一、靶机地址：https://www.vulnhub.com/entry/boredhackerblog-social-network,454/一开始导进去靶机服务会起不来，重启几次就好了。二、信息收集arp-scan-l直接二层扫描，发现192.168.56.104nmap扫描发现5000、22端口，5000端口跑的是python服务三、渗透阶段访问5000端口，是个简单的社交聊天界面看源码没有多少东西。dirsearch发现admin页面访问了一下，提示有exec()函数，应该是python网站给了一个exec()函数的执行环境。该函数可以动态的执行代码。那就好办了，kaili起nc端口，
论文笔记--DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork1.文章简介2.文章概括3文章重点技术3.1SoftTarget3.2蒸馏Distillation4.文章亮点5.原文传送门1.文章简介标题：DistillingtheKnowledgeinaNeuralNetwork作者：Hinton,Geoffrey,OriolVinyals,JeffDean日期：2015期刊：arxiv2.文章概括 文章提出了一种将大模型压缩的新的思路：蒸馏distillation。通过蒸馏，可以将很大的模型压缩为轻量级的模型，从而提升推理阶段的速率。3文章重点技术3.1SoftT
ICLR20231intro时间序列一般是连续记录的，每个时刻只会记录一些标量之前的很多工作着眼于时间维度的变化，以捕捉时间依赖关系——>可以反映出、提取出时间序列的很多内在特征，比如连续性、趋势、周期性等但是现实时间序列数据中的时间序列通常是由很复杂的时间特征组成，不同的时间维度上的变化会糅杂在一起，使得建模时间维度的变化异常困难在深度学习领域，很多模型有很强的建模非线性的能力，因而可以捕获时间序列中一些复杂的时间维度变化。但是他们各有一些弊端RNN：基于马尔可夫假设（t-1时刻的观测影响t时刻的预测），建模连续时刻的时间序列特征这类方法经常难以建模长期时间依赖性同时由于不能并行，效率堪忧T
ICLR20231intro时间序列一般是连续记录的，每个时刻只会记录一些标量之前的很多工作着眼于时间维度的变化，以捕捉时间依赖关系——>可以反映出、提取出时间序列的很多内在特征，比如连续性、趋势、周期性等但是现实时间序列数据中的时间序列通常是由很复杂的时间特征组成，不同的时间维度上的变化会糅杂在一起，使得建模时间维度的变化异常困难在深度学习领域，很多模型有很强的建模非线性的能力，因而可以捕获时间序列中一些复杂的时间维度变化。但是他们各有一些弊端RNN：基于马尔可夫假设（t-1时刻的观测影响t时刻的预测），建模连续时刻的时间序列特征这类方法经常难以建模长期时间依赖性同时由于不能并行，效率堪忧T
在我的这篇文章中介绍了，怎么在开发者工具network面板中屏蔽请求，但是屏蔽请求的意思是这个请求不会再发出去，如果是功能性请求，直接屏蔽掉会影响功能，所以我们一般很少用到。我们常用的方法其实是过滤、隐藏请求，所有的请求都照常发送，但是不展示。方法很简单在network面板中这个【过滤】的地方输入匹配的字符串，仅展示我们想要的看到的请求 但是注意了，如果你想【隐藏】一个请求，那么请记住这个【反转】的功能，符合条件的请求就会被隐藏。
我正在通过AdmobMediation为IOS实现FacebookAudienceNetwork。我已经安装了以下POD文件:pod'Google-Mobile-Ads-SDK','~>7.0'pod'FBSDKCoreKit'pod'FBSDKLoginKit'pod'FBSDKShareKit'pod'FBAudienceNetwork'我添加了libAdapterFacebook.a(用于Admob中介的Facebook适配器)当我运行该应用程序时，我得到了以下日志:[FBAudienceNetworkLog/FBAdConfigManager:78]Failedtoloadlo
我正在通过AdmobMediation为IOS实现FacebookAudienceNetwork。我已经安装了以下POD文件:pod'Google-Mobile-Ads-SDK','~>7.0'pod'FBSDKCoreKit'pod'FBSDKLoginKit'pod'FBSDKShareKit'pod'FBAudienceNetwork'我添加了libAdapterFacebook.a(用于Admob中介的Facebook适配器)当我运行该应用程序时，我得到了以下日志:[FBAudienceNetworkLog/FBAdConfigManager:78]Failedtoloadlo
报错截图报错原因是没有引入@相关的配置先安装path模块npminstall--save-dev@types/node修改vite.config.js文件import{defineConfig}from'vite'importvuefrom'@vitejs/plugin-vue'importpathfrom'path'//https://vitejs.dev/config/exportdefaultdefineConfig({plugins:[vue()],resolve:{alias:{'@':path.resolve(__dirname,'src')}}})在重新启动项目就可以了
文章目录1.Introduction2.PreliminariesandDefinition3.SystemModel4.BlockchainoperationsinFLchain5.Evaluation论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/88928481.Introduction传统的联邦学习中，移动设备根据本地的数据样本进行本地模型的更新，并将其发送至中央服务器。中央服务器将接收到的模型更新进行聚合，并更新全局模型。移动设备获取更新后的全局模型，进而进行本地模型的下一次更新。这种方式存在弊端，数据存储以及数据计算依赖于中央服务器的可靠性。区块
文章目录1.Introduction2.PreliminariesandDefinition3.SystemModel4.BlockchainoperationsinFLchain5.Evaluation论文地址：https://ieeexplore.ieee.org/document/88928481.Introduction传统的联邦学习中，移动设备根据本地的数据样本进行本地模型的更新，并将其发送至中央服务器。中央服务器将接收到的模型更新进行聚合，并更新全局模型。移动设备获取更新后的全局模型，进而进行本地模型的下一次更新。这种方式存在弊端，数据存储以及数据计算依赖于中央服务器的可靠性。区块
