前言 hydra是著名黑客组织thc的一款开源的暴力破解密码工具,功能非常强大,kali下是默认安装的,几乎支持所有协议的在线破解.密码能否破解,在于字典是否强大.本文仅从安全角度去讲解工具的使用,请勿用于非法用途. hydra参数讲解 hydra是区分大小写的 -R #继续从上一次进度接着破解. -S #采用SSL链接. -s #PORT 可通过这个参数指定非默认端口. -l #LOGIN 指定破解的用户,对特定用户破解. -L #FILE 指定用户名字典. -p #PASS 小写,指定密码破

强化学习策略梯度方法之: REINFORCE 算法 (从原理到代码实现) 2018-04-01  15:15:42   最近在看policy gradient algorithm, 其中一种比较经典的算法当属:REINFORCE 算法,已经广泛的应用于各种计算机视觉任务当中. [REINFORCE 算法原理推导]  [Pytorch 代码实现] 该图像来自于:https://github.com/JamesChuanggg/pytorch-REINFORCE/blob/master/assets

科学论文为我们提供科学方法,在解决实际问题中,能极大提高生产效率.但论文中一些失误则可能让使用者浪费大量时间.自己全部再推导那真不容易,怀疑的成本特别高,通常不会选择这条路.而如果真是它的问题,其它所有过程真可能都是实实在在的浪费生命. 发表在中国科技论文在线的<蜂窝网络TDOA定位方法的Fang算法研究及仿真>(百度链接),提供了很好的Fang算法参考,但论文中有两处错误,着实也浪费人不少时间. 本可以不必自己费时去推演,奈何跟着文章来总是没得到正确的结果,还一度怀疑是不是其它环节写得不对,

http400错误基本都是http请求参数与服务器接收参数不匹配造成的, 如:1)post请求,你发了个get请求 2)content-type指定不匹配致使参数无法读出来

//KMP算法,匹配字符串模板 void getNext(int[] next, String t) { int n = next.length; for (int i = 1, j = 0; i < n; i++) { while (j > 0 && t.charAt(i) != t.charAt(j)) { j = next[j - 1]; } if (t.charAt(i) == t.charAt(j)) { j++; } next[i] = j; } } int kmp

 暴力匹配: 假设现在我们面临这样一个问题:有一个文本串S,和一个模式串P,现在要查找P在S中的位置,怎么查找呢? 如果用暴力匹配的思路,并假设现在文本串S匹配到 i 位置,模式串P匹配到 j 位置,则有: 如果当前字符匹配成功(即S[i] == P[j]),则i++,j++,继续匹配下一个字符: 如果失配(即S[i]! = P[j]),令i = i - (j - 1),j = 0.相当于每次匹配失败时,i 回溯,j 被置为0. 理清楚了暴力匹配算法的流程及内在的逻辑,咱们可以写出暴力匹配的代码

GetMethod(string name) 在反射重载方法时,如果调用此重载方法,会产生 发现不明确的匹配 的错误. 解决方案如下: GetMethod("MethodName", new Type [] { typeof(参数类型)}); 其中type数组中的项的个数是由要调用的方法的参数个数来决定的. 如果无参数,则new Type[]{},使Type数组中的项个数为0 public int IntAdd(int a, int b) { return a + b; } publi

题目: http://cojs.tk/cogs/problem/problem.php?pid=409 409. [NOI2009]变换序列 ★★☆   输入文件:transform.in   输出文件:transform.out   简单对比时间限制:1 s   内存限制:128 MB [问题描述]        对于N个整数0, 1, ……, N-1,一个变换序列T可以将i变成Ti,其中 定义x和y之间的距离.给定每个i和Ti之间的距离D(i,Ti), 你需要求出一个满足要求的变换序列T.如

/** * 获取hadoop相关配置信息 * @param hadoopConfPath 目前用户需要提供hadoop的配置文件路径 * @return */ public static Configuration getHadoopConfig(String hadoopConfPath){ Configuration conf=new Configuration(); conf.addResource(new Path(hadoopConfPath+"/core-site.xml"

主成分分析,即Principal Component Analysis(PCA),是多元统计中的重要内容,也广泛应用于机器学习和其它领域.它的主要作用是对高维数据进行降维.PCA把原先的n个特征用数目更少的k个特征取代,新特征是旧特征的线性组合,这些线性组合最大化样本方差,尽量使新的k个特征互不相关.关于PCA的更多介绍,请参考:https://en.wikipedia.org/wiki/Principal_component_analysis. PCA的主要算法如下: 组织数据形式,以便于模型

题目来源: 网络流24题 基准时间限制:1 秒 空间限制:131072 KB 分值: 0 难度:基础题 收藏  关注 第二次世界大战时期,英国皇家空军从沦陷国征募了大量外籍飞行员.由皇家空军派出的每一架飞机都需要配备在航行技能和语言上能互相配合的2名飞行员,其中1名是英国飞行员,另1名是外籍飞行员.在众多的飞行员中,每一名外籍飞行员都可以与其他若干名英国飞行员很好地配合.如何选择配对飞行的飞行员才能使一次派出最多的飞机.对于给定的外籍飞行员与英国飞行员的配合情况,试设计一个算法找出最佳飞行员配对

Newtonsoft.Json C# Json序列化和反序列化工具的使用.类型方法大全   Newtonsoft.Json Newtonsoft.Json 是.Net平台操作Json的工具,他的介绍就不多说了,笔者最近在弄接口,需要操作Json. 以某个云计算平台的Token为例,边操作边讲解. Json 转为 Model 将 Model 转为 Json 将 LINQ 转为 JSON Linq 操作 命名空间.类型.方法大全 另外附上 百度AI 文字识别 Json 及其模型类 Newtonsof

一.关联规则简介 关联规则挖掘的目标是发现数据项集之间的关联关系,是数据挖据中一个重要的课题.关联规则最初是针对购物篮分析(Market Basket Analysis)问题提出的.假设超市经理想更多地了解顾客的购物习惯,特别是想知道,哪些商品顾客可能会在一次购物时同时购买?为回答该问题,可以对商店的顾客购买记录进行购物篮分析.该过程通过发现顾客放入"购物篮"中的不同商品之间的关联,分析顾客的购物习惯.这种关联的发现可以帮助零售商了解哪些商品频繁地被顾客同时购买,从而帮助他们开发更好的

主成分分析(PCA) vs 多元判别式分析(MDA) PCA和MDA都是线性变换的方法,二者关系密切.在PCA中,我们寻找数据集中最大化方差的成分,在MDA中,我们对类间最大散布的方向更感兴趣. 一句话,通过PCA,我们将整个数据集(不带类别标签)映射到一个子空间中,在MDA中,我们致力于找到一个能够最好区分各类的最佳子集.粗略来讲,PCA是通过寻找方差最大的轴(在一类中,因为PCA把整个数据集当做一类),在MDA中,我们还需要最大化类间散布. 在通常的模式识别问题中,MDA往往在PCA后面.

字符匹配模式-KMP算法 j直接跳到了2的位置,因为在之前的都相同. 那么就需要求如果不等了之后,j需要回跳的位置next[j] 如果tk'与tj相等,则next [j+1]=k'+1 如果tk'与tj不相等,则继续向前找,直到找到next[0]=-1为止 注意:t是从0下标开始 1 void getnext(string t) 2 3 { 4 5 int j=0,k=-1; 6 7 int len=t.size(); 8 9 next[0]=-1; 10 11 wihle(j<len) 12

1.LRU是Least Recently Used的缩写,即最近最少使用页面置换算法,是为虚拟页式存储管理服务的.LRU算法的提出,是基于这样一个事实:在前面几条指令中使用频繁的页面很可能在后面的几条指令中频繁使用.反过来说,已经很久没有使用的页面很可能在未来较长的一段时间内不会被用到. 2先进先出置换算法(FIFO):优先淘汰最早进入的页面,亦即在内存中驻留时间最久的页面.

expdb 与exp 导出数据有区异,exp 无法导出空值表,用于客户端,expdb 只用于服务器端.备份出来的数据可再远程传输到另外一台linux 实现异地备份! 一  关于expdp和impdp     使用EXPDP和IMPDP时应该注意的事项:EXP和IMP是客户端工具程序,它们既可以在客户端使用,也可以在服务端使用. EXPDP和IMPDP是服务端的工具程序,他们只能在ORACLE服务端使用,不能在客户端使用. IMP只适用于EXP导出的文件,不适用于EXPDP导出文件:IMPDP只适

预防死锁 (1) 摒弃"请求和保持"条件 基本思想:规定所有进程在开始运行之前,要么获得所需的所有资源,要么一个都不分配给它,直到所需资源全部满足才一次性分配给它. 优点:简单.易于实现且很安全 缺点:资源被严重浪费,进程延迟运行 (2) 摒弃"不剥夺"条件 基本思想:当一个已经保持了某些资源的进程,再提出新的资源请求而不能立即得到满足时,必须释放它已经保持了的所有资源,待以后需要时再重新申请.这意味着某一进程已经占有的资源,在运行过程中会被暂时地释放掉,也可认为是

ArcGIS采用D8算法计算水流方向(9.3.1后新增),输入数据应首先完成了洼地填充处理: One of the keys to deriving hydrologic characteristics about a surface is the ability to determine the direction of flow from every cell in the raster. This is done with the Flow Direction function. This

struts2开发action 的三种方法 1.继承ActionSupport public class UserAction extends ActionSupport { // Action中业务处理方法 public String login() { System.out.println("UserAction.login()"); // return "success"; return SUCCESS; } } 2.实现Action public class

public static boolean validate18Idcard(String idcard){ if(idcard == null ) { return false; } if(idcard.length()!=18) { return false; } char [] id =idcard.toCharArray(); int i, sum, n; for (sum = i = 0; i < 17; i++){ sum += ((1 << (17 - i)) % 11)