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  • 目录扫描工具dirsearch-master
    目录扫描工具Dirsearch是一款基于Python开发的强大工具,专门用于扫描网站中的潜在敏感目录和文件。该工具能够自动化地执行攻击,提高渗透测试人员的工作效率。Dirsearch支持多线程扫描,能够快速地识别出目标网站中的目录结构,从而帮助用户发现潜在的安全漏洞。Dirsearch的主要功能包括:1. 支持多种协议:Dirsearch支持HTTP、HTTPS和SOCKET等协议,能够针对不同类型的网站进行扫描。2. 自定义字典:Dirsearch允许用户使用自定义字典进行扫描,提高扫描的准确性和效率。用户可以根据目标网站的目录结构,定制专用的字典文件。3. 多线程扫描:Dirsearch支持多线程扫描,能够快速地识别出目标网站中的目录结构。用户可以根据自己的需求,设置合适的线程数。4. 扫描结果保存:Dirsearch可以将扫描结果保存为文本、XML、JSON等多种格式,方便用户对扫描结果进行分析和整理。5. 目录递归扫描:Dirsearch支持目录递归扫描,能够深入挖掘目标网站中的子目录,提高扫描的全面性。6. 扫描状态显示:Dirsearch在扫描过程中会实时显示
    安全技术
    RARdirsearch-master.rar 933.49KB
    4 月前
  • 软件设计师中级笔记总结资料
    软考笔记内容,分为上午题与下午题笔记。此资料为所有发布的博客笔记内容总结,早获取资料是免费的,之后大家可以通过积分进行获取。tips:积分可以通过签到、完善个人信息、评论文章、分享文章进行获取,这样可以进行免费获取资料。查看积分:PC端,点击头像的“内容管理”-->在左侧菜单中的“数据--作品数据”。愿点击"交卷"的那一刻,有着战士收刀入鞘般的骄傲,祝上岸取得证书。
    考试认证
    ZIP软考笔记内容pdf.zip 31.84MB
    4 月前
  • MIPS CPU设计(HUST) 《计算机组成原理》(头歌实验答案)
    里面所有关卡的答案都有
    信息化管理
    ZIPMIPS CPU设计(HUST).zip 150.75KB
    4 月前
  • 静态、动态贝叶斯网络-GeNIe软件建模 贝叶斯网络模型建立指导:包括条件概率表(CPT)的设定方法(二态或者多状态均可),软件的使用方法动态贝叶斯网络,分析方法等如何构建贝叶斯的结构,以及如何
    静态、动态贝叶斯网络—GeNIe软件建模 贝叶斯网络模型建立指导:包括条件概率表(CPT)的设定方法(二态或者多状态均可),软件的使用方法动态贝叶斯网络,分析方法等如何构建贝叶斯的结构,以及如何获取贝叶斯网络的参数(包括先验概率和条件概率CPT)贝叶斯网络的敏感度分析以及重要度分析方式,例如龙卷风图,BIM RRW等重要度评估方法 GeNIe软件助力贝叶斯网络建模与分析:结构构建、参数获取及敏感度评估
    后端
    ZIP静态动态贝叶斯网络.zip 1.47MB
    4 月前
  • 工程光学郁道银第四章答案.pdf
    工程光学郁道银第四章答案.pdf
    课程资源
    PDF第四章答案.pdf 113.84KB
    4 月前
  • 360CTF理论大赛试题1
    1.(单选题)2.(单选题)3.(多选题)4.(单选题)5.(单选题)6.(多选题)7.(单选题)8.(多选题)9.(单选题)
    安全技术
    PDF360CTF理论大赛试题1.pdf 292.29KB
    4 月前
  • jar包 aspose-cad-23.9.jar
    aspose-cad-23.9 jar包
    行业研究
    ZIPaspose-cad-23.zip 49.32MB
    4 月前
  • UCIe芯片互联标准2.0版修订详细解析
    内容概要:本文档详细介绍了Universal Chiplet Interconnect Express (UCIe) Specification 2.0版本的技术规范,包括侧带初始化(SBINIT)序列、高级封装和标准封装的区别、内存访问请求数据包的字段定义以及管理传输数据包的段划分机制等内容。文档还涵盖了使用过程中需要注意的法律声明和成员协议等内容。适用人群:半导体行业从业者,特别是涉及芯片互连、多芯片模块设计和集成的专业人士。使用场景及目标:为研发团队提供详细的UCIe技术规范,帮助理解和实施UCIe标准,适用于芯片设计与测试阶段,确保系统性能优化和技术合规。其他说明:本文档是公开版本,但对非成员的使用有一定限制,具体内容需参考UCIe联盟的相关政策。文档提供了技术细节和操作指南,是芯片设计和集成的重要参考资料。
    行业研究
    PDFUCIE_SPECIFICATION_2.0.pdf 8.37MB
    4 月前
  • YS9082HP-MPToolV8.00.00.01.025-HPS2704M-release-N38B.rar
    YS9082HP-MPToolV8.00.00.01.025-HPS2704M-release-N38B.rar
    网络技术
    RARYS9082HP_MPToolV8.00.00.01.025_HPS2704M_release_N38B.rar 6.09MB
    4 月前
  • CMake-3.28.3安装包
    CMake-3.28.3安装包
    后端
    ZIPcmake-3.28.3-windows-x86_64.zip 43.05MB
    4 月前
  • redis-windows-7.2.3.zip
    Redis 是一个高性能的key-value数据库
    数据库
    ZIPredis-windows-7.2.3.zip 3.86MB
    4 月前
  • 基于Hadoop电商购物推荐平台销售数据分析与可视化系统源码
    基于Hadoop电商购物推荐平台销售数据分析与可视化系统,采用B/S架构,数据爬虫,数据清洗,Hadoop,Spark,mysql,vue等技术,前台用户系统和后台管理系统,用户+商家+管理员,推荐根据用户的购买行为进行协同过滤推荐,用户1用户2用户1购买商品1商品7用户2购买商品7系统会认为2个用户的收藏行为协同,给用户2推荐商品1。
    大数据
    ZIPHadoop电商推荐平台数据分析可视化系统.zip 11.69MB
    4 月前
  • 三星健康数据同步插件_2.0.00.11.apk
    三星健康数据同步插件_2.0.00.11.apk
    行业研究
    APK三星健康数据同步插件_2.0.00.11.apk 4.03MB
    4 月前
  • 联芸MK8215 MAX0902量产工具 亲测有效!
    联芸MK8215 MAX0902量产工具 亲测有效!
    后端
    RAR联芸MK8215 MAS902 量产工具.rar 30.84MB
    5 月前
  • 西电计科大三下SOC微体系结构设计作业合集
    文件名:西电计科大三下SOC微体系结构设计作业合集创建者:switch_swq文件结构:——ONLINE_EXPERIMRNT——HOMEWORK文件描述:ONLINE_EXPERIMRNT、HOMEWORK包含该课程的线上实验和作业代码,使用VHDL实现;注:在各vivado工程根目录下PIC文件夹包含相关实验仿真综合图片。
    硬件开发
    ZIP西电计科大三下SOC微体系结构设计作业合集.zip 877.72KB
    5 月前
  • 软考网络工程师课程资源
    软考网络工程师基础课程资源
    网络技术
    ZIP2、中级网络工程师知识点PPT.zip 2.92MB
    5 月前
  • 2025年第十五届MathorCup数学应用挑战赛D题.pdf
    2025年第十五届MathorCup数学应用挑战赛D题.pdf
    行业研究
    PDF2025年第十五届MathorCup数学应用挑战赛D题.pdf 1.24MB
    5 月前
  • ddns-go-6.7.7-windows-x86-64
    jeessy2/ddns-go
    操作系统
    ZIPddns-go_6.7.7_windows_x86_64.zip 3.87MB
    5 月前
  • X射线底片焊缝缺陷大数据库:3019张512x512高清图像分割任务详解,X射线底片焊缝缺陷检测图像分割数据集:高清图像,共3019张,大尺寸呈现,X射线底片焊缝缺陷检测数据集 3019张,尺寸51
    X射线底片焊缝缺陷大数据库:3019张512x512高清图像分割任务详解,X射线底片焊缝缺陷检测图像分割数据集:高清图像,共3019张,大尺寸呈现,X射线底片焊缝缺陷检测数据集。3019张,尺寸512×512。图像分割任务。,核心关键词:X射线底片焊缝缺陷检测; 3019张; 尺寸512×512; 图像分割任务; 检测数据集。,X射线焊缝缺陷检测数据集:3019张512×512图像分割任务数据
    云计算
    ZIP射线底片焊缝缺陷检测数据集张.zip 3.26MB
    5 月前
  • 机器学习中Xgboost-Shap模型解释与特征重要性可视化的应用
    内容概要:本文详细介绍了Xgboost-Shap组合在机器学习领域的应用,旨在揭示模型内部的工作机制。Xgboost作为一种高效的梯度提升框架,广泛应用于分类和回归任务。而Shap(SHapley Additive exPlanations)则用于解释模型的预测结果,通过计算Shap值,可以量化每个特征对预测结果的影响,并以可视化的方式展示出来。文中提供了具体的Python代码实例,分别针对回归任务(如波士顿房价预测)和分类任务(如鸢尾花数据集分类),展示了如何使用Xgboost进行建模以及如何利用Shap进行特征重要性的可视化分析。此外,还讨论了一些常见的注意事项和优化技巧,如处理多类别输出、应对高相关性特征、大数据集的子采样等。适合人群:对机器学习有一定了解的研究人员和技术爱好者,尤其是希望深入了解模型解释性和特征重要性的从业者。使用场景及目标:适用于需要提高模型透明度和可解释性的应用场景,如金融风险评估、医疗诊断等领域。通过理解模型的决策过程,可以帮助业务方更好地制定策略和措施。其他说明:本文强调了Xgboost-Shap组合的优势,即不仅能提供强大的预测能力,还能增强模型的可解释性。这对于确保模型的可靠性和可信度至关重要。同时,文中提到的一些实战技巧也有助于提高工作效率和模型性能。
    安全技术
    ZIP机器学习中Xgboost-Shap模型解释与特征重要性可视化的应用.zip 497KB
    5 月前
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