网管必备 网络DOS命令实例

GD32F103入门实践(一)配置环境,搭建工程模板,烧写程序 写在前面 本系列博客是我初学GD32F103的操作实录,我个人是个小白,在学习过程中真的也遇到了不少坑,因此我希望能记录下来,帮助到同样踩坑的你。 我的芯片是GD32F103ZE,软件是Keil,烧写用的是JLink。 材料准备 首先我在兆易创新官网(兆易创新),下载相关的文件。点击资料下载,在搜索框里输入“GD32F10”可以得到相关的资料,其他芯片类似。比较重要的是GD32F10x AddOn和GD32F10x Firmware Library(固件库),这两个必须下载。 下载Keil MDK5,这 阅读详情


    DOS在现今已成为古董级的东西,已被WINDOWS操作系统彻底抛弃,最新的WIN2000/XP中已经找不到实模式DOS的存在了,取而代之的是命令行模式。那么DOS真的一点用都没有了吗?DOS命令也不用了解了吗?其实不然,在98/2000/XP系统中提供了很多命令行指令,这些指令与DOS下的指令非常相似。熟练运用好这些指令的话可以使我们的工作学习事半功倍,今天就让我们通过几个在实际学习工作中使用的例子来让大家了解更多的网络DOS命令,以及他们的中高级使用方法。
    实例1:用net send打造免费的寻呼功能
    任务描述:
    单位里只有一个电话,并且使用了很多分机。当有电话打来的时候如果是找别人的还要到相应的办公室去喊人非常麻烦,当然用QQ去呼叫也是可以的,不过并不是所有人都申请了QQ并保证随时在线。这时我们可以使用netsend指令结合messenger服务来打造免费的寻呼平台。这里假定10.91.30.45是主任室。当然主任是不随便接电话的,这种活只能由我们这样的职员来完成,当有电话找主任时我们通过网络向主任的计算机发出消息告之,这样就省去了喊人的步骤,实现了免费寻呼功能。
    适用系统:2000/XP/2003
    实现方法:
    STEP1:首先要在主任计算机启动messenger服务。通过“开始->运行->输入services.msc”进入服务管理界面。
    STEP2:在服务中找到messenger服务,双击打开服务窗口后点“启动”按钮开启该服务。
  
 

    STEP3:在我的计算机上也要启动messenger服务,方法和启动主任计算机一样。
    STEP4:当有电话找主任时我们只要在命令行模式下输入“net send 10.91.30.45 主任您电话”(不含引号)即可。这时候主任计算机上就会收到你发来的消息。
 

    小提示:
    当你输入“net send * 2点开会”(不含引号)时本机就会把此信使消息发向整个域的所有计算机,域中每台计算机都会接收到“2点开会的消息”。
 

    另外如果经常要给某人发送信使消息的话可以在桌面建立一个批处理文件,把相应的发送命令加入到该BAT文件中,当要发送消息时只要用鼠标双击该文件即可完成发送消息的任务,操作起来更加方便。
实例2:用netsh命令完成网络设置的导入导出以及快速修改
    任务描述:
    每次查看或者修改网络设置信息非常麻烦,特别是当你给QQ上的MM进行帮助指导的时候,经常是你解释了半天而她不知所云。那么有没有更加方便的方法能够一次性的把网络设置保存到一个文件,或者通过编辑一个文件然后用命令将这个文件导入从而实现网络参数的修改呢?其实我们使用网络DOS命令的NETSH就完全可以实现。
    适用系统:2000/XP/2003
    实现过程:
    STEP1:将本机的网络设置导出成TXT文件。方法是进入命令行模式后输入“netsh -c inter face dump>c:/web1.txt”(不含引号),这样就把当前的网络设置保存到c:/web1.txt文件下。
    STEP2:我们打开c:/web1.txt后就会看到保存的网络参数了,数据非常全面。(如图4)我们可以利用这个命令让MM把网络参数保存到一个TXT文件中,然后再把这个文件发给你,这样你对她的网络配置就会了如执掌,解决起故障来会更加轻松。
    STEP3:导入网络参数设置也非常简单,只要按照自己希望的参数编辑好c:/web1.txt这个文件,然后在命令行模式下输入netsh -f c:/web1.txt,就可以把该文件的网络参数信息保存到本机,实现了网络设置的快速更改。该方法非常适合于将已编辑好的文件发回给MM,让其通过这个网络DOS命令实现设置新的网络参数。
实例3:用netsh命令修改ip地址、子网掩码、网关地址等多个信息
    任务描述:
    修改ip地址,子网掩码,网关地址等网络参数是让人非常头疼的事情,往往需要很多步骤才能完成。其实我们可以使用网络DOS命令的netsh来实现命令行模式下修改ip地址,子网掩码,网关地址等多个信息。
    适用系统:2000/XP/2003
    实现方法:
    STEP1:进入命令行模式输入“netsh”进入网络配置模式。
    STEP2:输入“interface”进入接口设置模式,接着输入ip进入ip地址设置模式。此时,在提示符前的路径会显示为“interface ip>”。
    STEP3:在interface ip>提示符下输入“add address "Local Area Connection" 10.0.0.2  255.0.0.0”来修改本地计算机的IP地址为10.0.0.2,子网掩码为255.0.0.0。值得注意的是Local Area Connection是本地连接的名称,在实际应用中,用户可将“Local Area Connection”替换为真正的网络连接名称。
    小提示:
    如何查到真正的网络连接名称呢?需要我们到远程计算机上通过“开始->设置->网络和拨号连接”来查看,实际应用中如果本地连接名称为中文则要特别注意“本地连接 1”之间是有一个空格的,输入时这个空格不能缺少。
    STEP4:在interface ip>提示符下输入“add address "Local Area Connection" gateway=10.0.0.3 gwmetric=1”即可修改远程计算机的网关地址为10.0.0.3,而gwmetric的数值对于一般ADSL用户设置为1即可,如果是公司局域网用户的话该值表示的是远程计算机到达该网关的跳数,可以询问网管获得。
实例4:添加、删除、管理用户更简洁
    任务描述:
    大家都知道一般我们添加删除用户或者管理用户权限都要进入控制面板->管理工具->计算机管理中的本地用户和组,然后在进行设置,操作非常复杂麻烦。其实我们也可以用网络DOS命令的net user来实现该项工作。
    适用系统:2000/XP/2003
    实现方法:
    首先进入命令行模式,然后输入
    net user softer 123 /add     添加一个叫softer的用户,密码为123
    net user softer 123456       修改softer用户密码为123456
    net localgroup administrators softer /add   将softer用户添加到administrators组中
    小提示:
更多的用法请在命令行模式下输入net user ?来查询,例如删除用户,删除添加用户组等命令.
实例5:快速查询攻击我的人
   任务描述:
    只要我暴露在网络上就会有攻击我的人,如何查看连接到我的计算机并访问我的文件的用户呢?这个问题不光出现在局域网的用户,对于ADSL用户和长城宽带的用户也非常重要。只有随时了解到与我的计算机建立连接的用户,才能有效的防黑。当然网络DOS命令也能实现这个功能。
    适用系统:2000/XP/2003
    实现方法:
    只要在命令行模式下输入net session就会显示出当前的网络会话,那么访问你文件的用户或计算机都会一览无余。(如图5)从而起到了有效的实时防黑作用。
    小提示:
    当我们在命令行模式下输入netstat -a就会马上显示出当前计算机开启的端口信息和连接该端口的远程计算机信息以及当前的连接状态。在一定程度上我们可以根据显示判断出本机对外开启了哪些端口,还可以了解到都有哪些IP和我们建立了网络连接。
    下期我们将为大家介绍应用网络DOS命令解决实际问题的另外五个实例,相信读者通过全文会对网络DOS命令有一个更新的认识
实例6:和IP盗用者说再见
    任务描述:
    一些学校是通过IP来进行流量计费的,经常有人依靠修改自己IP的方法来免费享用别人的流量。这种情况可以通过在计费服务器上绑定IP和相应的MAC地址来解决的。
    实现方法:
    STEP1:首先要获得真正IP用户网卡的IP,例如IP地址为192.168.0.1的付费用户其网卡MAC地址为00-50-ff-6c-08-75。
    STEP2:在计费服务器上进入命令行模式,输入“ARP -s 192.168.0.1 00-50-ff-6c-08-75”从而实现了IP地址与网卡MAC地址的绑定。至此不法之徒即使修改了自己IP为192.168.0.1,也不能正常上网,因为其MAC地址与服务器上的设置不符。
    STEP3:由于ARP缓存表是临时的,也就是说每次重新启动计算机后该表自动清空。如果希望每次启动服务器后都能自动进行IP与MAC的映射还需要将这些指令放到一个批处理文件中,并把这个批处理文件加到启动组。
    小提示:
    ARP是处理MAC地址及IP地址映射的命令,我们可以使用arp -a显示ARP缓存表,也可以使用“arp -s ip地址 MAC地址”来手动添加映射,或者通过arp -d来删除缓存表的所有内容
实例7:网络硬盘也能这么用 
    任务描述:
    现在到处都是网络硬盘提供商,但是其稳定性不能保证,不知道哪天就暂停了服务,到头来自己辛辛苦苦保存的珍贵资料也随之被毁坏。其实对于局域网的用户来说使用服务器上的磁盘做为自己的网络硬盘是最安全最快捷的方法。因为一般服务器都是24小时不关机,磁盘存储速度也非常快,再加上通过RAID技术做到了数据的冗余,所以将其变成网络硬盘就不足为奇了。我们可以通过网络DOS命令的net use来实现。前提是你一定要知道服务器的用户名和密码,这里假设服务器IP为192.168.0.1,用户名为softer,密码为123。
    适用系统:2000/XP/2003
    实现方法:
    STEP1:在本机进入命令行模式,输入net use z: //192.168.0.1/c$ 123 /user:"softer",将服务器的c盘映射到本地的Z盘。
    STEP2:打开我的电脑会发现多出了一个Z盘,其实他就是我们刚刚映射的磁盘,双击打开后会发现内容就是服务器上的C盘内容。
    STEP3:复制删除文件的方法和操作本地计算机一样。如果我们希望每次开机都能自动映射磁盘的话,还可以将刚才输入的指令保存到批处理文件,并将该文件加入到启动组中。
    小提示:
    如果服务器关闭了IPC连接或停止了SERVER服务,那么我们是不能够通过这个命令来建立磁盘映射的
实例8:服务开关我说了算
    任务描述:
    通过网络DOS命令完成开启某个服务以及关闭某个服务的任务。我们以MESSENGER服务为例。
    适用系统:2000/XP/2003
    实现方法:
    进入命令行模式输入net start messenger启动MESSENGER服务。
    进入命令行模式输入net stop messenger关闭MESSENGER服务
实例9:修改权限我说了算
    任务描述:
    通过网络DOS命令完成对某个文件夹的权限分配及修改任务。我们以c:/web目录为例,依次说明如何给其添加权限,删除权限,修改权限。
    适用系统:2000/XP/2003
    实现方法:
    进入命令行模式输入cacls c:/web /g everyone:f,实现给WEB目录添加EVERYONE组的完全控制权限。其中f表示完全控制,相应的设置为R是读取权限,而W则为写入权限。
    进入命令行模式输入cacls c:/web /d everyone,即可实现删除WEB目录的EVERYONE组所有权限。
    小提示:
该命令只能对NTFS格式的磁盘上的目录进行权限操作,如果是FAT32格式的话该命令无效

实例9:修改权限我说了算
    任务描述:
    通过网络DOS命令完成对某个文件夹的权限分配及修改任务。我们以c:/web目录为例,依次说明如何给其添加权限,删除权限,修改权限。
    适用系统:2000/XP/2003
    实现方法:
    进入命令行模式输入cacls c:/web /g everyone:f,实现给WEB目录添加EVERYONE组的完全控制权限。其中f表示完全控制,相应的设置为R是读取权限,而W则为写入权限。
    进入命令行模式输入cacls c:/web /d everyone,即可实现删除WEB目录的EVERYONE组所有权限。
    小提示:
    该命令只能对NTFS格式的磁盘上的目录进行权限操作,如果是FAT32格式的话该命令无效

 
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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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

网管必须掌握的八个DOS命令

一,ping 它是用来检查网络是否通畅或者网络连接速度的命令。作为一个生活在网络上的管理员或者黑客来说,ping命令是第一个必须掌握的DOS命令,它所利用的原理是这样的:网络上的机器都有唯一确定的IP地址,我们给目标IP地址发送一个数据包,对方就要返回一个同样大小的数据包,根据返回的数据包我们可以确定目标主机的存在,可以初步判断目标主机的操作系统等。下面就来看看它的一些常用的操作。先看看帮助吧,在

pingyixiao的专栏 432

网管必备必会的八个DOS命令

网管必备必会的八个DOS命令 本文网址:http://bbs.bitscn.com/149866 复制 一,ping   它是用来检查网络是否通畅或者网络连接速度的命令。作为一个生活在网络上的管理员或者***来说,ping命令是第一个必须掌握的DOS命令,它所利用的原理是这样的:网络上的机器都有唯一确定的IP地址,我们给目标IP地址发送一个数据包,对方就要返...

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网管必须掌握的八个DOS命令(转)

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网吧网管必备电脑常识教程篇

主题: 网吧网管必备电脑常识教程篇 作者: 古佰(jention) 时间: 2005-12-11 18:23:39 -- [转帖]网管必备电脑常识一、电脑基础知识1、 电脑基础:电脑的基本原理是二进制,在电脑程序中,电脑只承认0和1两个数字。2、存储单位:电脑容量的最小存储单位是字...

weixin_34378045的博客 1347

[转]网管必须掌握的八个DOS命令

本文转自:http://www.cnblogs.com/Tonyyang/archive/2008/02/25/1080030.html 原文如下: ----- 一,ping      它是用来检查网络是否通畅或者网络连接速度的命令。作为一个生活在网络上的管理员或者黑客来说,ping命令是第一个必须掌握的DOS命令,它所利用的原理是这样的:网络上的机器都有唯一确定的IP地址,我们给目...

touchinsert 132

[推荐]常用必备的DOS命令(原创)----简单的命令

    现在关于dos命令的教程啊说明啊到处都是,DOS时代早都过去但是我们还是很需要这些叫命令行的东西。今天我也来写一些常用的必备的DOS命令吧。   那些cd啊,cls啊,dir啊什么的我就不说了。还有那些dos命令有N多个,一个命令有N多个参数,我今天主要说说常用必备的。。       注意几乎所有的dos命令都是可以加“/?”这个参数来查看帮助的。。。。     ping     

子非牛的专栏 1253

Windows 常用网络cmd命令

一、ipconfig   主要是查看当前TCP/IP协议所设置的值,如IP地址、子网掩码、缺省网关、Mac地址等. 显示基本使用信息,输入:ipconfig /?   ipconfig(常用):当不带任何参数选项,那么它为每个已经配置了的接口显示IP地址、子网掩码和缺省网关值. 二、ping ping是Windows、Unix和...

Charge8的博客 7329

网管入门需掌握的电脑知识

网管入门需掌握的电脑知识 一、电脑基础知识1、 电脑基础:电脑的基本原理是二进制,在电脑程序中,电脑只承认0和1两个数字。2、存储单位:电脑容量的最小存储单位是字节Byte,然后1GB=1024MB,1MB=1024KB,1KB=1024Bytes。网络速度的单位是比特率bps,意思是比特位每秒。一个字节是由8个位组成的。因此网络速度的实际值,并不等于网络的理论下载速度...

weixin_33881140的博客 680

网管应该知道的命令

ping 它是用来检查网络是否通畅或者网络连接速度的命令。作为一个生活在网络上的管理员或者黑客来说,ping命令是第一个必须掌握的DOS命令,它所利用的原理是这样的:网络上的机器都有唯一确定的IP地址,我们给目标IP地址发送一个数据包,对方就要返回一个同样大小的数据包,根据返回的数据包我们可以确定目标主机的存在,可以初步判断目标主机的操作系统等。下面就来看看它的一些常用的操作。先看看帮助吧,在DO

lysanderK的专栏 586

网管必备-CMD命令

net use [url=file://ip/ipc$]\\ip\ipc$[/url] " " /user:" " 建立IPC空链接net use [url=file://ip/ipc$]\\ip\ipc$[/url] "密码" /user:"用户名" 建立IPC非空链接net use h: [url=file://ip/c$]\\ip\c$[/url] "密码" /user...

weixin_34119545的博客 177
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angleoldhen
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