104學習精靈
Django
Django
關注
邀請朋友 
Facebook
Line
複製連結
Hi~ 歡迎分享學習資源，有學習問題可匿名向Giver發問！
我要分享
我要提問
Django 學習推薦
全部
影片
文章
黑帽Python｜給駭客與滲透測試者的Python開發指南
| 本書為第二版 |
「這本就是您需要閱讀的書。強大、技術合理且讓人大開眼界。」
－Sandra Henry-Stocker, IT World
在開發強大又有效的駭客工具時，Python是大多數資安分析師的首選程式語言。在這本暢銷的《黑帽Python》第2版中，您將探索Python功能的陰暗面：從編寫網路監聽程式、竊取電子郵件憑證和暴力破解目錄開始，到製作變異模糊測試、調查虛擬機器和製作隱蔽木馬程式等都是本書介紹的內容。
第2版本中的所有範例程式碼均已更新至Python 3.x。書中還新增了關於使用Volatility框架的位元移位(bit-shifting)、程式衛生守則(code hygiene)和入侵鑑識(offensive forensics)等內容，以及對Python程式庫ctypes、struct、lxml和BeautifulSoup的擴充解釋，另外還介紹了入侵攻擊的駭客策略，例如拆分位元組、利用電腦視覺程式庫和爬取網站內容等。
您將學到：
‧利用GitHub建立木馬命令和控制伺服器
‧偵測沙盒，以及將各種惡意軟體的工作自動化，例如紀錄鍵盤按鍵和螢幕截圖
‧擴充Burp套件的Web駭入工具
‧以創意手法控制處理程序來提升Windows許可權
‧使用入侵記憶體的鑑識技巧擷取密碼的雜湊值(hash)，並找出虛擬機器的漏洞弱點
‧濫用Windows自動化
‧以不被偵測到手法從網路中外洩資料
在資安攻防的領域中，您要有能力可即時製作出功能強大的工具程式。《黑帽Python》這本書能教您如何製作。
看更多書籍介紹:
0
0
1159 0
拍手
留言
分享
Line
複製連結
收藏
學習精靈
10/02 00:00
youtube.com
如何用 Django 打造出有社群互動的 BBS 留言版說明
560 1
分享
Line
複製連結
收藏
Python實戰聖經：用簡單強大的模組套件完成最強應用
【Python系列書在台累計銷量突破10萬冊】
Python開外掛，開發實戰超進化！
橫跨15大領域，全面掌握最熱門的重量級技術應用！
給需要本書的人：
★有一些Python語法基礎，但想要更進一步挑戰開發應用的人
★對Python許多話題與開發方向有興趣，但卻不知如何下手的人
★已經有研究主題，想要找尋加速升級自己專案方法的人
★有程式開發經驗，想要快速累積成果，獲得成就感的人
善用Python的智慧結晶
站在巨人的肩膀快速掌握開發應用
Python號稱萬用語言，語法簡潔，應用領域廣泛，透過Python模組與套件，可以減少大量重複性的程式碼，讓開發更加便利，所以不只受到許多程式人的青睞，也受到初學者的喜愛。
本書介紹許多熱門且精彩實用的 Python 模組套件，涵蓋網路爬蟲、多媒體圖片影音處理、語音文字處理、金融應用、臉部辦識分析、圖片偵測辨識、自然語言分析、自動化處理、多媒體機器學習、無程式碼機器學習，以及其他許多領域。在開發實作過程中，可體驗這些Python模組套件帶來的強大應用，而對於在開發卡關的人來說，也有機會找出掙扎已久的盲點，成為解決無能為力的關鍵，進一步突破開發瓶頸。
【超強雲端開發平台】善用 Google Colab，沒有成本負擔，又能在高效能的環境裡進行各種主題的開發應用。
【數據資料擷取】利用不同模組套件，快速在網路中爬取，精確分類收集，無論是新聞、金融、圖片、影片的資料類別，都能在瞬間快速完成。
【多媒體檔案處理】進行圖形、聲音、影片的調整、剪輯與合併等作業，將複雜繁鎖的流程化為快速又準確的自動化操作。
【電腦視覺實踐】AI人工智慧中除了圖片偵測、標註與辦識，進階的人臉辦識、情緒分析、口罩偵測，都能在 Python 模組套件的串連下，利用極短的程式碼完美實現。過去視為困難無解的任務，現在就是那麼簡單!
【自然語言應用】無論是語言辨識翻譯、文句分詞、簡繁轉換或語意統計，更進一步的文章摘要、情緒分析、語音機器人等應用，都能逐步完成。
【快速自動化操作】將大量複雜的工作流程加入智慧的腦袋，用自動化操作完成過去要花費大量時間、人力、物力的工作，提升工作效能。
【多媒體機器學習新利器】電腦視覺的進階開發應用層面很廣，無論是臉部偵測、臉部特徵、手部偵測、姿勢偵測、人體整合偵測、3D物體偵測，都能運用模組套件結合不同資源進行開發，在最少的程式碼裡得到最好的效果。
【無程式碼機器學習新領域】革命性的機器學習模式，利用雲端工具讓開發者在極簡程式碼，甚至不用程式碼的狀況下進行大規模資料訓練，簡化以往模型產生的複雜動作。
【打造模組套件】除了享受別人的開發成果，也能打造自己的模組套件，將自己開發的成果包裝並上傳到網路分享，成為許多人專案開發的神隊友。
超值學習資源：
範例程式檔/無程式碼機器學習開發影音教學
Google Colab雲端開發平台入門影音教學
看更多書籍介紹:
0
0
1431 2
拍手
留言
分享
Line
複製連結
收藏
學習精靈
10/01 00:00
youtube.com
Django Login 與 第三方登入 API 串接觀念介紹
198 0
分享
Line
複製連結
收藏
推薦給你
為什麼我的團隊出現「數據孤島」的情形？如何解決資訊不流通
數據孤島（Data Silos）是指在組織內部，不同部門或系統之間的數據無法有效共享和整合的現象。這種情況通常導訊息的孤立，影響企業的運營效率和決策能力。
【數據孤島的特點】
- 隔離性：數據孤島中的數據只能由特定的部門或團隊訪問，其他部門無法獲取或使用這些數據，造成訊息流通不暢。
- 重複性：不同部門可能會儲存相同的數據，導致資源浪費和數據不一致的問題。
- 決策困難：由於數據分散，企業難以進行全面的數據分析，影響決策的準確性和及時性。
【數據孤島的成因】
1. 技術障礙：不同部門使用的系統和平台可能不兼容，缺乏統一的數據標準和接口，導致數據無法共享。
2. 組織結構：各部門之間缺乏協作機制，可能出於自身利益考量而不願意共享數據，形成部門壁壘。
3. 數據治理不足：缺乏系統的數據治理策略，導致數據管理混亂，影響數據的質量和可靠性。
【數據孤島的影響】
✔ 降低效率：數據孤島會導致業務流程繁瑣，無法實現高效的跨部門協同，增加工作負擔。
✔ 影響決策：由於無法獲取全面的數據支持，管理層在做出決策時可能面臨困難，增加決策風險。
✔ 資源浪費：重複的數據存儲和處理不僅浪費了時間和人力資源，還可能導致數據的過時和不準確。
解決數據孤島問題的技術手段主要集中在數據整合、數據治理和系統協作等方面。以下是一些有效的技術方法：
【解決數據孤島的技術手段】
1. 數據集成平台
數據集成平台可以將來自不同系統的數據集中存儲、處理和分發，實現數據的一致性和可視化。這些平台通常使用ETL（提取、轉換、加載）工具來整合數據，從而消除數據孤島。
2. 數據倉庫和數據湖
數據倉庫和數據湖可以集中管理來自不同來源的數據，提供統一的數據視圖。數據倉庫適合結構化數據，而數據湖則能處理結構化和非結構化數據，支持更靈活的數據分析。
3. 統一的數據治理框架
建立明確的數據治理策略，包括數據分類、質量標準和安全規範，能夠提高數據的質量和一致性，並促進數據的共享和利用。
4. 雲ERP系統
雲ERP系統通過統一的平台整合企業的各個業務模塊，實現數據的集中管理和共享。這種系統能夠實時更新數據，提升決策效率和準確性，並減少IT成本。
5. API和微服務架構
功能：使用API（應用程式介面）和微服務架構可以促進不同系統之間的數據交互，實現靈活的數據共享和整合。這種方法能夠打破系統之間的壁壘，促進數據的流通。
6. 數據虛擬化技術
功能：數據虛擬化技術通過創建虛擬數據視圖，使得用戶能夠從多個數據源中一次性檢索數據，而不需要知道數據實際存儲的位置，從而提升數據訪問效率。
0
0
195 0
拍手
留言
分享
Line
複製連結
收藏
你可能感興趣的教室