VanillaRAT:一款功能强大的远程管理工具

VanillaRAT:一款功能强大的远程管理工具

VanillaRAT VanillaRat is an advanced remote administration tool completely coded in C# for Windows. VanillaRAT 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/va/VanillaRAT

VanillaRAT 是一款完全使用 C# 编写的先进远程管理工具,适用于 Windows 操作系统。该项目的源代码托管在 GitHub 上,便于开发者查看、学习和贡献。

1. 项目基础介绍及主要编程语言

VanillaRAT 是一个开源项目,采用 C# 作为主要的编程语言。C# 是一种强类型的、面向对象的编程语言,广泛用于开发各种类型的软件应用,特别是 Windows 应用程序。

2. 项目的核心功能

VanillaRAT 的核心功能包括:

  • 远程桌面查看(支持远程点击)
  • 文件浏览器(包括下载、拖放上传和文件打开)
  • 进程管理器
  • 计算机信息查询
  • 硬件使用信息(CPU 使用率、磁盘使用率和可用内存)
  • 消息框发送器
  • 文本到语音
  • 屏幕锁定
  • 实时键盘记录器(显示当前窗口)
  • 网站打开器
  • 应用程序权限提升(普通->管理员)
  • 剪贴板文本读取
  • 实时聊天(客户端无法关闭窗口)
  • 音频录制(麦克风)
  • 进程终止器(任务管理器等)
  • 远程命令行
  • 启动安全黑名单(可以将客户端拖入列表,如果不想建立连接,按删除键移除)

3. 项目最近更新的功能

根据项目的最新更新,以下是一些最近添加的功能:

  • 添加了密码恢复功能
  • 对网络系统进行了重新设计
  • 修复了一些已知的错误和缺陷

VanillaRAT 的开发团队持续在改进和优化项目,以提供更稳定和强大的远程管理工具。

VanillaRAT VanillaRat is an advanced remote administration tool completely coded in C# for Windows. VanillaRAT 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/va/VanillaRAT

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/f7286fdf65f9 在 IT 领域,数据集是机器学习与深度学习项目的核心,为模型训练提供了必要的输入。fer2013 数据集是表情识别任务中广泛使用的资源,适合研究者和开发者开展情感分析与面部表情识别研究。该数据集的压缩包文件已划分好训练集和测试集,用户可直接用于模型训练与验证,无需手动处理数据。 fer2013 数据集由 Gary B. K霖和 A. Cohn 等人创建,旨在推动面部表情识别技术发展。它包含一万多张面部图像,每张图像对应一种情感标签,涵盖 7 种基本表情:高兴、中性、惊讶、伤心、愤怒、厌恶和蔑视。这些表情基于 Ekman 的六种基本表情理论,并增加了中性表情类别。 深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN),在图像识别任务中表现出色,包括表情识别。fer2013 数据集因其结构简单、标注明确,成为许多初学者和研究人员学习深度学习面部表情识别的首选。CNN 能自动从面部图像中提取特征,实现表情分类。完整的深度学习模型通常包括预处理、模型构建、训练、验证和测试等环节。 fer2013 数据集的免费提供,显著降低了研究与开发的门槛,让更多人能够参与该领域的探索。这对学术界和工业界意义重大,促进了技术的快速发展和知识共享。免费数据集还有助于公平竞争,避免因数据获取成本差异导致的不平等现象。 表情识别技术在现实生活中应用广泛,如智能人机交互、情感分析、社交媒体监控、娱乐、心理健康评估等。通过分析情绪,这些技术可提升用户体验,解决沟通障碍,甚至预测和预防心理问题。 总之,fer2013 数据集是深度学习表情识别领域的重要资源。它包含丰富的面部表情样本和预先划分的训练测试集,方便模型构建与验证。结合深度学习技术,如 CNN,可构建高效的表情识别系统。其免费特性进一步推动了相关研究发展,为学术界和工业界带来
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