用途：个人学习笔记，有所借鉴，欢迎指正目录一、域横向移动-PTH-Mimikatz&NTLM1、Mimikatz2、impacket-at&ps&wmi&smb二、域横向移动-PTK-Mimikatz&AES256三、域横向移动-PTT-漏洞&Kekeo&Ticket 1、漏洞-MS14068(webadmin权限）——利用漏洞生成的用户的新身份票据尝试认证2、kekeo(高权限，需NTLM)——自己利用获取的NTLM生成新的票据尝试认证3、mimikatz(高权限，需Ticket)——利用历史遗留票据重新认证尝试四、Linux系统+Proxychains+CrackMapExec-密码喷射一
我想用C++构建一个可移植且高效的服务器；它会有很多客户端同时尝试连接，因此它必须能够并行处理每个请求。我一直在努力寻找有关多线程的文档、指南...等。我发现了很多关于POSIXPthread的信息，但几乎没有找到关于GNUPth的信息(除了gnu.org中的官方手册)。那么，谁能解释一下POSIXPthread和GNUPth之间的区别？拜托，我不希望回复是维基百科内容的拷贝(请记住，我绝对是多线程的新手)。我希望我的服务器在所有基于*nix的系统之间具有可移植性和高效性，避免使用繁重的fork()。感谢您的帮助。PS:我认为最好在这里问这个问题:Windows怎么样？那里有Pthre
保存深度学习模型当我们训练好模型之后，想要保存下来，以pytorch为例：有两种选择：保存方式1torch.save(model.state_dict(),'mymodel.pth')#只保存模型权重参数，不保存模型结构model为训练好的模型，'mymodel.pth'为保存路径。调用方式1model=My_model(*args,**kwargs)#这里需要重新模型结构，My_modelmodel.load_state_dict(torch.load('mymodel.pth'))#这里根据模型结构，调用存储的模型参数model.eval()保存方式2torch.save(model,my
今天讲PTH&PTK&PTT，PTH(passthehash)#利用lm或ntlm的值进行的渗透测试PTT(passtheticket)#利用的票据凭证TGT进行的渗透测试 用的Kerberos协议PTK(passthekey)#利用的ekeysaes256进行的渗透测试lm加密算法是2003以前的老版，2003用户均为ntlm算法的hashpth在内网渗透中是一种很经典的攻击方式，原理就是攻击者可以直接通过lmhash或者ntlmhash值访问远程主机或服务，不需要提供出来明文密码，如果禁用了ntlm认证，psexec无法利用获得的ntlmhash值进行远程连接，但是使用mimikatz还是
文章目录前言一、基于Pytorch框架的YOLOv3二、openCV-python三、.pth转.weights四模型部署总结前言 毕设做的是水面目标的目标检测，因为要用Tkinter制作用户界面，于是采用openCV库来实现图像的处理，恰好openCV支持YOLOv3的部署……一、基于Pytorch框架的YOLOv3 因为对Python比较熟悉，综合考虑后选择用Pytorch框架实现，奈何自己太菜，只能去Github上找现成的YOLOv3代码，这个项目里面有详细的使用说明，很容易就上手了，非常感谢作者👍 网络模型有了，加上数据就可以炼丹了，这里用的数据集是SeaShips(7000)，
计出来的，并不是放在那里好看的，每个不同的孔洞都有其目的。一般来说孔洞越多，PCB的成本也越高。PCB中的孔类型大体上可以被区分为PTH（PlatingThroughHole）电镀导通孔，和NPTH（NonePlatingThroughHole）非电镀导通孔两大类。这里说的通孔是指从PCB的一面直接贯穿到另一面的孔。除了通孔外，还有其他类型（比如非贯穿的盲孔或埋孔）。可参考星球文章：【PCB专题】什么是通孔、盲孔、埋孔？。如何区分PTH和NPTH两种孔。如下图所示，NPTH为非金属化孔，因此孔壁上没有做电镀。而PTH为金属化孔，因此有电镀。
pth模型保存时是按照“整个模型保存”和“只保存模型参数”会影响模型的加载和访问方式保存方式为“整个模型”（torch.save(model,PATH)）：importtorchif__name__=='__main__':model_pth=r'D:\${modelPath}\${modelName}.pth'net=torch.load(model_pth,map_location=torch.device('cpu'))forkey,valueinnet["state_dict"].items():print(key,value.size(),sep="")输出（部分截图）为：保存方式为
如果我将一个*.pth文件放入站点包中，它会给出一个ImportError。我不知道如何通过创建*.pth文件进行导入。(引用importinginpython) 最佳答案 如果您将.pth文件放在包含路径的site-packages目录中，python会在该路径中搜索导入。所以我那里有一个sth.pth文件，它只包含:K:\Source\Python\lib在该目录中有一些普通的Python模块:logger.pyfstools.py...这允许直接从其他脚本导入这些模块:importloggerlog=logger.Log().
如果我将一个*.pth文件放入站点包中，它会给出一个ImportError。我不知道如何通过创建*.pth文件进行导入。(引用importinginpython) 最佳答案 如果您将.pth文件放在包含路径的site-packages目录中，python会在该路径中搜索导入。所以我那里有一个sth.pth文件，它只包含:K:\Source\Python\lib在该目录中有一些普通的Python模块:logger.pyfstools.py...这允许直接从其他脚本导入这些模块:importloggerlog=logger.Log().
说明我参考了一个开源的人像语义分割项目mobile_phone_human_matting，这个项目提供了预训练模型，我想要将该模型固化，然后转换格式后在嵌入式端使用。该项目保存模型的代码如下：lastest_out_path="{}/ckpt_lastest.pth".format(self.save_dir_model)torch.save({'epoch':epoch,'state_dict':model.state_dict(),},lastest_out_path)转换代码上面代码保存了state_dict,所以保存的文件中是不含模型结构的，固化时需要从代码构造网络结构。好在项目是完
