# ChatGPT学习之_shell脚本一例-查找版本冲突的第三方jar包 ## 背景 ``` 自从换了Java后 产品里面用到了非常多的第三方组建,也就是很多jar包. 产品内的研发规范要求, jar包不能带版本号和snapshot的标识 必须使用原始的文件名, 避免有多个版本导致java类加载器
虽然Llama2的预训练数据相对于第一代LLaMA扩大了一倍，但是中文预训练数据的比例依然非常少，仅占0.13%，这也导致了原始Llama2的中文能力较弱。为了能够提升模型的中文能力，可以采用微调和预训练两种路径，其中： 微调需要的算力资源少，能够快速实现一个中文Llama的雏形。但缺点也显而易见，
在前面的章节中相信读者已经学会了使用Metasploit工具生成自己的ShellCode代码片段了，本章将继续深入探索关于ShellCode的相关知识体系，ShellCode 通常是指一个原始的可执行代码的有效载荷，攻击者通常会使用这段代码来获得被攻陷系统上的交互Shell的访问权限，而现在用于描述一段自包含的独立的可执行代码片段。ShellCode代码的编写有多种方式，通常会优先使用汇编语言实现
在前面的章节中相信读者已经学会了使用`Metasploit`工具生成自己的`ShellCode`代码片段了，本章将继续深入探索关于`ShellCode`的相关知识体系，ShellCode 通常是指一个原始的可执行代码的有效载荷，攻击者通常会使用这段代码来获得被攻陷系统上的交互Shell的访问权限，而现在用于描述一段自包含的独立的可执行代码片段。ShellCode代码的编写有多种方式，通常会优先使用
动态解密执行技术可以对抗杀软的磁盘特征查杀。其原理是将程序代码段中的代码进行加密，然后将加密后的代码回写到原始位置。当程序运行时，将动态解密加密代码，并将解密后的代码回写到原始位置，从而实现内存加载。这种技术可以有效地规避杀软的特征码查杀，因为加密后的代码通常不会被标记为恶意代码。
本章笔者将介绍一种通过Metasploit生成ShellCode并将其注入到特定PE文件内的Shell植入技术。该技术能够劫持原始PE文件的入口地址，在PE程序运行之前执行ShellCode反弹，执行后挂入后台并继续运行原始程序，实现了一种隐蔽的Shell访问。而我把这种技术叫做字节注入反弹。字节注入功能调用`WritePEShellCode`函数，该函数的主要作用是接受用户传入的一个文件位置，并
装饰模式属于结构型设计模式，它通过将对象包装在装饰器类中来动态地添加额外的行为，而不需要修改原始对象的代码。这个模式以透明的方式向对象添加功能，从而使您可以根据需要组合各种功能。
前言 C# 编码规范中，类和属性都是大写驼峰命名风格（PascalCase / UpperCamelCase），而在数据库中我们往往使用小写蛇形命名（snake_case），在默认情况下，EFCore会把原始的类名和属性名直接映射到数据库，这不符合数据库的命名规范。 为了符合命名规范，而且也为了看起
概述 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）是一种常用的数据降维和特征提取技术，用于将高维数据转换为低维的特征空间。其目标是通过线性变换将原始特征转化为一组新的互相无关的变量，这些新变量称为主成分，它们按照方差递减的顺序排列，以保留尽可能多的原始数据信息。 主
大文件的传输一般都会受到尺寸限制，针对这一问题，本文介绍如何利用7-zip压缩工具，将大文件拆分成若干小文件进行分卷压缩传输，以及如何将压缩后的若干小文件合并解压，恢复原始文件。
摘要：MindStudio提供精度比对功能，支持Vector比对能力。 本文分享自华为云社区《【MindStudio训练营第一季】MindStudio 高精度对比随笔》，作者：Tianyi_Li。 训练场景下，迁移原始网络 (如TensorFlow、PyTorch) ，用于NPU上执行训练，网络迁移
Mac使用常见命令 删除空目录：rmdir 目录 删除文件夹：rm -rf 文件夹 创建一个文件夹:mkdir 文件名 创建一个文件:touch 文件 修改一个文件:vi 文件名 重命名文件 mv 原始文件名 修改文件名
**1.聊聊 python 中的值传递和引用传递吧** - 值传递： 值传递意味着在函数调用时，将实际参数的值复制一份传递给函数的形式参数 在函数内部，形式参数将作为局部变量使用，对形式参数的修改不会影响原始变量的值 - 引用传递 引用传递意味着在函数调用时，将实际参数的引用（内存地址）传递给函数的
博客地址：https://www.cnblogs.com/zylyehuo/ 开发环境 anaconda 集成环境：集成好了数据分析和机器学习中所需要的全部环境 安装目录不可以有中文和特殊符号 jupyter anaconda提供的一个基于浏览器的可视化开发工具 丢失数据的类型 原始数据中会存在两种
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列表模型（Item Model），老周没有翻译为“项目模型”，因为 Project 和 Item 都可以翻译为“项目”，容易出现歧义。干脆叫列表模型。这个模型也确实是为数据列表准备的，它以 MVC 的概念为基础，在原始数据和用户界面视图之间搭建桥梁，使两者可以传递数据（提取、修改）。 Qt 里面使用
👉️URL: https://grafana.com/docs/grafana/latest/explore/explore-inspector/ 📝Description: Explore 中的检查器 (Inspector). 检查器可以帮助你理解你的查询并排除故障。你可以检查原始数据，把这些
这次介绍的小技巧不是统计，而是把统计结果作为**新列**和原来的数据放在一起。`pandas`的各种统计功能之前已经介绍了不少，但是每次都是统计结果归统计结果，原始数据归原始数据，没有把它们合并在一个数据集中来观察。 下面通过两个场景示例来演示如果把统计值作为新列的数据。 # 1. 成绩统计的场景
联邦学习和GNN都是当前AI领域的研究热点。联邦学习的多个参与方可以在不泄露原始数据的情况下，安全合规地联合训练业务模型，目前已在诸多领域取得了较好的结果。GNN在应对非欧数据结构时通常有较好的表现，因为它不仅考虑节点本身的特征还考虑节点之间的链接关系及强度，在诸如：异常个体识别、链接预测、分子性质预测、地理拓扑图预测交通拥堵等领域均有不俗表现。
一段包含 bytes 类型的 protobuf 二进制数据，经过 pbjs 解码生成的 json 文件，再传递给 pbjs 编码后生成的二进制数据和原始数据差异巨大，经过一番探究，发现居然是 pbjs 的一个 bug，快来看看你是否踩过这个坑吧~
