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typecho反序列化漏洞复现

typecho框架存在反序列化漏洞,利用此漏洞可执行任意代码

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#web安全#网络安全#安全
SPL是怎么处理好数据中台的?

数据中台落地的关键在于计算引擎,而计算引擎需要具备独立且完备的计算能力、应对多样性数据源的开放性、开发的高效性以应对不停变化的前台需求,还能支持热切换以确保中台持续提供服务。从这些方面来看,SPL的确是数据中台计算引擎的不二之选。

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#java#数据库#服务器 +1
ctfshow-萌新-web10( 利用命令执行漏洞获取网站敏感信息)

ctf.show萌新模块 web10关,这一关考察的是命令执行漏洞的利用,闯关者需要知道3个以上PHP命令执行函数的使用,推荐使用passthru()页面中展示了部分源码,并提示我们 flag 在 config.php 文件中源码中过滤了 system,exec,highlight 这三个常用的PHP命令执行函数,绕过过滤条件就可以使用 eval() 函数执行PHP代码了,我们使用其他的命令执行函

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#安全#网络安全#web安全
ctfshow-萌新-web11( 利用命令执行漏洞获取网站敏感文件)

ctf.show萌新模块 web11关, 这一关考察的是命令执行漏洞的利用, 源码中过滤了一部分命令执行函数和文件查看的命令, 推荐使用 passthru()函数配合 more命令获取敏感文件中的flag页面中展示了一部分源码, 并提示flag就在 config.php文件中源码过滤了参数中的 system, exec, highlight, cat 等关键字, 我们使用passthru()函数来

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#安全#网络安全#web安全
《机器学习核心算法》分类算法 - 朴素贝叶斯 MultinomialNB

朴素贝叶斯法(Naive Bayes model 简称 NBM )是基于「贝叶斯定理」与「特征条件独立假设」的分类方法。

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#机器学习#分类#人工智能
【机器学习】分类算法 - KNN算法(K-近邻算法)KNeighborsClassifier

K-近邻算法的核心思想是根据「邻居」来「推断」你的类别。

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#机器学习#算法#分类
【机器学习】分类算法 - 模型选择与调优GridSearchCV(网格搜索)

网格搜索也叫超「参数搜索」,比如K-近邻算法的K值需要手动指定参数,这种参数就叫超参数。网格搜索通过预设几组超参数组合,每组超参数都用交叉验证进行评估,从而选出「最优」的参数组合来建立模型。sklearn 模块 GridSearchCV 很好的实现了网格搜索,它可以自动调参,只要把参数输进去,就能给出最优的结果和参数。

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#机器学习#分类#人工智能
【机器学习】特征工程 - 文本特征提取TfidfVectorizer

对「文本」进行特征提取时,一般会用「单词」作为特征,即特征词。TfidfVectorizer会计算特征词的「权重」,帮我们发现哪个词是最重要的。

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#机器学习#人工智能
SQL注入之错误注入_基于updatexml()的脱库原理

updatexml()的基本用法、报错原理及脱库步骤

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#安全#web安全#网络安全
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