虚拟机快照类似与我们的ps一样，不修改原图的内容， 快照的命令为：qemu-img create -f qcow2 -b 母盘.qcow2 快照.qcow2 接着输入：virt-manager打开虚拟机图形管理界面 点击finish即可完成一张快照 同样我们可以通过编写一个脚本来实现虚拟机的快照功能： vim /sbin/vm_kuaizhao.sh 在编辑模式下输入如下内容： 保存退出后： chmod +x /sbin/vm_kuaizhao.sh 执行： vm_kuaizhao.sh xxx(name) 效果如下： 虚拟机重置reset： 当我们的虚拟机出现了较大的故障导致无法启动时，我们就需要通过重置虚拟机的功能使虚拟机恢复正常。编写脚本如下： 即删除一张快照再重建新的一张

一、下载安装包 Webstorm 2017.1.4 【非汉化版】百度云盘下载地址 Webstorm 2017.2 【汉化版】百度云盘下载地址，密码：8oya 二、安装过程（包含输入注册码永久使用） 双击下一步下一步即可，过程中有几个步骤说明一下： 1. 配置 Webstorm 安装项 选择 64 位，防止桌面 Webstorm 快捷方式打不开。 配置 Webstorm 安装项 2. 是否导入 Webstorm 配置信息 这里的意思是之前使用过 Webstorm ，并且配置过，Webstorm 配置信息可以起到优化性能的作用，因为它本身是个比较吃内存的东西，文件多了容易卡顿，可以通过在配置文件中得到优化，后面单独介绍优化。 剧透：Webstorm 安装完成后配置信息位置：C:\Users\Administrator\.WebStorm2017.1。 web Post navigation Previous Post:WebStorm：令人眼前一亮的一款前端开发IDENext Post:虚拟机快照和重置 Recent Posts 暗网网址导航大全（2021年12月更新） 暗网网址合集 暗网链接 Deep Web Link Director 全球十大暗网搜索引擎 最详细的暗网教程——tor洋葱浏览器的安装和使用方法 最新darkweb暗网搜索引擎——Tordex | The Uncensored Tor Search Engine 顶级保密暗网网址分享 如何进入暗网？教程+工具 Tor 洋葱浏览器 如何进入暗网详细步骤（暗网网桥获取方法） 什么是“暗网”？我们该如何访问? Deep Web / Dark Web 大全 Tagsandroid (10) application (5) google (7) hacker (5) internet (5) java (7) Linux (16) network (6) qq (4) Source Code Analysis (15) tor (44) ubuntu (14) web (21) windows (9) 互联网 (7) 产品 (6) 代理服务器 (5) 信息安全 (4) 其他 (7) 区块链 (4) 存储 (4) 安全 (11) 工作 (20) 工具 (10) 手机 (9) 搜索引擎 (5) 暗网 (16) 服务器 (10) 杂项 (17) 活动 (12) 测试 (5) 浏览器 (19) 深度学习 (5) 照片 (6) 爬虫 (7) 物理学猜想 (10) 环境搭建 (3) 生活 (23) 电信 (4) 电话 (5) 百度 (4) 算法 (5) 网络 (52) 网络安全 (18) 网络安全知识 (6) Categories AI (5) AltiumDesigner (7) BTC (6) darknet (25) Database (3) DeepLearning (78) Docker (1) GIS (9) Google (2) iOS (7) IT (7) java (37) Life (93) linux (86) LPC (11) macOS (6) mysql (5) Python (52) qt (5) SEO (2) threejs (5) Unity (19) 产品设计 (15) 人工智能 (12) 信息安全 (36) 前端 (128) 区块链 (14) 图像处理 (59) 图形视频 (36) 大数据 (15) 嵌入式 (7) 工具 (45) 开发 (57) 性能优化 (2) 技术 (18) 搜索 (10) 操作系统 (35) 教程知识 (1) 教育 (2) 数字图像处理 (3) 数据分析 (2) 数据库 (4) 数据结构 (3) 数论 (1) 显卡驱动 (1) 智能搜索技术 (3) 未分类 (496) 机器学习 (23) 模型压缩 (2) 模拟电路 (1) 模拟题 (1) 比特币 (3) 水下图像增强 (1) 测试 (4) 浏览器 (1) 深网 (2) 渗透测试 (4) 游戏 (2) 游戏开发 (16) 爬虫 (6) 环境搭建 (2) 生活 (5) 电子商务 (1) 硬件设计 (1) 社工库 (1) 神经机制 (1) 移动web (1) 移动开发 (76) 程序员 (6) 站长 (1) 算法 (9) 统计搜索 (9) 网络优化 (7) 网络安全 (80) 视觉 (4) 计算机 (31) 论文 (8) 设计 (6) 资源搜集 (1) 资讯 (34) 软件工具 (15) 软件开发 (26) 运维 (21) 逆向 (2) 项目管理 (4) Archives December 2021 (1) August 2021 (8) April 2020 (4) March 2020 (63) February 2020 (154) January 2020 (134) December 2019 (14) November 2019 (25) October 2019 (27) September 2019 (43) August 2019 (32) July 2019 (51) June 2019 (49) May 2019 (65) April 2019 (64) March 2019 (97) February 2019 (49) January 2019 (78) December 2018 (70) November 2018 (69) October 2018 (31) September 2018 (73) August 2018 (109) July 2018 (70) June 2018 (58) May 2018 (51) April 2018 (52) March 2018 (52) February 2018 (19) January 2018 (25) December 2017 (39) November 2017 (31) October 2017 (26) September 2017 (42) August 2017 (46) July 2017 (50) June 2017 (71) May 2017 (32) April 2017 (29) March 2017 (36) February 2017 (18) January 2017 (25) December 2016 (20) November 2016 (17) October 2016 (19) September 2016 (14) August 2016 (23) July 2016 (26) June 2016 (15) May 2016 (11) April 2016 (21) March 2016 (18) February 2016 (21) January 2016 (14) December 2015 (13) November 2015 (13) October 2015 (6) September 2015 (7) August 2015 (12) July 2015 (11) June 2015 (3) May 2015 (9) April 2015 (12) March 2015 (7) February 2015 (10) January 2015 (10) December 2014 (14) November 2014 (6) October 2014 (10) September 2014 (6) August 2014 (10) July 2014 (11) June 2014 (6) May 2014 (9) April 2014 (6) March 2014 (5) February 2014 (3) January 2014 (3) December 2013 (12) November 2013 (7) October 2013 (6) September 2013 (7) August 2013 (4) July 2013 (5) June 2013 (6) May 2013 (28) April 2013 (17) March 2013 (4) February 2013 (2) January 2013 (6) December 2012 (6) November 2012 (4) October 2012 (6) September 2012 (6) August 2012 (4) July 2012 (8) June 2012 (5) May 2012 (8) April 2012 (15) March 2012 (5) February 2012 (2) January 2012 (3) December 2011 (9) November 2011 (4) October 2011 (1) September 2011 (4) August 2011 (4) July 2011 (4) June 2011 (4) May 2011 (6) April 2011 (2) March 2011 (4) February 2011 (2) January 2011 (3) December 2010 (6) November 2010 (6) October 2010 (5) September 2010 (8) August 2010 (8) July 2010 (7) June 2010 (3) May 2010 (14) April 2010 (7) February 2010 (4) January 2010 (11) December 2009 (8) November 2009 (3) October 2009 (5) September 2009 (4) July 2009 (7) April 2009 (5) March 2009 (5) February 2009 (3) January 2009 (3) December 2008 (5) November 2008 (5) October 2008 (3) September 2008 (3) August 2008 (2) July 2008 (5) June 2008 (6) May 2008 (9) April 2008 (4) March 2008 (5) February 2008 (4) January 2008 (3) December 2007 (6) November 2007 (3) October 2007 (1) September 2007 (5) August 2007 (2) July 2007 (3) June 2007 (3) May 2007 (1) April 2007 (1) March 2007 (2) February 2007 (2) January 2007 (3) December 2006 (1) November 2006 (3) September 2006 (3) July 2006 (1) June 2006 (3) May 2006 (3) April 2006 (1) March 2006 (2) February 2006 (3) January 2006 (1) December 2005 (2) November 2005 (1) September 2005 (1) August 2005 (1) July 2005 (2) April 2005 (2) March 2005 (3) February 2005 (2) January 2005 (2) December 2004 (2) November 2004 (4) September 2004 (2) August 2004 (2) July 2004 (2) September 2003 (1) May 2002 (1) March 2002 (1) Copyright ©️uzzz.

WebStorm：令人眼前一亮的一款前端开发IDE 从最初的dreamweaver,到Notpad++,再到aptana，每一款IDE总让我我感觉少了点什么东西。WebStorm却让我眼前一亮，虽然公司项目所用的开发环境是eclipse+aptana（主要是方便团队协作和工程调试），但是其他时间我都会学习使用WebStorm，现在4.0版本已经出来了，让我们来看看它都有哪些强大之处吧： 浏览器支持细节提示 关键字，标签，变量，参数和功能的javascript代码完成是基于支持DOM的流行的浏览器（IE，火狐等）标准，可以显示在不同浏览器之下的支持细节。 智能的代码导航和搜索提示 ECMAScript的Harmony支持 WebStorm支持最新的ECMAScript版本，你可以尝试新的功能，每个javascript引擎的实现增加了别人所不具备的一些不错的功能，当您使用的目前选定的javascript版本不支持，WebStorm将通知您，并建议速战速决： 支持CoffeeScript CoffeeScript是一种编程语言，编译javascript和增强其简洁性和可读性，同时还增加了一些复杂的功能，像阵列的理解和模式匹配。WebStorm提供您： 代码导航和完成 重命名重构 语法高亮 错误检查 查找使用实例 支持Node.js WebStorm允许你调试和验证您的服务器端javascript – Node.js的应用。 编辑CommonJS的模块结构，并提出适当的自动完成选项： javascript的重构 为javascript提供的重构功能，让您可以轻松地修改代码结构，以及撤消修改。 移动/复制 安全删除 提取到嵌入的脚本文件 重命名 提取变量/函数 内联变量/函数 javascript单元测试 如果你是一个javascript开发人员，你可能知道，您的应用程序的质量和正确性是至关重要的。那么，一致性测试和回归测试正好是你的痛苦少一点。支持JsTestDriver插件。 WebStorm为单元测试提供了一个清晰的画面。从现在开始，JsTestDriver用户可以测量代码覆盖率。 在IDE线行使你的单元测试： 你还可以看到文件和目录在项目视图的测试覆盖率统计： 代码检查和快速修复 为了确保更好的代码质量，WebStorm可以捕捉动态的javascript代码中的常见错误… …，并为他们提供了快速修复。 支持JSLint / JSHint javascript代码质量工具集成在IDE中。 基于Mozilla Firefox的javascript调试器 HTML和javascript断点 定制断点属性：暂停模式，条件，通过计数 帧，变量和javascript调试器 javascript表达式的运行评价 批量代码分析 无需通过点击所有文件或部署到服务器。整个源代码树的启动代码分析，可以在一个单一的视图中看到所有的结果。 语言混合编辑 支持任何代码中的“外部”和“内部”的语言 – 享受以外的javascript代码块，或在javascript字符串文字编码的CSS，HTML，SQL等。 拼写检查 集成拼写检查验证在标签的文本，代码串，评论，以避免您的网页上的拼写错误和错别字。以确保代码的可读性更好，甚至变量名，CSS类和ID拼写检查。 智能重复代码检测 支持HTML5 WebStorm也明白你的代码和每个元素的类型，并显示新的HTML5元素支持的方法： 只需按Ctrl +空格，WebStorm会显示所有可能的自动完成选项。 验证和快速修复 WebStorm可以修复检测下列问题，并给你更合理的建议建议： 无效的CSS选择器的格式 无效的CSS属性 未使用的CSS类定义 无效的本地锚和更多… 缺少必需的属性 无效的属性或非法值 错误的引用文件中的链接 重复的属性 每当你看到一个灯泡，打ALT +回车，看看WebStorm有什么建议：

keras瞎搞系列-卷积自编码去噪 我们把训练样本用噪声污染，然后使解码器解码出干净的照片，以获得去噪自动编码器。首先我们把原图片加入高斯噪声，然后把像素值clip到0~1。 头文件 from keras.layers import Input,Convolution2D from keras.models import Model from keras.datasets import mnist from keras.callbacks import EarlyStopping import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt 导入数据 (X_train,_),(X_test,_) = mnist.load_data() X_train = X_train.astype('float32')/255. X_test = X_test.astype('float32')/255. 将值归一化到0-1 调整大小 这里所需要的是[28,28,1]维的，所以得调整大小。 X_train = np.reshape(X_train,(len(X_train),28,28,1)) X_test = np.reshape(X_test,(len(X_test),28,28,1)) 添加噪声 noise_factor = 0.5 X_train_noisy = X_train+noise_factor*np.random.normal(loc=0.0,scale=1.0,size=X_train.shape) X_test_noisy = X_test+noise_factor*np.random.normal(loc=0.0,scale=1.0,size=X_test.shape) X_test_noisy = np.clip(X_test_noisy,0.,1.) X_train_noisy = np.clip(X_train_noisy,0.,1.) 构建模型 input_img = Input(shape=(28,28,1)) x = Convolution2D(32,(3,3),activation='relu',padding='same')(input_img) x = MaxPooling2D((2,2),padding='same')(x) x = Convolution2D(32,(3,3),activation='relu',padding='same')(x) encoded = MaxPooling2D((2,2),padding='same')(x) x = Convolution2D(32,(3,3),activation='relu',padding='same')(encoded) x = UpSampling2D((2,2))(x) x = Convolution2D(32,(3,3),activation='relu',padding='same')(x) x = UpSampling2D((2,2))(x) decoded = Convolution2D(1,(3,3),activation='sigmoid',padding='same')(x) autoencoder = Model(inputs=input_img,outputs = decoded) 模型编译和训练 autoencoder.

Numpy中的矩阵和数组 numpy包含两种基本的数据类型：数组（array）和矩阵（matrix）。无论是数组，还是矩阵，都由同种元素组成。 下面是测试程序： # coding:utf-8 import numpy as np # print(dir(np)) M = 3 #---------------------------Matrix--------------------------- A = np.matrix(np.random.rand(M,M)) # 随机数矩阵 print('原矩阵：',A) # A矩阵 print('A矩阵维数：',A.shape) # 获取矩阵大小 print('A的转置:',A.T) # A的转置 print('sum=',np.sum(A,axis=1)) # 横着加 print('sorted=',np.sort(A,axis=1)) # 竖着排 print('sin(A[0])=',np.sin(A[0])) # 第一行元素取余弦值 print('A*A.T=',A*A.T) # A*A.T print('A.*A=',np.multiply(A,A)) # 点乘 print('mean(A)=',np.mean(A)) # 平均值,mean(A,axis=1)亦可 print('Rank(A)=',np.linalg.matrix_rank(A)) # 矩阵的秩 #--------------------------Array-----------------------------# B = np.array(np.random.randn(2,M,M)) # 可以是二维的 print('B =',B) # 原矩阵 print('Size(B)= [',B.shape[0],B.shape[1],B.shape[2],']; ndim(B)=',B.ndim) print('B[0]=',B[0]) # 第一维 Position = np.where(B[0]<0) #numpy.

Neural Network讲解视频 What are the neuronts? 存储数字，返回函数值的function How are they connected ? a1+ a2+ a3+ a4 +……+ an代表第一层的激活值 ω1ω2….. ω7ω8代表权重值 计算加权和，把正的权重值标记为绿色，负的权重值标记为红色，颜色越暗，代表越接近0 这样把我们关注的区域权重值赋值为正值，其他权重值全部赋值为0，这样就只会累计我们关注区域的像素值了。如果要确认是否有一条线的存在，可以将线的周围的权重值赋值为负数，这样的话中间的向素亮，周围的像素暗时，加权和就能达到最大。 但是这样计算出来的加权值是任意的，需要一个函数压缩到0-1的范围，Sigmoid函数特性就是特别小的x函数值接近0，特别的的x函数值接近1， 有时候，加权和大于0时，你也不想把这个神经元点亮，可以设置一个偏移值进行调整。（权重告诉你这个第二层神经元关注什么样的像素图形，二偏移值甘肃你加权值得多大才能神经元的激发有意义） 用一个更加简洁的式子来表达： 这样使得编程也变得简单，可以使用现成优化的矩阵函数numpy 留下一个问题？ （后面进行解答） Sigmoid函数和ReLU函数对神经元处理

2018.01.17 http://idea.ibdyr.com 

Tor 网络是一个用来保护你的互联网以及隐私的匿名网络。– Shusain 本文导航◈ CentOS/RHEL/Fedora 15%◈ Ubuntu 34%◈ Debian 57%◈ Tor 配置 61% 编译自　|　http://linuxtechlab.com/learn-install-tor-network-linux/ 作者　|　Shusain 译者　|　geekpi Tor 网络是一个用来保护你的互联网以及隐私的匿名网络。Tor 网络是一组志愿者运营的服务器。Tor 通过在由志愿者运营的分布式中继系统之间跳转来保护互联网通信。这避免了人们窥探我们的网络，他们无法了解我们访问的网站或者用户身在何处，并且也可以让我们访问被屏蔽的网站。 在本教程中，我们将学习在各种 Linux 操作系统上安装 Tor 网络，以及如何使用它来配置我们的程序来保护通信。 推荐阅读：如何在 Linux 上安装 Tor 浏览器（Ubuntu、Mint、RHEL、Fedora、CentOS）[1] CentOS/RHEL/Fedora Tor 包是 EPEL 仓库的一部分，所以如果我们安装了 EPEL 仓库，我们可以直接使用 yum 来安装 Tor。如果你需要在您的系统上安装 EPEL 仓库，请使用下列适当的命令（基于操作系统和体系结构）： RHEL/CentOS 7： $ sudo rpm -Uvh https://dl.fedoraproject.org/pub/epel/7/x86_64/e/epel-release-7-11.noarch.rpm RHEL/CentOS 6 (64 位)： $ sudo rpm -Uvh http://download.fedoraproject.org/pub/epel/6/x86_64/epel-release-6-8.noarch.rpm RHEL/CentOS 6 (32 位)： $ sudo rpm -Uvh http://dl.

要实现效果图： 第一步：从上到下画直线。 第二步：从左到右画直线。 其中body代码： css代码： 即设置div.box的背景颜色为orange，再设置其内部div的linear-gradient的css属性值。实现网格效果。 下面更改 .one 的 linear-gradient 属性值一步步分析（.one 的height属性值不变）： 方法一： 第一步：从上到下画直线。 当 .one 的 linear-gradientcss样式为 background: -webkit-linear-gradient(top, transparent 40px, yellow 41px); 的时候。 效果图： 该css属性值的意思可以解释为：top：从上到下开始，0~40px处为transparent透明，从41px开始背景颜色为yellow，因为 .box 的背景颜色是orange，故透明的时候即仍然是orange色。就形成了上边的效果图。 若想实现一条直线效果。那么我们可以让前边40px透明后，再让41px之后的42px开始也变成透明。即只设置41px的时候背景颜色yellow。在41px处形成一条1px的黄色直线。 此时可以使用background-size属性。background-size 属性规定背景图片的大小。 当 .one 的 linear-gradientcss样式为 background: -webkit-linear-gradient(top, transparent 40px, yellow 41px); background-size: 41px 41px; background-repeat: no-repeat; 的时候。 效果图： 即规定背景图像的宽高为41px的尺寸。即规定背景图片的大小在宽度和高度为41px为止的时候借宿。那么yellow背景色将只留在41px处，之后的yellow背景色都不再存在。 为了便于观察我们刚刚将背景设为不平铺，而linear-gradient默认平铺，此时再将background-repeat属性去掉，效果图将变为： 可以发现刚刚不平铺的时候只有下边有1px的黄线，右边没有。那是因为设置的linear-gradient属性值是从上到下的。现在开始画从左到右的竖线。即加一个从左到右的linear-gradient属性值。 第二步：从左到右画直线。 当 .one 的 linear-gradientcss样式为 background: -webkit-linear-gradient(top, transparent 40px, yellow 41px),-webkit-linear-gradient(left, transparent 40px, yellow 41px); background-size: 41px 41px;

DVWA介绍 DVWA（Damn Vulnerable WebApplication）是一个基于PHP和MySQL的Web应用，用于学习与审计Web漏洞、测试安全技能的工具，比如检查代码中是否存在SQL注入、XSS攻击等安全漏洞。 PHP环境部署 因为DVWA是用PHP编写的，因此需要搭建PHP运行环境。常见的集成环境有phpStudy、XAMPP等，这里我使用的是phpStudy，其安装十分便捷。可以从官网（http://www.phpstudy.net/）下载。 当出现如图两个绿点表示正常运行。如果出现Apache启动后又停止的情况，可能是端口冲突，你可以更换http服务的默认80端口试一下，当然也不排除是其他原因造成的。 DVWA的部署 从DVWA官网（http://www.dvwa.co.uk/）直接下载，然后解压到你的phpStudy安装目录下的WWW文件夹中，比如笔者的D:\Program Files\phpStudy\WWW\DVWA-master。 此时在浏览器中输入http://:/DVWA-master/setup.php会提示一段错误信息。你需要根据提示将config文件夹下的config.inc.php.dist中的$_DVWA[ ‘db_password’ ] = ‘p@ssw0rd’; 改成 $_DVWA[‘db_password’ ] = ‘root’;。因为我们的MySQL用户名、密码默认都是root，再复制一份到config文件夹下，重命名为config.inc.php，此时再打开网址就会变成下图： 点击Create/Reset Database，创建数据库。随后页面自动跳转到login.php，输入用户名admin，密码password后点击Login即可登录。 登陆后出现DVWA的主页面，表示环境配置成功。 ENJOY IT!