2021-10-11

最新推荐文章于 2025-12-05 08:37:05 发布
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#javascript

本文介绍了如何在Mac上利用内置的Python环境创建本地服务器，避免了使用第三方软件的复杂性。通过简单的命令行操作，无论是Python 3还是2，都可以轻松启动HTTP服务器，并在浏览器中访问本地文件。只需在终端中输入相应的Python命令，然后在浏览器中输入localhost:8080（或指定端口号）即可访问托管内容。

重头全面的学习JS

创建本地服务

之前学习的时候创建本地服务还是下载了MAMP，由于是收费下载了破解版，结果还不是很会用，整的特别麻烦，今天在MDN上看到了js教程上面有这方面的知识，首先我的是Mac，自带有Python ,所以可以直接使用

第一步

终端输入 Python -V,
检查是否装有Python环境，

第二步

终端cd命令 进入自己存放想要托管在本地服务上的文件夹

第三步

如果Python 版本号是3+ 终端输入python -m http.server (非必填端口号)命令
如果Python 版本号是2+ 终端输入python -m SimpleHTTPServer (非必填端口号)命令

第四步

浏览器输入localhost:8080进行访问 8080端口是默认的，如果该端口被占用，则可以在刚才的命令后指定端口号。

tb912
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CVE-2021-36934提权复现
渗透之路，攻防之间皆学问
01-31 1928
该漏洞由于Windows中多个系统文件的访问控制表(ACL)过于宽松，使得任何标准用户都可以从系统卷影副本中读取包括SAM、SYSETM、SECURITY在内的多个系统文件。得到用户的哈希值后，可以对其进行暴力破解，也可以直接使用本地管理员用户进行哈希传递，从而获取system权限。系统保护在windows系统中默认启动，因此如果已创建还原点，那么标准用户可直接从卷影副本中访问SAM、SYSETM、SECURITY文件。若系统中不曾创建过还原点，那么后面导出哈希时，ntlm哈希为。系统保护开启(默认开启)
Log4j CVE-2021-44228后续-CVE-2021-45046，CVE-2021-45105
oscar999的专栏
12-20 1519
在Log4j 发现远程代码攻击漏洞（CVE-2021-44228 ）之后， Apache 随即发布了 2.15.0版本， 但是发布的这个版本在线程上下文查找依旧存在远程代码攻击漏洞（CVE-2021-45046），于是随后又发布了 2.16.0版本； 不幸的是，两天后，Log4j 又被发现了DOS（拒绝服务）的漏洞（CVE-2021-45105）， 于是又发布了2.17.0 版本， 截止目前位置， Log4j 在Java 8的**安全版本是2.17.0 **。
2021-01-10
qq_22667507的博客
01-10 1192
jupyter notebook中直接安装python的第三方库。 例如安装pymysql ： ! pip install pymysql。 升级pip：
CVE-2021-36934复现
江左盟的博客
07-24 1万+
漏洞简介 微软在7月20日发布紧急安全公告，公开了一个Windows提权漏洞。由于对多个系统文件（包括安全帐户管理器 (SAM) 数据库）的访问控制列表 (ACL) 过于宽松，攻击者可读取SAM，SYSTEM，SECURITY等文件内容，进而获取用户NTLM Hash值，从而通过解密Hash值或Hash传递等方法造成特权提升漏洞。成功利用此漏洞的攻击者可以使用 SYSTEM 权限运行任意代码。 影响范围 微软确认此问题会影响 Windows 10 版本 1809 和更新的操作系统，其他版本还在确认中。 环境
2021-10-11 WPF上位机 63-Prism框架模块化(Shell,Region)
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微软MVP Eleven
10-11 3万+
App <prism:PrismApplication x:Class="Zhaoxi.PrismLesson.App" xmlns="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml/presentation" xmlns:x="http://schemas.microsoft.com/winfx/2006/xaml" xmlns:local="clr-namespace:Zhao.
CVE-2021-26084
weixin_51387754的博客
09-23 2460
在 Confluence Server 和 Data Center 的受影响版本中，存在 OGNL 注入漏洞，允许未经身份验证的攻击者在 Confluence Server 或数据中心实例上执行任意代码。受影响的版本分别为 6.13.23 之前的版本、7.4.11 之前的 6.14.0 版本、7.11.6 之前的 7.5.0 版本和 7.12.5 之前的 7.12.0 版本。 #!/usr/bin/env python3 # -*- encoding: utf-8 -*- """ @File :
CVE-2021-41773 漏洞复现
Jay17的博客
07-13 1548
CVE-2021-41773 漏洞复现
CVE-2021-3177浅析
weixin_42421477的博客
10-05 1996
CVE-2021-3177浅析CVE-2021-3177漏洞成因PoC环境准备浮点数覆盖返回地址方法运行 这篇文档作为对CVE-2021-3177的学习记录。 CVE-2021-3177 CVE-2021-3177发布日期为2021年02月19日，内容为python的函数库_ctypes/callproc.c中存在缓冲区溢出问题，具体的函数为ctypes.c_double.from_param。最为简单的PoC如下： >>> from ctypes import * >>&gt
CVE-2021-41277——Metabase 信息泄露漏洞
LiBai'S BLOG
11-21 1万+
Metabase 信息泄露漏洞漏洞简介FOFA语法EXP漏洞测试漏洞修复 漏洞简介 Metabase是美国Metabase公司的一个开源数据分析平台。 Metabase 中存在信息泄露漏洞，该漏洞源于产品的 admin-＞settings-＞maps-＞custom maps-＞add a map 操作缺少权限验证。攻击者可通过该漏洞获得敏感信息。 CNNVD编号：CNNVD-202111-1565 危害等级： 超危 CVE编号： CVE-2021-41277 FOFA语法 app="Metabase
CVE-2021-40444复现
小小猪的博客
12-17 1884
CVE-2021-40444复现 漏洞描述： 2021年9月8日，微软发布安全通告披露了Microsoft MSHTML远程代码执行漏洞，攻击者可通过制作恶意的ActiveX控件供托管浏览器呈现引擎的 Microsoft Office文档使用，成功诱导用户打开恶意文档后，可在目标系统上以该用户权限执行任意代码，微软在通告中指出已检测到该漏洞被在野利用，请相关用户采取措施进行防护。 MSHTML(又称为Trident)是微软旗下的Internet Explorer浏览器引擎，也用于Office应用程序，
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10-12
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unity spain 3.8 2021-11-10
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Windows-10-ltsc-2021-skus
05-24
2021年版本的LTSC是对Windows 10的一个重要更新，它继承了Windows 10的许多优点，并对系统的性能、安全性和兼容性进行了增强。此版本的主要特点包括更加严格的更新控制、较长的支持周期、删减了一些不必要的预装应用...
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10-15
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10-11
我是vs2017版本在使用
Jeecg AI应用开发平台v1.0.0首版发布，快速搭建AI知识库或AI聊天助手
JEECG官方博客
12-04 980
Jeecg-AI是一款基于大型语言模型和RAG技术的全栈式AI开发平台，支持快速构建和部署个性化AI应用。该平台提供AI知识库管理、流程编排、模型配置、向量库对接等功能，支持ChatGPT、DeepSeek等多种大模型，并可与业务系统深度集成。采用Vue3+Spring Boot技术栈，具备智能问答、文档处理、API生成等能力，相比Dify平台更注重低代码与业务集成。开发者可通过Docker一键部署或源码构建，实现智能应用的快速开发。
Vue 通用复选框组互斥 Hooks：兼容 Element Plus + Ant Design Vue
a3212768093的博客
12-02 878
本文介绍了一个通用的Vue Hooks useExclusiveCheckbox，用于实现复选框组的互斥选择功能。该Hooks兼容ElementPlus和AntDesignVue两大UI库，主要特点包括：跨UI库兼容、轻量无依赖、灵活配置互斥选项值、全场景适配和类型安全。核心逻辑通过对比新旧选中值数组，自动处理互斥选项与其他选项的切换关系。文章提供了完整代码和使用示例，分别演示了在ElementPlus和AntDesignVue中的实现方式，并解答了常见问题。该方案可显著提升开发效率，适用于各类需要互斥选择
推荐 | JoyAgent-JDGenie：开箱即用的端到端多智能体产品
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lpfasd123的博客
12-05 332
如果你在寻找一款真正可落地的多智能体产品，用来“搜索-分析-生成报告”、“数据问答与诊断”、“代码解释与图表生成”，同时希望易部署、易扩展、易二次开发——JoyAgent-JDGenie 是非常值得试用与推荐的选择。只需填好少量配置，即可获得端到端的流式体验与交付能力。
vue实现页面不断插入内容并且自动滚动功能
weixin_50606255的博客
12-04 281
我们在看视频时经常会看到黑客入侵别人电脑会在屏幕上显示一串代码，并且代码不断插入自动滚动，看起来很厉害的样子，现在就在此纪录实现此功能：
筛选出数据列名为time的2021-10-11到2021-11-11的代码
04-24
<think>好的，我现在要帮用户解决在Pandas中筛选特定日期范围内数据的问题。用户的需求是在列名为'time'的数据中筛选2021-10-11到2021-11-11之间的数据，需要Python代码示例。首先，我得回想一下Pandas处理日期数据的常用方法。 首先，用户提到列名是'time'，所以需要确保该列的数据类型是datetime。如果原始数据中的'time'列是字符串格式，就需要先转换。根据引用[2]里的内容，可以用pd.to_datetime()函数来转换。比如：df['time'] = pd.to_datetime(df['time'])。这一步很重要，否则后续的日期比较可能不会按预期工作。 接下来，筛选日期范围。用户需要的是2021-10-11到2021-11-11之间的数据，包括这两个日期吗？通常使用布尔索引，结合两个条件：df['time'] >= '2021-10-11' 和 df['time'] <= '2021-11-11'。用逻辑运算符&连接这两个条件，同时要注意括号的使用，避免运算优先级的问题。所以代码应该是df[(df['time'] >= '2021-10-11') & (df['time'] <= '2021-11-11')]。 另外，如果数据量大的话，可能要考虑效率问题。比如，先确保'time'列已经转换为datetime类型，并且设置为索引，这样可能提高查询速度。不过用户的问题中没有提到数据量，所以基本的筛选方法应该足够。 再想一下是否有其他方法。比如使用between方法，可能更简洁。df[df['time'].between('2021-10-11', '2021-11-11')]。这也是一种可行的方法，可能更容易理解。 还需要注意日期格式是否正确。用户给出的日期是'YYYY-MM-DD'格式，这在Python中是可以被Pandas正确解析的。但如果有不同的格式，可能需要指定format参数。不过用户的问题中日期格式符合标准，所以不需要额外处理。 另外，是否需要考虑时区？如果数据中的时间有时区信息，可能会影响比较结果。但用户的问题中没有提到时区，所以假设数据是本地时间或没有时区信息。 总结一下步骤：首先转换'time'列为datetime类型，然后用布尔索引筛选日期范围。给出这两种方法，并附上示例代码。同时，提醒用户如果数据中存在时间部分的情况，比如时间戳包含具体时间，可能需要调整结束日期为'2021-11-11 23:59:59'，或者使用包含时间的方法。 还需要参考用户提供的引用内容。引用[2]提到了转换字符串到时间格式的方法，引用[3]有关于数据排序的内容，但当前问题不需要排序，所以可能不需要涉及。但用户的问题可能是在处理时间数据后进行筛选，所以确保引用了正确的部分。 最后，生成相关问题的时候，要考虑用户可能的后续问题，比如如何处理不同日期格式、如何筛选时间范围包含时间部分，或者如何优化性能。这样用户如果有进一步的问题，可以自行参考这些问题。</think>以下是筛选特定日期范围数据的Python代码示例及详细说明： ### 基础实现步骤 1. **转换时间格式** ```python # 将列转换为datetime类型（若原始数据为字符串） df['time'] = pd.to_datetime(df['time']) ``` 2. **筛选日期范围** ```python # 筛选2021-10-11至2021-11-11的数据（包含两端） filtered_df = df[(df['time'] >= '2021-10-11') & (df['time'] <= '2021-11-11')] ``` ### 完整示例代码 ```python import pandas as pd # 示例数据生成 data = {'time': ['2021-10-10', '2021-10-15', '2021-11-05', '2021-11-12'], 'value': [1, 2, 3, 4]} df = pd.DataFrame(data) # 转换时间列 df['time'] = pd.to_datetime(df['time']) # 引用字符串转时间戳方法[^2] # 执行筛选 result = df[df['time'].between('2021-10-11', '2021-11-11')] # 或使用布尔表达式 print(result) ``` ### 特别说明 1. 若时间列包含时分秒，可使用： ```python start_date = pd.Timestamp('2021-10-11 00:00:00') end_date = pd.Timestamp('2021-11-11 23:59:59') ``` 2. 若日期列是索引： ```python df.loc['2021-10-11':'2021-11-11'] ```
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