[0]关于本文在为集群配置Kerberos时，很容易被加密算法相关的错误搞得头晕目眩，这里有必要梳理一下有关配置。直接先总结ClouderaManager中的Kerberos加密类型：影响客户端Cloudera Manager生产Keytab时使用的加密算法/etc/krb5.conf中的permitted_enctypes,default_tkt_encty

计算图在数学上作为一个有向无环图（DAG，DirectedAcyclicGraph），能够把神经网络模型的概念抽象出来作为同一描述，不过在计算机的编程中，会遇到很多if、else、while、for等控制流语句，有向无环图改如何表示控制流变成了计算图中一个很重要的问题。好处在于，引入控制流之后，开发者可以向计

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kerberos（票据认证）参考链接：详解kerberos认证原理|Hero参考链接：详细讲解kerberos认证全过程、黄金、白银票据-FreeBuf网络安全行业门户Kerberos中有以下一些概念需要了解：kerberos认证有三个角色：客户端（client），服务端（server），DC（域控），DC中有一个密钥分发中心的组件即KDC，它负责处理

Transformer是一种基于自注意力机制的深度神经网络模型，常用于处理序列到序列的任务，例如机器翻译、文本摘要、问答系统等。它由Encoder和Decoder两个主要部分组成，每个部分包含多个相同的Block。Transformer结构图Transformer结构importtorchimporttorch.nn

importthreadingimportargparseimporttimefromscapy.layers.inetimportIP,ICMP,TCPfromscapy.allimport*#全局变量，用于统计发送失败的数据包数量，初始化为0send_failure_count=0#新增全局变量，记录当前的发送延迟时间，初始值设为0.01秒，用于控制发送SYN数据

1、版本：4位，ip协议的版本2、首部长度：4位，单位为4字节，最小为5——20字节，最大为15——60字节3、区分服务：8位，大部分情况未使用4、数据长度：16位，单位为字节。最大值为2^16-1——655355、标识：16位，每个数据报会加1，用来区分是否同一数据报6、标志：3位，目前只用到两位。最低位MF，是否还有分

//窗体代码:整数窗体,网页;程序资源24,"清单.xml";程序段加载窗体整数左=(桌面.宽-484)>>1,上=(桌面.高-448)>>1;初始页框;整数菜单=创建菜单整数菜单.1=创建菜单附加菜单(菜单,16,菜单.1,"主菜单")附加菜单(菜单.1,0,1001,"显示")附加菜单(菜单.1,0,1002,"隐藏")

一、实验目的在现有的NetworkInterface基础上实现一个IP路由器。二、实验内容在本实验中，你将在现有的NetworkInterface基础上实现一个IP路由器，从而结束本课程。路由器有几个网络接口，可以在其中任何一个接口上接收互联网数据报。路由器的工作是根据路由表转发它得到的数据

CSP-J2024入门组初赛第一轮初赛试题及答案解析一、单项选择题（共15题，每题2分，共计30分：每题有且仅有一个正确选项）132位int类型的存储范围是（）A-2147483647~+2147483647B-2147483647~+2147483648C-2147483648~+2147483647D-2147483648~+2147483648

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1.32位int类型的存储范围是（）A.-2147483647~+2147483647B.-2147483647~+2147483648C.-2147483648~+2147483647D.-2147483648~+2147483648题解：Cint的范围为”-231~231−1”,算出来的结果是-2147483648~2147483647

知识点Kerberos协议具体工作方法，在域中：客户机将明文密码进行NTLM哈希,然后和时间戳一起加密（使用krbtgt密码hash作为密钥），发送给kdc（域控），kdc对用户进行检测，成功之后创建TGT(Ticket-GrantingTicket)。将TGT进行加密签名返回给客户机器，只有域用户krbtgt才能读取kerberos中TGT数据

 在之前的文章中，我谈到了如何使用MySQLShell通过多线程过程来转储和加载数据，以及如何以不同格式导出表数据，然后可以将这些数据导入到新的MySQL实例中。这篇文章将讨论我们如何直接将数据复制到另一个MySQL实例，而无需执行单独的转储和加载操作。在开始这个演示之前，我按

Transformer的概念Transformer是一种基于自注意力机制的神经网络模型，最早由Vaswani等人在2017年的论文《AttentionisAllYouNeed》中提出。它主要用于自然语言处理任务，如机器翻译、文本生成、文本分类等。与传统的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）不同，Transformer完全

前言：域内提权就是把普通域用户提权到域管用户首先先通过web打到域内机器，先获取一个普通的域内成员用户，执行shellipconfig/all可以看到，该用户为域内用户，再执行命令，发现所在组为domainusers中，进而确定为域内普通用户shellnetuserwz/domain一.MS14-068漏洞a.kerber

 {       //--------------------------------------------------------------------------------------       /*addsonicchangeaudiospeedwithoutchangingtonestart*/       if(!is->sonic_handle)       {           

Axis_X_SM_Tgt=VARSele_Month=SELECTEDVALUE('Axis_X_Dec375'[Sort])VARSele_Year=MAX('Dim_Calendar'[CalendarYear])RETURNSWITCH(SELECTEDVALUE('Axis_X_Dec375'[Sort]),13,[D_3.75_Y_SM_Tgt],CALCUL

机器翻译及实践进阶版：基于Transformer实现机器翻译（日译中）前言一、所需要的前置知识——Transformer1.自注意力机制1.1Query&Key&Value版注意力机制1.1.1什么是Query&Key&Value版注意力机制1.1.2为什么引入Query&Key&Value版注意力机制1.1.3如何实现Query&Key&Value