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我也要
Metasploitable系统官方只发布vmdk的文件，直接用VMware打开即可使用，但是在KVM怎么用呢？很无奈啊，还好有问题解决，做一个格式转换
qemu-img convert -f vmdk -O qcow2 Metasploitable.vmdk Metasploitable.img
qemu-img info Metasploitable.img
vmware2libvirt -f Metasploitable.vmx > Metasploitable.xml
virsh -c qemu://system define Metasploitable.xml
sudo virt-manager
哈哈，这下就可以用KVM打开使用了。
kvm（安装部署+新建虚拟机+常用命令）
libvirt: 使用最多的KVM虚拟化管理工具和应用程序接口，即通过libvirt调用KVM创建虚拟机， libvirt是KVM通用的访问API，其不但能管理KVM，还能管理VMware、Xen、Hyper-V、 virtualBox等虚拟化方案。virt-manager: 图形界面管理工具,其底层也是调用libvirt API来完成对虚拟机的操作，包括虚拟机的 创建、删除、启动、停止以及一些简单的监控功能等。–location /kvm/iso/centos7.iso \ #系统安装iso路径。
通过virt-v2v将VMware ESXi 5中的vm迁移至kvm中
环境说明 Vmware Esxi 5.5 virt-v2v 1.28 kvm host：Centos 7.2 vm：Windows Server 2003 在很多文章中看见过通过virt-v2v连接esxi直接读取esxi中的数据，将数据迁移至kvm host中，但是查看man virt-v2v，virt-v2v不支持直接连接esxi
kvm安装以及ova镜像转换
kvm安装以及ova镜像转换
VMware-KVM安装
VMware-KVM安装
vmware，xenserver虚拟机迁移到KVM
主要是vmware虚拟机迁移到KVM，还有xenserver的vhd格式转换为KVM以及kvm需要的安装包
自动控制原理之控制系统的数学模型（类比神经网络学习数学模型）
控制系统的数学模型背景建模方法常用的数学模型时域数学模型的建立建立微分方程的步骤复数域模型的建立传递函数的性质系统的典型环节及传递函数比例环节惯性环节积分环节微分环节理想微分环节一阶微分环节二阶微分环节振荡环节延时环节（时滞环节） 背景 数学模型就像是真实世界的写照，它就像一个虚拟的世界，我们可以通过建模的方式了解这个真实世界的运作规律。 这一点很像强化学习，强化学习需要一个供智能体探索、学习的环境，于是，我们通常会事先建立一个虚拟的仿真环境。举个例子，对于人类来说，可能需要经过不断地尝试，甚至是生命的代价
16、VMware虚拟化迁移到KVM
VMware虚拟化迁移到KVM。
Geant4学习一：写一个简单程序
1、 基本介绍
kvm 虚拟机 转换成vmware虚拟机
kvm 虚拟机 转换成vmware虚拟机 1，在KVM下用qemu-img转换 # qemu-img convert Monitor.img –O vmdk ./Monitor.vmdk 2，在esxi5.0下新建虚拟机，内存，硬盘最好与原KVM中一样，完成后编辑虚拟机 把硬盘删掉，打开esxi5.0的ssh服务，用winscp把Monitor.vmdk...
代码审计工具学习之Seay（安装以及初步认识）
目录 1.1名词解释 1.2代码审计的重要性 1.3代码审计的步骤 1.4代码审计的内容 1.5常见的代码审计工具 2 Seay 2.1什么是Seay 2.2Seay的安装过程 3典型漏洞分析 3.1什么是命令注入漏洞 3.2 如何理解命令注入漏洞 3.3 如何防御命令注入漏洞 4 利用工具对命令注入漏洞进行分析 4.1DVWA靶场命令注入漏洞分析 4.2 Pikachu靶场命令注入漏洞分析 1.1名词解释 软件代码审计是对编程项目中源代码的全面...
SAP和Oracle EBS作为全球顶级的ERP系统，在中国市场深耕数十年，尤其是在大型国企、央企和跨国企业中，已经形成了强大的用户习惯和“舒适区”依赖
国产ERP替代国际系统的关键挑战在于打破用户对SAP/Oracle的操作习惯和心理依赖。需采取多维策略：战略上明确价值主张、分阶段实施；产品上优化用户体验、确保数据迁移；实施上加强情景化培训、流程再造。成功替代70%取决于变革管理，需将"被动替换"转为"主动升级"，让用户在新系统中建立更优的舒适区。
迁移 VMware 虚拟机到 KVM(转)
http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-mgrtvm3/ 如何迁移 VMware 上的 Windows 及 Linux 虚拟机到基于 KVM 的虚拟机 目前 x86 平台上最流行的虚拟化软件是 VMware 公司的系列产品，而基于开源技术的 KVM 虚拟化软件也得到了广泛的应用。本文是虚拟化迁移技术系列文章的第三部分，
【第1章＞第9节】基于FPGA的图像开运算处理算法的Verilog实现
本文介绍了基于FPGA的开运算图像处理实现方法。主要内容包括：1）输入图像二值化处理，通过阈值将灰度图像转换为二值图像；2）数据缓存与窗口提取，使用寄存器数组缓存5行图像数据并构建5×5处理窗口；3）腐蚀运算逻辑，判断窗口内是否全为白色像素；4）膨胀运算逻辑，检测窗口内是否存在白色像素。最后给出了Verilog实现方案，通过级联腐蚀和膨胀模块完成开运算处理。该方法可用于FPGA图像处理算法开发。
VMware虚拟机转换为kvm虚拟机
VMware虚拟机转换为kvm虚拟机 说明： 多数情况下在VMware中创建虚拟机比较方便，但是一些运行环境需要kvm的虚拟机，为了避免重新构建kvm虚拟机，可以将Vmware的虚拟机转化为kvm虚拟机 #1.Vmware虚拟机生产单个vmdk文件 检查当前VMware虚拟机保存目录是否是单独文件，如果是拆分的多个文件，需要对文件进行合并（有快照虚拟机需要单独导出为完整虚拟机） 通过VMware自带的vmware-vdiskmanager.exe软件进行整理（软件在VMware软件安装目录），执行下列命令
【安全设备篇】HVV面试专题
还有就是这个可能是被访问的这个内网系统，本身业务系统存在业务逻辑问题，因为内网所布置的很多业务系统往往不会考虑一些安全性问题，比如在正常的业务逻辑请求中直接带了sql语句，就会触发设备规则产生告警，这一类是属于误报，然后会将此告警上报给研判人员，需要研判组专家和甲方客户确认下是否是该系统存在此业务逻辑问题，并且需要确认告警的源ip在此告警的时间段附近有没有进行操作过。天眼日志分析主要基于系统和应用程序的日志数据来识别安全威胁，而威胁感知则通过收集和分析多种来源的情报信息。理解威胁的性质和威胁背后的原理。
AI智能体在零售行业的5大变革性应用
本文旨在全面介绍AI智能体在零售行业的关键应用场景，分析其技术原理和商业价值，帮助读者理解这些技术如何改变传统零售模式。文章将从核心概念入手，逐步深入五大应用场景的技术实现，最后探讨未来趋势和挑战。AI智能体：能够感知环境、做出决策并执行行动的智能软件实体机器学习：让计算机从数据中学习模式而无需显式编程的技术深度学习：基于神经网络的机器学习方法，能够处理复杂模式识别核心概念回顾AI智能体是零售数字化转型的关键驱动力从推荐系统到库存管理，AI正在重塑每个零售环节。
在vmware中安装虚拟机centos7，在centos7的KVM虚拟管理中安装win2003。
链接：https://pan.baidu.com/s/17f_q0ZtV-ar_oZV_FZixqw?链接：https://pan.baidu.com/s/1yW0Q7J32KMcRyLgInX1mjw?使用virt-manager图形化管理工具创建两个虚拟机，分别安装CentOS 6和Windows 2003操作系统；使用virt-manager进行虚拟机的启动、关闭、暂停、恢复等管理操作；熟悉虚拟机的安装过程，包括操作系统的镜像选择、网络设置等；配置虚拟机的基本信息，如内存大小、磁盘大小等；
YOLOv13添加DRB模块map暴涨12.33！准确率提升8.56！召回率提升15.66
本文介绍了在YOLOv13模型中添加DRB模块的改进方法。实验结果显示，添加DRB模块后模型性能显著提升，mAP暴涨12.33%，准确率提升8.56%。文章详细说明了移植过程，包括创建yolov13-DRB.yaml配置文件、修改tasks.py和__init__.py文件，以及引入UniRepLKNet模块的具体实现。其中重点描述了GRNwithNHWC、NCHWtoNHWC等核心组件的实现细节，并提供了完整的模型结构配置代码。这些改进使得YOLOv13模型在保持原有架构优势的同时，获得了更强大的特征提取
迁移VMware虚拟机到KVM(3)–virt-v2v 迁移 VMware ESX 虚拟机的配置
从 RHEL6（Red Hat Enterprise Linux 6）开始，RHEL 发行版中包含了 Red Hat 公司开发的 virt-v2v 工具。它是由 perl 语言编写的脚本，可以自动化的将创建在 Xen，KVM 和 VMware ESX 上的虚拟机拷贝到 virt-v2v 的主机，并且自动的更改配置，使之能够被 libvirt 进行管理。目前，virt-v2v 支持静
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")
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。
KVM详细介绍 以及在VMware虚拟机内搭建KVM虚拟环境 在虚拟机内安装vnc以及客户虚拟机
KVM详细介绍以及在VMware虚拟机内搭建KVM虚拟环境KVM的组成、获取和作用KVM内核KVM的组成KVM引擎虚拟化软件QEMU：管理工具LibvirtKVM的架构KVM相关软件的安装方法第一步：检查宿主机BIOS设置VNC在不同宿主机上的安装方法KVM虚拟机的创建方法应用图形界面创建虚拟机使用命令行方式创建虚拟机 KVM的组成、获取和作用 KVM KVM（Kernel-based Virtual Machine）即基于内核的虚拟机，是一种开源的虚拟化技术。 内核 内核不是操作系统，而是一个完整操作系统
VC中sqlite的使用
在VC中对sqlite的使用，实现数据库大批数据的快速插入，读取数据库中的数据在ListCtrl中显示
vmware虚拟机转kvm迁移方法
支持将vmware虚机迁移至kvm平台，支撑国产化替换计划。
visio安装包
Microsoft Office Visio 是一款专业的制图软件。利用经过更新的形状、协作工具和数据链接图表，创建专业级图表以简化复杂的信息。
迁移VMWare虚拟机到KVM
迁移VMWare虚拟机到KVM 一、手动迁移 VMwareWorkstation/Player 上的虚拟机到 KVM 从物理机的文件系统看，VMware虚拟机是由一组文件组成。这些文件可能集中存储在存储服务器上，如 VMware ESX/ESXi，也可能存储在本地，如 VMware Workstation/Player。关闭虚拟机的情况下，这些文件内容不会改变。所以我们可以
vmware虚拟机迁移到kvm
当我们需要把vmware虚拟机迁移到kvm时，就伴随着镜像格式的转换，vmdk→img 转换过程如下： 1.检查vmware虚拟机保存目录，查看是否为独立的vmdk文件，如果不是独立文件需要对其进行合并。 还有如果这台虚拟机有快照，需要将快照导出为完整虚拟机！ 合并方法：以管理员身份运行cmd，进入到C:\Program Files (x86)\VMware\VMware Workst
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