引言本文主要复现IRS经典论文《IntelligentReflectingSurfaceEnhancedWirelessNetworkviaJointActiveandPassiveBeamforming》中的单用户部分，给出相应的matlab代码，通过该论文可以了解IRS优化中的一个经典的优化方法，即半正定松弛（SDR）算法，并了解响应的对比算法，如IRS相位随机优化，无IRS以及AP-user最大比发送（MRT），AP-IRSMRT等等。对于多用户部分后续进行补充。具体解释部分可参考博文基于SDR的智能反射面波束成形设计。该论文引用到1000多次，但是没有在网上找到相应的源码，因此复现以帮

前言文献名称：LearnedImageCompressionwithDiscretizedGaussianMixtureLikelihoodsandAttentionModules本文基于CompressAI的库进行复现github地址：compressAI关于compressAI相关博客说明：CompressAI：基于pytorch的图像压缩框架使用安装好compressai后相当于把这个底层库引入了我们的工程相关环境搭配可以参考JointAutoregressiveandHierarchicalPriorsforLearnedImageCompression文献复现文献复现同样都是使用co

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使用Kali复现永恒之蓝本次实验为离线靶机测试实验步骤确认测试环境：在开始测试之前，需要确认测试环境是否符合要求。我使用的是一台运行Kali的测试机和一台运行Windows764位的靶机。确保测试机和靶机之间可以进行网络通信。安装漏洞利用工具：永恒之蓝漏洞利用工具有很多种，常见的包括Metasploit、Empire、Fuzzbunch等。可以选择其中的一种工具，根据工具的安装和使用说明进行安装和配置。Kali自带Metasploit。扫描目标主机：在进行漏洞利用之前，需要先对目标主机进行扫描，以确定主机上是否存在漏洞。我使用nmap工具对目标主机进行扫描，找出目标主机上开放的端口和服务。利用

使用Kali复现永恒之蓝本次实验为离线靶机测试实验步骤确认测试环境：在开始测试之前，需要确认测试环境是否符合要求。我使用的是一台运行Kali的测试机和一台运行Windows764位的靶机。确保测试机和靶机之间可以进行网络通信。安装漏洞利用工具：永恒之蓝漏洞利用工具有很多种，常见的包括Metasploit、Empire、Fuzzbunch等。可以选择其中的一种工具，根据工具的安装和使用说明进行安装和配置。Kali自带Metasploit。扫描目标主机：在进行漏洞利用之前，需要先对目标主机进行扫描，以确定主机上是否存在漏洞。我使用nmap工具对目标主机进行扫描，找出目标主机上开放的端口和服务。利用

目录一，未授权访问是什么？二，Actuator介绍三，怎么进行漏洞发现呢？四，实验环境五，漏洞复现1.通过访问env获取全部环境属性2.通过/trace提供基本的http请求跟踪信息3.利用反序列化进行getshell 1.启动脚本2.开启监听 3.使用bp抓取一个/env的包4.修改POST数据一，未授权访问是什么？未授权访问漏洞可以理解为需要安全配置或权限认证的地址、授权页面存在缺陷导致其他用户可以直接访问从而引发重要权限可被操作、数据库或网站目录等敏感信息泄露二，Actuator介绍SpringBoot基本上是Spring框架的扩展。 Actuator是Springboot提供的用来对应

目录一，未授权访问是什么？二，Actuator介绍三，怎么进行漏洞发现呢？四，实验环境五，漏洞复现1.通过访问env获取全部环境属性2.通过/trace提供基本的http请求跟踪信息3.利用反序列化进行getshell 1.启动脚本2.开启监听 3.使用bp抓取一个/env的包4.修改POST数据一，未授权访问是什么？未授权访问漏洞可以理解为需要安全配置或权限认证的地址、授权页面存在缺陷导致其他用户可以直接访问从而引发重要权限可被操作、数据库或网站目录等敏感信息泄露二，Actuator介绍SpringBoot基本上是Spring框架的扩展。 Actuator是Springboot提供的用来对应

前言此前出了目标改进算法专栏，但是对于应用于什么场景，需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果，并且多少改进点能发什么水平的文章，为解决大家的困惑，此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文，帮助大家解答疑惑。解读的系列文章，本人已进行创新点代码复现，有需要的朋友可关注私信我。一、摘要 当前，目标检测技术趋于成熟，但小目标检测仍是研究的难点所在。针对目标检测过程中小目标像素少、覆盖面积小、信息少更容易出现漏检情况的问题，提出了一种改进的YOLOv7目标检测模型。首先，结合特征分立合并思想对YOLOv7网络模型中的MPConv模块进行改进，以减少网络特征处理过程造成的特征损失，并通过实验找到

前言此前出了目标改进算法专栏，但是对于应用于什么场景，需要什么改进方法对应与自己的应用场景有效果，并且多少改进点能发什么水平的文章，为解决大家的困惑，此系列文章旨在给大家解读最新目标检测算法论文，帮助大家解答疑惑。解读的系列文章，本人已进行创新点代码复现，有需要的朋友可关注私信我。一、摘要 当前，目标检测技术趋于成熟，但小目标检测仍是研究的难点所在。针对目标检测过程中小目标像素少、覆盖面积小、信息少更容易出现漏检情况的问题，提出了一种改进的YOLOv7目标检测模型。首先，结合特征分立合并思想对YOLOv7网络模型中的MPConv模块进行改进，以减少网络特征处理过程造成的特征损失，并通过实验找到

上一篇，讲了如何安装AI绘画软件，但是装完后发现生成效果很渣！而网上那些效果都很赞。真的是理想很丰满，现实很骨感。今天就是来聊聊如何抄作业，最大程度的还原那些超赞的效果。换一种说法就是，教大家如何使用别人的模型（CheckpointMerge），以及如何设置参数。下面就按步骤，一步一步来了！1.获取模型目前civitai上效果比较好，流程比较广的模型是Deliberate和ChilloutMix，这两个模型一个擅长欧美人物，一个擅长中日韩。后者往往需要LORA配合，复现起来更加复杂。所以今天主要以Deliberate为主。打开civitai主页很容易找到这个模型，点击“DownloadLast