问题？免责声明：此项目应仅用于授权测试或教育目的。
BYOB是面向学生，研究人员和开发人员的开源后开发框架。
它包括以下功能：预制的C2服务器自定义有效载荷生成器12个开发后模块它旨在让学生和开发人员轻松实现自己的代码并添加出色的新功能，而无需从头开始编写C2服务器或远程管理工具。
该项目包含2个主要部分：原始的基于控制台的应用程序（/byob）和WebGUI（/web-gui）。
网络图形用户界面仪表板C2服务器的控制面板，带有单击界面，用于执行开发后模块。
控制面板包括客户端计算机的交互式地图和仪表板，该面板允许高效，直观地管理客户端计算机。
有效载荷发生器有效负载生成器使用涉及Docker容器和Wine服务器的黑魔法，为您选择的任何平台/体系结构编译可执行有效负载。
在使用生成安全对称密钥之后，这些有效载荷会生成反向TCP外壳，并通过AES-256

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protocolbuffers是一种语言无关、平台无关、可扩展的序列化结构数据的方法，它可用于（数据）通信协议、数据存储等。
ProtocolBuffers是一种灵活，高效，自动化机制的结构数据序列化方法－可类比XML，但是比XML更小（3~10倍）、更快（20~100倍）、更为简单。
你可以定义数据的结构，然后使用特殊生成的源代码轻松的在各种数据流中使用各种语言进行编写和读取结构数据。
你甚至可以更新数据结构，而不破坏由旧数据结构编译的已部署程序。
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该文基于平行金属线设计了一种具有准全向吸波特性的太赫兹超材料吸波体,其准全向吸波特性是通过提高超材料的结构对称性实现的.理论和仿真结果表明:随着超材料结构对称性的提高,超材料吸波体的极化敏感度逐渐降低直至达到任意极化吸波.仿真的不同入射角下的吸收率与表面电流分布表明:平行于介质基板的磁场分量在平行金属线之间激发的反向平行电流导致了结构的电磁谐振,因而在极宽的入射角下该超材料吸波体仍能对电磁波进行高效吸收.提取的等效阻抗实部表明:可以通过调节基板两侧金属线的尺寸,来实现吸收频率处超材料吸波体一侧与自由空间近似阻抗匹配,另一侧与自由空间阻抗不匹配,从而使得反射和传输同时最小、吸收最高.仿真的能量损耗分布表明:该吸波体的强吸收主要源于基板的介质损耗.该太赫兹吸波体可能在爆炸物探测和材料识别等领域具有广泛的应用.

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MATLAB神经网络43个案例分析源代码&数据《MATLAB神经网络43个案例分析》目录第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制第7章RBF网络的回归--非线性函数回归的实现第8章GRNN网络的预测----基于广义回归神经网络的货运量预测第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算第12章初始SVM分类与回归第13章LIBSVM参数实例详解第14章基于SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别第15章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能第16章基于SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测.第17章基于SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第18章基于SVM的图像分割-真彩色图像分割第19章基于SVM的手写字体识别第20章LIBSVM-FarutoUltimate工具箱及GUI版本介绍与使用第21章自组织竞争网络在模式分类中的应用—患者癌症发病预测第22章SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断第23章Elman神经网络的数据预测----电力负荷预测模型研究第24章概率神经网络的分类预测--基于PNN的变压器故障诊断第25章基于MIV的神经网络变量筛选----基于BP神经网络的变量筛选第26章LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断第27章LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别第28章决策树分类器的应用研究——乳腺癌诊断第29章极限学习机在回归拟合及分类问题中的应用研究——对比实验第30章基于随机森林思想的组合分类器设计——乳腺癌诊断第31章思维进化算法优化BP神经网络——非线性函数拟合第32章小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测第33章模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价第34章广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类第35章粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优第36章遗传算法优化计算——建模自变量降维第37章基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测第38章基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类第39章神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类第40章动态神经网络时间序列预测研究——基于MATLAB的NARX实现第41章定制神经网络的实现——神经网络的个性化建模与仿真第42章并行运算与神经网络——基于CPU/GPU的并行神经网络运算第43章神经网络高效编程技巧——基于MATLABR2012b新版本特性的探讨

Android专用驱动构成了Android运行时的基石。
从技术上来讲，Android专用驱动也是整个Android系统的亮点，特别是Binder驱动。
Binder是一种进程间通信机制(IPC)，它与传统的IPC机制对比，最大的特点是高效，因为通信数据在两个进程之间只需要执行一次拷贝即可。
Binder在Android系统里面使用得非常广泛以及频繁。
在涉及到比较大的通信数据时，Binder通常还结合另外一个驱动Ashmem来使用。
Ashmem是一个共享内存驱动，它与传统的共享内存相比，最大的特点是它是通过文件描述符来描述的，并且可以动态地进行分块管理。
动态分块管理的目的是可以将部分不再使用了的内存交回给系统，非常适合内存较小的移动设备使用。
另外一个专用驱动Logger是一个日志驱动，它与传统的日志系统对比，特点是日志是记录在内核空间而非文件中，这样就可以提高日志的读写速度。
这个PPT讲Logger、Binder和Ashmem三个Android专用驱动的实现原理。
由于这三个驱动在Android源代码里面用得非常广泛和频繁，因此理解它们的实现原理，就可以掌握Android的精华。
这对以后阅读Android系统的其它代码，也是非常有帮助的。

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。