Kerberoasting学习
Author: Shu1L Link: https://shu1l.github.io/2020/08/05/kerberosating-gong-ji-xue-xi/ 前言 Kerberoasting攻击是Tim Medin在DerbyCon 2014 上发布的一种域口令攻击方法,Tim Medin同时发布了 配套的攻击工具kerberoast。此后,不少研究人员对Ker beroasting进…
Author: Shu1L Link: https://shu1l.github.io/2020/08/05/kerberosating-gong-ji-xue-xi/ 前言 Kerberoasting攻击是Tim Medin在DerbyCon 2014 上发布的一种域口令攻击方法,Tim Medin同时发布了 配套的攻击工具kerberoast。此后,不少研究人员对Ker beroasting进…
用神经网络模型依然存在一些难点问题: (1) 优化问题 神经网络的损失函数是一个 非凸函数 ,找到全局最优解通常比较困难;参数通常非常多,训练数据也比较大;存在梯度消失或爆 炸问题,导致基于梯度的优化方法经常失效。 (2) 泛化问题: 很容易在训练集上产生过拟合,因此在训练深度神经网络时,同时也需要通过一定的正则化方法来改进网络的泛化能力。 本章从 网络优化 和 网络正则化 两个方面来介绍这些方法…
习题3-3 数数字(Digit Counting , ACM/ICPC Danang 2007, UVa1225) 把前n(n≤10000)个整数顺次写在一起:123456789101112…数一数0~9各出现多少次 (输出10个整数,分别是0,1,…,9出现的次数)。 Sample Input 2 3 13 Sample Output 0 1 1 1 0 0 0 0 0 0 1 6 2 2 1 …
石油化工 伍尔特中国工业化工品仓储物流中心11月16日在浙江省嘉兴市海盐县开幕 ,这是伍尔特中国第一个自主经营的化工品仓储基地,也是在海盐建立的第二个仓储物流基地。伍尔特中国原有的化工品存储量2019年约140万瓶,2020年提升到170万左右,预计2021年底随着工业化工品仓储物流中心的落成,仓储量可以提升到200万瓶,存储托盘数量近2000个,大大提升了原有的仓储容量。 圣戈班完成对安徽汇杰新…
系列文章 ActiveMq系列(一):基本服务器搭建 ActiveMq系列(二):ActiveMq使用入门 ActiveMq系列(三):Springboot集成ActiveMq ActiveMq系列(四):Activemq持久化 目录 前言 准备 搭建 搭建java环境 搭建activemq服务 注册activemq服务 前言 这里对activemq消息队列学习搭建过程做一个简单得记录,也算作是加…
上篇文章讲了Android的基本的make脚本文件格式,虽然android的mk脚本很复杂,但我们可以把它拆解成基本格式来看。下面我我们来一步一步的解析android的make文件流程。 首先是根目录的makefile文件 ### DO NOT EDIT THIS FILE ### include build/core/main.mk ### DO NOT EDIT THIS FILE ### 好…
把项目框架的jar包升级后,MyEclipse控制台无法打印错误,tomcat日志也如此。导致遗漏异常并增加了Debug难度。 搜了许多之后,才发现这是Struts2搞的鬼。 xwork中的ExceptionMappingInterceptor拦截器默认将异常打印关闭了。即默认只跳转到异常处理页。在开发时我们需要将其打开,即我们刚才struts中配置的参数。 该拦截器有三个参数: logEnabl…
方法一 function password() { var testV = 1; var pass1 = prompt('请输入密码',''); while (testV < 3) { if (!pass1) history.go(-1); if (pass1 == "123") {//初始密码123 alert('密码正确'); break; } testV+=1; var pass1 =…
public void test() { //字符串转list<String> String str = "测试1,测试2,测试3,测试4"; //此处为了将字符串中的空格去除做了一下操作 List<String> list= Arrays.asList(str .split(",")).stream().map(s -> (s.trim())).collect(Co…
要点: 参考: 基于PaddleOCR的数字显示器字符识别 工业仪表数值识别 前言 问题分析 要处理电表中的数据,可以分为步骤,拆解为以下问题: 感兴趣区域定位问题 OCR读数问题 针对问题1,经过实验与探索,也找到两种方案: 方案1,直接利用PaddleOCR默认自带的检测器 ,筛选掉其他无效的框体和信息,剩下的就是有用的。(未经过训练的,直接使用预训练模型) 方案2,通过Opencv图像处理的…