系统补丁检测并安装批处理

Windows提权-快速查找exp Windows提权-快速查找exp 看大佬windows提权的文章,检测未打补丁的命令如下: systeminfo>micropoor.txt&(for %i in ( KB977165 KB2160329 KB2503665 KB2592799 KB2707511 KB2829361 KB2850851 KB3000061 KB3045171 KB3077657 KB3079904 KB3134228 KB3143141 KB3141780 ) do @type micropoor.txt| 阅读详情

命令systeminfo,可以列出打过的补丁,当然,也可以使用下面的方法来检测和打补丁。

@ECHO off
REM By Leo
SET TITLE=Windows 补丁安装脚本 V0.070408
TITLE %TITLE%
SETLOCAL ENABLEDELAYEDEXPANSION
SET PATCHFLAG=KB
SET CAT=%PATCHFLAG%*.cat
SET PATCHLIST="%temp%\patcheslist.tmp"
SET INSTALLED=√ 已安装
SET NOTINSTALLED=× 未安装
SET DELIMS=-----------------------------------------
SET PATCH_TOTAL=0
SET PATCH_NOTINSTALLED=0
SET FLAG_INSTALLED=1*
SET FLAG_NOTINSTALLED=0*
 
:main
TITLE 正在搜索... -- %TITLE%
ECHO 正在搜索当前目录"%cd%"及其子目录下的补丁...
ECHO 如果想在搜索完成后立即安装未安装的补丁,请按回车。
ECHO.
REM 搜索补丁,没有搜索到则退出,否则继续。
CALL :pfind || (call :error 1& goto :eof)
ECHO.
:confirm
TITLE 请选择要安装的补丁 -- %TITLE%
ECHO 搜索到如上%PATCH_TOTAL%个补丁,其中%PATCH_NOTINSTALLED%个未安装。安装全部请输入ALL,否则请直接按回车安装尚未安装的补丁。
SET confirm=
SET /p confirm=
IF /i "%confirm%" == "ALL" (SET confirm=
 ) ELSE IF not defined confirm (SET confirm=%FLAG_INSTALLED:~0,1%
 ) ELSE GOTO confirm
ECHO %DELIMS%
ECHO.
ECHO 正在安装,请稍候。安装程序不会抢占窗口焦点,所以你可以干点别的:)
ECHO.
CALL :setup %confirm%
del %PATCHLIST% 2>nul >nul
TITLE 安装已结束 -- %TITLE%
ECHO %DELIMS%
ECHO.
ECHO 安装已结束。要使补丁生效,你可能需要手动重新启动计算机。
ECHO 按任意键退出。
SET TITLE=
ENDLOCAL
PAUSE >nul
TITLE %ComSpec%
goto :eof
 
REM 安装补丁
:setup
if "%1" == "" (set patchsum=%PATCH_TOTAL%) ELSE set patchsum=%PATCH_NOTINSTALLED%
set patch_counter=0
FOR /f "eol=%1 usebackq tokens=2,*" %%i in (%PATCHLIST%) DO (
 set /a patch_counter+=1
 TITLE !patch_counter!/%patchsum%-%%i -- %TITLE%
 set nobackup=nobackup
 echo %%i | find /i "%PATCHFLAG%8" 2>nul >nul && set nobackup=n
 %%j /quiet /passive /norestart /!nobackup! 2>nul >nul
 ECHO !patch_counter!/%patchsum% %%i √)
goto :eof
 
REM 搜索当前目录下的补丁,返回非零值为失败。
:pfind
SET REG=HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\Windows\CurrentVersion\Uninstall
SET listinreg="%temp%\listinreg.tmp"
reg query %reg%>%listinreg%
del %PATCHLIST% 2>nul >nul
REM 补丁是一个压缩包
FOR /r %%i in (*%PATCHFLAG%*.exe) DO CALL :pfind.sub "%%~ni" "%%~fi" "%%~sfi"
REM 补丁在压缩包展开后的目录内
FOR /r %%i in (%cat%) DO IF exist %%~dpiupdate.exe FOR /f %%j in ("%%~dpiupdate.exe") DO CALL :pfind.sub "%%~ni" "%%~fj" "%%~sfj"
IF not exist %PATCHLIST% EXIT /b 1
sort %PATCHLIST% /o %PATCHLIST%
rem 得到补丁个数
FOR /f "tokens=3 delims= " %%i in ('find /c /i "%FLAG_NOTINSTALLED%" %PATCHLIST%') DO SET PATCH_NOTINSTALLED=%%i
FOR /f "tokens=3 delims= " %%i in ('find /c /i "%FLAG_INSTALLED%" %PATCHLIST%') DO SET /a PATCH_TOTAL=%%i + %PATCH_NOTINSTALLED%
del %listinreg% 2>nul >nul
IF not defined patch_total EXIT /b 2
IF %patch_total% LSS 1 EXIT /b 3
EXIT /b 0
goto :eof
REM 看看补丁安装了没,然后写到标准输出和%PATCHLIST%内
:pfind.sub
IF "%~3" == "" GOTO :eof
CALL :getkbnum %1
SET id=!errorlevel!
IF not "!id!" == "-1" (
 find /i "!id!" %listinreg% 2>nul >nul && (
 set status=%FLAG_INSTALLED%& set isinstalled=%INSTALLED%
 )||(set status=%FLAG_NOTINSTALLED%& set isinstalled=%NOTINSTALLED%)
 ECHO !status! %PATCHFLAG%!id! %2>>%PATCHLIST%
 ECHO !isinstalled! %PATCHFLAG%!id! %3
)
goto :eof
 
REM 返回给定字串中的KB号,返回-1表示失败。
:getkbnum
SETLOCAL ENABLEDELAYEDEXPANSION
SET str=%~1
IF not defined str EXIT /b -1
IF not defined PATCHFLAG SET PATCHFLAG=KB
echo %PATCHFLAG%>getsize.tmp
for %%i in (getsize.tmp) do SET /a offset=%%~zi-2
del getsize.tmp 2>nul >nul
SET start=0
REM 仅有%PATCHFLAG%则返回-1
IF /i "%str%" == "%PATCHFLAG%" EXIT /b -1
REM 删除%PATCHFLAG%前的字符,删除失败则返回-1
:getkbnum.findkb
IF "%~1" == "!str!" (IF "!str:~%start%,%offset%!" == "" (EXIT /b -1
 ) ELSE IF /i "!str:~%start%,%offset%!" == "%PATCHFLAG%" (SET str=!str:~%start%!
 ) ELSE (SET /a start+=1 & goto getkbnum.findkb))
REM 仅有%PATCHFLAG%则返回-1
SET str=!str:~%offset%!
IF "%str%" == "" EXIT /b -1
SET start=0
REM 保证%PATCHFLAG%后的第一个字符不是数字时,仍能返回-1
IF "!str:~%start%,1!" GTR "9" EXIT /b -1
IF "!str:~%start%,1!" LSS "0" EXIT /b -1
REM 返回%PATCHFLAG%后的数字
:getkbnum.findnum
IF "!str:~%start%,1!" GTR "9" EXIT /b !str:~0,%start%!
IF "!str:~%start%,1!" LSS "0" EXIT /b !str:~0,%start%!
SET /a start+=1
goto getkbnum.findnum
ENDLOCAL
EXIT /b -1
 
:error
TITLE ERROR -- %TITLE%
IF "%1" == "1" (ECHO 没有找到补丁。使用的搜索规则是:CAT:%cat%,PATCHFLAG:%PATCHFLAG%。程序已结束。)
SET TITLE=
PAUSE >nul
TITLE %ComSpec%
goto :eof

Win7补丁包安装指南:确保系统安全与稳定 Win7补丁包的安装是维护系统安全和稳定的重要手段。通过遵循本文提供的步骤和建议,用户可以轻松完成补丁包的安装,确保系统的最新和最安全状态。同时,保持定期更新的好习惯将有助于提高系统的安全性和稳定性,为用户带来更好的使用体验。希望本文能对您有所帮助! 阅读详情

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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")

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darkread的专栏 4195

小白必看:KB2919355补丁安装图文教程

对这类小工具开发特别友好,不用配置复杂环境,网页打开就能写代码,还能一键生成可执行文件。我实际测试从开发到打包只用了半小时,特别适合想尝试Electron开发的新手。他们的实时预览功能也很实用,改完代码马上能看到效果,省去了反复编译的麻烦。这个补丁特别重要,因为它会影响到后续其他更新的安装。最近帮朋友处理电脑问题,发现很多Windows用户对系统补丁的安装流程不太熟悉。特别是像KB2919355这样的重要更新,如果没打好可能会影响系统稳定性。今天就用最直白的方式,分享如何轻松完成这个补丁的安装。

AmberLeopard26的博客 967

如何通过批处理来检查指定的系统补丁是否安装

@echo offwmic qfe GET hotfixid | findstr /C:"KB4012212"if %errorlevel% equ 0 (Echo Patch KB4012212 installed) else (echo Patch KB4012212 didn't install,please contact with hotlinecn.magnast...

weixin_33973609的博客 2348

补丁 检测系统_内网补丁服务器搭建

应一个关注朋友的要求,在这里介绍一下关于内网补丁服务器的搭建教程。 现在各政企对内网的管控越来越严格,分层也越来越明细。从而很多的内网服务器及终端机无法链接互联网。导致无法及时更新补丁,造成严重的内网安全风险。当然现在大型政企在内网都有部署各种硬件或软件的补丁分发系统,用来对内网主机及终端机进行补丁分发。有些中小型企业在信息安全方面的投入不是很大的情况下,导致无...

weixin_39860636的博客 959
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