Python进阶者 Python进阶者
3年前
Jsrpc学习——加密参数Sign变化的网站破解教程
大家好,我是皮皮。前几天给大家分享jsrpc的介绍篇,Python网络爬虫之js逆向之远程调用(rpc)免去抠代码补环境简介,还有实战篇,Jsrpc学习——网易云热评加密函数逆向,Jsrpc学习——Cookie变化的网站破解教程感兴趣的小伙伴可以戳此文前往。今天给大家来个jsrpc实战教程,让大家加深对jsrpc的理解和认识。下面是具体操作过程,不懂的小伙伴
李志宽 李志宽
4年前
干货:木马DLL实现热更新的骚批操作
以前开发木马有个需求:木马是一个DLL文件,DLL需要注入到某个进程常驻,该DLL具备自我升级能力,当发现新的可用版本时,立即Free自己,加载新的。下面是我的一个实现方案:开启一个监听线程,从网络上拉新的可用版本,下载放到一个临时目录,如果发现需要升级,则立即FreeLibrary自身,然后执行更新过程。由于FreeLibrary之后当前模块的内存区域已经
Stella981 Stella981
4年前
Linux centos yum安装LAMP环境
centos6.51.yum安装和源代码编译在使用的时候没啥区别,但是安装的过程就大相径庭了,yum只需要3个命令就可以完成,源代码需要13个包,还得加压编译,步骤很麻烦,而且当做有时候会出错,源代码编译安装大概需要2个小时,好处在于可以自己配置地址等一些参数,yum安装半个小时搞定,一般不会出错,更新也很方便。2.我的机器是centosrele
Stella981 Stella981
4年前
Python3.6实现12306火车票自动抢票,附源码
Python(发音:英\?pa?θ?n\,美\?pa?θɑ:n\),是一种面向对象、直译式电脑编程语言,也是一种功能强大的通用型语言,已经具有近二十年的发展历史,成熟且稳定。它包含了一组完善而且容易理解的标准库,能够轻松完成很多常见的任务。它的语法非常简捷和清晰,与其它大多数程序设计语言不一样,它使用缩进来定义语句。Python支持命令式程序设计
Wesley13 Wesley13
4年前
CDN+P2P在大规模直播&实时直播的技术实践
摘要:本次分享将介绍爱奇艺多类型的直播业务现状,以及直播整体技术架构和客户端直播网络模块Livenet的实现。回顾直播技术顺应业务多样化的演进过程,包括从偏P2P架构发展到结合CDN&P2P混合架构,为多端适配而实现的多协议支持和切换等演变,直播P2P和直播推流SDK的技术实现等。演讲/周志伟整理/LiveVideoStack
Stella981 Stella981
4年前
Docker+Maven+Jenkins在Devops中完整应用
  很早之前,当我们需要一个部署环境的时候,我们可能指的是一台PowerEdgeR7102U服务器,走一系列冗长的申请流程,然后上架到机房、调试网络、安装系统、调试环境、最终部署应用,就这样过去了几个月。    接着出现了虚拟化技术,我们在一台内部服务器使用CitrixXenApp划分出几台虚拟机,搭建了内部需求管理系统、SVN、测试环境等
Stella981 Stella981
4年前
Http工作原理(转)
  HTTP协议(HyperTextTransferProtocol,超文本传输协议)是用于从WWW服务器传输超文本到本地浏览器的传送协议。它可以使浏览器更加高效,使网络传输减少。它不仅保证计算机正确快速地传输超文本文档,还确定传输文档中的哪一部分,以及哪部分内容首先显示(如文本先于图形)等。         在了解HTTP如何工作之前,我们先了解计
使用深度学习进行图像分类
解决任何真实问题的重要一步是获取数据。Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。我们将挑选一个2014年提出的问题,然后使用这个问题测试本章的深度学习算法,并在第5章中进行改进,我们将基于卷积神经网络(CNN)和一些可以使用的高级技术来改善图像识别模型的性能。大家可以从https://www.kaggle.com/c/dogsvscats/data下载数
使用深度学习进行图像分类
使用深度学习进行图像分类解决任何真实问题的重要一步是获取数据。Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。我们将挑选一个2014年提出的问题,然后使用这个问题测试本章的深度学习算法,并在第5章中进行改进,我们将基于卷积神经网络(CNN)和一些可以使用的高级技术来改善图像识别模型的性能。大家可以从https://www.kaggle.com/c/dogsvs
DevOpSec DevOpSec
2年前
lxcfs容器资源视图隔离 for k8s
k8s版本1.25.6,业务k8s容器化,虚机里进程迁移到容器里后,运维在执行freemtop等命令排查问题时一脸迷惑,显示内存还有很多结果pod的容器被oom或CPU资源显示很多核且空闲很多资源进程却运行很慢,我们看到的资源视图是物理机的而非我们做了限定pod里容器的资源,这给研发和运维排查问题带来一定的干扰。