Python
春旗云镜 Spoofing
扫描发现开放了8080端口 dirsearch进行路径扫描. 发现是Tomcat 9.0.30,该版本存在文件包含漏洞 tomcat的许多重要信息存储在/WEB-INF/web.xml下,然而不能直接访问,我们利用漏洞来读文件. 结果如下 其中的url-pattern标签指明了一些方法的路径,我们访问这个/UploadServlet,去传一个jsp马(扩展名随意) 然后去利用漏洞执行
Gitlab分支管理规范和提交代码规范
gitlab分支管理规范 分支说明： 测试代码库共有三个分支，main分支、dev分支、release分支 -- main分支：存放运行稳定的最新代码 ，一般不直接将未审核的代码合入到main分支 -- dev分支：存放个人开发的用例脚本，可用于用例故障修复，新的用例开发等 -- release分支：对应上线的产品版本，在发布上线产品时，同步从main分支拉取得到该release分支 分支me
python简易倒计时
小伙伴们，国庆要到了，是不是很激动，几行python代码，实现倒计时。 代码很简单，有几个点注意一下：①" r "：称为“回车”字符。在文本输出中，r 通常用于将光标移回到当前行的起始位置。光标会被移到这一行的最前面，从而覆盖原有的文本。简单说：就是在需要刷新的位置覆盖之前的的文本内容，广泛用于倒计时、进度条问题中。②时间文本是不能直接进行加减的，需要转化为时间类型(datetime)才能进行加减
基于 LangChain 的自动化测试用例的生成与执行
在前面的章节中，分别介绍了 Web、App、接口自动化测试用例的生成。但是在前文中实现的效果均为在控制台打印自动化测试的用例。用例需要手动粘贴，调整之后再执行。 那么其实这个手动粘贴、执行的过程，也是可以直接通过人工智能完成的。 应用价值 通过人工智能代替人工操作的部分，节省时间，提升效率。 通过封装更多的 Tools，让 Agent 更为智能。 实践演练 实现原理 实现思路 在理解需求之后
接口自动化脚本设计规范
一、概述 接口自动化测试是软件开发过程中的重要环节，旨在验证不同模块之间或者系统与外部系统之间的数据交换是否符合预期。编写高效、稳定且易于维护的接口自动化脚本对于提升测试效率和产品质量具有重要意义。以下为一套通用的接口自动化脚本设计规范： 二、设计原则 模块化设计：将脚本按照业务功能进行模块划分，每个模块对应一组相关的接口测试用例，便于代码复用和管理。 结构清晰：使用良好的编程习惯，保证脚本结构
安装paddleocr失败，重新安装
删除冲突文件 rm -f /Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.9/lib/python3.9/site-packages/paddle/base/libpaddle.so 彻底卸载 paddlepaddle pip3 uninstall paddlepaddle pip3 uninstall paddlepaddle-gpu 清除
Crypto工具与算法
参考博客： https://lazzzaro.github.io/2020/05/10/crypto-crypto常用工具/ https://bbs.kanxue.com/thread-266504.htm https://lazzzaro.github.io/2020/05/10/crypto-crypto常用算法/ 工具 以windows为主 python中import gmpy2与fr
Robot Framework 自动化测试部署常见问题及处理方法（三）
书接上文 8.关于IE浏览器 IE浏览器必须是原生版，即Windows系统原版，非手动升级后的版本 9.用例执行过程中，遇到元素定位不到的情况 原因： ⑴xpath动态变化 ⑵有frame/iframe ⑶没有设置等待，元素未加载完成 解决方法： ⑴若xpath动态变化：重写xpath ⑵若有frame/iframe：参照第二节第10点【关于frame/iframe】 ⑶若没有设置等待：添加等待
从零开始学机器学习——准备和可视化数据
首先给大家介绍一个很好用的学习地址：https://cloudstudio.net/columns 数据准备-清洗 在进行机器学习的第一步——准备数据，为了方便起见，我已经提前下载好了所需的文件。 在大多数情况下，我们很少能够获得完全符合规范的数据集。因此，通常第一步是对数据进行清洗。就以今天的数据为例，让我给大家打开看一下，了解它的具体格式是怎样的。 无论从哪个角度来看，这些数据都并非十分理
《HelloGitHub》第 102 期
兴趣是最好的老师，HelloGitHub 让你对编程感兴趣！ 简介 HelloGitHub 分享 GitHub 上有趣、入门级的开源项目。 github.com/521xueweihan/HelloGitHub 这里有实战项目、入门教程、黑科技、开源书籍、大厂开源项目等，涵盖多种编程语言 Python、Java、Go、C/C++、Swift...让你在短时间内感受到开源的魅力，对编程产
强化学习详解：理论基础与核心算法解析
本文详细介绍了强化学习的基础知识和基本算法，包括动态规划、蒙特卡洛方法和时序差分学习，解析了其核心概念、算法步骤及实现细节。 关注作者，复旦AI博士，分享AI领域全维度知识与研究。拥有10+年AI领域研究经验、复旦机器人智能实验室成员，国家级大学生赛事评审专家，发表多篇SCI核心期刊学术论文，上亿营收AI产品研发负责人。 一、导论 强化学习（Reinforcement Learning,
【IOS自动化】IOS18如何使用Airtest进行自动化测试及go-ios的基本使用
非常感谢梦无矶大佬的分享，go-iOS方案我们团队还在调研中，大家可以根据大佬的分享，先行部署实现iOS17与iOS18的测试方案。 文章转载于：https://mp.weixin.qq.com/s/UJhd3mFwh2jLliY7KJA05A，已获得作者授权 目录: 一、go-ios安装部署启动 1、Windows系统驱动下载 2、Windows系统驱动部署 3、配置环境变量 二、构建wda
8种数值变量的特征工程技术：利用Sklearn、Numpy和Python将数值转化为预测模型的有效特征
特征工程是机器学习流程中的关键步骤，在此过程中，原始数据被转换为更具意义的特征，以增强模型对数据关系的理解能力。 特征工程通常涉及对现有数据应用转换，以生成或修改数据，这些转换后的数据在机器学习和数据科学的语境下用于训练模型，从而提高模型性能。 本文主要介绍处理数值变量特征工程，将探讨使用Python的Scikit-Learn库、Numpy等工具处理数值的高级特征工程技术，旨在提升机器学习模型的效
深入工作流调度的内核
在大数据时代，工作流任务调度系统成为了数据处理和业务流程管理的核心组件，在大数据平台的构建和开发过程中尤为重要。随着数据量的激增和业务需求的多样化，合理的任务调度不仅能够提高资源利用率，还能保证业务流程的稳定和高效运行。本文将结合实际场景，探讨目前市面上常见的工作流任务调度及其关键特性。 一、工作流任务调度的定义 工作流任务调度是什么？简单来说，它是指在特定的时间点或条件下，根据预设的规则和依赖关
利用Python开发Exporter，集成Prometheus和Grafana对进程监控
利用Python开发Exporter，集成Prometheus和Grafana对进程监控 在现代软件开发和运维中，监控是确保系统稳定运行和快速响应问题的重要手段。Prometheus和Grafana的组合是监控领域的强大工具，它们能够收集、处理和展示各种指标数据。本文将介绍如何利用Python开发一个Exporter，通过Prometheus收集数据，并在Grafana中展示进程监控指标。 1.
Python数据分析入门教程
在数据驱动的商业环境中，数据分析已成为一项至关重要的技能。Python，以其简洁的语法和强大的数据处理库，成为了数据分析领域的首选语言。本文将为您提供一份Python数据分析的入门指南，帮助您开启数据探索之旅。 为什么选择Python进行数据分析？ 易于学习：Python语法简洁，易于上手，适合初学者。 丰富的库支持：Python拥有丰富的数据分析和可视化库，如Pandas、NumPy、Matp
一句话python启动httpserver
使用 Python 3 在终端或命令提示符中，导航到你想要提供文件服务的目录，然后运行以下命令： 使用 Python 2 如果你使用的是 Python 2，命令略有不同：
COMP90049, Introduction to Machine Learning
School of Computing and Information SystemsThe University of Melbourne COMP90049, Introduction to Machine Learning, Semester 2 2024Assignment 2: Predicting Supreme Court Rulings Released: Friday, Sep
COMS 6998 - High Performance Machine Learning
COMS 6998 - High Performance Machine Learning Homework Assignment 1 Fall 2024 Due Date: September 29 2024 Use the Google Cloud platform. (GCP) or your own machine. Make sure that your Google VM or you
manim边学边做--图形间集合关系
几何图形间的集合关系，是数学和几何学中的一个基本概念， 通过计算不同形状（如圆形、矩形、三角形等）的交集和并集等关系，可以实现复杂的图形处理和视觉效果。 manim中提供了4种计算几何形状间集合关系的模块： Difference：从形状A中减去与形状B相交的部分 Exclusion：减去形状A和形状B相交的部分，保留不同的部分 Intersection：保留所有形状间的交集 Union：保留所有
python socks5
LixiaofengLix/py-socks5-server: A simple SOCKS5 server implemented in Python, supporting TCP and UDP proxy. (github.com)
Python语言中程序运行错误和异常处理
''' Python捕获异常: 一旦发生异常，程序就会终止，这是非常糟糕的事情，这种糟糕体现在两方面 1.即便发生了异常，业务上可以忽略它，那么程序应当继续执行 2.程序终止，使得异常的信息没有被保留下来，不利于问题的分析和总结 为了提高程序的健壮性和解决问题，可以将异常捕获，根据业务要求来做对应的处理 ''' import os # 1. try ... except .