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20分钟攻破DISCUZ论坛并盗取数据库(web安全白帽子)

1 快速搭建discuz论坛2 使用kali下burpsuite对discuz后台注入PHP木马3 使用cknife “菜刀” 上传webshell 木马到网站4 使用webshell查看mysql数据库密码并盗取数据库

#数据库#web安全
selenium webdriver使用

selenium使用引言1.selenium课程概要selenium的介绍selenium运行效果展示1.1 chrome浏览器的运行效果1.2 phantomjs无界面浏览器的运行效果selenium工作原理selenium模块与driver的安装42.1 在python虚拟机环境中安装selenium模块42.2 下载版本符合的webdriver,并配置selenium的简单使用四十四、dri

#python
5,智能合约(react+区块链实战)

在真实开发里面不是连接jsVM虚拟机的,而是真正链接以太坊的链,无论私有链还是说公链,测试链。创建钱包,常用密码,助记词一定不要丢,备份自己的私钥(助记词,私钥映射到其中)(1)合约里的全局变量 msg.sender 部署合约的地址(合约的拥有者)通过上述进行部署合约到链上及,区分部署合约的地址和调用合约的地址的不同。是因为账户的原因,链接的是第一个无钱的账号,应该链接第二个导入的账户。其余地址执

#智能合约#react.js#区块链
3,区块链加密(react+区块链实战)

P2P、电驴等P2P的,最早出现原因,将某个电影放在服务器,如果好多成千上百人来访问服务器,服务器的带宽是扛不住的,就使用了点对点的系统,来我这告诉你别的节点文件在哪,去找其下载,这就减轻了中心服务器的压力。而以太坊有图灵完毕的虚拟机,智能合约就是一定地址,一定的代码,在符合条件的时候执行此代码,代码中可以抽奖、预测、游戏等,存在链上,完全去中心化,不受人为干预的。2,POS权益证明:不是谁干的活

#区块链
OpenCV基于形状的模板匹配

OpenCV基于形状的模板匹配引言基于形状的匹配算法具体代码KcgMatch.hKcgMatch.cppmain.cpp匹配的结果引言在OpenCV中有个用于模板匹配的基本函数matchTemplate(),该函数使用某模板在搜索图像中进行搜索时,只能搜索到和模板完全一样的地方,一旦在搜索图像中要搜索的区域相较于模板是旋转了、放大缩小了或者部分遮掩了就无法匹配到结果了。而在halcon中有个基于形

#opencv#c++
项目实战——外挂开发(30小时精通C++和外挂实战)

全局指针变量g_data的地址值是固定死的,它存储的是gamedata的地址,我们可以通过这个找到g_data的存储空间里存储的地址(new出来的是变化的),就能找到gamedata的存储空间,找到了gamedata的存储空间就能找到成员变量sun指针(跳过前面4个字节地址)变量的存储空间,知道它里面存储的值(阳光存储空间的地址值)就能找到阳光存储空间,就能找到阳光存储空间中的阳光值value(跳

#c++
6-5,web3浏览器链接区块链(react+区块链实战)

此处点击领养会弹出框用来支付的,因为要调用写入函数,写到链上的,此处的领养不用转钱但需要父手续费。通过命令进入文件夹内部,准备运行项目。react创建新项目 使用creat-react-app快速新建一个react项目。可以使用metamask链接网站了,并且能够打印出当前的metamask地址。使用上方的变量可以获取本地的地址及metamask的默认账号地址了。来到react项目的根目录下(在第

#web3#区块链#react.js
OpenCV学习笔记八(图像模糊)

图像模糊模糊原理归一化盒子滤波(均值滤波)高斯滤波中值滤波双边滤波相关API模糊原理Smooth/Blur 是图像处理中最简单和常用的操作之一使用该操作的原因之一就为了给图像预处理时候减低噪声使用Smooth/Blur操作其背后是数学的卷积计算通常这些卷积算子计算都是线性操作,所以又叫线性滤波假设有6x6的图像像素点矩阵。卷积过程:6x6上面是个3x3的窗口,从左向右,从上向下移动,黄色的每个像个

#opencv#c++
opencv学习笔记13(基本阈值操作)

基本阈值操作图像阈值相关API阈值类型阈值类型一阈值二值化(threshold binary)阈值反二值化(threshold binary Inverted)截断 (truncate)阈值取零 (threshold to zero)阈值反取零 (threshold to zero inverted)结果显示代码实现图像阈值阈值是什么?简单点说是把图像分割的标尺,这个标尺是根据什么产生的,阈值产生

#opencv#c++
opencv学习笔记六(调整图像亮度与对比度)

opencv学习笔记六(调整图像亮度与对比度)理论相关函数API自定义函数代码实现效果理论图像变换可以看作如下:像素变换 – 点操作邻域操作 – 区域做图像的卷积,整体的特征的提取或者图像梯度的计算,图像的模式识别,匹配等前期处理,焦点检测,模糊,平滑等操作是需要邻域操作调整图像亮度和对比度属于像素变换-点操作下方是对像素点进行操作的数学表达式,用来调整图像亮度与对比度g(i,j) = a*f(i

#opencv#计算机视觉#c++
到底了