由于一般密码破解工具的破解速度实在是太慢,而且支持的密码破解协议也不多,暴力破解的话,有的密码1年时间也破不出来,用字典跑的话必须要明文密码在字典里才行,而且密码字典太大的话,也很浪费时间,跑不出来也是很常见的事情,下面推荐一款世界上破解密码速度最快的工具,hashcat,hashcat github地址,选择最新版的下载即可. hashcat支持多种计算核心: GPUCPUAPUDSPFPGACoprocessor 下载官方NVIDA驱动程序 到NVIDA官网下载与自己电脑显卡型号相对应的显卡

强网杯2018 - nextrsa - Writeup 原文地址:M4x@10.0.0.55 所有代码均已上传至我的github 俄罗斯套娃一样的rsa题目,基本把我见过的rsa套路出了一遍,值得记录一下 level 0 QWB_nextrsa [master●] python exp.py [+] Opening connection to 39.107.33.90 on port 9999: Done [*] Switching to interactive mode ok! Firstly

-------------------paper--------------------- 一种基于GPU并行计算的MD5密码解密方法 0.abstract1.md5算法概述2.md5安全性分析3.基于GPU的爆破3.1GPGPU3.2CUDA3.3implementation4性能对比 -----------------presentation------------------ [Code] Section 0:Introduction of MD5, and its application

http://www.leiphone.com/gpubitcoin.html 呵呵,这么红火的东东,不了解就长不了见识. 转一下两个东东,这挖矿机天天在算什么内容,还有,当前为什么GPU比CPU有优势: ~~~~~~~~~~~~~~ 比特币说的是计算的特定数学问题到底是什么问题?那个数学问题有什么用啊??求解啊? 所谓的计算特定数学问题(挖矿),其实是在生成 block (一种用于维护 比特币 系统的安全性的机制). 它所涉及的密码学本质导致它越来越难算. 这个计算与其他的分布计算项目没有任何

(RTX 2070 同样可以在 ubuntu 16.04 + cuda 9.0中使用.Ubuntu18.04可能只支持cuda10.0,在跑开源代码时可能会报一些奇怪的错误,所以建议大家配置 ubuntu16.04 + cuda 9.0.下文还是以ubuntu18.04 + cuda 10.0为例.ubuntu16.04 + cuda 9.0的配置方法大同小异) 虽然CUDA官网中没有RTX20系列GPU所对应的版本,但是CUDA 10.0 支持Ubuntu18.04 + GPU GEFORCE

针对CCTV摄像头的扫描爆破工具 :Cameradar 0x01功能介绍              简述:Cameradar 是一款基于docker使用的RTSP数据流访问工具.该工具可以通过基于RTSP协议认证的形式暴力破解账号密码.可以渗透常规的CCTV摄像头.自带账密字典和目标流路径字段.         功能详解: 可以检测任何可访问的目标设备并扫描出开放的RTSP主机. 检测正在传输监控数据的设备型号. 内置字典自动化渗透爆破账号密码和目标流路径.         工具优势: 可以很方

[摘要] docker很好用,但是在GPU服务器上使用docker却比较复杂,需要一些技巧,下面将介绍一下在ubuntu16.04环境下的GPU-docker环境搭建过程. 第一步: 删除之前的nvidia驱动:sudo apt-get purge nvidia-* 安装nvidia-<version> 此处version为396 n 此处需先配置ppa源,速度较慢,慢慢等吧,这里还没想出好办法解决. sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/p

Windows 10 Tensorflow 2 gpu正式版安装和更新日志 Tensorflow 2.0.0 released on2019年10月1日星期二 Link: https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases/tag/v2.0.0 本日志是win 10下tf2.0.0正式版的重新安装/更新的精确技术文档. Steps as follows: Step 1: enter into tf installing folder C:\Prog

#!/usr/bin/env python # -*- coding:UTF-8 -*- import crypt import sys # 哈希密码的前两位就是盐的前两位,这里我们假设盐只有两位. # 程序分两部分,一部分是打开字典,另一部分是哈希匹配密码 #standard DES, two salt def desPass(cryptpass): #get salt from the front place saltf = cryptpass[0:2] return saltf #for

技术背景 在前面一篇博客中,我们介绍过MindSpore-CPU版本的Docker部署以及简单的案例测试,当时官方还不支持GPU版本的Docker容器化部署.经过MindSpore团队的努力,1.2.0版本的MindSpore-GPU终于推出了Docker版本的安装解决方案: 在本文中我们将针对这一方案进行直接的测试,并补充其中一些很有可能被忽略的细节,接下来直接上手. 更换华为云镜像源 在华为云官方提供的镜像源仓库中找到适配自己系统的源,然后按照其中的指导进行配置.这里我们本地使用的是Ubun

技术背景 随着模型运算量的增长和硬件技术的发展,使用GPU来完成各种任务的计算已经渐渐成为算法实现的主流手段.而对于运行期间的一些GPU的占用,比如每一步的显存使用率等诸如此类的信息,就需要一些比较细致的GPU信息读取的工具,这里我们重点推荐使用py3nvml来对python代码运行的一个过程进行监控. 常规信息读取 一般大家比较常用的就是nvidia-smi这个指令,来读取GPU的使用率和显存占用.驱动版本等信息: $ nvidia-smi Wed Jan 12 15:52:04 2022 +

下载代码示例 移动设备正呈现着像素越来越高,屏幕尺寸越来越小的发展趋势. 由于像素着色的能耗非常大,因此 DPI 的增加以及移动设备固有的功耗受限环境为降低像素着色成本带来了巨大的压力. MSAA 有助于轻松降低像素着色成本,并丝毫不影响图像质量. 英特尔研究人员近期推出了一项名为 Coarse Pixel Shading 的技术,其工作原理与 MSAA 类似,但能够将着色率降至每像素一次. Coarse Pixel Shading 和 MSAA 非常适用于正向渲染管道,但不太适用于递延管道.

好记性不如烂笔头,此处记录一下,ubuntu进行子域名的爆破. 先记录一个在线的子域名爆破网址,无意中发现,很不错的网址,界面很干净,作者也很用心,很感谢. https://phpinfo.me/domain/ 介绍一下,我在ubuntu上面安装的Sublist3r. 先放GitHub地址,感谢作者. https://github.com/aboul3la/Sublist3r 安装过程,首先git下来. git clone https://github.com/aboul3la/Sublist3

本文来自于Dev Club 开发者社区,非经作者同意,请勿转载,原文地址:http://dev.qq.com/topic/57c7ffdc0569a1191bce8a63 作者:章未哲——腾讯SNG质量部 背景 我们在安卓上进行性能测试时,如果想获取CPU以及内存等常用性能指标,linux系统自身就提供了现成的方法,谷歌官方甚至公司内部也都提供了大量功能强大的分析工具.而相比之下,想要获取GPU的相关指标则没那么容易,甚至我们对GPU应该使用什么指标衡量都几乎一无所知.这一方面是由于系统没有提供

[译]基于GPU的体渲染高级技术之raycasting算法 PS:我决定翻译一下<Advanced Illumination Techniques for GPU-Based Volume Raycasting>.像我翻译其他资料一样,只按我的需要和观点来翻译.有的部分详细翻译,附加注解,有的部分直接略过. 摘要 raycasting是一种高效的体渲染算法.它可用于交互式的医学成像.科学数据显示等领域. 本书首先介绍raycasting算法用到的基础概念,这是基础,必须先理解了才行. 本书着重

SHA-.h #ifndef _SHA_256_H #define _SHA_256_H #include<iostream> using namespace std; typedef unsigned int UInt32; //六个逻辑函数 #define Conditional(x,y,z) ((x&y)^((~x)&z)) #define Majority(x,y,z) ((x&y)^(x&z)^(y&z)) #define LSigma_0(x

近期学习了一段时间python,结合自己的安全从业经验,越来越感觉到安全测试是一个体力活.如果没有良好的coding能力去自动化的话,无疑会把安全测试效率变得很低. 作为安全测试而言,第一步往往要通过爆破目标站的一级域名开始.作为安全而言,最薄弱的地方往往不是主站,而是二级和三级域名.通过大牛lijiejie的工具subdomainsbrute我们可以轻松的获得一个子域名列表和IP的txt文件: www..edu.cn .x.x.x cs..edu.cn .x.x.x my..edu.cn .x

原文链接 下载代码样本 特性/描述 日期: 2016 年 5 月 5 日 GPU Detect 是一种简短的示例,演示了检测系统中主要显卡硬件(包括第六代智能英特尔® 酷睿™ 处理器产品家族)的方式. 代码下载包括文档,旨在用作指南,且应该根据游戏的特定需求进行调整. 系统要求 硬件: CPU: 支持的英特尔® CPU GFX:在 Microsoft DirectX* 10(或更高版本)硬件上使用 Microsoft DirectX* 10 显卡 API 操作系统: Microsoft Wind

一 RPC正射校正的原理 影像正射校正的方法有很多,主要包含两大类:一类是严格的几何纠正模型,另一类是近似几何纠正模型.当遥感影像的成像模型和有关参数已知时,可以根据严格的成像模型来校正图像,这种方法属于严格几何纠正,最具代表的是共线方程法.当传感器成像模型未知或者无法获取相关的辅助参数时,可以用假定的数学模型模拟成像模型,对影像实现校正,这种方法属于近似几何纠正,主要有:几何多项式纠正.有理函数法.局部区域校正等模型.本文将主要对RPC正射校正模型进行展开讨论. RPC模型将像点坐标d(lin

pading :SAME,VALID 区别  http://blog.csdn.net/mao_xiao_feng/article/details/53444333 tensorflow实现的各种算法:http://www.cnblogs.com/zhizhan/p/5971423.html 卷积神经网络中w*x得到的是一个feature map,然而bias是一个值,也就是每个feature map只对应一个数值的bias(猜测feature map上面的每一个元素都+bias) tensor