〇、所有方法的链接1、AD转SW（贴图形式）2、AD转SW（MCAD插件一键生成），也适用于Fusion360、Inventor等三维建模软件3、AD转Keyshot（待写）4、AD转PPT（待写）目录〇、所有方法的链接一、前情提要二、使用软件以及效果展示 1、使用软件 2、效果展示三、操作步骤 1、AD导出文件 2、SW文件处理一、前情提要 本系列文章将尽量收集全网的所有3D模型导出方法，每一种方式的效果和使用软件可能都不相同，故大家可以选择一种适合自己的方法。当然若有大佬知道新的方法，可以告诉我让我补充完整,(❀^ω^)ﾉﾞ。二、使用软件以及效果展示 1、使用软件 AltiumDesi
〇、所有方法的链接1、AD转SW（贴图形式）2、AD转SW（MCAD插件一键生成），也适用于Fusion360、Inventor等三维建模软件3、AD转Keyshot（待写）4、AD转PPT（待写）目录〇、所有方法的链接一、前情提要二、使用软件以及效果展示 1、使用软件 2、效果展示三、操作步骤 1、AD导出文件 2、SW文件处理一、前情提要 本系列文章将尽量收集全网的所有3D模型导出方法，每一种方式的效果和使用软件可能都不相同，故大家可以选择一种适合自己的方法。当然若有大佬知道新的方法，可以告诉我让我补充完整,(❀^ω^)ﾉﾞ。二、使用软件以及效果展示 1、使用软件 AltiumDesi
前言当拿下域控权限时，为了维持权限，常常需要驻留一些后门，从而达到长期控制的目的。WindowsAD域后门五花八门，除了常规的的添加隐藏用户、启动项、计划任务、抓取登录时的密码，还有一些基于ACL的后门。ACL介绍ACL是一个访问控制列表，是整个访问控制模型（ACM）的实现的总称。常说的ACL主要分为两类，分别为特定对象安全描述符的自由访问控制列表(DACL)和系统访问控制列表(SACL)。对象的DACL和SACL都是访问控制条目(ACE)的集合，ACE控制着对象指定允许、拒绝或审计的访问权限，其中Deny拒绝优先于Allow允许。安全描述符包含与安全对象关联的安全信息。安全描述符由 SECU
前言当拿下域控权限时，为了维持权限，常常需要驻留一些后门，从而达到长期控制的目的。WindowsAD域后门五花八门，除了常规的的添加隐藏用户、启动项、计划任务、抓取登录时的密码，还有一些基于ACL的后门。ACL介绍ACL是一个访问控制列表，是整个访问控制模型（ACM）的实现的总称。常说的ACL主要分为两类，分别为特定对象安全描述符的自由访问控制列表(DACL)和系统访问控制列表(SACL)。对象的DACL和SACL都是访问控制条目(ACE)的集合，ACE控制着对象指定允许、拒绝或审计的访问权限，其中Deny拒绝优先于Allow允许。安全描述符包含与安全对象关联的安全信息。安全描述符由 SECU
以域控为基础架构，通过域控实现对用户和计算机资源的统一管理，带来便利的同时也成为了最受攻击者重点攻击的集权系统。01、攻击篇针对域控的攻击技术，在Windows通用攻击技术的基础上自成一套技术体系，将AD域攻防分为信息收集、权限提升、凭证窃取、横向移动、权限维持等攻击阶段，把域环境下众多且繁杂的攻击行为映射到ATT&CK，梳理成一个AD域攻防矩阵图。（1）域内信息收集当攻击者获得内网某台域内服务器的权限，就会以此为起始攻击点，尽可能地去收集域的信息，例如：攻击者会先在进行本机信息收集，找到域控服务器地址，收集域内用户和管理员的信息列表，使用BloodHound、PVEFindADUser、Ps
以域控为基础架构，通过域控实现对用户和计算机资源的统一管理，带来便利的同时也成为了最受攻击者重点攻击的集权系统。01、攻击篇针对域控的攻击技术，在Windows通用攻击技术的基础上自成一套技术体系，将AD域攻防分为信息收集、权限提升、凭证窃取、横向移动、权限维持等攻击阶段，把域环境下众多且繁杂的攻击行为映射到ATT&CK，梳理成一个AD域攻防矩阵图。（1）域内信息收集当攻击者获得内网某台域内服务器的权限，就会以此为起始攻击点，尽可能地去收集域的信息，例如：攻击者会先在进行本机信息收集，找到域控服务器地址，收集域内用户和管理员的信息列表，使用BloodHound、PVEFindADUser、Ps
训练自动驾驶系统需要高精地图，海量的数据和虚拟环境，每家致力于此方向的科技公司都有自己的方法，Waymo有自己的自动驾驶出租车队，英伟达创建了用于大规模训练的虚拟环境NVIDIADRIVESim平台。近日，来自GoogleAI和谷歌自家自动驾驶公司Waymo的研究人员实践了一个新思路，他们尝试用280万张街景照片重建出整片旧金山市区的3D环境。通过大量街景图片，谷歌的研究人员们构建了一个Block-NeRF网格，完成了迄今为止最大的神经网络场景表征，渲染了旧金山的街景。该研究提交到arXiv上之后，JeffDean立即转推介绍：Block-NeRF是一种神经辐射场的变体，可以表征大规模环境。具
训练自动驾驶系统需要高精地图，海量的数据和虚拟环境，每家致力于此方向的科技公司都有自己的方法，Waymo有自己的自动驾驶出租车队，英伟达创建了用于大规模训练的虚拟环境NVIDIADRIVESim平台。近日，来自GoogleAI和谷歌自家自动驾驶公司Waymo的研究人员实践了一个新思路，他们尝试用280万张街景照片重建出整片旧金山市区的3D环境。通过大量街景图片，谷歌的研究人员们构建了一个Block-NeRF网格，完成了迄今为止最大的神经网络场景表征，渲染了旧金山的街景。该研究提交到arXiv上之后，JeffDean立即转推介绍：Block-NeRF是一种神经辐射场的变体，可以表征大规模环境。具
一、ADAS/AD系统方案（一） L0-L2级别的ADAS方案正如前所述，早期大多数L0-L2级别的ADAS系统都是基于分布式控制器架构，整个ADAS系统由4-5个ADAS子系统组成，每个子系统通常是个一体机整体方案（可以被看作是一个smartsensor），子系统独占所配置的传感器，通常相互之间是独立的。以智能前视摄像头模块（IntelligentFrontCameraModule，FCM）为例，整个子系统ECU主板上包含2颗芯片：一颗是安全核（SafetyCore）；另一个颗是性能核（PerformanceCore）。安全核一般由英飞凌TC297/397之类的MCU充当，承载控制任务，因
一、ADAS/AD系统方案（一） L0-L2级别的ADAS方案正如前所述，早期大多数L0-L2级别的ADAS系统都是基于分布式控制器架构，整个ADAS系统由4-5个ADAS子系统组成，每个子系统通常是个一体机整体方案（可以被看作是一个smartsensor），子系统独占所配置的传感器，通常相互之间是独立的。以智能前视摄像头模块（IntelligentFrontCameraModule，FCM）为例，整个子系统ECU主板上包含2颗芯片：一颗是安全核（SafetyCore）；另一个颗是性能核（PerformanceCore）。安全核一般由英飞凌TC297/397之类的MCU充当，承载控制任务，因
