Burp Suite基础教学 之 安装及环境(Java)的配置

本文介绍了Burp Suite的基础安装步骤,包括从官网下载社区版和专业版,重点讲解了Windows环境下配置Java环境的详细过程,如下载JDK、安装和设置系统环境变量JAVA_HOME及PATH。

讲Burp Suite的一些用法前,小编先讲一下Burp Suite的安装,以及环境的配置。

首先是下载地址,我们可以直接去官网进行下载:https://portswigger.net/burp/

在官网我们可以看到两个版本:


左边的是专业版,右边的为社区版,当然,因为专业版不是免费的,所以专业版的功能会多一点,如果经济充裕的(家里有个几套房这种)可以去购买,反正价格是不便宜的。

没钱的还是老老实实用社区版吧。

下载完毕之后,就要开始考虑环境的问题了。

Linux操作系统下课在命令行终端输入命令“burpsuite”即可启动Burp Suite软件,但是Windows操作系统下运行需要Java环境,这里小编简单的介绍一下Java环境的配置。

首先,我们去官网下载JDK,然后双击进行安装。一般情况下安装都是直接下一步到底,不需要修改什么东西。我们的关键是在安装完毕之后的环境变量配置。

我的电脑右键->属性->高级系统设置->环境变量:

然后在系统变量中添加JAVA_HOME变量,值为JDK的安装路径。然后在PATH变量中添加“JDK安装路径\bin”和“JDK安装路径\jre\bin”。

记得改完点确定哦。

那么到这里Burp Suite的安装以及环境的配置就完成了(^v^)。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析仿真验证相结合。
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