1.将一个字典输入: 该字典必须满足:value是一个list类型的元素,且每一个key对应的value长度都相同: (以该字典的key为columns) >>> import pandas as pd >>> a = [1,2,3,4,5] >>> b = ["a","b","c"] >>> c = 1 >>> df = pd.DataFrame({&qu

密码破解基本有三种方法:第一种是人工猜解(垃圾桶工程和被动信息收集): 第二种是基于字典暴力破解(主流) 在kali里,是默认自带了字典的,分别放在下面三个文件中:/usr/share/wordlist /usr/share/wfuzz/wordlist /usr/share/seclists,有一个password 第三种是键盘空间字符爆破 全键盘空间字符 部分键盘空间字符(基于规则) 数字,小写字母,大写字母,符号,空格,瑞典字符,高位ASCII码. 在kali中我们用crunch来制作密码

基于字典的图像超分辨率实现 - CSDN博客 http://blog.csdn.net/u011630458/article/details/65635155 简介 这段时间在看基于字典的单帧图像超分辨率重建,本篇主要是对这块做个笔记记录. 基本原理 预处理 1.准备好用于字典训练的低分辨率图像LR及与之对应的高分辨率图片HR. 2.将低分辨率图像双线性或者三次方插值到高分辨率图像相同大小,得到MR. 3.将MR图像分成若干个3x3或者5x5之类的小块,小块之间有1x1或者2x2之类的重叠区域,

之前找的数据库字典生成工具基本上都依赖于 Office Com 组件,在不安装 Office的情况下无法使用.怒,于是自己用C# 写了一个.     特征如下:         一.支持的数据库 MS SQL Server 2005+.My Sql.Oracle         二.支持的文档类型 Html.CHM.Docx         三.无需安装Office即可生成 Docx 格式的Word文件         四.基于 .net framework 3.5 框架,电脑上需要安装 .ne

猫宁!!! 之前收集子域名的时候使用过子域名挖掘机这个windows软件,查看了它所使用的字典,基本上是小写字母数字1-4位的一个合集.   36+36*36+36*36*36+36*36*36*36等于1727604,大约173万个字符,确实可以爆破出来不少的子域名来,而且花费时间可以接受.如果是36的5次方,就有6047万的字符,太多了,花费时间过长,一定程度上得不偿失.   短信验证码很多是6位或者4位的数字,当然也见过5位.7位和8位的,这些数字可以利用crunch快速生成,包括0012

Linux下openssl提供了一系列哈希及加密的函数,如果调用openssl提供的MD5函数生成任意字符串的MD5呢?下面提供了一段代码实现Linux下c字符串生成md5的函数. 具体代码: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 #include "stdio.h" #include <string.h> #include <stdlib.h&

1.使用rar2john找到md5 2.基于字典 hashcat -a 0 -m 12500 /root/Desktop/md5.txt /usr/share/wordlists/weakpass.txt 3.基于暴力的6-8位混合小写字母和数字: hashcat -a 3 -m 12500 /root/Desktop/md5numword.txt --increment --increment-min 6 --increment-max 8 优化 https://wps2015.org/dro

[Spark][Python]Spark 访问 mysql , 生成 dataframe 的例子: mydf001=sqlContext.read.format("jdbc").option("url","jdbc:mysql://localhost/loudacre")\ .option("dbtable","accounts").option("user","trainin

这一节想总结一下 生成 Dataframe 的几种方式: CSV Excel python dictionary List of tuples List of dictionary 下面分别一一介绍具体的实现方式: 通过 csv 文件这里补充一个知识点, 就是如果要读取的文件不在 jupyter 所在的文件夹, 则可以通过绝对路径的方式引入. df = pd.read_csv("/Users/rachel/Downloads/weather.csv") 通过 Excel 文件这里的第二

按作者的说法,Delphi提供的生成随机数不是真正随机的,因为他是根据种子计算的,即种子+算法生成的随机数,如果被人知道原始种子值和算法的调用次数,则可以重现随机数,因此在安全领域,这是不安全的.同时,作者也提到Delphi32位内置的随机生成品非常弱,绝对不建议应用在任何安全相关的项目中. kbmMW 5.06.20支持TRNG(真随机噪声发生器)实现了真正的随机数算法,这个方案基于硬件,通过采样现实世界的噪声做为随机输入值,听起来是不是很NB! 基于这种方案实现随机数,要购买一个硬件,网址在

  http://blog.topspeedsnail.com/archives/10542 主题 TensorFlow RNN不像传统的神经网络-它们的输出输出是固定的,而RNN允许我们输入输出向量序列.RNN是为了对序列数据进行建模而产生的. 样本序列性:样本间存在顺序关系,每个样本和它之前的样本存在关联.比如说,在文本中,一个词和它前面的词是有关联的:在气象数据中,一天的气温和前几天的气温是有关联的. 例如本帖要使用RNN生成古诗,你给它输入一堆古诗词,它会学着生成和前面相关联的字词.如果

根据wsdl,基于wsimport生成代码的客户端 wsimport是jdk自带的命令,可以根据wsdl文档生成客户端中间代码,基于生成的代码编写客户端,可以省很多麻烦. 局限性:wsimport  是根据JDK1.6.0_21及以上的生成本地代码的,它只能解析服务器端的SOAP协议为1.1,不能解析SOAP1.2的协议.如果解析SOAP1.2 将会解析不完全. wsimport的用法: wsimport [options] <WSDL_URI> 比较常用的[options]有: 1. -d

概述 wsimport是jdk自带的命令,可以根据wsdl文档生成客户端中间代码,基于生成的代码编写客户端,可以省很多麻烦. wsimport命令 wsimport的用法 wsimport [options] <WSDL_URI> 比较常用的[options]有: 1. -d <directory>    在指定的目录生成class文件 2. -clientjar <jarfile>    在当前目录生成jar文件,结合-d <directory>可以在指定

  转载请注明出处:https://www.cnblogs.com/oceanicstar/p/10900332.html      ★append方法可以很方便地拼接两个DataFrame df1.append(df2) > A B > 1 A1 B1 > 2 A2 B2 > 3 A3 B3 > 4 A4 B4 ★但数据量大时生成DataFrame,应避免使用append方法 因为:        与python列表中的append和extend方法不同的是pandas的a

问题:想要将字典直接转为DataFrame格式时,除了字典外没有传入其他参数时,会报错 ValueError: If using all scalar values, you must pass an index import pandas as pd dict_data = {'name':'nxf','age':24} data = pd.DataFrame(dict_data) print(data) 错误原因:直接将标称属性为value的字典转成dataframe时,需要设定index

文件上传fuzz字典生成脚本-使用方法 原作者:c0ny1 项目地址:https://github.com/c0ny1/upload-fuzz-dic-builder 项目预览效果图: 帮助手册: 脚本可以自定义生成的上传文件名(-n),允许的上传的后缀(-a),后端语言(-l),中间件(-m),操作系统(--os),是否加入双后缀(-d)以及输出的字典文件名(-o). 我们可以根据场景的不同,来生成合适的字典,提供的信息越详细,脚本生成的字典越精确! 1.1 Example1 生成适合全语言,

前言 学习xss的时候翻阅资料发现了一个文件上传漏洞fuzz字典生成脚本小工具,试了试还不错,分享一下 配置 需要python2环境 工具地址:https://github.com/c0ny1/upload-fuzz-dic-builder 使用方法 $ python upload-fuzz-dic-builder.py -h usage: upload-fuzz-dic-builder [-h] [-n] [-a] [-l] [-m] [--os] [-d] [-o] optional arg

该课题来源于UVA中Searching the Web的题目:https://vjudge.net/problem/UVA-1597 按照题目的说法,我对按照特定格式输入的文章中的词语合成字典,以满足后期的快速查找. 针对于字典的合成途径,我利用了STL中的map与set的嵌套形成了一种特定的数据结构来解析文章中的单词 #include<map> #include<iostream> #include<set> #include<algorithm> #in

所谓的密码字典主要是配合密码破解软件所使用,密码字典里包括许多人们习惯性设置的密码.这样可以提高密码破解软件的密码破解成功率和命中率,缩短密码破解的时间.当然,如果一个人密码设置没有规律或很复杂,未包含在密码字典里,这个字典就没有用了,甚至会延长密码破解所需要的时间.在Linux中有Crunch和rtgen两个工具,可以来创建密码字典.为方便用户的使用,本节将介绍这两个工具的使用方法. 1 .Crunch工具 Crunch是一种创建密码字典工具,该字典通常用于暴力破解.使用Crunch工具生成的

文章版权由作者李晓晖和博客园共有,若转载请于明显处标明出处:http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/ 1.背景 在之前的项目中,我们做过基于PM2.5的站点监测数据对全区域进行插值渲染来可视化预测,其实现方案为后台工具进行定时生成插值栅格图,对应文章为:<WebGIS中等值面展示的相关方案简析>(http://www.cnblogs.com/naaoveGIS/p/6145339.html).但是该方案依赖AE,且为定时生成等值面(也可以改造为实时,但是因为是工具类型