前言记录一次完整的某SRC漏洞挖掘实战，为期一个多星期。文章有点长，请耐心看完，记录了完整的SRC漏洞挖掘实战渗透过程因为选择的幸运儿没有对测试范围进行规划，所以此次范围就是没有范围。先上主域名看一眼，看看能收集到什么有效信息：发现存在搜索框：测试点＋1对页面点点点没发现什么有用的页面。抓包看看，发现网站搭建了CDN，还有特殊文件：难度+1，信息+1谷歌一下，Sitecore是CMS，如果能确定这个CMS的版本就变成了白盒审计，但是尝试了一下无法确定版本只能用网上公开的CMS漏洞来测试。网上只找到一个CVE-2021-42237（SitecoreXP远程代码执行漏洞），找个POC试试：找了半天
如果不想更改路径，可以用require将图片作为模块加载进去用了require，就是将图片当成模块先引进来，再绑定。当需要实现动态加载图片的时候就需要传一个变量给require，在方法中给这个变量赋值exportdefault{name:"assessmentResults",data(){return{testUrl:"1img",//测评图片路径}},methods:{ingUrl(){//...this.testUrl="222img";},},}参考文件：vue中img的src动态赋值（本地图片的路径）-简书
decoding标签的decoding属性用于告诉浏览器使用何种方式解析图像数据。imgsrc="/images/example.png"alt="Example"decoding="async">该属性可以取以下三个值：sync:同步解码图像，保证与其他内容一起显示。async:异步解码图像，加快显示其他内容。auto:默认模式，表示不偏好解码模式。由浏览器决定哪种方式更适合用户。此属性类似于在script标签上使用async属性。加载图像所需的时间不会改变，但其“解码”的方式由解码属性决定。decoding属性可以控制是否允许浏览器尝试异步加载图像。异步加载对元素很有用，对屏幕外的图像对象
今天在做阈值分割算法实验时，出现了如下错误。传入的的图像是经过中值滤波后的图像，原以为在进行滤波时进行了灰度化处理，就不需要在这里进行灰度转换了，但是经过多次排查后发现，是因为在传入经过中值滤波后的图像，没有加入灰度化处理。将传入图像经过灰度化处理，运行以下代码无异常。
小白没怎么学过opencv 使用时出现cv2.error:OpenCV(4.7.0)D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\core\src\arithm.cpp:1726:error:(-215:Assertionfailed)!_src.empty()infunction'cv::inRange 错误，查阅资料，无论是路径还是文件名 都没有问题，于是 选择将opencv-python卸载掉。1、win+R，打开cmd,输入piplist；这里我输入时，出现pip不存命令这样的问题，此处应该是环境变量没有配置好，应该将打开我的电脑属性高
最近在搞视频检测问题，在用到将视频分帧保存为图片时，图片可以保存，但是会出现(-215:Assertionfailed)!_img.empty()infunction'cv::imwrite'问题而不能正常运行，在检查代码、检查路径等措施均无果后，了解了视频分帧的原理后，才解决了问题，就这一个问题，解决了两天才解决，心态炸裂。缺少分帧结束的判断条件，在写入前，加上：ifframeisNone; breakelse:#导入必备的文件库importcv2importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#读取视频并分帧为图片defvideo_to_fr
1.系统环境硬件环境(Ascend/GPU/CPU):GPU软件环境:–MindSpore版本:1.7.0执行模式：静态图(GRAPH)–Python版本:3.7.6–操作系统平台:linux2.报错信息2.1问题描述将优化好的图像用cv2进行图片保存，由于没有将tensor转换为numpy，导致cv2.imwrite运行失败。2.2脚本信息importcv2context.set_context(mode=context.GRAPH_MODE,device_target="GPU")adversarial_tensor,mask_tensor=adversarial.train(attack
前言：SRC漏洞挖掘是现代互联网安全领域的一个重要分支，是许多企业和组织确保其软件和数据安全性的必要手段。虽然SRC漏洞挖掘看上去很高级，但其实它所涉及的一些基础知识和工具都是可以学习和掌握的。今天，我们就来学习一下SRC漏洞挖掘的基础知识、流程和方法。第一部分：SRC漏洞挖掘的基础知识1.什么是SRC？SRC是指软件漏洞报告计划（SoftwareVulnerabilityReportingProgram），它是一个公开的、协作式的漏洞管理计划。SRC的成员会定期报告在应用程序和服务中发现的安全漏洞，以便能够制定和发布补丁程序以确保软件和系统的安全性。2.SRC的工作过程SRC的成员发现漏洞，
Androidsuper.img的解包和重新组包Android10开始使用动态分区，system、vendor、odm等都包含在super.img里面，可以按如下方式对super.img进行解包和组包。super.img解包super的解包需要工具lpunpack，但是默认没有编译，源码目录位于：system/extras/partition_tools/，需要手动编译生成；在android根目录下执行makelpunpack编译后生成out/host/linux-86/bin/lpunpack开始解包：第一步，格式转换，转化为ext4simg2imgsuper.imgsuper_ext4.i
项目场景：使用opencv库读取图像问题描述[WARN:0@0.107]globalD:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\imgcodecs\src\loadsave.cpp(239)cv::findDecoderimread_(‘E:\02_数据\01_GID\image\GF2_PMS1__L1A0000564539-MSS1.tif’):can’topen/readfile:checkfilepath/integritypath=r"E:\02_数据\01_GID\image\GF2_PMS1__L1A0000564539_MSS
