网络上收集到的资源: HTML在线编辑//////////////////////////////////////////http://tool.oschina.net/codeformat/ 文本框中编辑您的代码,然后单击提交按钮测试结果http://www.w3school.com.cn/tiy/t.asp?f=html_basic HTML/CSS/Javascript在线代码运行工具http://www.runoob.com/runcode 在线代码测试器http://tool.pmed

网站SSL证书在线检测 http://web.chacuo.net/netsslcheck OpenSSL命令行工具的证书操作 http://blog.csdn.net/a351945755/article/details/47174221 我从IE里导出证书时,增加密钥那里是灰色不可选的,请问要修改哪里的设置才可增加密钥呀? 这是因为包含证书文件安装到本计算机时,没有选择可私钥导出. https://zhidao.baidu.com/question/679737117580193492.ht

搭建了一个vue项目,在配置路有的时候,陆续出现了各种报错其中最多的是一些写法,例如空格,缩进,各种括号,结果我一句一句对照,修改相当之费时间,效率低,一上午,一个路由配置都没写好 主要报错如下: 截取了一段常见报错,选取其中一个: Expected indentation of 4 spaces but found 1 tab 翻译一下,意思是:预期缩进4个空格,但找到1个选项卡.意思是vue在检测写法规则的时候,只认空格,不认tab的缩进,这时你就要修改的页面内容,把tab换成空格,这样就比

SQL Server群集知识介绍 Windows群集安装 基于iSCSI的SQL Server 2012群集测试 前言 群集的检测是调用dll资源,例如对于共享存储,ip,网络名称与DTC 这类Windows自带资源,将各自的检测方式定义在Clusres.dll中,定期调用dll资源. 对于SQL Server群集,有自己的dll资源,进行对应检测,首先是检测SQL Server群集服务是否在线,称为looksalive,其次是检测数据库是否正常在线,称为isalive. Looksalive

条码标签作为产品的一个身份标识,被应用得越来越普及,但随着使用量的增大,在打印条码流水号的过程中,偶尔会出现打印重复号码的标签出现,这样对产品生产及管理过程中会产生极大的混乱,会收到严重的客诉及返工,错误成本极高. 目前产生打印重码的情况,除了人为或者软件设置的原因外,还有一个无法避免的原因就是在打印机自动打印的过程中也偶尔会发生打印重复的现象,特别是在标签纸用完,或者碳带使用完,更换介质的时候经常会发生,这种现象无法通过有效的手段避免,那么我们只能通过自动逐一扫描打印出来的条码标签,通过与中心

http://regexone.com/   学习网站 http://regexone.com/lesson/optional_characters? http://regexone.com/lesson/capturing_groups Task          Text                                      Capture Groups Capture     file_record_transcript.pdf        file_record_t

版权:http://blog.csdn.net/yueguanghaidao/article/details/38026431 每次看都不方便   摘抄下来 之前一搞渗透的同事问我,sqlmapapi.py是干啥的,我猜很多人都玩过sqlmap,但玩过sqlmapapi的应该比较少,今天就和大家一起看看如何使用以及一些美的地方. 说白了,sqlmapapi.py就是提供了一个检查sql注入的接口,我们可以直接通过发送http请求扫描sql注入,获取扫描结果等一系列操作. 下面通过实例演示如何使用

腾讯金刚审计系统 http://service.security.tencent.com/kingkong 免费 无限制 腾讯御安全 http://yaq.qq.com/ 免费 查看漏洞详情需认证 阿里聚安全 http://jaq.alibaba.com/ 免费 查看漏洞详情需认证 360显微镜 http://appscan.360.cn/ 免费 无限制 360APP漏洞扫描 http://dev.360.cn/html/vulscan/scanning.html 免费 无限制 百度MTC ht

http://coolaf.com/tool/port

记录下我自己使用的一款正则表达式使用工具 https://regex101.com/ 输入正则表达式后,可以在下面的“TEST STRING”中来测试对应的字符串是否满足该正则表达式 个人觉得非常好用

http://www.pythontutor.com/visualize.html#mode=edit

watch:{ tableData:{ handler(a,b){ this.tableData= a; console.log(a ,b) }, deep:true }, }

http://wpthemedetector.coderschool.cn/ http://www.wpthemedetector.com/ http://whatwpthemeisthat.com http://whattheme.com/ http://builtwith.com

作者:zccst HTML5+css3做的小游戏 http://timelineapp.pointstone.org/coreball/game.html 切图工具:http://kuaiqie.coding.io/ 2014-6-10 在线检测浏览器支持 http://caniuse.com/ http://kangax.github.io/compat-table/es5/ 在线编辑 1,runjs 强大的在线编辑 2,jsbin 查看具体:例子 压缩/解压缩 js http://tool.

0x00前言: 大家都知道sqlmap是非常强大的sql注入工具,最近发现他有个sqlmap API,上网查了一下.发现这是 sqlmap的微端.(可以叫做sqlmap在线检测sql注入= =) 0x001准备: 环境: Ubuntu 16.04 Python3 Python2 用到的库:requests,parform,os 0x002正文: 首先我们来启动sqlmapapi sqlmapi -s 出现如下图就成功了: sqlmapapi介绍: http://127.0.0.1:8775/ta

基于卷积神经网络(CNN)的人脸在线识别系统 本设计研究人脸识别技术,基于卷积神经网络构建了一套人脸在线检测识别系统,系统将由以下几个部分构成: 制作人脸数据集.CNN神经网络模型训练.人脸检测.人脸识别.经过实验,确定该系统可对本人的人脸进行快速并准确的检测与识别. 关键词: 神经网络: 图像处理: 人脸检测:人脸识别:TensorFlow:模型训练 一.设计目标 1.掌握人脸识别原理: 2.掌握卷积神经网络算法原理 3.掌握卷积神经网络模型训练过程: 4.掌握常用图像处理技术: 设计内容与要

//事件的封装 var EventUtil = { addHandler: function (element, type, handler) {//注册事件 if (element.addEventListener) {//非IE element.addEventListener(type, handler, false); } else if (element.attachEvent) {//IE element.attachEvent("on" + type, handler);

之前实现了yolo图像的在线检测,这次主要完成远程视频的检测.主要包括推流--収流--检测显示三大部分 首先说一下推流,主要使用ffmpeg命令进行本地摄像头的推流,为了实现首屏秒开使用-g设置gop大小,同时使用-b降低网络负载,保证流畅度. linux ffmpeg -r -i /dev/video0 -vcodec h264 -max_delay -f flv -g -b rtmp://219.216.87.170/live/test1 window ffmpeg -r -f vfwcap

一.漏洞分析 事件起因 2015年3月26日,国外数据安全公司Imperva的研究员Itsik Mantin在BLACK HAT ASIA 2015发表论文<Attacking SSL when using RC4>阐述了利用存在了13年之久的RC4漏洞——不变性弱密钥(<Weakness in the Key Scheduling Algorithm of RC4>,FMS 发表于2001年)进行的攻击,并命名为“受戒礼”攻击(Bar Mitzvah Attack). 直到201

移动APP漏洞自动化检测平台建设   前言:本文是<移动APP客户端安全笔记>系列原创文章中的第一篇,主要讲的是企业移动APP自动化漏洞检测平台建设,移动APP漏洞检测发展史与前沿技术,APP漏洞检测工具与平台,以及笔者的一些思考.希望能对移动App自动化漏洞检测感兴趣的同学有所帮助,限于笔者技术水平与文章篇幅,有些内容暂没有逐一详细分析,后续我争取多学习多分享,在此也欢迎大家指点和交流. 一.国内Android App漏洞检测发展简史 1.1石器时代 (2007-2011) 2007年11年

CVPR2020 论文解读:具有注意RPN和多关系检测器的少点目标检测 Few-Shot Object Detection with Attention-RPN and Multi-Relation Detector 具有注意RPN和多关系检测器的少点目标检测 目标检测的惯用方法需要大量的训练数据,准备这样高质量的训练数据很费精力的.本文中,提出一种新的少点目标检测网络,只用几个带注释的示例的看不见的类来检测目标.集中到新方法的核心是,注意力RPN,多相关检测器,以及对比训练策略,探索少点支持集