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NetExec：一款功能强大的自动化网络安全评估与漏洞测试工具
工具使用 工具命令参数 #~ nxc --help usage: nxc [-h] [-t THREADS] [--timeout TIMEOUT] [--jitter INTERVAL] [--no-progress smb -L 使用一个模块： nxc smb <target(s)> -u Administrator -p 'October2022' -M lsassy 查看模块选项： nxc smb -M lsassy ' Kerberos使用 $ sudo nxc smb zoro.gold.local -k -u bonclay -p Ocotober2022 SMB zoro.gold.local gold.local\bonclay 或使用--use-kcache： $ export KRB5CCNAME=/home/bonclay/impacket/administrator.ccache $ nxc gold\administrator $ export KRB5CCNAME=/home/bonclay/impacket/bonclay.ccache $ sudo nxc
2.1K10编辑于 2024-02-04 - 来自专栏kali blog
NetExec一款功能强大的自动化网络安全评估与漏洞测试工具
远程命令执行获取shell 入门 查看可用模块 nxc smb -L 一个简单的示例，枚举目标主机的 SMB 共享 nxc smb <target_ip> -u <username> -p <password netexec rdp 192.168.123.25 -u kali -p xiaoyaozi --screenshot --screentime=10 列出文件 nxc ftp 192.168.123.1 -u 'marshall' -p 'badpassword' --ls 命令执行 nxc ssh 192.168.123.1 -u admin -p admin -x whoami 列出所有可读文件 nxc smb 192.168.123.1 -u 'user' -p 'pass' -M spider_plus 更新详细资料，可以参考官网文档：https://www.netexec.wiki/smb-protocol
52710编辑于 2025-07-28 - 来自专栏实用技术
几个代码记录一下
./*.jpg) do ( echo %%~nxc del /q/a/f/s %%c rem ffmpeg -y -i %sourpath%%%~nxc -i %pngpath% -filter_complex overlay=0:H-h %destpath%%%~nxc ) pause @echo off setlocal EnableDelayedExpansion setlocal ENABLEEXTENSIONS exist %destpath% ( md %destpath% ) echo %sourpath% for %%c in (%sourpath%*.jpg) do ( rem echo %%~nxc rem echo %outfile% ffmpeg -y -i %sourpath%%%~nxc -i %pngpath% -filter_complex overlay=0:H-h % destpath%%%~nxc ) pause ffmpeg -threads 2 -y -r 10 -i v%d.jpg -i ..
30930编辑于 2022-02-09 Dawn Breaker 单域靶场 WP
靶场来源：无境靶场中内网靶场的 Dawn Breaker单域靶机信息收集SMB Welcome 可读nxc smb 192.168.111.10 -u '' -p ' ' --shares读取 Letter.txt 文件将这个信息作为用户名和密码进行尝试nxc smb 192.168.111.10 -u 'Yangyang' -p 'Hello' --shares使用 bloodhound-python 进行信息收集 Rover' -p '123456' -d sec.lab --host 192.168.111.10 set object Jinxi servicePrincipalName -v 'http/web'nxc RoverWriteOwner根据ACL，Black ShoresI@SEC.LAB 对 TheShorekeeper 有 WriteOwner 权限PS：TheShorekeeper 用户是禁用状态，可以使用 nxc
800编辑于 2026-05-22- 来自专栏孤鸿
BAT文件加密解密
nul goto index :go for /f "tokens=*" %%c in ("%ravel%") do ( cd /d "%%~dpc" if exist "%route%\new_%%~nxc " attrib -s -h -r -a "%route%\new_%%~nxc" echo author:wsc@wsczx.com>"%route%\new_%%~nxc" for /f "tokens =*" %%i in (%%~nxc) do ( echo %%i>>"%route%\new_%%~nxc" ) ) cls echo ╭──────────╮ echo ╭─────────┤ 解
6.2K20编辑于 2022-10-04 - 来自专栏YP小站
使用 Nextcloud 3分钟搭建个人网盘
nextcloud.example.com' NEXTCLOUD_USERNAME = 'admin' NEXTCLOUD_PASSWORD = '******' to_js = True nxc = userInformation[5] if not quota: quota = "5 GB" # 新增用户并设置密码 nxc.add_user (userid, password) # 把新增用户添加到分组中 nxc.add_to_group(userid, groupName) new_user_values displayName } # 修改新增用户信息 for key, value in new_user_values.items(): nxc.edit_user
2.7K21发布于 2020-11-03 - 来自专栏FreeBuf
全球超过十万个Zyxel设备被曝存在后门
： 高级威胁防护（ATP）系列 - 主要是防火墙 统一安全网关（USG）系列 - 主要是防火墙和VPN网关 USG FLEX 系列 - 主要是防火墙和 VPN 网关 VPN系列 - 主要是VPN网关 NXC 根据 Zyxel 的安全公告，预计 NXC 系列产品的补丁将会在 2021 年 4 月发布。 ?
99130发布于 2021-01-08 - 来自专栏光城(guangcity)
SVM梯度求导及实现
loss vector 数学推导如下： X表示如下(1式)： W表示如下(2式)： S表示如下(3式)： X的shape为NxD，W的shape为DxC，S的shape为NxC， X*W=S f(S)=L # f表示loss function 这里使用链式求导法对w进行求导(4式)： 由上面知道X的shape为NxD，由于L对S求导的shape为NxC，而NxD矩阵与NxC矩阵不能直接相乘
1.4K70发布于 2019-09-20 - 来自专栏AIUAI
Pytorch - Cross Entropy Loss
image.png 例示: # 1D import torch import torch.nn as nn loss = nn.CrossEntropyLoss() # input, NxC
7.7K61发布于 2018-05-17 - 来自专栏程序员升级之路
Php和Java之间RSA加解密实战
/3OaWKh8RSXoGEfo8IutXIdWOICGds+zGbHFBDaySUGiSHD9Avyrgg3JkMEjMpV8pIqE1AkEA1tZoZyxWVkh5nNfJ3s9FBt86mr+nxc0VCQf6NeKqo3yIGAxDX4PD9EE2peG8ew3icz6FGrFlfw9rDGNZpDbORwJBAOYGu /3OaWKh8RSXoGEfo8IutXIdWOICGds+zGbHFBDaySUGiSHD9Avyrgg3JkMEjMpV8pIqE1AkEA1tZoZyxWVkh5nNfJ3s9FBt86mr+nxc0VCQf6NeKqo3yIGAxDX4PD9EE2peG8ew3icz6FGrFlfw9rDGNZpDbORwJBAOYGu
1.4K10发布于 2021-04-01 - 来自专栏AIUAI
Pytorch - Cross Entropy Loss
image.png 例示: # 1D import torch import torch.nn as nn loss = nn.CrossEntropyLoss() # input, NxC
1.3K20发布于 2019-02-27 - 来自专栏贾志刚-OpenCV学堂
OpenCV4.4 + YOLOv4 真的可以运行了…..
然后说一下模型输入格式与输出格式 输入：NCHW=1x3x416x416 输出：NXC 其中N表示多少个对象，C的前四个数矩形框的[center_x, center_y, width, height]，
8.4K50发布于 2020-07-24 - 来自专栏又见苍岚
自监督学习 —— MoCo v1
q = f_q.forward(x_q) # 提取查询特征，输出NxC k = f_k.forward(x_k) # 提取模板特征，输出NxC Momentum Encoderl的参数不更新： # 不使用梯度更新 数据增强得到） x_k = aug(x) # 模板图（数据增强得到），自监督就体现在这里，只有图x和x的数据增强才被归为一类 q = f_q.forward(x_q) # 提取查询特征，输出NxC k = f_k.forward(x_k) # 提取模板特征，输出NxC # 不使用梯度更新f_k的参数，这是因为文章假设用于提取模板的表示应该是稳定的，不应立即更新 k = k.detach
1.8K20编辑于 2022-08-09 - 来自专栏登神长阶
【论文复现】自监督行为识别-时空线索解耦
self, q_input, k_input): 三种查询向量的定义 qt, qs, qi = self.encoder_q(q_input) # queries: NxC momentum_update_key_encoder() # update the key encoder kt, ks, ki = self.encoder_k(k_input) # keys: NxC
53010编辑于 2024-12-02 - 来自专栏CSDN社区搬运
自监督行为识别-时空线索解耦
self, q_input, k_input): 三种查询向量的定义 qt, qs, qi = self.encoder_q(q_input) # queries: NxC momentum_update_key_encoder() # update the key encoder kt, ks, ki = self.encoder_k(k_input) # keys: NxC
52010编辑于 2024-12-08 - 来自专栏全栈程序员必看
文本分类算法之–贝叶斯分类算法的实现Java版本
static float calculatePxc(String x, String c) { float ret = 0F; float Nxc tdm.getTrainingFileCountOfClassification(c); float V = tdm.getTraningClassifications().length; ret = (Nxc
76110编辑于 2022-09-02 - 来自专栏机器学习炼丹术
图像分割 | Context Prior CPNet | CVPR2020
GT下采样到HxW大小，写作 ，然后对 做one hot encoding，这样得到一个HxWxC的张量，其中C为分割的类别数量，对这个张量记做 通过reshape的方法，把 的shape变成NxC
53520发布于 2021-03-04 - 来自专栏全栈程序员必看
基于朴素贝叶斯的文本分类算法「建议收藏」
给定条件下的类条件概率 */ public static float calculatePxc(String x, String c) { float ret = 0F; float Nxc tdm.getTrainingFileCountOfClassification(c); float V = tdm.getTraningClassifications().length; ret = (Nxc
1.1K20编辑于 2022-08-30 - 来自专栏程序员叨叨叨
《Unity Shader入门精要》笔记（三）
一个rxn的矩阵A和一个nxc的矩阵B相乘后，得到的结果AB是一个rxc大小的矩阵。需要注意，第一个矩阵的列数必须和第二个矩阵的行数相等，才能相乘。 矩阵乘法的表达式： 假设有rxn的矩阵A和nxc的矩阵B，相乘后得到一个rxc的矩阵C = AB，那么C中的每个元素Cij等于A的第i行所对应的矢量和B的第j列所对应的矢量进行点乘的结果，即： 简单解释为
2.1K10编辑于 2021-12-06 - 来自专栏我爱计算机视觉
S2-MLPV2：目前最强的视觉MLP架构，空降榜一，达到83.6% Top-1准确率
具体实现上，对于给定的K个nxc的特征图（其中n是patch的数量，c是通道数量），Split Attention首先K个特征图空间的信息进行了求和，计算如下： 这里的就是一个长度为n，内容全部为1的向量
85630发布于 2021-09-03
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