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抓包工具Fiddler的使用(2):Fiddler抓包之后的数据分析

1. 首先分析Fiddler抓取的一个Android端的记录(如果使用fiddler访问PC端,因为fiddler默认是IE浏览器,所以应该使用的是IE,如果使用Firefox等,应该需要先设置代理,具体设置原理,同Android设备,请见上一篇博文[抓包工具Fiddler的使用(1)])​​*Fiddler的参考文档网址:http://docs.telerik.com/fiddler

安全测试工具acunetix web vulnerability scanner(AWVS)的使用

一、打开应用1、打开应用,出现如图所示界面:二、创建一个新的测试项目这里以CSDN为例:1. 点击File –> New –> Web Site Scan或者工具栏上的“New Scan”打开创建页面,如下图:2.填写需要测试的网址,如下图,点击”Next”3. 选择测试类型,这里选择Default,点击“Next”4. 可直接点击“Next”,5. 录入

Windows下使用netstat命令和任务管理器查看某一应用对应的端口号

今天看到了一个小的知识点,个人觉得还是蛮实用的,但是一般很难去想到这种方法,所以这里记录一下,方便今后使用。问题在Windows环境下,想要确定一个应用使用的端口号,有些人可能会选择直接去search online,这是一个办法,但是有些应用是有不止一个默认端口,还有备用端口,这时候确定到底是使用了哪一个就有些困难了。解决方案1、快捷键Win+R调出运行窗口,输出”cmd“按“Enter”键调出D

JS敏感信息泄露:不容忽视的WEB漏洞

一、前言一个微小的漏洞,经过攻击者的巧妙而持久的利用,也会对企业和用户造成巨大的危害。而本文将要介绍的JS泄露敏感信息问题也是如此,攻击者不仅可以轻松收集用户手机号,姓名等隐私信息,更可以借此攻入企业后台甚至是getshell。本文将通过一些公开和未公开的漏洞详细阐述此类漏洞二、漏洞成因JavaScript作为一种相当简单但功能强大的客户端脚本语言,本质是一种解释型语言。所以,其执行原理是边解释边

使用Hadoop命令行执行jar包详解(生成jar、将文件上传到dfs、执行命令、下载dfs文件至本地)

在之前一篇:Eclipse中使用Hadoop单机模式开发配置及简单程序示例,我们讲了如何在eclipse配置文件信息以及如何执行Map/Reduce程序,本篇基于这篇文章的代码总结一下使用hadoop命令行执行jar包的流程,主要包括生成jar、将本地文件上传至dfs文件系统中,执行jar包。一、Eclipse中生成jar包使用Eclipse中使用Hadoop单机模式开发配置及简单程序示例 的Ma

#hadoop
[强化学习] 概念、举例、分类

<h2> 写在前面</h2>本文主要是学习sutton的书--强化学习绪论部分的整理,这里为了更好地理解,扩展了一些书上的内容。例子来源于网上,后续介绍的时候我会加上来源;还有部分PPT内容参考台大李宏毅老师的PPT以及Google DeepMind的David Silver的PPT,后续会注明!~~<h2>一、强化学习概念</h2><h3>1、基本概念</h3>在进入强化学习之前,这里先讲一个例

#分类
[激活函数] 非线性原因分析、Sigmoid、TanH、ReLU和ELU

本篇主要整理下激活函数的相关内容。首先讲下激活函数需要满足的条件:计算简单非线性为什么需要满足非线性呢?我们来看下面这个例子。如图单隐层神经网络,我们在计算的时候有如下公式:z1(2)=w[1]x+b[1]a1(2)=g[1](z1(2))\begin{aligned}z_1^{(2)} &amp;= w^{[1]}x+b^{[1]} \\a_1^{(2)} &am...

x-means简介

转载自https://www.cnblogs.com/porco/p/xmeans_intro.html,后续有时间看完原论文后再更新,先占坑。本文基于《X-means》和《BIC-notes》(原论文中BIC公式有误,这是对BIC的补充)K-means的缺点每一轮迭代的计算花费大需要用户指定K易于收敛到局部最优解X-means的改进使用kd-tree加速原K-mea...

.pgm图片简介以及Python读取.pgm图片的方法

一、什么是.pgm图片?.pgm文件由于模式的不同其数据存储方式也有所不同,下面介绍P2和P5模式的.pgm文件的格式。1、P2模式的.pgm文件P2模式的.pgm文件存储如下图所示:其内容释义如下:①第一行内容“P2”表示.pgm文件的模式。②第二行“128, 120”表示图片的宽度、图片的高度。③第三行“156”表示图片数据的最大值。④第三...

[CNN] 卷积、反卷积、池化、反池化

之前一直太忙,没时间整理,这两天抽出点时间整理一下卷积、反卷积、池化、反池化的内容。一、卷积1、卷积的简单定义卷积神经网络中的卷积操作可以看做是输入和卷积核的内积运算。其运算过程非常容易理解,下面会有详细解释。2、举例解释(1)为了方便直接解释,我们首先以一个通道为例进行讲解,首先明确概念:1) 输入是一个5*5的图片,其像素值如下:[11100011100011100110011...

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