墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
1.5k累计阅读
1.6k平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
为grub菜单加密码的目的是防止他人修改grub做内核等启动设置。实际上此步可以在安装系统的过程中设定。
（1）先用/sbin/grub-md5-crypt产生一个MD5密码串。
[root@muban bin]# /sbin/grub-md5-crypt
Password:
Retype password:
$1$M9Ndw$h9.hiNRjjI/flUbbJUlIo/（2）修改grub.conf文件（grub的引导文件）
password --md5 $1$M9Ndw$h9.hiNRjjI/flUbbJUlIo/
这句要加在splashimage和title之间，否则可能不生效。
设置完成后，下次开机需要管理grub时就会提示输入密码。
JS逆向-快手__NS_hxfalcon参数分析
现在快手H5接口都需要__NS_hxfalcon这个参数，这篇文章就是逆向这个参数
设置GRUB菜单密码
默认情况下，启动操作系统后，按任意键可以进入GRUB菜单编辑页面 如果想要给GRUB菜单设置密码，可以修改/etc/grub.conf文件 （/boot/grub/grub.conf） 为要使用的密码进行md5加密，得到加密字符串 [root@rhel64 ~]# grub-md5-crypt 查看配置文件 [root@rhel64 ~]# cat /etc/grub.conf 将密码加密串写入配置文件/etc/grub.conf 在hiddenmenu 和 title之间增加加密信息 passwd -
Frida实战：高效dump Android内存中的so文件与修复技巧
本文详细介绍了使用Frida工具dump Android内存中已解密so文件的实战技巧。针对加固应用静态分析失效的痛点，文章提供了从环境搭建、使用frida_dump脚本自动化抓取内存数据，到利用SoFixer工具修复ELF文件结构的完整流程，帮助逆向分析人员高效获取可分析的so文件。
Grub密码设置
Grub密码设置Grub加密有明文加密和MD5加密两种没有加密之前：第一种方式：明文加密设置密码：123456重启主机后，进入Grub选项，如果不操作，自动引导，将出现如下界面： 按任意键，回到grub菜单，再按P键，然后输入密码就行了第二种方式：md5加密生成md5密文重启主机后，进入Grub选项，如果不操作，自动引导，将出现如下界面： 按任意键，回到grub菜单，再按P键，然后输入密码就行了...
Zemax单模光纤耦合仿真避坑指南：数值孔径、模式匹配与镀膜影响详解
本文详细解析了Zemax单模光纤耦合仿真中的关键避坑要点，包括数值孔径的多重定义与换算、模式匹配度评估及镀膜影响分析。通过实际案例和技术公式，帮助工程师避免常见仿真误差，提升激光通信和光纤传感系统的设计精度。特别针对OpticStudio用户提供了实用的参数设置建议和优化策略。
在没有实验数据的情况下，如何高效快速发表高影响因子论文
最新基于Citespace、vosviewer、R语言的文献计量学可视化分析技术及全流程文献可视化SCI论文高效写作方法
如何为 Grub 菜单设置密码
引导加载程序是计算机的一个组成部分。在计算中，引导是计算机系统在通电时执行的一组操作。今天，现代计算机需要十分之一秒，并且通常会执行开机自检 (POST)。Boot Loader 是一个计算机程序，它在完成自检后加载计算机的主要操作系统。 今天，大多数Linux 发行版都使用GRUB 2 作为引导加载程序。GRUB 2 (GNU Grand Unified Boot loader) 是来自 GNU 项目的引导加载程序包。 基于以下文件配置 GRUB2 GRUB 2 脚本搜索用户的计算机并根据脚本找到的
别再到处找模型了！手把手教你用Xinference+Docker部署本地私有大模型（Llama2/Qwen实战）
本文详细介绍了如何使用Xinference和Docker部署本地私有化大模型（如Llama2/Qwen），涵盖硬件配置、模型管理、Docker部署及性能优化等关键步骤。通过实战案例，帮助开发者快速构建企业级AI推理服务，确保数据安全与高效运行。
为GRUB引导菜单设置密码
1. 什么是GRUB引导菜单？GRUB是一个引导管理程序, 可以引导linux、xp、windows等等系统.2. 为什么要给GRUB引导菜单设置？单纯为了安全。 GRUB菜单密码分为密文、明文。3. 如何为GRUB菜单设置密文？[root@Centos1~]#grub-md5-crypt#创建md5加密字符 Passwo...
CD-SSB和NCD-SSB相关内容
NR中，PSS/SSS 和PBCH总是绑定的，因此也称为SSB block。频域由下往上，第121个SC（k = 120）的中心频率，就是SSB的GSCN对应的SSREF（同步参考频率）的出处如上，同步栅格映射到SSB 的RE位置是10个PRB的位置，然后指向RE index 0，即第121个子载波的中心频率；UE获得N_offset_GSCN后，即可结合当前SSB的GSCN推算下一个SSB的GSCN =N_Reference_GSCN（当前SSB的GSCN） + N_offset_GSCN。
泰凌微8258入门教程 基础篇①——Bluetooth® SIG Mesh 快速上手
Bluetooth® SIG Mesh Quick Start
linux的grub菜单加密
很多时候我们不想别人直接登陆到我们的linux服务器上面去，但是root密码通过一定手段可以破解，所以这个时候就想到给grub菜单加密。不同操作系统的加密方法也是不一样的，我主要介绍centos6和centos7两个版本一、centos6 grub菜单加密方法1、查看内核版本[root@iZelcyzfsctufeZ ~]# uname -r 2、生成加密密码[root@iZelcyzfsctuf
手把手教你学AI GPU UMD驱动软件开发专栏--1.1 UMD（用户模式驱动）的定义与定位
摘要：UMD（用户模式驱动）是GPU驱动架构中的关键组件，负责连接AI应用与硬件。作为运行在用户空间的动态链接库，UMD通过减少系统调用开销显著提升AI计算性能。其核心功能包括API转换、资源管理和命令生成，同时具备安全性高（崩溃不影响系统）、开发灵活等优势。随着AI发展，UMD已从图形驱动演变为深度学习加速的关键组件，支持TensorCore等硬件特性优化。未来趋势包括深度框架集成、硬件感知增强和虚拟化支持。UMD通过性能优化和安全隔离机制，成为现代AI计算基础设施的理想选择。
Linux为grub菜单加密码
为grub菜单加密码 加入密码后，再次进入单用户或者给下次管理grub需要输入密码 加密操作 /sbin/grub-md5-crypt # 之后输入2次密码会生成加密后字符串 编辑grub加载文件vi /etc/grub.conf # 在title和hiddenmenu直接添加 “password --md 加密字符...
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。
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。
《为grub引导菜单加密码保护grub不被随意修改》
GNU GRUB（GRand Unified Bootloader简称“GRUB”）是一个来自GNU项目的多操作系统启动程序。GRUB是多启动规范的实现，它允许用户可以在计算机内同时拥有多个操作系统，并在计算机启动时选择希望运行的操作系统。GRUB可用于选择操作系统分区上的不同内核，也可用于向这些内核传递启动参数。——百度百科 ①通过/sbin/grub-md5-crypt给grub添加密码：
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")
Centos7 安全之设置GRUB菜单密码
GRUB是Linux系统中的启动菜单，对操作系统的启动非常重要，一般在grub页面按e键即可进入编辑，这样有非常大的安全隐患。现在我们通过给GRUB菜单加密码来提高系统的安全性。 1、备份grub.cfg文件与头部文件 [root@localhost ~]# cp /boot/grub2/grub.cfg /boot/grub2/grub.cfg.bak [root@localhost ~]# cp /etc/grub.d/00_header /etc/grub.d/00_header.bak 2、生.
复分析 阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案 英文
答案分为十章，有部分习题没有答案，全英文复分析阿尔福斯(Ahlfors) 第三版答案
修改grub_利用 GRUB 引导修改root用户的密码
一，linux操作系统启动的原理开机加电--》bios系统运行->决定了哪个硬件先启动（硬盘 u盘 光盘 网卡）查看bios中的启动顺序项开机后就会默认进入光驱中的光盘，如果想要还原记得 先关闭虚拟机，再重新进入bios调整。根据上的信息我们发现是硬盘最先启动-》硬盘会读取他前面的512个字节 其中64个字节存了分区表 -》找到主引导分区 会读取该分区中的一个软件 GRUB 引导菜单（该软件...
mysql5.7修改root密码_利用 GRUB 引导修改root用户的密码
一，linux操作系统启动的原理开机加电--》bios系统运行->决定了哪个硬件先启动（硬盘 u盘 光盘 网卡）查看bios中的启动顺序项开机后就会默认进入光驱中的光盘，如果想要还原记得 先关闭虚拟机，再重新进入bios调整。根据上的信息我们发现是硬盘最先启动-》硬盘会读取他前面的512个字节 其中64个字节存了分区表 -》找到主引导分区 会读取该分区中的一个软件 GRUB 引导菜单（该软件...
LINUX 破解密码练习
问题 1)关闭计算机 2)启动计算机，在出现grub菜单时，按键盘上下键停在grub菜单 3)通过操作进入单用户模式，修改root密码为tarena 方案 启动Linux–>在grub菜单选择上下键按e–>选择kernel这行，在选择e -->在最后空格加上1，回车–>按b键启动。 进入单用户模式，修改密码。 步骤 实现此案例需要按照如下步骤进行。 步骤一：启动Linux在...
破解密码练习
破解密码练习 1)关闭计算机 2)启动计算机，在出现grub菜单时，按键盘上下键停在grub菜单 3)通过操作进入单用户模式，修改root密码为tarena 启动Linux–>在grub菜单选择上下键按e–>选择kernel这行，在选择e -->在最后空格加上1，回车–>按b键启动。 进入单用户模式，修改密码。 步骤一：启动Linux在grub菜单选择上下键 在此处按上下键...
网络安全系列之五十四 为GRUB引导菜单设置密码
在之前的博文中曾介绍过Linux中的单用户模式，单用户模式类似于Windows中的WinPE，可以绕过系统的诸多限制来对系统进行配置，比如修改root用户密码等。单用户模式的使用参见博文http://yttitan.blog.51cto.com/70821/1130029。单用户模式的风险也是显而易见的，如果任何人都可以随意进入单用户模式，而Linux服务器又无法保证物理安全...
grub菜单加密
备注：输入两次相同的密码，这里输入的为123！@#生成一个乱码，复制到password –md5后面备注：在title前的代表为grub菜单加密，之后的代表为进入系统时的加密，保存退出，重新启动备注：改为grub启动菜单，原本可以使用e来进行编辑，现在只能使用p备注：这时就可以进入grub启动菜单进行下一步编辑，该设置是防止其他用户更改高管用户密码的备注：正常进入系统，提示需要输入密码，之后才能正...
GRUB引导菜单加密
GRUB引导菜单加密 GRUB引导菜单加密（明文）： # vi /boot/grub/grub.conf password 123456 title Red Hat Enterprise Linux server (2.6.18-8.e15) password 123456 root (hd0,0) ..... 注：gr...
给Linux的GRUB菜单添加密码
GNU GRUB（GRand Unified Bootloader简称“GRUB”）是一个来自GNU项目的多操作系统启动程序。GRUB是多启动规范的实现，它允许用户可以在计算机内同时拥有多个操作系统，并在计算机启动时选择希望运行的操作系统。GRUB可用于选择操作系统分区上的不同内核，也可用于向这些内核传递启动参数。但在Linux系统的GRUB启动选择界面当中...
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
4073
扫一扫
