metasploit识别机器学习

2024-11-04

Metasploit 一些重要模块使用介绍

本文是"T00LS Metasploit(第一季)"的文档版,是个人在观看视频动手操作的一个记录,仅供学习.文中会介绍Metasploit的一些基本使用:端口扫描.smb扫描.服务识别.密码嗅探等一.端口扫描关于端口扫描的话,我们首先想到的可能会是nmap,除此之外呢,Metasploit也内置了相应的扫描模块.以目标:192.168.1.111为例 Nmap扫描 root@kali:~# nmap -v -sV 192.168.1.111 Starting Nmap 7.50 (

Python3实现简单可学习的手写体识别

0.目录 1.前言 2.通过pymssql与数据库的交互 3.通过pyqt与界面的交互 4.UI与数据库的交互 5.最后的main主函数 1.前言版本:Python3.6.1 + PyQt5 + SQL Server 2012 以前一直觉得,机器学习.手写体识别这种程序都是很高大上很难的,直到偶然看到了这个视频,听了老师讲的思路后,瞬间觉得原来这个并不是那么的难,原来我还是有可能做到的. 于是我开始顺着思路打算用Python.PyQt.SQLServer做一个出来,看看能不能行.然而中间遇到了

机器学习框架ML.NET学习笔记【1】基本概念与系列文章目录

一.序言微软的机器学习框架于2018年5月出了0.1版本,2019年5月发布1.0版本.期间各版本之间差异(包括命名空间.方法等)还是比较大的,随着1.0版发布,应该是趋于稳定了.之前在园子里也看到不少相关介绍的文章,对我的学习提供了不少帮助.由于目前资料不是很丰富,所以学习过程中也走了不少弯路,本系列的文章主要记录我学习过程中的一些心得体会,并对一些细节会做详细的解释,希望能为机器学习零基础的同学提供一些帮助.(C#零基础可不行) 二.基本概念 1.什么是机器学习?定义:一个电脑程序要完成任

人脸和性别识别（基于OpenCV）

描写叙述人脸识别包含四个步骤人脸检測:定位人脸区域,仅仅关心是不是脸: 人脸预处理:对人脸检測出来的图片进行调整优化. 收集和学习人脸:收集要识别的人的预处理过的人脸,然后通过一些算法去学习怎样识别: 人脸识别:识别当前人脸与数据库里的哪个人脸最类似. 人脸检測 OpenCV集成了基于PCA LDA 和LBP的人脸检測器.源文件自带非常多各种训练好的检測器.下表是经常使用的XML文件上面的XML文件能够检測正面人脸.眼睛或鼻子.检測人脸我採用的是第一个或第二个Harr人脸检測器. 识别率比

使用Azure人脸API对图片进行人脸识别

人脸识别是人工智能机器学习比较成熟的一个领域.人脸识别已经应用到了很多生产场景.比如生物认证,人脸考勤,人流监控等场景.对于很多中小功能由于技术门槛问题很难自己实现人脸识别的算法.Azure人脸API对人脸识别机器学习算法进行封装提供REST API跟SDK方便用户进行自定义开发. Azure人脸API可以对图像中的人脸进行识别,返回面部的坐标.性别.年龄.情感.愤怒还是高兴.是否微笑,是否带眼镜等等非常有意思的信息. Azure人脸API也是一个免费服务,每个月30000次事务的免费额度. 创

机器学习 machine learn

机器学习机器学习概述什么是机器学习机器学习是一门能够让编程计算机从数据中学习的计算机科学.一个计算机程序在完成任务T之后,获得经验E,其表现效果为P,如果任务T的性能表现,也就是用以衡量的P,随着E增加而增加,那么这样计算机程序就被称为机器学习系统.自我完善,自我增进,自我适应. 为什么需要机器学习自动化的升级和维护解决那些算法过于复杂甚至跟本就没有已知算法的问题在机器学习的过程中协助人类获得对事物的洞见机器学习的问题建模问题所谓机器学习,在形式上可这样理解:在数据对象中通过统

记一次从邻居无线路由渗透到邻居PC

起因:因为房东的网太垃圾决定自己动手丰衣足食蹭邻居的网结果发现一个信号超好的无线路由0x01踩点无意中发现TP-LINK_28C0这个无线信号特别的好看起来就肯定知道是隔壁邻居的抓了一下包处于11信道开了wps但是新版的tplink貌似防pin 所以枚举pin失败只好抓包破解不料这密码果然吊 0x02 内网漫游路由没有任何过滤所以就这样华丽的连上了路由简单用fing扫了一下内网发现1.100是一台PC机网关是1.1 有一台IPHONE 暂时不想理主要还是针对着1.10

MachineLN博客目录

MachineLN博客目录 https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78422372 本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.有问题可以加微信:lp9628(注明CSDN). 公众号MachineLN,邀请您扫码关注: MachineLP的Github(欢迎follow):https://github.com/MachineLP train_cnn_v0: 实现基础cnn训练,数据读取方式慢. train_cnn_v1: 优化数据读取的

学习笔记之Python全栈开发/人工智能公开课_腾讯课堂

Python全栈开发/人工智能公开课_腾讯课堂 https://ke.qq.com/course/190378 https://github.com/haoran119/ke.qq.com.python/tree/master/src/python-fullstack Python — 爬虫.数据分析 python — 数据分析之旅,Numpy 数据获取公开数据集(Mnist),爬虫数据存储数据库SQL 数据预处理噪声,重复,缺失,空值,异常值,分组,合并,随机取样(pandas) 数据

zwPython，字王集成式python开发平台，比pythonXY更强大、更方便。

zwPython,字王集成式python开发平台,比pythonXY更强大.更方便. 更强大,内置opencv.cuda/opencl.NLTK自然语言.pygame游戏设计等多个重量级模块库. 更方便,绿色设计,无需安装,解压即可直接使用,可解压到U盘,作为便携式随身开发平台. zwPython主要应用领域: 图像处理,内置PIL.matplotlib等模块字体设计,fonttools模块游戏设计,支持pygame Oepncv视觉/人脸识别机器学习,支持scikit-learn.The

巨蟒python全栈开发数据库前端7:jQuery框架

每个人的标准不同,看法等等,认识,价值观有所不同,促成了这些矛盾. 1.select例子 <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>Title</title> </head> <body>  <select name=&quo

ML.NET学习笔记 ---- 系列文章

机器学习框架ML.NET学习笔记[1]基本概念与系列文章目录机器学习框架ML.NET学习笔记[2]入门之二元分类机器学习框架ML.NET学习笔记[3]文本特征分析机器学习框架ML.NET学习笔记[4]多元分类之手写数字识别机器学习框架ML.NET学习笔记[5]多元分类之手写数字识别(续) 机器学习框架ML.NET学习笔记[6]TensorFlow图片分类机器学习框架ML.NET学习笔记[7]人物图片颜值判断机器学习框架ML.NET学习笔记[8]目标检测(采用YOLO2模型) 机器学

论文阅读 | BadNets: Identifying Vulnerabilities in the Machine Learning Model Supply Chain

BadNets: 识别机器学习模型供应链中的漏洞摘要基于深度学习的技术已经在各种各样的识别和分类任务上取得了最先进的性能.然而,这些网络通常训练起来非常昂贵,需要在许多gpu上进行数周的计算;因此,许多用户将培训过程外包给云,或者依赖于预先培训的模型,这些模型随后会针对特定的任务进行微调. 在本文中,我们展示了外包训练引入了新的安全风险:攻击者可以创建一个经过恶意训练的网络(一个反向涂鸦的神经网络,或者一个坏网),它在用户的训练和验证样本上有最先进的性能,但是在特定的攻击者选择的输入上表现很

【转】机器学习教程十四-利用tensorflow做手写数字识别

模式识别领域应用机器学习的场景非常多,手写识别就是其中一种,最简单的数字识别是一个多类分类问题,我们借这个多类分类问题来介绍一下google最新开源的tensorflow框架,后面深度学习的内容都会基于tensorflow来介绍和演示请尊重原创,转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址什么是tensorflow tensor意思是张量,flow是流. 张量原本是力学里的术语,表示弹性介质中各点应力状态.在数学中,张量表示的是一种广义的"数量",0阶张量

机器学习&数据挖掘笔记_13（用htk完成简单的孤立词识别）

最近在看图模型中著名的HMM算法,对应的一些理论公式也能看懂个大概,就是不太明白怎样在一个具体的机器学习问题(比如分类,回归)中使用HMM,特别是一些有关状态变量.观察变量和实际问题中变量的对应关系,因此目前急需一个实际例子来加深对HMM算法的仰慕,大家如有好的例子来具体学HMM算法的话,欢迎分享!众所周知,著名的HMM开源库为Hidden Markov Model Toolkit(以下简称HTK),而HTK在语音识别领域应用很成功,这2天花了些时间学习了HTK的使用,完成的是最简单孤立词的识别

机器学习实战kNN之手写识别

kNN算法算是机器学习入门级绝佳的素材.书上是这样诠释的:“存在一个样本数据集合,也称作训练样本集,并且样本集中每个数据都有标签,即我们知道样本集中每一条数据与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后,将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征比较,算法提取样本集中特征最相似数据(最近邻)的分类标签.一般来说,我们只选择样本数据集中前K个最相似的数据,这就是k-近邻算法中k的出处,通常k是不大于20的整数.最后,选择k个最相似数据中出现次数最多的分类,作为新数据的分类”. 优点:精度高.对异常

机器学习（二）-kNN手写数字识别

一.kNN算法是机器学习的入门算法,其中不涉及训练,主要思想是计算待测点和参照点的距离,选取距离较近的参照点的类别作为待测点的的类别. 1,距离可以是欧式距离,夹角余弦距离等等. 2,k值不能选择太大或太小,k值含义,是最后选取距离最近的前k个参照点的类标,统计次数最多的记为待测点类标. 二.关于kNN实现手写数字识别 1,手写数字训练集测试集的数据格式,本篇文章说明的是<机器学习实战>书提供的文件,将所有数字已经转化成32*32灰度矩阵. 三.代码结构构成 1,data_Prepare.py

Python 3 利用机器学习模型进行手写体数字识别

0.引言介绍了如何生成数据,提取特征,利用sklearn的几种机器学习模型建模,进行手写体数字1-9识别. 用到的四种模型: 1. LR回归模型,Logistic Regression 2. SGD随机梯度下降模型,Stochastic Gradient Descent 3. SVC支持向量分类模型,Support Vector Classification 4. MLP多层神经网络模型,Multi-Layer Perceptron 主要内容:生成手写体随机数1-9,生成单个png分类存入指定

机器学习--kNN算法识别手写字母

本文主要是用kNN算法对字母图片进行特征提取,分类识别.内容如下: kNN算法及相关Python模块介绍对字母图片进行特征提取 kNN算法实现 kNN算法分析一.kNN算法介绍 K近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是机器学习算法中最简单的方法之一.所谓K近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表.我们将样本分为训练样本和测试样本.对一个测试样本 t 进行分类,kNN的做法是先计算样本 t 到所有训练样本的欧氏距离,然后从中找出k

使用Google Cloud Platform构建机器学习项目-宠物识别

宠物识别我们使用到了tensorflow object-detection API (https://github.com/tensorflow/models/tree/master/research/object_detection) 其中的Quick Start 2向我们介绍了这个项目(https://github.com/tensorflow/models/blob/master/research/object_detection/g3doc/running_pets.md) 安装建议直

机器学习（1） - TensorflowSharp 简单使用与KNN识别MNIST流程

机器学习是时下非常流行的话题,而Tensorflow是机器学习中最有名的工具包.TensorflowSharp是Tensorflow的C#语言表述.本文会对TensorflowSharp的使用进行一个简单的介绍. 本文会先介绍Tensorflow的一些基本概念,然后实现一些基本操作例如数字相加等运算.然后,实现求两个点(x1,y1)和(x2,y2)的距离.最后,通过这些前置基础和一些C#代码,实现使用KNN方法识别MNIST手写数字集合(前半部分).阅读本文绝对不需要任何机器学习基础,因为我现在

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