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离线图形化JWT加解密爆破工具JWT_GUI(ctfshowweb345——350)

前言基于pyqt5和pyjwt实现的jwt加解密爆破一体化工具(ps:其实是水的python课设ps2:发现最新用处,在全内网的线下赛中,收手机,出不去外网,出到jwt题目不会写脚本直接gg,该款工具就能派上用场hhh,也许有用~)功能自己研究吧,图形化的应该一看就清楚。RS加密就是加密RSHS加密就是加密HS注意算法选择和加密必须对应上,对应不上会报错。爆破:纯数字爆破不用设置字典,点击就可以,纯字母爆破其实是同目录下存在弱口令字典下载地址https://github.com/Aiyflowers/JWT_GUI软件截图功能介绍加解密/jwt伪造由于针对ctf比赛,一般我们是进行jwt篡改。

Elasticsearch+Kibana 的docker容器化部署与若干问题处理

概览因为Elasticsearch的官方文档上写的不是很清楚会留下一些坑,所以本篇主要记录对docker搭建ElasticSearch+Kibana+ik分词器的过程和途中遇到的若干问题,既留给自己后面反复使用避免各种神坑,也可以为正在部署环境的读者提供一些参考。环境信息以下是本次部署的环境信息,可以作为参考操作系统:LinuxCentOS-7-x86_64Docker:Docker  Desktop19.03.12 ElasticSearch:8.11.1Kibana:8.11.1IK分词器:elasticsearch-analysis-ik-8.11.1 elasticsearch官网下载

SD系列——图像高清化算法方法

图像高清化算法方法文章目录图像高清化算法方法一、通过Extras选项卡执行放大算法二、通过SDupscale脚本增强细节三、txt2img页面下的HiresFix四、扩展插件UltimateSDupscale+ControlNetTile参数调整单用UltimateSDUpscale小结五、TiledDiffusion&VAE扩展六、StableSR扩展七、外部工具Updatelog:2023-09-15:init翻译+参考链接:HowtouseAIimageupscalertoimprovedetails3methodstoupscaleimagesinStableDiffusion(Con

云化背景下的接口测试覆盖率自动化检查

一、问题来源在云化场景下,API的测试覆盖是一项重要评估与考察指标。除了开发者自测试外(UT),还可以利用云化测试平台、流水线等方法进行相关指标的检查与考核。利用这种方法既可以减轻开发者测试工作量,不必在本地做大量的、降低人为指标灰度空间,又可以自动识别重要接口,实现测试数字化与自动化、复用测试用例资产。这里,我们简单对接口测试覆盖率自动化检查办法的相关实践进行说明。二、基本思路首先,在目前的常见DevOps云化平台中,基本都有各自对应的测试平台,用于方便、快捷地在线编写用例、执行相关测试任务。其次,在服务部署时,云化背景中都是通过DevOps流水线来进行的,而为了保证发布版本的合规与可信,我

AIGC之Image2Video(一)| Animate Anyone:从静态图像生成动态视频,可将任意图像角色动画化

    近日,阿里发布了AnimateAnyone,只需一张人物照片,结合骨骼动画,就能生成人体动画视频。项目地址:https://humanaigc.github.io/animate-anyone/论文地址:https://arxiv.org/pdf/2311.17117.pdfGithub:https://github.com/HumanAIGC/AnimateAnyone    在图像生成领域视频,尤其是在角色动画(通过驱动信号从静态图像中生成角色视频)生成中,其中角色详细信息的一致性仍然是一个艰巨的问题。为了确保可控性和连续性,引入了一个有效的姿势指导器来指导角色的动作,并采用了一种

Android - 中风在圆角矩形的角落看起来像素化

为什么矩形角的描边这么难看?如果我在xml中绘制形状,它工作正常(至少它在Activity中工作,我无法用小部件测试它)。PaintstrokePaint=newPaint();strokePaint.setARGB(255,16,23,131);strokePaint.setStyle(Paint.Style.STROKE);strokePaint.setStrokeWidth(8);我正在测试hdpi密度。有人遇到过这个问题吗? 最佳答案 尝试:strokePaint.setAntiAlias(true)

全面高压化与全面超快充,破解新能源汽车的时代难题

是什么让新能源车主感到疲惫与焦虑?是什么阻挡更多消费者选择新能源汽车?我们在身边进行一个简单的调查就会发现,问题的答案非常一致:充电。充电难,充电慢的难题,始终是困扰新能源汽车产业发展,阻碍交通“双碳”目标实现的枷锁。这道枷锁究竟如何才能被打开?刚刚,华为数字能源给出了答案。12月7日,在海口举行的2023世界新能源汽车大会(WNEVC)上,华为数字能源技术有限公司总裁侯金龙发表了“全面高压化,全面超快充,推动新能源汽车与充电基础设施高质量协同发展”主题演讲。侯金龙强调,碳中和由全球共识走向全球行动,而交通电动化是实现碳中和目标的关键一环。华为数字能源致力于新能源汽车与充电网络高质量协同发展,

android - 子类化 SimpleCursorAdapter 以包含 convertView 以节省内存

我一直在浏览示例和教程,但我似乎无法理解如何在子类化的SimpleCursorAdapter中处理回收。我知道对于常规ArrayAdapter,您可以检查convertView是否为null,如果为null,则从xml中进行膨胀,如果不为null,则回收,但我在想象它如何与SimpleCursorAdapter子类中的from和to数组一起工作时遇到了一些麻烦。我试图从Commonsware的TheBusyCodersGuidetoAndroidDevelopment中弄清楚这一点,但没有成功。如果有人知道任何提示、示例或教程,我将不胜感激。 最佳答案

Docker容器化部署若依微服务ruoyi-cloud项目

系统环境接下来的内容以Ubuntu22.04.1操作系统为例。下载安装DockerUbuntuhi@hi-IdeaCentre-GeekPro-15ICK:~$sudosu[sudo]hi的密码:root@hi-IdeaCentre-GeekPro-15ICK:/home/hi#dockerps找不到命令“docker”,但可以通过以下软件包安装它:aptinstalldocker.io#version24.0.5-0ubuntu1~22.04.1,oraptinstallpodman-docker#version3.4.4+ds1-1ubuntu1.22.04.2root@hi-IdeaCe

在Linux系统中实现容器化的大规模数据分析平台:Hadoop和Spark

在Linux系统中实现容器化的大规模数据分析平台,我们可以利用Hadoop和Spark这两个强大的开源工具。Hadoop是一个分布式计算框架,适用于处理大规模数据集。它提供了分布式文件系统(HDFS)和分布式计算模型(MapReduce),可以将任务划分为多个子任务,并运行在多个节点上,充分利用集群资源进行并行计算。Spark是一个快速且通用的分布式计算引擎,比HadoopMapReduce更快。它支持内存计算,可以在内存中缓存数据,从而大幅度加快计算速度。同时,Spark还提供了各种API和工具,方便进行数据处理、机器学习和图计算等操作。Docker化Hadoop1、准备Docker镜像:首