gwmdmmsg.exe

Tomcat漏洞——弱口令爆破 靶机:CentOS7 IP:192.168.100.40。攻击机:kali IP:192.168.100.60。版 权 声 明:本博客所有文章除特别声明外,均采用。文章版权归作者所有,未经允许请勿转载!作 者:PeiyuJue。 阅读详情
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进程知识库

gwmdmmsg - gwmdmmsg.exe - 进程信息 name="google_ads_frame" marginwidth="0" marginheight="0" src="http://pagead2.googlesyndication.com/pagead/ads?client=ca-pub-5572165936844014&dt=1195292630218&lmt=1195292627&format=336x280_as&output=html&correlator=1195292630218&url=file%3A%2F%2F%2FC%3A%2FDocuments%2520and%2520Settings%2Flhh1%2F%E6%A1%8C%E9%9D%A2%2F000stthk.exe.htm&color_bg=FFFFFF&color_text=000000&color_link=000000&color_url=FFFFFF&color_border=FFFFFF&ad_type=text&ga_vid=1397507768.1195292630&ga_sid=1195292630&ga_hid=1390572954&flash=9&u_h=768&u_w=1024&u_ah=740&u_aw=1024&u_cd=32&u_tz=480&u_java=true" frameborder="0" width="336" scrolling="no" height="280" allowtransparency="allowtransparency">

进程文件: gwmdmmsg 或者 gwmdmmsg.exe

进程名称: Gateway Modem Utility
 
描述:
gwmdmmsg.exe是Gateway和vprMatrix计算机安装的调制解调器驱动程序。它用于消息提醒,但对于调制解调器本身功能不是必要的。

出品者: Gateway, Inc.
属于: Gateway Modem Utility

系统进程: 否
后台程序: 是
使用网络: 否

硬件相关: 否
常见错误: 未知N/A

内存使用: 未知N/A
 
安全等级 (0-5): 0

间谍软件: 否
广告软件: 否
病毒: 否
木马: 否

应用程序进程列表

 Top Applications  
 [System Process] 000stthk.exe 1xconfig.exe
 3dm2.exe AcctMgr.exe acrobat.exe
 acrord32.exe acrotray.exe ACS.exe
 acsd.exe adgjdet.exe AdobeUpdateManager.exe
 adservice.exe adusermon.exe agent.exe
 agrsmmsg.exe AgtServ.exe aim.exe
 aim95.exe AIT alogserv.exe
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 avgupsvc.exe avgw.exe avpcc.exe
 avsynmgr.exe backweb-137903.exe backweb-8876480.exe
 bacstray.exe bcmsmmsg.exe blackd.exe
 bpcpost.exe BRMFRSMG.EXE brss01a.exe
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 ccapp.exe ccevtmgr.exe ccproxy.exe
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 cfgwiz.exe cftmon.exe charmap.exe
 cleanup.exe cli.exe cmanager.exe
 cmmpu.exe Companion.exe comsmd.exe
 cpd.exe crypserv.exe crypserv.exe
 cthelper.exe ctnotify.exe ctsvccda.exe
 cvpnd.exe dadapp.exe dadtray.exe
 damon.exe dap.exe DavCData.exe
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 delayrun.exe devenv.exe devldr.exe
 devldr16.exe devldr32.exe dfrgntfs.exe
 digstream.exe directcd.exe dit.exe
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 dsentry.exe dvzmsgr.exe dw.exe
 dwrcs.exe dwwin.exe dxdllreg.exe
 e_s10ic2.exe EasyShare.exe eausbkbd.exe
 eEBSvc.exe em_exec.exe essspk.exe
 evntsvc.exe excel.exe ezsp_px.exe
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 flash.exe FrameworkService.exe full.exe
 fxssvc.exe fxsvr2.exe gamechannel.exe
 gbpoll.exe gcastdtserv.exe gcIPtoHostQueue.exe
 gearsec.exe ghost_2.exe gwmdmmsg.exe
 hc.exe helpctr.exe helper.exe
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 hkcmd.exe hl.exe hndlrsvc.exe
 hpcmpmgr.exe hpgs2wnd.exe hpgs2wnf.exe
 hphmon05.exe hpoevm06.exe hpoevm08.exe
 hpoevm09.exe hposts08.exe hpotdd01.exe
 HPQTRA08.EXE hpsysdrv.exe hpzipm12.exe
 hpztsb01.exe hpztsb02.exe hpztsb04.exe
 hpztsb05.exe hpztsb06.exe hpztsb07.exe
 hpztsb08.exe htpatch.exe iamapp.exe
 iao.exe iap.exe icepack.exe
 ico.exe icq.exe icwconn1.exe
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 ipodservice.exe iPodWatcher.exe irmon.exe
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 isuspm.exe iTunesHelper.exe iw.exe
 java.exe javaw.exe JDBGMGR.EXE
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 khost.exe kodakimg.exe kontiki.exe
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 UAService7.exe  ULCDRSvr.exe uninst.exe
 uninstall.exe unrar.exe unwise.exe
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 uptodate.exe UrlLstCk.exe urlmap.exe
 UsrPrmpt.exe vetmsg.exe ViewMgr.exe
 vpc32.exe vptray.exe vshwin32.exe
 vsmon.exe vsstat.exe vstskmgr.exe
 VTTimer.exe W3wp.exe wab.exe
 wanmpsvc.exe waol.exe wcescomm.exe
 wcmdmgr.exe wcmdmgrl.exe wdfmgr.exe
 WEBPROXY.EXE webrebates1.exe webscanx.exe
 webshots.scr win32sl.exe winamp.exe
 winampa.exe winpopup.exe Winrar.exe
 WinSync.exe  winword.exe winzip32.exe
 WISPTIS.EXE wjview.exe wkcalrem.exe
 wkufind.exe wltrysvc.exe wm.exe
 wmplayer.exe wordpad.exe wrapper.exe
 wscript.exe wuser32.exe wwDisp.exe
 wzqkpick.exe xfr.exe xl.exe
 ybrwicon.exe ycommon.exe ypager.exe
 zapro.exe zcfgsvc.exe zlclient.exe


其它进程分类:
- 系统进程列表
- 存在安全风险进程
- 其它进程列表


 

 

 

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Google Earth Engine——使用STARFM 图像融合算法将Landsat 和 MODIS 融合得出2000-2023 NDVI长时序图(空间分辨率为 30 米、时间分辨率为 16 天) 非本地入侵物种是全球生态系统面临的主要威胁之一。野葛(Pueraria montana)是一种生长迅速的藤本植物,原产于亚洲,现已入侵美国一些地区,因此该物种的管理成为一个重要问题。利用 Landsat 和 MODIS 平台收集的数据,计算了 2000 年至 2015 年肯塔基州三个侵扰地点的归一化差异植被指数(NDVI)估算值。使用 STARFM 图像融合算法将大地遥感卫星和 MODIS 得出的 NDVI 结合成空间分辨率为 30 米、时间分辨率为 16 天的时间序列。 阅读详情

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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")

gesfm32.exe

  进程知识库 gesfm32 - gesfm32.exe - 进程信息进程文件: gesfm32 或者 gesfm32.exe进程名称: RANDEX.C   描述:gesfm32.exe是RANDE病毒相关进程。 出品者: 未知N/A属于: RANDEX.C Virus系统进程:

ProcessInfo的专栏 725

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

gwmdmpi.exe

  进程知识库 gwmdmpi - gwmdmpi.exe - 进程信息进程文件: gwmdmpi 或者 gwmdmpi.exe进程名称: GWMDMPI  描述:gwmdmpi.exe是Gateway电脑补丁程序,用于修正Gateway笔记本电脑在Windows XP的问题。 出品者

ProcessInfo的专栏 677

gra.exe

  进程知识库 gra - gra.exe - 进程信息进程文件: gra 或者 gra.exe进程名称: GRA  描述:gra.exe是Gateway电脑系统资源监控程序。 出品者: Gateway, Inc.属于: Gateway System Resource Monitor系

ProcessInfo的专栏 671

go.exe

  进程知识库 go - go.exe - 进程信息进程文件: go 或者 go.exe进程名称: Go!Zilla Monster Downloads  描述:go.exe是gozilla下载软件的一部分。用于进行下载管理和计划任务下载。 出品者: DigitalCandle, In

ProcessInfo的专栏 633

GoogleDesktop.exe

  进程知识库 GoogleDesktop - GoogleDesktop.exe - 进程信息进程文件: GoogleDesktop 或者 GoogleDesktop.exe 进程名称: Google Desktop  描述:GoogleDesktop.exe是Google桌面搜索相关程序。

ProcessInfo的专栏 632

ghost_2.exe

  进程知识库 ghost_2 - ghost_2.exe - 进程信息进程文件: ghost_2 或者 ghost_2.exe进程名称: Symantec Ghost  描述:ghost_2.exe是Symantec Ghost程序的一部分,用于创建硬盘镜像克隆备份和还原。 出品

ProcessInfo的专栏 617

gtwatch.exe

  进程知识库 gtwatch - gtwatch.exe - 进程信息进程文件: gtwatch 或者 gtwatch.exe进程名称: Mustek Multimedia  描述:gtwatch.exe是Mustek扫描仪相关程序。 出品者: Mustek, Inc.属于: Mus

ProcessInfo的专栏 616

gcasSWUpdater.exe

  进程知识库 gcasSWUpdater - gcasSWUpdater.exe - 进程信息进程文件: gcasSWUpdater 或者 gcasSWUpdater.exe进程名称: Microsoft AntiSpyware Updater Process  描述:gcasSWUpdater.exe是Giant/Microsoft反间谍软件相关程序。

ProcessInfo的专栏 597

gmt.exe

  进程知识库 gmt - gmt.exe - 进程信息进程文件: gmt 或者 gmt.exe进程名称: Gator Spyware Component  描述:gmt.exe是一个广告软件,通过IE弹出广告窗口。它会回传用户浏览习惯到它的服务器。这个进程的安全等级是建议立即进行删除。

ProcessInfo的专栏 592

五十三.网络(3)--区块同步getblocks消息

在节点互发了version消息后,就会发送getblocks消息,请求对方的区块以进行同步。

d3582077的专栏 200

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专注分享DPU、RDMA智能网卡/SSD(固态硬盘)产品测试与优化 352

网安产教融合思考:如何补齐高校实战能力评价短板

不少网安专业高校都面临这样现实的难题:网安人才培养持续推进,校内已经搭建完整的教学体系,但高校培养方案可能几年修一次,企业的技术栈和攻击手法却按季度在变,学校难落地最新的技术实战教学,学生难证明实战本领,企业一边喊人才紧缺,一边感慨招不到来了就能干的应届生。网安时代,实战为王。备考平台、7天免费直播培训、免费认证考试,期待更多高校加入 CCP 人才共育生态,组织本校学子参与本轮认证,以认证带动教学,以实战对接就业,共同为行业培养 “用得上、干得好” 的实战型网络安全人才。本次报名、培训、考试全程免费,

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