美国人教你这样用Google,你真的会变特工.doc

本文介绍了一系列高级Google搜索技巧,帮助用户高效寻找特定信息,包括图书、文档、地图、电话号码等资源,同时还揭示了一些可能被忽视的安全隐患。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

大前提:英文Googlewww.google.com
第一篇

在搜索框上输入:“indexof/”inurl:lib

再按搜索你将进入许多图书馆,并且一定能下载自己喜欢的书籍。


在搜索框上输入:“indexof/”cnki

再按搜索你就可以找到许多图书馆的CNKIVIP、超星等入口!


在搜索框上输入:“indexof/”ppt

再按搜索你就可以突破网站入口下载powerpint作品!

 

在搜索框上输入:“indexof/”mp3

再按搜索你就可以突破网站入口下载mp3rm等影视作品!

在搜索框上输入:“indexof/”swf

再按搜索你就可以突破网站入口下载flash作品!

在搜索框上输入:“indexof/”要下载的软件名

再按搜索你就可以突破网站入口下载软件!

注意引号应是英文的!
另补上第二篇

GOOgle看世界!!!只要你在GOOGLE里输入特殊的关键字,就可以搜到数千个摄象头的IP地址!通过他你就可以看到其所摄的实时影象!!

google里输入

inurl:"viewerframe?mode="

随便打开一个,然后按提示装一个插件,就可以看到了!!!

再补上第三篇

三则黑客的Google搜索技巧简介

大家都知道,Google毫无疑问是当今世界上最强大的搜索引擎。然而,在黑客手中,它也是一个秘密武器,它能搜索到一些你意想不到的信息。赛迪编者把他们进行了简单的总结不是希望您利用他去攻击别人的网站,而是利用这些技巧去在浩如烟海的网络信息中,来个大海捞针,寻找到对您有用的信息。

如果您是一名普通网民,您可以使用黑客的技巧扩大自己的视野,提高自己的检索效率;如果您是一名网管,请您赶快看看您的网站是否做好了对下面黑客探测手段的防范措施,如果没有就赶快来个亡羊补牢,毕竟隐患胜于明火,防范胜于救灾;如果您是一名黑客,相信您早以在别的黑客站点上见过类似的方法,这篇文章对您没什么用处,这里的技巧对您是小儿科,菜鸟级!您可以节省宝贵的时间做更有意义的事情,这篇文章您不用看了,到别处去吧!

基于上面的考虑我编发了这篇文章。

搜索URL

比如我们提交这种形式:passwd.txtsite:virtualave.net

看到了什么?是不是觉得太不可思议了!有很多基于CGI/PHP/ASP类型的留言板存在这种问题。有时我们得到密码甚至还是明码的!管理员或许太不负责了,或许安全防范的意识太差了,如果你是网络管理员,赶快检查一下不要让恶意攻击者捡了便宜。不要太相信DES加密,即使我们的密码经过DES加密的密码,黑客们还是可以通过许多破解软件来搞定。

这次我们能得到包含密码的文件。“site:virtualave.net”意思是只搜索virutalave.netURLvirutalave.net是一个网络服务器提供商。

同样,我们可以搜索一些顶级域名,比如:.net.org.jp.in.gr

config.txtsite:.jp

admin.txtsite:.tw

搜索首页的目录

首页是非常有用的,它会提供给你许多有用的信息。

我们提交如下的形式:

"Indexof/admin"

"Indexof/secret"

"Indexof/cgi-bin"site:.edu

你可以自己定义搜索的首页字符。这样就可以获得许多信息。

搜索特定的文件类型

比如你想指定一种文件的类型,可以提交如下形式:

filetype:.docsite:.milclassified

这个就是搜索军方的资料,你可以自定义搜索。

再提供一个第四篇

Google
的特殊功能

1
、查询电话号码

Google
的搜索栏中最新加入了电话号码和美国街区地址的查询信息。

个人如想查找这些列表,只要填写姓名,城市和省份。

如果该信息为众人所知,你就会在搜索结果页面的最上方看到搜索的电话和街区地址

你还可以通过以下任何一种方法找到该列表:

名字(或首位大写字母),姓,电话地区号

名字(或首位大写字母),姓,邮递区号

名字(或首位大写字母),姓,城市(可写州)

名字(或首位大写字母),姓,州

电话号码,包括区号

名字,城市,州

名字,邮递区号

2
、查找PDF文件

现在GOOGLE的搜索结果中包括了PDF文件。尽管PDF文件不如HTML文件那么多,但他们经常具备一些其他文件不具备的高质量信息

为了显示一个搜索结果是PDF文件而不是网页,PDF文件的标题开头显示蓝色文本。

这就是让你知道ACRTOBATREADER程序会启动来阅读文件

如果你的计算机没装有该程序,计算机会指导你去能免费下载该程序的网页。

使用PDF文件时,相关的网页快照会由“TEXTVERSION”代替,它是PDF文档的复制文件,该文件除去了所有格式化命令。

如果你在没有PDF链接的情况下想看一系列搜索结果,只要在搜索栏中打上-inurldf加上你的搜索条件。

3
、股票报价

Google查找股票和共有基金信息,只要输入一个或多个NYSENASDAQAMEX

共有基金的股票行情自动收录机的代码,也可以输入在股市开户的公司名字。

如果Google识别出你查询的是股票或者共有基金,它回复的链接会直接连到高质量的金融信息提供者提供的股票和共有基金信息。

在你搜索结果的开头显示的是你查询的股市行情自动收录器的代码。如果你要查找一家公司的名字(比如,INTEL),请查看股票报价Google搜索结果的金融栏里会有那个公司的主页的链接(比如, www. INTEL. COM)。

Google
是以质量为基础来选择和决定金融信息提供者的,包括的因素有下载速度,用户界面及其功能。

4
、找找谁和你链接

有些单词如果带有冒号就会有特殊的意思。比如link:操作员。查询link:siteURL,就会显示所有指向那个URL的网页。举例来说,链接 www. Google. com会向你显示所有指向GOOGLE主页的网页。但这种方法不能与关键字查询联合使用。

5
、查找站点

单词site后面如果接上冒号就能够将你的搜索限定到某个网站。具体做法是:在c搜索栏中使用site:sampledomain.com这个语法结构。比如,在斯坦福找申请信息,输入:

admissionsite: www. stanford. edu 


6、查找字典释意

查找字典释意的方法是在搜索栏中输入你要查询的内容。在我们根据要求找到所有的字典释意都会标有下划线,位于搜索结果的上面,点击链接你会找到字典提供者根据要求给出的相关定义。7、用GOOLGE查找地图

想用Google查找街区地图,在Google搜索栏中输入美国街区地址,包括邮递区号或城市/州(比如165大学大街PALOALTOCA)。通常情况下,街区地址和城市的名字就足够了。

Google识别你的要求是查找地图,它会反馈给你有高质量地图提供者提供的链接,使你直接找到相关地图。我们是以质量为基础选择这些地图提供者。值得注意的是Google和使用的地图信息提供者没有任何关联。

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的化。
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