Fuzzy

文章目录 主机发现 端口扫描 指纹识别与探测 操作系统探测 防火墙/IDS(入侵检测)逃逸 保存和输出 主机发现 nmap -A baidu.com:全面扫描 nmap 127.0.0.1-200:扫描一个C段 nmap baidu.com :进行一个快速的扫描 Ping扫描: 只进行ping,然后显示出在线的主机 主机发现: nmap -sP 192.168.126.131/24 无Ping扫描: 常用于防火墙禁止ping的情况下 nmap -P0 192.168.121.32 可以手动设置扫描的协议 如: TCP:对应协议编号为6。 ICMP:对应协议编号为1 IGMP:对应协议编号为2 UDP:对应协议编号为17 用TCP,UDP,IGMP协议向目标主机发包判断是否存活; nmap -p06,17,2 192.168.121.1/24 (默认用的为1,2,4) TCP SYN扫描 nmap -PS -v 192.168.21.1 通常情况下Nmap 默认ping扫描是使用TCP ACK和ICMP Echo请求对目标进行扫描.目标主机的防火墙阻止这些请求时,可以用TCP SYN Ping扫描进行对目标主机存活的判断 指定端口范围进行的扫描nmap -PS80,100-200 -v 192.168.21.1 TCP ACK Ping扫描 使用-PA选项可以进行TCP ACK

注：例子中的json有的是截取的部分数据，不可完全照搬，需灵活使用。 获取集群健康值： GET /_cluster/health 创建索引：PUT /index_test { "settings": { "index": { "number_of_shards": "3", "number_of_replicas": "0" } } } 删除索引： DELETE /index_test 查询索引的相关信息：GET /_cat/indices?v mappings自定义创建：PUT /index_test 在创建索引时加入： "mappings": { "properties": { "username": { "type": "text", "index": true }, "password": { "type": "keyword", "index": false } } } analyze分词器的使用 ： GET /index_test2/_analyze { "field": "text", "text": "icoding is very well!" } 如果在创建完索引后没有创建mapping，可以后续添加：POST /index_test/_mapping { "properties": { "username": { "type": "text", "index"

ViewFaceCore 0.2 超简单的 C# 人脸识别库 前言： 首先谢谢大家对这个库的关注，前一篇博文得到了大家的 支持 和 Star ，十分开心。本想尽快实现大家的期待的活体检测功能，但是前段时间太忙了，是在抱歉！！！ ⭐、GitHub & Important 本次更新的内容在 antispoofing 分支 上。 活体检测需要 fas_first.csta 、 fas_second.csta 两个模型 为方便使用，这两个模型也被包含在 Nuget 包中，0.2.x 版本在 70M+ 的大小 如果没有需要活体检测的需要，请继续使用 0.1.x 版本 0.2.x 版本将继续添加新的功能，也会继续包含必须的模型文件 0.1.x 版本将保持现有功能，并进行 bug 修复等工作 0.2.x 源代码在 antispoofing 分支 0.1.x 源代码在 master 分支 一、ViewFaceCore 介绍 这是基于 SeetaFace6 人脸识别开发的 .NET 平台下的人脸识别库 这是一个基于 .NET Standard 2.0 开发的库 这个库已经发布到 NuGet ，你可以一键集成到你的项目 更多请参见 C# 人脸识别库 。 二、更新 本次更新内容 添加了 活体检测 相关的方法 修复了识别结果部分未判断的 bug 修改了部分结构 更新后无需修改之前的代码。 三、使用 1.

作者|Low Wei Hong 编译|VK 来源|Medium 当我还是一名大学生的时候，我很好奇自动提取简历信息是如何工作的。我将准备各种格式的简历，并上传到招聘网站，以测试背后的算法是如何工作的。我想自己尝试建一个。因此，在最近几周的空闲时间里，我决定构建一个简历解析器。 一开始，我觉得很简单。只是用一些模式来挖掘信息，结果发现我错了！构建简历解析器很困难，简历的布局有很多种，你可以想象。 例如，有些人会把日期放在简历的标题前面，有些人不把工作经历的期限写在简历上，有些人不会在简历上列出公司。这使得简历解析器更难构建，因为没有要捕获的固定模式。 经过一个月的工作，根据我的经验，我想和大家分享哪些方法工作得很好，在开始构建自己的简历分析器之前，你应该注意哪些事情。 在详细介绍之前，这里有一段视频短片，它显示了我的简历分析器的最终结果( https://youtu.be/E-yMeqjXzEA ) 数据收集 我在多个网站上搜了800份简历。简历可以是PDF格式，也可以是doc格式。 我使用的工具是Google的Puppeter（Javascript）从几个网站收集简历。 数据收集的一个问题是寻找一个好的来源来获取简历。在你能够发现它之后，只要你不频繁地访问服务器，抓取一部分就可以了。 之后，我选择了一些简历，并手动将数据标记到每个字段。标记工作的完成是为了比较不同解析方法的性能。

下面的例子简要介绍了如何使用HALCON的一维测量工具。最长的部分是预处理和后处理；测量本身只包括两个操作符调用。 测量保险丝-fuse 预处理主要是测量线的生成。在示例程序中，这个步骤是通过将测量对象的参数分配给变量来完成的。 read_image (Fuse, 'fuse') Row := 297 Column := 545 Length1 := 80 Length2 := 10 Angle := rad(90) gen_rectangle2 (ROI, Row, Column, Angle, Length1, Length2) 现在通过将测量对象应用到图像上进行实际测量。参数的选择使得暗区周围的边缘被分为两组线段，结果返回边缘的位置和两组线段的宽度和距离。 measure_pairs (Fuse, MeasureHandle, 1, 1, 'negative', 'all', RowEdgeFirst, ColumnEdgeFirst, AmplitudeFirst, RowEdgeSecond, ColumnEdgeSecond, AmplitudeSecond, IntraDistance, InterDistance) 最后生成一个带有测量线参数的区域，并将边缘位置转换为短XLD等值线来显示结果。 for i := 0 to |RowEdgeFirst| - 1 by

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SQL is database-based. That means files need to be first loaded into the database before we can process them with the popular query language. The data loading is not always convenient. So tools that can directly execute SQL on files were designed to avoid troubles. These tools differ widely in working environment, usability, SQL execution capability and format requirement. I tried a number of them and found that esProc is the easiest and most efficient to use for data analysts. Let me explain my findings. Go to Looking for the Best SQL-On-File Tool for more infomation. After nearly 50 years of