ace

测试一些网站的时候，一些注入都是无回显的，我们可以写脚本来进行盲注，但有些网站会ban掉我们的ip，这样我们可以通过设置ip代理池解决， 但是盲注往往效率很低，所以产生了DNSlog注入。具体原理如下。 首先需要有一个可以配置的域名，比如：ceye.io，然后通过代理商设置域名 ceye.io 的 nameserver 为自己的服务器 A，然后再服务器 A 上配置好 DNS Server，这样以来所有 ceye.io 及其子域名的查询都会到 服务器 A 上，这时就能够实时地监控域名查询请求了，图示如下。 DNS在解析的时候会留下日志，咱们这个就是读取多级域名的解析日志，来获取信息 简单来说就是把信息放在高级域名中，传递到自己这，然后读取日志，获取信息。 这样说原理很抽象，下面通过实际例子看下。 1.DNSLog平台 0x01SQL盲注 就以sql盲注为例。深入理解下DNSlog注入过程： 通过DNSlog盲注需要用的load_file()函数，所以一般得是root权限。 show variables like '%secure%'; 查看load_file()可以读取的磁盘。 1、当secure_file_priv为空，就可以读取磁盘的目录。 2、当secure_file_priv为G:\，就可以读取G盘的文件。 3、当secure_file_priv为null，load

目录 环境 文档用途 详细信息 环境 系统平台： Microsoft Windows (64-bit) 10 版本： 5.6.4 文档用途 C#(vs2010)+sqlserver2008迁移到C#(vs2010)+hgdb5.6.4 详细信息 1、工具安装 (1)、Microsoft Visual Studio 2010安装，请参考网址： https://jingyan.baidu.com/article/fd8044fa0b46085031137ace.html (2)、Microsoft SQL Server 2008 R2安装，请参考网址： https://blog.csdn.net/syzdev/article/details/79553295 2、程序开发 (1)、打开Microsoft Visual Studio 2010 (2)、新建项目 文件 è 新建 è 项目 è ASP.NET Web 应用程序 输入名称，点确定 (3)、新建类库 在解决方案上右键，添加 è 新建项目 è 类库 输入名称，点确定 依次添加 BLL 、 Common 、 DAL 和 Model 四个类库 更多详细信息请登录【瀚高技术支持平台】查看 https://support.highgo.com/#/index/docContentHighgo/b920264e0565b4e5 来源：

c#操作Excel Excel学习笔记 文章目录 c#操作Excel 前言 一、连接方式 1、OLEDB 2、com组件 二、组成 1. OLEDB成员 2.COM组件 三、连接Excel 总结 前言 例如：之前在网上查询了很多关于访问Excel的资料都介绍少的比较笼统，所以在这里记录一下使用的两种方式进行对比分析 一、连接方式 1、OLEDB OLEDB(Object Linking and Embedding,Database,又称为OLE DB或OLE-DB），一个基于COM的数据存储对象，能提供对所有类型的数据的操作，甚至能在离线的情况下存取数据(比方说，你使用的是你的便携机，你可以毫不费力地看到最后一次数据同步时的数据映像）. 优点：读取Excel速度相对调用COM组件来讲是非常的快，不需要安装Office Excel就可以使用。 缺点：对于Excel本身一些复杂的逻辑，如单元格合并，单元格着色等无法支持。 2、com组件 优势：可以非常灵活的读取Excel中的数据，而且使用方式很丰富，基本上凡是打开Office Excel软件能够用鼠标点击完成的事，使用VSTO调用COM组件都能完成，而且可以调用Excel自身带的宏方法等。 缺点：机器上必须安装Excel,最重要的一点因为是基于单元格方式读取的，所以数据很慢。 二、组成 1. OLEDB成员

如何在同时安装32位和64位Micsoft Access数据库引擎 ​ 由于某些64位应用程序需要访问Access数据库，而访问数据库须使用AccessDataEngine即Access数据库引擎64位。而正常情况下，如果有32位Office安装在系统中，AccessDataEngine64位将会提示无法安装，如图： 如何在同时安装32位和64位Micsoft <wbr>Access数据库引擎 ​所以我们得想办法让它安装跳过冲突检查。 操作步骤​ 打开控制台cmd​ 应用中的“命令行提示符”或直接Windows徽标 + R 后输入cmd再回车​ 进入64位Access数据引擎的目录 如我的64位Access数据引擎位置在E:\Software_Center 调用安装文件，追加参数 /passive 加入了/passive参数后，64位Access数据引擎安装就不再检查32位Office是否已安装，而可直接安装。​ 如何在同时安装32位和64位Micsoft <wbr>Access数据库引擎 4.安装完成后，查看注册表HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\Office\14.0\Common\FilesPaths，删除mso.dll 问题就会解决，就可以使用 ACE来访问Access数据库。注意，第二步不能少，否则会出现Office

三角数字 Q: 什么是三角数字? A: 据说一群在毕达哥拉斯领导下工作的古希腊的数学家，发现了在数学序列1,3,6,10,15,21,……中有一种奇特的联系。这个数列中的第N项是由第N-1项加N得到的。 由此，第二项是由第一项（1）加上2，得3。第三项是由第二项（3）加上3得到6，依次类推。 这个序列中的数字被称为三角数字，因为它们可以被形象化地表示成对象的一个三角形排列。 Q: 如何使用循环求第N项? A: 示例： TriangleNumber.java Q: 如何使用递归求第N项? A: 导致递归的方法直接返回而没有再一次进行递归调用，此时我们称为基值情况（base case）。 A: 每一个递归方法都有一个基值(中止)条件，以防止无限地递归下来，避免由此引发的程序崩溃，这一点至关重要。 A: 示例： TriangleNumber.java Q: 到底发生了什么？ A: 通过插入一些输出语句来跟踪观察参数和返回值，示例： TriangleNumber.java 输出结果如下： Enter a number = 5 Entering n = 5 Entering n = 4 Entering n = 3 Entering n = 2 Entering n = 1 Returning 1 Returning 3 Returning 6 Returning 10 Returning

let ace = [{name:'111'},{name:'222'},{name:'333'}{name:'4444'}] let c1 = ( ace ). findIndex ((ace) => ace. name == '333' ); // 根据条件查找符号条件对象下标索引 console.log(c1) // 缩写判断是为了避免 值为 -1 时执行 splice ( c1 , 1 )从而会把数组中第一个值给截取掉 c1 === - 1 ? '' : item. children . splice ( c1 , 1 );// -1 就是没有找到不执行splice()截取操作，不为负-1 执行操作，splice方法返回截取后的新数组 来源： oschina 链接： https://my.oschina.net/u/4644439/blog/4877057

模型系统加载深度学习模型后，会触发报警，原因是触发了 Full GC，而 GC 后回收效率却不高，回收前 83%，回收后 65%，老年代加载完成单率模型后，竟然从 150M 飙到了 1.5G 以上，而实际上用 jol 计算出来的模型大小才 300M，这明显是不符合预期的。最后排查发现实际是 跨代引用和循环依赖 导致的问题。 GC 日志 GC日志 整理如下： 服务启动 1 YGC，from survivor 占用 64% - 0.59s 2 YGC，from survivor 占用 24%，有 165823K 进入老年代，被回收的不多，差不多 10M - 0.43s 3 YGC，from survivor 占用 10%，老年代使用了 165823K，结果没变，但是发现 eden 区没有用满就触发 Young GC 了，Eden 区用了 47% - 0.03s 【这个过程是在 Full GC 之前，可以看到触发条件是 System.gc()】 - 初始标记 0.01s STW - 并发标记 0.03s - 并发预清理 0.01s + 5.4s - 最后标记 0.11s STW - 并发清理 0.15s - 并发重启 0.04s 也就是说这次 Full GC 有 0.12s 会 Stop the world，而最后老年代还剩余 165820K，回收了 3K 4 YGC，from

一、python xx.py 二、字符串可以与数字相乘 str = " abc " msg = str*3 print (msg) # 结果：abcabcabc 三、换行用三个单引号 ''' 第一行 第二行 第三行 ''' 四、输入 name = input( " 请输入用户名： " ) print (name) 五、单判断使用 if(): 　　... else: 　　... 多判断 if(): ... elif(): ... elif(): ... 六、占位符输出 name = input( " 请输入姓名： " ) age = input( " 请输入年龄： " ) msg = " 我叫%s,年龄%d,完成进度50%%" % (name , int(age)) print (msg) ''' 结果： 请输入姓名：张三 请输入年龄：20 我叫张三,年龄20,完成进度50% ''' 七、注释 # 被注释内容 ''' 被注释内容 ''' """ 被注释内容 """ 八、运算符 #int与boll转换,非0都是true，0为false # 指数 a = 3**2 print (a) # 结果：9 九、字符串 str = ' i am boy ' print (str.title()) # 按特殊字符分割，首字母大写 结果：I Am Boy str = ' baRon ' print

点击蓝字 关注我们 AI TIME欢迎每一位AI爱好者的加入！ 事件检测任务是事件抽取的第一步，对事件语义建模有重要意义。然而现有事件检测数据集存在两个严重的问题： （1）数据稀缺，现有小规模数据集不足以充分训练和稳定评测复杂的神经网络模型； （2）覆盖率低，现有数据集关心的有限数据类型不足以覆盖通用域中的广泛事件语义，也限制了事件检测模型的应用范围。 为了缓解这些问题带来的影响，本文构建了一个大规模通用域事件检测数据集MAVEN，它包含4480篇文章和118732个事件实例，覆盖了168种事件类型。同时也在MAVEN数据集上复现了一系列当前最佳的模型并进行了全面的实验。实验结果显示在传统数据集上表现极好的模型并不能在MAVEN上也取得理想的表现，这表明事件检测仍是一个具有挑战性的方向。本文也通过一些实证分析讨论了事件检测任务后续的发展方向。 本期AI TIME PhD直播间，我们有幸邀请到了清华大学计算机系的博士一年级研究生王晓智，为大家分享这项研究工作！ 王晓智： 清华大学计算机系博士一年级研究生，导师李涓子教授。主要研究方向为事件抽取和预训练语言模型。已在EMNLP、NAACL、COLING等会议发表多篇文章。 一、 背景 一、 事件检测的定义 事件检测任务旨在从文本中识别事件触发词并正确分类事件类型。触发词指的是最能清晰明显表达事件出现的核心词语或短语

NewBeeNLP公众号原创出品 公众号专栏作者 @lucy 北航博士在读 · 文本挖掘/事件抽取方向 前情提要 ： 超全必读！事件抽取综述（上） 本系列文章主要分享近年来 事件抽取方法总结 ，包括中文事件抽取、开放域事件抽取、事件数据生成、跨语言事件抽取、小样本事件抽取、零样本事件抽取等。主要包括以下几大部分： 定义（Define） 综述（Survey） 模型（Models） 数据集（Datasets） 挑战与展望（Future Research Challenges） Github地址： https://github.com/xiaoqian19940510/Event-Extraction 全文数万字，分几篇整理，后续会同之前的 文本分类综述 一样整理成PDF分享给大家，欢迎持续关注！综述内涉及的所有事件抽取必读论文清单，我们已经提前为大家整理打包好啦，订阅号后台回复 『事件抽取』 即可获取喔~ 另外，最近建立了 『知识图谱』 方向讨论组，快来和大佬们一起精准交流吧，文末自取 事件抽取 2020 1、 Reading the Manual: Event Extraction as Definition Comprehension, EMNLP 2020 [1] 动机 提出一种新颖的事件抽取方法，为模型提供带有漂白语句（实体用通用的方式指代）的模型。漂白语句是指基于注释准则