渗透测试基础之永恒之蓝漏洞复现
对于当下来说我们使用的电脑大多是win11或是win10,还是有很多政府和公司,或是学校中使用的系统还停留在win7系统.今天是我进行渗透测试的第一次实战,通过永恒之蓝漏洞利用对win7系统进行渗透,当然也会对渗透测试的流程进行一个详细的介绍.,渗透测试的流程信息较为详细,内容较多,如果想看实战流程,直接通过通过这次的渗透测试,虽然不是对web间进行渗透测试,但是通过实战能够使我能够熟悉渗透测试的流程,当然在实践过程中也出现了很多问题,例如从kali上传文件到win主机路径出现问题,配置攻击模块时将ip地址设置错误,但在我不断的思考和尝试下,最终解决了问题,对于我的解决问题的能力也是一种提升.
论文介绍：进化算法优化模型融合策略
【5月更文挑战第3天】《进化算法优化模型融合策略》论文提出使用进化算法自动化创建和优化大型语言模型，通过模型融合提升性能并减少资源消耗。实验显示，这种方法在多种基准测试中取得先进性能，尤其在无特定任务训练情况下仍能超越参数更多模型。同时，该技术成功应用于创建具有文化意识的日语视觉-语言模型。然而，模型融合可能产生逻辑不连贯响应和准确性问题，未来工作将聚焦于图像扩散模型、自动源模型选择及生成自我改进的模型群体。[论文链接: https://arxiv.org/pdf/2403.13187.pdf]
深入探索软件自动化测试的优化策略
【5月更文挑战第4天】
随着软件开发周期的不断缩短和发布频率的增加，传统的手动测试方法已无法满足快速迭代的需求。因此，本文聚焦于自动化测试流程的优化，旨在提高测试效率和质量。文章首先回顾了自动化测试的基本概念与实施条件，随后分析了当前自动化测试面临的主要挑战，包括维护成本高、测试用例设计复杂等问题。在此基础上，提出了一系列优化策略：持续集成环境下的自动化测试、数据驱动测试、关键字驱动测试、以及基于人工智能的测试用例生成和维护等。通过案例分析和性能评估，验证了这些策略在提升测试覆盖率和减少人工干预方面的有效性。
BiTCN：基于卷积网络的多元时间序列预测
该文探讨了时间序列预测中模型架构的选择，指出尽管MLP和Transformer模型常见，但CNN在预测领域的应用较少。BiTCN是一种利用两个时间卷积网络来编码历史和未来协变量的模型，提出于《Parameter-efficient deep probabilistic forecasting》(2023年3月)。它包含多个由扩张卷积、GELU激活函数、dropout和全连接层组成的临时块，有效地处理序列数据。实验表明，BiTCN在具有外生特征的预测任务中表现优于N-HiTS和PatchTST。BiTCN的效率和性能展示了CNN在时间序列预测中的潜力。
探索软件自动化测试的未来趋势
【5月更文挑战第4天】
在快速发展的信息时代，软件已成为支撑现代社会运行的核心力量。随之而来的是软件测试领域面临的挑战和机遇，特别是自动化测试技术。本文将深入探讨自动化测试的最新发展，分析其对提高软件开发效率、降低维护成本的重要性，同时预测未来可能的技术趋势。通过实际案例分析和最新研究动态的梳理，旨在为读者呈现一个清晰的自动化测试技术蓝图。