之后，想要做端口扫描话，直接针对域名做扫描吗？
检查配置发现,ngingx https压根没有配置解析pre.com的域名解析。按理说应该报错,但实际https的请求解析到了 https://test.com/version.txt
一般域名使用注册商提供的域名解析服务虽然方便，但功能大多有限，特别是目前国内还会针对某些DNS服务器进行屏蔽，造成网站无法解析的情况出现，因此，使用第三方域名解析服务也是中国网站的必要选择，这里就介绍一些常见的免费域名解析服务。 域名注册商提供的免费服务 Godaddy：不在Godaddy注册域名，也可以使用Godaddy的域名解析服务，使用方法很简单，登录Godaddy网站后，点击“Add Off-site DNS”即可添加用户的域名，之后将用户域名的DNS设置为Godaddy指定的地址，域名DNS生效
TiDB 提供了很多种数据迁移的方式，但这些工具/方案普遍对MySQL比较友好，一旦涉及到异构数据迁移，就不得不另寻出路，借助各种开源或商业的数据同步工具。其实数据在不同系统的流转当中，有一种格式是比较通用的，那就是txt/csv这类文件，把数据用约定好的分隔符换行符等标记存放在一起，比如最常见的逗号分隔：
#下载维基百科数据 # wget https://dumps.wikimedia.org/zhwiki/latest/zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 # 解析wikie的xml文件为txt文件 python wikiextractor/WikiExtractor.py zhwiki-latest-pages-articles.xml.bz2 -o wiki.txt # 将多个txt文件合并为一个 python merge2txt.py # 将繁体中文转为简体中
来自：程默 - 博客园，作者：程默 www.cnblogs.com/chengmo/archive/2010/10/17/1853344.html 说到shell通配符（wildcard），大家在使用时候会经常用到。下面是一个实例： [chengmo@localhost ~/shell]$ ls a.txt b.txt c.old [chengmo@localhost ~/shell]$ ls *.txt a.txt b.txt [chengmo@localhost ~/shell]$ ls d*.t
JSON 最常见的用法之一，是从 web 服务器上读取 JSON 数据（作为文件或作为 HttpRequest），将 JSON 数据转换为 JavaScript 对象，然后在网页中使用该数据。
对于后台开发工程师而言，不管你是什么语言的工程师。对于统计线上数据，从日志提炼信息等等场景，awk都是必备神器！
A记录： A代表的是Address，用来指定域名对应的IP地址，如将item.taobao.com指定到115.238.23.241，将switch.taobao.com指定到121.14.24.241。A记录可以将多个域名解析到一个IP地址，但是不能将一个域名解析到多个IP地址。
DNS：Domain Name System 域名管理系统 域名是由圆点分开一串单词或缩写组成的，每一个域名都对应一个惟一的IP地址，这一命名的方法或这样管理域名的系统叫做域名管理系统。DNS：Domain Name Server 域名服务器 域名虽然便于人们记忆，但网络中的计算机之间只能互相认识IP地址，它们之间的转换工作称为域名解析，域名解析需要由专门的域名解析服务器来完成，DNS 就是进行域名解析的服务器。 查看DNS更详细的解释
根据产品需求，我需要将准备好的txt文件放到sftp上面，并且核对解析的txt入库是否正确。
Winexec（”D:\\notepad.exe 1.txt”,WM_SHOWWINDOW）;
Altdns是一款运用置换扫描技术的子域发现工具，它可以帮助我们查找与某些排列或替换匹配的子域。AltDNS接受可能存在于域下的子域中的单词(例如测试，开发，分期)，以及获取你知道的子域列表。 使用者只需提供两个输入列表，altdns就可以为我们生成输出大量可能存在的潜在子域并保存。这些保存好的子域列表，用作DNS爆破字典是个不错的选择。 或者，你也可以使用-r命令，将生成的这些子域（多线程）直接解析后输出保存到文件当中。 Altdns最好是配合大型的数据集工作，初始数据集最好有200或以上个子域，这样能帮
在使用CMake构建项目时，经常会用到 CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR 这个变量，用于获取当前源代码目录的路径。然而，有时候在项目中存在多级子目录的情况下，CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR 变量可能无法正确解析。 本文将介绍一种解决 CMAKE_CURRENT_SOURCE_DIR 变量无法正确解析的方法。
用户可以将该域名下的网站服务器指向到自己的web server上。同时也可以设置您域名的二级域名。
看了这篇文章 ，觉得很实用，于是写了一个python 版的，支持Linux 和windows 平台使用，对于Linux (arp -n ) 和windows （arp -a）导出的arp表，进行解析并
提升小哥作业效率，就需要了解小哥日常工作中有哪些作业动作，然后根据作业动作的特点，来分析大模型有什么样的机会来实现效率提升。通过调研和分析，小哥有143项作业动作，可分类为：揽收、派送、站内、辅助、客户服务五大类，其中22项动作是系统外的线下动作，其他动作中有69项被认为有大模型结合的机会。在69项中我们选取了小哥揽收信息录入、外呼、发短信、查询运单信息、聚合查询、知识问答、精准提示等场景，通过大模型与大数据、GIS、语音等技术的结合，为小哥提供高效、易用的作业工具。
这次主要总结搜过语料库的获取，因为老师要求20万数据，而我自己只爬了2万多，所以用到了搜狗的语料库. 在这个页面中，我选择的是一个月的数据，别小看一个月，我从里面只用了24万，这24万可能在这一个月里
JSON的一个常见用途是交换数据到从一个Web服务器，当从web服务器接收数据时，数据总是一个字符串。使用JSON.parse()方法解析这些数据，数据变成JavaScript对象。
这是一个简单的网络爬虫示例，使用了 requests 库来发送 HTTP 请求并获取网页内容，使用 BeautifulSoup 库来解析网页内容。
文档操作属于pandas里面的Input/Output也就是IO操作，基本的API都在上述网址，接下来本文核心带你理解部分常用的命令
到 20 世纪 70 年代末，ARPAnet 是一个拥有几百台主机的很小很友好的网络。仅需要一个名为 HOSTS.TXT 的文件就能容纳所有需要了解的主机信息：它包含了所有连接到 ARPAnet 的主机名字到地址的映射（name-to-addressmapping）。
python中可以对pdf文件进行解析和生成，分别需要安装pdfminer/pdfminer3k和reportlab文件库。
由于项目经历原因，经常使用awk处理一些文本数据。甚至，我特意下载了一个windows上的awk：gawk.exe，这样在windows上也能享受awk处理数据的方便性，。
解析： “.nologin.” 代表nologin所在的行，（）是定义其为一个整体。
一个简单的爬虫程序主要分为两个部分，请求部分和解析部分。请求部分基本一行代码就可以搞定，所以主要来讲述一下解析部分。对于解析，最常用的就是xpath和css选择器，偶尔也会使用正则表达式。
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