最近在重构安全体系，顺带对msf可以利用的漏洞进行了一些总结，喜欢我的朋友请关注并收藏。

2.2.2.1CVE-2019-19781 Citrix漏洞

（1）漏洞检测或者扫描方法：

以下是常见数据库软件的详细配置步骤，涵盖安装、驱动配置、服务启动及基本设置，确保VBA能够顺利连接：

一、Microsoft Access

适用场景

王希阳，姜胜明，杨恺健

（上海海事大学 信息工程学院， 上海 201306）

：水声网络的信道具有数据速率低以及传播时延长的特点，如果采用握手机制减少数据冲突，将降低信道利用率和网络的吞吐量。提出了一种基于接收节点发送短信号告知邻居节点其接收状态的水声网络MAC协议，即当接收节点接收数据时，向邻居节点发送短信号通知其当前时刻不要发送数据，解决了隐藏终端和暴露终端的问题，并提高了网络吞吐量；除此之外，使用短信号还能够降低能量损耗。仿真结果表明该协议能够实现上述目的。

数据库的安全是长期存在的问题。在目前大量的数据泄露事件以及漏洞面前，大家看到的大都是SQl注入、越权操作、缓冲区溢出等这些具体漏洞。往往却忽视了造成这些问题的前提，黑客想要入侵数据库一定会尝试获取数据库ip、端口和数据库版本号。

没有ip和端口黑客对数据库的攻击将无从下手，也就无法对数据库发动真正有效的进攻。所以防止数据库ip 、端口和版本号的泄露是防止黑客入侵数据库的第一道防线。

数据库版本号的泄露途径

要想防止黑客盗取数据库版本信息。首先就要弄清黑客是从哪些渠道获取数据库版本信息的，然后才能提出切实有效的防御方案。本文仅针对Oracle讲解黑客获取Oracle数据库版本号的方式以及预防措施。除去社会工程学从技术角度出发TNS（ORTACLE的网络核心组件)是泄露数据库版本号的一个重要功能。

这篇文章介绍了 KPConv：用于点云的灵活可变形卷积。KPConv 的灵感来自图像卷积，但不是使用具有固定位置的离散图像核，而是使用一组连续的核点来定义卷积区域。KPConv 可用作深度 3D 神经网络架构的基本构建块，该架构可以使用整个点云进行分类和分割任务。

技术背景

在卷积神经网络（CNN）的深度学习领域中，1D、2D和3D卷积是非常重要的概念。不同维度的卷积在不同类型的数据处理和任务中有着各自的应用场景，理解它们的区别和特点对于构建有效的CNN模型至关重要。

摘 要： 传统的神经网络表情识别系统由特征提取和神经网络分类器组成，利用人的经验来获取模式特征，很容易丢失表征表情特征的细节信息。提出一种基于卷积神经网络的识别方法，避免了对图像进行复杂的特征提取，直接把图像数据作为输入。通过在Cohn-Kanade表情库上的实验结果表明，该方法能够取得很好的表情分类效果。

0 引言

表情识别已成为人类交流甚至人机交互过程的一个重要研究课题。关于面部表情识别的研究能帮助人们建立更加智能化和交互性良好的计算机系统。1971年，EKMAN P和FRIESEN W V研究了6种基本表情：高兴、悲伤、惊讶、恐惧、愤怒和厌恶，并系统地建立了上千幅不同的人脸表情图像库[1]。由于人机交互研究的不断深入和巨大的应用前景，表情识别一直是模式识别和人工智能领域的一个研究热点。

如果说图神经网络是AI未来的研究重点，那图卷积神经网络必定是重点中的重点。这是为什么呢？一切还要从卷积神经网络说起。

卷积神经网络想必大家并不陌生，自2012年起，AlexNet[1]这个由GPU计算集群支持的复杂卷积神经网络多次成为ImageNet大规模视觉识别竞赛（ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge, ILSVRC）的优胜算法后，包括之后ZFNet [2]、VGGNet[3]、GoogLeNet [4]和ResNet [5]的卓越表现，使得卷积神经网路越来越火。

有很多卷积神经网络文章解释了 CNN 是什么以及它的用途是什么，而本文将用 C++ 编写一个 CNN 和一个名为 mlpack 的库来对MNIST数据集进行分类。

你们可能会问为什么 C++ 在 Python 中很容易使用大量库，你们现在可能已经看到一些特斯拉汽车，这些类型的系统需要从它们的环境中进行实时推理，而 Python 非常适合原型设计，但不提供实时当使用它部署如此庞大的模型时会更新。