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
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
TipDM数据挖掘建模平台是可视化、一站式、高性能的数据挖掘与人工智能建模服务平台，致力于为使用者打通从数据接入、数据预处理、模型开发训练、模型评估比较、模型应用部署到模型任务调度的全链路。平台内置丰富的机器学习、深度学习、人工智能算法，可覆盖类别划分、商品推荐、趋势预测、文本处理、图像处理等应用场景，快速、精准助力大数据和人工智能为产业转型升级赋能！ 一、产品功能（一站式数据挖掘与人工智能建模服务平台）可视化建模，零编码低门槛轻松上手支持通过拖拉拽方式拼接算法组件，快速搭建数据挖掘或人工智能流程，交互配置算法组件参数，以零编码模式实现业务逻辑，极大地降低数据挖掘和人工智能应用的技术门槛。界面
一、关联规则概述1.关联规则分析用于在一个数据集中找出各种数据项之间的关联关系，广泛用于购物篮数据、个性化推荐、预警、时尚穿搭、生物信息学、医疗诊断、网页挖掘和科学数据分析中2.关联规则分析又称购物篮分析，最早是为了发现超市销售数据库中不同商品之间的关联关系。3.常用的关联规则分析算法二、几个概念1.项目：一个字段，比如一次交易订单中的一个商品2.项集：包含若干个项目的集合，项目数量为k，则称为k项集3.事务：一次交易中所有项目的集合4.关联规则的表示形式：（1）支持度：支持度为某项集在数据集中出现的频率。即项集在记录中出现的次数，除以数据集中所有记录的数量。（2）置信度：关联规则{AB}中，
一、关联规则概述1.关联规则分析用于在一个数据集中找出各种数据项之间的关联关系，广泛用于购物篮数据、个性化推荐、预警、时尚穿搭、生物信息学、医疗诊断、网页挖掘和科学数据分析中2.关联规则分析又称购物篮分析，最早是为了发现超市销售数据库中不同商品之间的关联关系。3.常用的关联规则分析算法二、几个概念1.项目：一个字段，比如一次交易订单中的一个商品2.项集：包含若干个项目的集合，项目数量为k，则称为k项集3.事务：一次交易中所有项目的集合4.关联规则的表示形式：（1）支持度：支持度为某项集在数据集中出现的频率。即项集在记录中出现的次数，除以数据集中所有记录的数量。（2）置信度：关联规则{AB}中，
通常情况下栈溢出可能造成的后果有两种，一类是本地提权另一类则是远程执行任意命令，通常C/C++并没有提供智能化检查用户输入是否合法的功能，同时程序编写人员在编写代码时也很难始终检查栈是否会发生溢出，这就给恶意代码的溢出提供了的条件，利用溢出攻击者可以控制程序的执行流，从而控制程序的执行过程并实施恶意行为，本章内容笔者通过自行编写了一个基于网络的FTP服务器，并特意布置了特定的漏洞，通过本章的学习，读者能够掌握漏洞挖掘的具体流程，及利用方式，让读者能够亲自体会漏洞挖掘与利用的神奇魔法。栈溢出是缓冲区溢出中最为常见的一种攻击手法，其原理是，程序在运行时栈地址是由操作系统来负责维护的，在我们调用函数
生信技能树学徒学习第二周一、GEO数据库简介 GEO全称GeneExpressionOmnibusdatabase，由美国国立生物技术信息中心NCBI创建并维护的基因表达数据库(通过NCBI首页，AllDatabases下拉框中选择GEODataSets)。收录了世界各国研究机构提交的高通量基因表达数据。2000年开始建立的时候，主要是表达芯片数据，但是之后随着数据库的流行，逐渐扩展业务到许多其它的高通量数据，比如：甲基化（genomemethylation），染色质结构（chromatinstructure），基因组-蛋白交互作用（genome-proteininteraction）等
20理解业务和数据：我们需要做好什么计划？_哔哩哔哩_bilibili目录 一、理解业务和数据:我们需要做好什么计划?1.1两个思想问题1.2为什么数据挖掘不是万能的1.3业务背景与目标1.4把握数据 1.5总结二、准备数据：如何处理出完整、干净的数据？2.1找到数据2.2数据探索2.3数据清洗2.3.1缺失值处理2.3.2异常值的处理2.3.3数据偏差2.3.4数据标准化 2.3.5特征选择 2.4构建训练集和测试集 三、 数据建模：该如何选择一个适合我需求的算法？3.1分类问题 3.2聚类问题3.3回归问题3.4关联问题 3.5模型集成 3.5.1（bagging）装袋法3.5.2boo
