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我也要
Python真的是无所不能，原因就是因为Python有数目庞大的库，无数的现成的轮子，让你做很多很多应用都非常方便。wifi跟我们的生活息息相关，无处不在。今天从WiFi连接的原理，再结合代码为大家详细的介绍如何利用python来破解WiFi。
01.如何连接wifi
首先我们的电脑是如何连接wifi的呢？就拿我们的笔记本电脑来说，我们的笔记本电脑都有无线网卡，如下图所示：
当我们连接WiFi时，无线网卡会自动帮助我们扫描附近的WiFi信号，并且会返回WiFi信号的一些信息，包括了网络的名称（SSID），信号的强度，加密和认证的方式等。这些信息我们在进行操作的时候是看不到的。当我们想要连接指定WiFi的时候，我们都需要进行认证，认证的作用就是保护wifi的访问，注意这里的认证不是我们输入的密码，而是将我们输入的密码进行加密的方式。
也就是将我们输入额WiFi密码，进行加密传输的一种方式。大家常用的方式是WPA或者是WPA2PSK，主要是针对个人或家庭网络等，对安全性要求不是很高的用户。如下图所示。
Python3实现WiFi密码暴力破解
注：可行性不高，和那些暴力破解WiFi的软件差不多，可能等个几个钟都没破解完，纯属娱乐（万一运气好呢哈哈） 需要安装的扩展包 pywifi，依赖包：comtypes 以下是源代码： import time import pywifi from pywifi import const from asyncio.tasks import sleep class PoJie(): ...
神操作，用Python教你暴力破解WiFi密码，附赠技术实现视频
用Python教你暴力破解wifi密码。也许即将进入5G时代，wifi可能成为可有可无的产品，但是产品可以是过时，但是技术只会得到更进一步的发展。 今天，一姐就带大家见识见识，用Python暴力破解wifi密码的方式，这是大致的思路，不瞒大家说，一姐也是看了人家的视频才学了个大概，要是大家也想试试破解wifi的方式，可以在本文底部找到领取视频的方式，都是免费的。 好了，现在给大家讲一下，如何用Python编程破解WiFi密码。 Python之所以强大，就是因为自带各种第三方库，下面我们需要先安装pywif
用Python暴力破解WiFi
Python 暴力破解WiFi
怎么用python破解wifi密码？
Python暴力破解WiFi密码
扯淡的！！！基于python的wifi密码暴力破解程序
扯淡的！！！基于python的wifi密码暴力破解程序程序目的模块程序核心内容及大致步骤1、获取本机的无限网卡：2、搜索附近WiFi（一般直接用第一个作为信号最强的那个）：3、确认网卡连接状态:4、创建临时密码（从初始pren=6位密码开始，循环完后自动增加位数，无限产生密码）:5、循环暴力破解密码：6、将破解完得到的密码保存到txt文件中备用:正式程序吐槽 程序目的 暴力破解邻居家的WiFi。。。 或，白嫖蹭WiFi。。。 又或，可以随时随地打开笔记本电脑来装个。。。咳咳 （以上是编代码前的最初目的） （
Python实现暴力破解Wi-Fi密码
然而，有时候我们可能会忘记自己的Wi-Fi密码，或者有合法的需求去破解某个Wi-Fi网络。在本文中，我将介绍如何使用Python编程语言实现一个简单的暴力破解Wi-Fi密码的程序。请注意，暴力破解Wi-Fi密码属于不道德行为，违反了许多国家的法律法规。库来进行Wi-Fi的连接和断开操作，并通过遍历密码列表的方式进行破解。然而，我们强调再次提醒读者，暴力破解Wi-Fi密码是非法行为，请勿用于非授权的活动。然后，我们通过断开当前连接和创建一个新的Wi-Fi连接文件的方式进行破解。方法尝试连接Wi-Fi网络。
优快云余额充值前必读：这5个隐藏条款，90%的开发者都忽略了（附iOS内购避坑指南）
本文揭示了优快云余额充值中90%开发者忽略的5个隐藏条款，包括不可退款规则、iOS内购限制、账号安全责任等关键内容，特别提供了iOS内购避坑指南，帮助开发者避免资金损失和账号风险。
手把手教你用STM32CubeIDE移植Vector CCP驱动，实现与INCA的标定通信（附避坑指南）
本文详细介绍了如何在STM32CubeIDE环境下移植Vector CCP驱动，实现与INCA的标定通信。从开发环境准备、CAN外设配置到CCP协议栈移植和A2L文件生成，提供了完整的操作流程和常见问题解决方案，帮助工程师快速掌握基于CAN总线的标定技术。
RI-CLPM vs CLPM：什么时候该用随机截距交叉滞后模型？
本文深入对比了交叉滞后模型（CLPM）与随机截距交叉滞后模型（RI-CLPM）的核心差异与应用场景。RI-CLPM通过分离个体间稳定特质与个体内动态波动，能更纯净地估计变量间的动态因果关系，避免CLPM可能存在的混淆。文章提供了清晰的模型选择决策框架，并辅以Mplus语法示例，帮助研究者根据变量特质稳定性与研究问题，正确选用模型以确保结论的严谨性。
基于Python的SEC Edgar文件高效爬取：最新技术与实战指南
本文详细介绍了如何使用Python最新技术高效爬取SEC Edgar数据库中的金融文件。我们将探讨SEC Edgar系统的结构、合法爬取注意事项，并使用现代Python库如Requests-HTML、aiohttp和Playwright实现多种爬取方案。文章包含完整的代码示例、性能优化技巧以及数据处理方法，为金融数据分析师、研究人员和开发者提供全面指导。关键词：SEC Edgar、Python爬虫、金融数据、异步爬取、Playwright、XBRL解析。
Altium Designer 超详细入门教程
本文是一份Altium Designer新手入门教程，详细介绍了从软件基础到PCB制版的全流程。主要内容包括：软件界面介绍与工程创建方法；原理图设计中的元件放置、电气连线、标注添加等操作；PCB设计的布局布线、铺铜和DRC检查；Gerber和钻孔文件的导出方法。教程还提供了分类整理的实用快捷键表和新手避坑指南，强调原理图编译和DRC检查的重要性。通过本教程，新手可以快速掌握AD基本操作，完成简单电路板的设计与制版文件导出。
SAP NetWeaver Business Client (NWBC) 的深入解析
SAP NetWeaver Business Client（NWBC）作为 SAP 提供的一种用户界面，旨在为终端用户提供无缝集成传统 SAP GUI 事务和新开发的基于 Web Dynpro ABAP 的应用程序的体验。SAP NetWeaver Business Client（NWBC）是 SAP 推出的用户界面，旨在为终端用户提供单一入口，集成传统的 SAP GUI 事务和新开发的基于 Web Dynpro ABAP 的应用程序。在实际业务场景中，NWBC 的应用提升了用户的工作效率和体验。
Codex 桌面端自定义模型列表为空 — 修复记录
摘要：Codex桌面端首次启动正常，但二次启动后出现中文界面且模型列表丢失。问题根源在于Electron的Chromium持久化状态损坏，导致UI渲染异常。解决方案包括：1) 将config.toml中的模型路径改为绝对路径；2) 删除损坏的状态文件.codex-global-state.json；3) 清除Chromium用户数据目录AppData\Roaming\Codex\web。验证显示修改后模型功能恢复正常，重装无效的原因是卸载未清除用户数据目录。
YOLOv11改进，YOLOv11添加ASFF检测头，并添加小目标检测层（四头检测），适合目标检测、分割等任务，全网首发
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怀旧版电脑GBC模拟器
再现原版GBC掌机的界面，电脑运行连游戏界面都一样大小，很怀旧，很真实，（英文版）强烈推荐，很小的文件，很难才找到的。
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
RU DOS版、EFI版32bit/64bit BIOS常用工具
DOS版、EFI版的RU工具，可用来查看IO、MEM、PCI、SMBIOS等资源。亲测在EFI SHELL下可用。
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