# Cobalt Strike DNS Beacon 的使用和原理 1. DNS木马 DNS木马因为隐蔽性好,在受害者不会开放任何端口,可以规避防火墙协议,走的是53端口 (服务器),防火墙不会拦截,缺点是响应慢。 2. DNS Beacon 的工作过程 当受害者请求域名对应 ...
本博文主要是较为直观的理解卷积神经网络的工作原理,明白卷积神经网络是怎么工作的 转载 近日,Dishashree Gupta 在 Analyticsvidhya 上发表了一篇题为 Architecture of Convolutional Neural Networks CNNs demystified 的文章,对用于图像识别和分类的卷积神经网络架构作了深度揭秘 作者在文中还作了通盘演示,期望对 ...
2018-03-24 08:15 0 995 推荐指数:
# Cobalt Strike DNS Beacon 的使用和原理 1. DNS木马 DNS木马因为隐蔽性好,在受害者不会开放任何端口,可以规避防火墙协议,走的是53端口 (服务器),防火墙不会拦截,缺点是响应慢。 2. DNS Beacon 的工作过程 当受害者请求域名对应 ...
第三节:设计一个有生命力的工作线程 创建一个线程,用完即扔。相信很多初学者都曾这样使用过。 频繁创建释放线程,会浪费大量资源的,不科学。 1.如何让多线程能多次被复用? 关键是 ...
首先,写这个文档的原因是因为我转载了一篇文章,不会编辑。擦。。。。 1. 首先收输入层是毛东西? 就是输入的图像,有可能是三通道的有可能是单通道的。 比如28*28*1或者2 ...
神经网络的基本工作原理 一、总结 一句话总结:先给一个初始值,然后依赖正确值(真实值)进行修复模型(训练模型),直到模型和真实值的误差可接受 初始值 真实值 修复模型 1、神经网络由基本的神经元组成,那么神经元的模型是怎样的? 神经网络由基本的神经元组成,下图就是一个神经元的数学 ...
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图神经网络 (GNN) 是一系列神经网络,可以自然地对图结构数据进行操作。与孤立地考虑单个实体的模型相比,通过从底层图中提取和利用特征,GNN 可以对这些交互中的实体做出更明智的预测。 GNN 并不是唯一可用于对图结构化数据进行建模的工具:图内核和随机游走方法层级是一些最流行的工具。然而,今天 ...
(cs231n与5月dl班课程笔记) 1 前言 2012年我在北京组织过8期machine learning读书会,那时“机器学习”非常火,很多人都对其抱有巨大的热情。当我2013年再次 ...
https://blog.csdn.net/shijing_0214/article/details/53143393 孔子说过,温故而知新,时隔俩月再重看CNNs,当时不太了解的地方,又有了新的理解与体会,特此记录下来。文章图片及部分素材均来自网络,侵权请告知。 卷积神经网络 ...