文章目录一、前言二、Windows信息收集（一）CMD本机信息收集（二）CMD域信息收集（三）Powershell命令信息收集3.1知识补齐Get-CimInstance与Get-WmiObject区别（四）导出域信息（低权限可用）4.1LDAPDomainDump导出-常用4.2ADExplorer（五）内网扩散信息收集三、总结一、前言 渗透的本质是信息搜集，而信息搜集整理为后续的情报跟进提供了强大的保证。以下列举常用的信息收集命令与工具。二、Windows信息收集（一）CMD本机信息收集#查看在线用户queryuser#查看路由表arp-a#查看信息信息systeminfo#查看网络信息
前言 在公司用了好几年的Confluence（WIKI），不说他有多方便吧，主要是习惯了操作方式。最近被封在家里，就想着趁时间比较充裕就在家里部署一套Confluence，1是为了把自己平时的学习Python的资料放进去，2也算是学习一下Linux，为之后准备自己做的小项目准备一下Staging环境 。有足够的折腾理由后，第二天果断在海鲜市场进了一台联想的一代神机M710q，接下来开搞。在肝了3天后终于整理了一下自己做为一个24k纯金Linux小白的整个折腾过程。教程中间有些坑我已经帮你避开了，对于有和我一样想入门的小白我也把一些基础命令放上去了。可能有些大佬会看着有点啰嗦，但是对于新手还是比
前言本文为博主的vue实战小项目系列中的第三篇，很适合后端或者才入门的小伙伴看，一个前端项目从0到1的保姆级教学。前面的内容：【vue实战项目】通用管理系统：登录页-CSDN博客【vue实战项目】通用管理系统：封装token操作和网络请求-CSDN博客目录1.api封装2.404页面3.探讨1.api封装由于一个项目里api是很多的，随处都在调，如果按照之前的写法，在每个组件中去调api，一旦api有改动，遍地都要去改，所以api应该也要封装一下，将api的调用封装在函数中，将函数集中在一起便于管理。在src下面建一个api目录，用来放api，在api目录里建一个api.js，在其中封装各个a
目录环境：1.驼峰转下划线配置 1.1单个字段命名转化使用@JsonProperty注解1.2单个类进行命名转化3.全局命名策略配置2. 序列化以及反序列化2.1序列化2.2反序列化3.自定义序列化与反序列化 在Web开发中，JSON（JavaScriptObjectNotation）成为了一种广泛使用的前后端、服务端与服务端的交互的数据格式，主要用于前后端数据传输和存储。1.Java是一种面向对象编程语言，而JSON是一种键值对格式的数据，因此在Java中，需要将Java对象转换为JSON字符串，或者将JSON字符串转换为Java对象。这个过程就是JSON的序列化和反序列化。2.在生产过程中
相信大家都对未来的职业发展有着憧憬和规划，要做架构师、要做技术总监、要做CTO。对于如何实现自己的职业规划也都信心满满，努力工作、好好学习、不断提升自己。相信成为一名优秀的架构师是很多程序员的目标，架构师的工作包罗万象，从开发基础框架到设计软件架构，从优化系统性能到修复重要Bug，从新技术选型到做出关键技术决策，从指导工程师开发到沟通、协调各种内外部关系。想要成为一个优秀的软件架构师，需要经过漫长的修炼，构建起自己的软件开发技术体系。但是一切看似纷繁复杂的技术技巧，均有其核心和基本的原理。读书充电，温暖你的冬日，本期推荐几本架构师成长和软件架构技术相关的好书，助你度过这个不太景气的寒冬！大厂架
引言本章将介绍如何在HarmonyOS上进行实际项目开发。我们将从项目需求分析开始，逐步完成项目的设计、开发、测试和上线过程。目录项目需求分析项目设计项目开发项目测试项目上线总结1.项目需求分析项目需求分析是项目开发的关键阶段之一，它有助于确定项目的范围、目标和功能，为项目的设计和开发提供清晰的方向。1.定义项目目标在项目需求分析的早期，你需要明确定义项目的主要目标。这些目标应该是具体和可测量的，以便后续的开发工作能够根据这些目标进行衡量和评估。示例目标：构建一个在线购物应用，允许用户浏览和购买商品。创建一个社交媒体平台，用户可以发布和分享照片、视频和帖子。开发一个天气预报应用，提供实时天气信
之前的博客：鲁棒优化入门（二）——基于matlab+yalmip求解鲁棒优化问题 去年发布了使用Yalmip工具箱求解鲁棒优化问题的博客之后，陆陆续续有朋友问我相关的问题，有人形容从学习这篇博客到求解论文中的鲁棒优化问题，就好像刚学会求导公式，就要去做高考压轴题，根本无从下手。为了解决这个问题，这篇博客将手把手地教会大家如何使用Matlab+yalmip+cplex(当然其他的求解器比如gurobi也是可以的)求解论文中的鲁棒优化问题。为了具有拓展性，本文将选取两篇不同的单阶段鲁棒优化问题，一个是经典的选股优化问题，另一个是参考文献[1]中所提的电力系统鲁棒经济调
数据集和地图可以点赞关注收藏后评论区留下QQ邮箱或者私信博主要聚类是一类机器学习基础算法的总称。聚类的核心计算过程是将数据对象集合按相似程度划分成多个类，划分得到的每个类称为聚类的簇聚类不等于分类，其主要区别在于聚类所面对的目标类别是未知的k-means聚类也称为K均值聚类算法，是典型的聚类算法，对于给定的数据集和需要划分的类数K，算法根据距离函数进行迭代处理，动态的把数据划分成K个簇，直到收敛为止，簇中心也称为聚类中心先来个小例子这个是通过聚类算法对鸢尾花数据集的预测结果 代码如下fromsklearn.clusterimportKMeansfromsklearnimportdatasets
本篇是这个系列的最后一篇了,在这之前可以先看看前面的内容:ES搜索引擎入门+最佳实践(一)_flame.liu的博客-CSDN博客ES搜索引擎入门+最佳实践(二)_flame.liu的博客-CSDN博客ES搜索引擎入门+最佳实践(三)_flame.liu的博客-CSDN博客ES搜索引擎入门+最佳实践(四)_flame.liu的博客-CSDN博客ES搜索引擎入门+最佳实践(五)_flame.liu的博客-CSDN博客ES搜索引擎入门+最佳实践(六)_flame.liu的博客-CSDN博客ES搜索引擎入门+最佳实践(七):聚合_flame.liu的博客-CSDN博客这篇文章将介绍使用ESJ
需要全部代码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~维数灾难维数灾难是指在涉及到向量计算的问题中，当维数增加时，空间的体积增长得很快，使得可用的数据在空间中的分布变得稀疏，向量的计算量呈指数倍增长的一种现象。维数灾难涉及数值分析、抽样、组合、机器学习、数据挖掘和数据库等诸多领域。降维不仅可以减少样本的特征数量，还可以用来解决特征冗余（是指不同特征有高度相关性）等其他数据预处理问题。可视化并探索高维数据集也是它的一个重要应用。降维算法是专门用于降维的算法，可以分为线性和非线性的，线性的降维算法是基于线性变换来降维，主要有奇异值分解，主成分分析等算法，主成分分析是最常用的降维算法，下面我们将重点讨论它
