靶机介绍1）靶机地址：https://download.vulnhub.com/cereal/Cereal.ova2）靶机难度：高（最接近真实场景）3）打靶目标:取得root权限+2Flag4）涉及攻击方法：主机发现、端口扫描、信息收集、路径枚举、密码爆破、域名解析、匿名FTP、子域名爆破、源码审计、反序列化漏洞、编写漏洞利用代码、进程监视、本地提权5）靶机简介：如果说上周的靶机非常接近真实环境的渗透，那么本周的靶机应该就是真实渗透本身了。通常靶机只会开放一两个端口，所以很容易确定攻击的入口点。但是本周的打靶开放了多个端口，因此需要逐个排查，过滤掉其中的干扰项，找到那个真正存在漏洞的服务。这个

😎作者介绍：我是程序员洲洲，一个热爱写作的非著名程序员。CSDN全栈优质领域创作者、华为云博客社区云享专家、阿里云博客社区专家博主、前后端开发、人工智能研究生。公粽号：程序员洲洲。🎈本文专栏：本文收录于洲洲的《送书福利》系列专栏，该专栏福利多多，只需关注+点赞+收藏三连即可参与送书活动！欢迎大家关注本专栏~专栏一键跳转🤓同时欢迎大家关注其他专栏，我将分享Web前后端开发、人工智能、机器学习、深度学习从0到1系列文章。🌼同时洲洲已经建立了程序员技术交流群，如果您感兴趣，可以私信我加入我的社群~社群中将不定时分享各类福利🖥随时欢迎您跟我沟通，一起交流，一起成长、进步！点此即可获得联系方式~本文目录

靶机介绍1）靶机地址：https://download.vulnhub.com/geminiinc/Gemini-Pentest-v2.zip2）靶机难度：中3）打靶目标:取得root权限+2Flag4）涉及攻击方法：主机发现、端口扫描、信息收集、隐藏路径爬取、开放注册、验证码爆破、AntiCSRFToken、密码破解、WAFBypass、命令注入绕过、SSH公钥认证、Redis漏洞利用、本地提权5）靶机简介：本周的打靶过程可谓一波五折，每个攻击的环节都有障碍需要绕过，非常接近真实场景。首先需要爆破验证码，但是却发现有AntiCSRFToken捣乱，必须精细处理才能进入后台。接下来要足够细心，

一 拥塞控制①  拥塞控制必要性思考：为什么要有'拥塞控制'呀,不是有'流量控制'了吗？② 拥赛窗口cwnd'什么是'拥塞窗口?和发送窗口有'什么关系'呢?明白：cwnd、swnd、rwnd'缩写'含义③ 如何知道当前网络是否出现了拥塞呢？1、其实只要'发送方'没有在'规定时间内'接收到ACK'应答'报文2、也就是发生了'超时'重传,就会认为网络'出现了拥塞'④  拥塞控制有哪些控制算法?拥塞控制'主要'是'四个'算法：1、慢启动2、拥塞避免3、拥塞发生4、快速恢复⑤  慢启动慢启动的算法的'规则'：当发送方'每收到一个ACK',拥塞窗口cwnd的大小就会'加1'小结：看出'慢启动'算法,'发

第十五章最长湍流子数组环绕字符串中唯⼀的⼦字符串最长湍流子数组力扣链接子数组⇒dp[i]的含义:以arr[i]结尾的所有子数组中的最长湍流子数组的长度子数组⇒状态转移方程根据最后一个位置来划分👇👇👇初始化:都初始化为1⇒1.一个数字也是一个湍流子数组.2.可以少考虑四种状态遍历方向:从前往后遍历返回结果:返回g表和f表中的最大值classSolution{public:intmaxTurbulenceSize(vectorint>&arr){intn=arr.size(); //建表+初始化vectorint>f(n,1),g(n,1);intres=1;for(inti=1;in;i++)

  1炫酷彩虹 视频是动态的，不信你运行试试。fromturtleimport*colors=["red","yellow","blue","lime"]bgcolor("black")x=6t=[Turtle(),Turtle()]forindex,iinenumerate(t):i.speed(0)i.color("white")i.shape("circle")i.shapesize(0.3)i.width(3)i.pu()i.seth(90)i.fd(350)i.seth(-180)i.pd()t[0].pu()delay(0)speed(0)ht()foriincolors:colo

线程同步1.线程同步1.1卖票【应用】1.2卖票案例的问题1.3同步代码块解决数据安全问题【应用】1.4同步方法解决数据安全问题【应用】1.5Lock锁【应用】1.6死锁2.生产者消费者2.1生产者和消费者模式概述【应用】2.2生产者和消费者案例【应用】2.3生产者和消费者案例优化【应用】2.4阻塞队列基本使用2.5阻塞队列实现等待唤醒机制1.线程同步1.1卖票【应用】案例需求某电影院目前正在上映国产大片，共有100张票，而它有3个窗口卖票，请设计一个程序模拟该电影院卖票实现步骤定义一个类SellTicket实现Runnable接口，里面定义一个成员变量：privateinttickets=1

多传感器融合定位十五-多传感器时空标定1.多传感器标定简介1.1标定内容及方法1.2讲解思路2.内参标定2.1雷达内参标定2.2IMU内参标定2.3编码器内参标定2.4相机内参标定3.外参标定3.1雷达和相机外参标定3.2多雷达外参标定3.3手眼标定3.4融合中标定3.5总结4.时间标定4.1离散时间4.2连续时间4.3总结Reference:深蓝学院-多传感器融合多传感器融合定位理论基础文章跳转：多传感器融合定位一-3D激光里程计其一：ICP多传感器融合定位二-3D激光里程计其二：NDT多传感器融合定位三-3D激光里程计其三：点云畸变补偿多传感器融合定位四-3D激光里程计其四：点云线面特征提

这篇博客是继《大语言模型之十二SentencePiece扩充LLama2中文词汇》、《大语言模型之十三LLama2中文推理》和《大语言模型之十四-PEFT的LoRA》前面博客演示了中文词汇的扩充以及给予LoRA方法的预训练模型参数合并，并没有给出LoRA模型参数是如何训练得出的。本篇博客将分析LoRA模型是和训练得到的。还是以7B参数量的模型为例。本篇博客依然基于Chinese-LLaMA-Alpaca-2开源项目。pre-traindeepspeedLLM的训练成本较大，需要昂贵的多卡多节点GPU集群，即使拥有集群GPU训练效率往往也达不到50%，各大小公司想要更轻松、快速、经济的训练和部署

设计步骤设计步骤可以分为两步：1、根据初级像差理论，通过解七个像差方程和一个光焦度方程求解一个初始结构；      但是这里与RichardDitteon方法不同，这里只解初级位置色差、初级倍率色差以及初级场曲三个像差方程和一个光焦度方程，确定三片物镜的光焦度分配。其余四个像差方程不再求解，简单的将三块透镜取常见的弯曲形状，即第一块取凸平、第二块取双凹（两个半径等值反号）、第三块取双凸（两个半径等值反号）。2、将求解出的初始结构作进一步优化。      主要通过调整六个初级像差和一个实际像差目标值引导评价函数的方向，使初级像差和高级像差达到平衡。设计需求 焦距：100mm 相对孔径：1/4.5