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2024-12-26 03:21:22 来源:百科 分类:百科

1.对生物识别考勤机的小型性物一次简单渗透
2.基于R语言的微生物群落组成多样性分析——NMDS分析
3.那个网站有大量asp.net网站源码
4.CODD-Pred:用于高效目标识别和识别的小分子生物活性预测平台
5.生信分析平台搭建(七):bioconda
6.有哪些学科常常在论文中附上代码作为补充材料?

小型性物网站源码

对生物识别考勤机的一次简单渗透

       在一次常规的红队行动中,我获得了客户授权,网站对一个基于生物信息的源码考勤设备进行渗透。设备用于日常考勤与特殊房间人员控制。小型性物尽管此前未接触该品牌机器,网站但通过初步检测,源码益盟bs源码我成功掌握了其控制权。小型性物

       设备运行于同一网络,网站已知其IP地址。源码使用nmap扫描后发现,小型性物设备开放了telnet和web服务。网站攻击策略主要围绕这两点展开,源码但telnet服务未暴露详细信息。小型性物转而关注Web服务,网站发现其为ZK Web Server 3.0。源码

       深入了解后,发现Web服务存在大量漏洞,如访问控制缺失、会话固定与易受暴力破解。关键漏洞在于默认凭证(administrator:),借此我以管理员身份登录设备。

       进入备份设备数据页面,发现数据可直接访问,无需身份验证。通过下载.dat文件,获取包含敏感信息的ZKConfig.cfg文件。以root身份登录telnet服务,检索系统文件,发现固件已被解压。

       将文件系统挂载至本地机器,分析所有文件,发现webserver源代码,可用于深入研究。敏感数据包括所有用户照片与SQLite数据库记录的身份凭证、指纹等生物信息。利用这些信息,我可以修改数据库,赋予任意用户特殊房间访问权限。

       进一步使用Firmwalker提取固件中敏感信息,了解设备数据备份至云服务器的机制。尽管未深入云主机渗透测试,但设备安全问题明显,配置缺陷使任何人都能通过简单漏洞获取敏感数据并完全控制。

       结论是,物联网设备如考勤机常存在配置问题,易被利用。安全防护任重道远。网狐棋牌游戏源码价格本文由白帽汇整理翻译,不代表白帽汇立场。

基于R语言的微生物群落组成多样性分析——NMDS分析

       基于R语言的微生物群落多样性分析:NMDS详解与可视化

       非度量多维尺度分析(NMDS),是科研人员常用的一种数据处理工具,它能将复杂的微生物群落数据压缩到低维空间,便于观察、比较和理解群落间的差异。在R语言中,vegan包提供了强大的NMDS分析功能。以下是利用vegan进行NMDS分析的步骤和可视化方法:

       首先,确保R环境已经安装并加载必要的包,如vegan。接着,处理的数据通常是OTU表格,这是微生物群落分析的基础。

       1. 对OTU表格计算bray_curtis距离,这是衡量群落结构相似性的关键步骤。

       2. 进行NMDS排序分析,通过排列样本在低维空间的位置,反映其在群落结构上的相对位置。

       3. 必要时进行适用性检验,通过stress值评估模型的拟合度,确保结果的可靠性。

       4. 提取所需的数据,用于后续的可视化操作。

       可视化环节更为直观,帮助我们更好地理解结果:

       1. 初始散点图将展示样本在NMDS空间中的分布,每个点代表一个样本。

       2. 加入样本分组,通过不同的颜色或标记区分不同类别的微生物群落,便于对比和解读。

       3. 边际箱线图可以更清晰地显示各组间的差异性,揭示群落结构的显著区别。

       4. 如果需要,可以借助AI技术进行微调,进一步优化图形效果。

       以上步骤的详细源码和作图数据获取,请参考相关教程和vegan包的帮助文档。通过这些步骤,我们可以深入理解微生物群落的多样性并进行有效可视化呈现。

那个网站有大量asp.net网站源码

       asp.net网站源码 可以到IT学习联盟下载。

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        如果对aspnet感兴趣,看看一个大专生怎么自学aspnet到找到工作。

        先做个自我介绍,我年考上一所很烂专科民办的学校,学的微信小程序快递源码是生物专业,具体的学校名称我就不说 出来献丑了。年我就辍学了,我在那样的学校,一年学费要1万多,但是根本没有人学习,我实在看不 到希望,我就退学了。

        退学后我也迷茫,大专都没有毕业,我真的不知道我能干什么,我在纠结着我能做什么。所以辍学后 我一段时间,我想去找工作,因为我比较沉默寡言,不是很会说话,我不适合去应聘做业务。我想应聘 做技术的,可是处处碰壁。

        一次偶然的机会,我才听到aspnet这个行业。那天我去新华书店,在计算机分类那边想找本书学习 。后来有个女孩子走过来,问我是不是读计算机的,有没有兴趣学习aspnet,然后给我介绍了一下 aspnet现在的火热情况,告诉我学aspnet多么的有前景,给我了一份传单,aspnet培训的广告。听了 她的介绍,我心里痒痒的,确实我很想去学会一门自己的技术,靠自己的双手吃饭。

        回家后,我就上网查了下aspnet,确实是当今比较热门的行业,也是比较好找工作的,工资也是相 对比较高。我就下决心想学aspnet了。于是我去找aspnet培训的相关信息,说真的,我也很迷茫,我 不知道培训是否真的能像他们宣传的那样好,所以我就想了解一段时间再做打算。

        后来,我在百度知道看到一篇让我很鼓舞的室内效果图网站源码文章是一个aspnet高手介绍没有基础的朋友怎么自学入 门学aspnet,文章写的很好,包含了如何学习,该怎么学习。他提到一个方法就是看视频,因为看书实 在太枯燥和费解的,很多我们也看不懂。这点我真的很认同,我自己看书往往看不了几页。

        我在想,为什么别人都能自学成才,我也可以的!我要相信自己,所以我就想自学,如果实在学不会 我再去培训。

        主意一定,我就去搜索aspnet的视频,虽然零星找到一些aspnet的视频,但是都不系统,我是想找 一个能够告诉我该怎么学的视频,一套从入门到精通的视频,一个比较完整的资料,最好能有老师教, 不懂可以请教的。

        后来我又找到一份很好的视频,是在IT学习联盟推出的一份视频《零基础aspnet就业班》(喜欢《 零基础aspnet就业班》的可以复制 sina.lt/bsjr 粘贴浏览器地址栏按回车键即打开)

        下面介绍下我的学习流程,希望对和我一样完全没有基础的朋友有所帮助。

        收到他们寄过来的光盘后,我就开始学习了,由于我没有什么基础,我就从最简单的C#语言视频教程 学起,话说简单,其实我还是很多不懂的,只要重复多看几遍,就能看懂。C#语言我差不多学了一个礼 拜,接下来我就学了winform,SQL Server,html/css/javaScript,差不多也就三个礼拜。我每天都在不 停的写一些简单的代码,这样一月后我基本掌握了aspnet的全部基础。

        接下来开始学习aspnet高级课程,老师幽默风趣而又轻松的课堂教课,使我发现原来学习aspnet并 不是一件很难的事情。之前我把aspnet基础学得还不错,到了到了aspnet高级部分,我觉不又不是自适应视频网站源码很 难,可能老师太牛了,他能把复杂的问题讲的比较通俗易懂,有些难点的地方我还是连续看了五六次, 把他弄懂。每天下午6点下班后,吃了饭,马上跑回家。看视频,买了几本笔记本。当时,为了编程还花几百元了台二手的台式电脑,配置一般,但编程是足够的。一边看视频,一边记笔记,把重点都记下来,还一边跟着老师敲代码,为了能尽早学会aspnet。每天都坚持学5-6个小时。经常学到晚上一点多才睡觉。星期六,日不用上班,每天7点多起床,学到晚上,点。那段时间特别辛苦,特别累。在学习aspnet的三个多月里,除了吃饭睡觉工作,剩余的时间都在学习,因为我知道自己的计算机基础不是很好,也没有学过什么计算机,相对于那些科班的人来说我要比他们付出更多的努力。我只能咬紧牙关,坚持下去,我不能放弃,我要完成我的梦想,我要让我的家人过上好日子。终于三个多月后我把aspnet教程里的内容和项目都学完了,在学项目的过程中我发现项目特别重要,他能把你学过的知识全部联系起来,能更好的理解你所学的知识。还有学习过程中,动手很重要,要经常跟着老师动手敲,动手吧,跟着做,一行一行的跟着敲,再试着加一些自己的功能,按照自己的思路敲一些代码,收获远比干听大的多。 如果遇到暂时对于一些思路不能理解的,动手写,先写代码,慢慢你就会懂了。

        于是我就到job疯狂的投简历,因为我学历的问题,专科没有毕业,说真的,大公司没有人会要我,所以我投的都是民营的小公司,我希望自己的努力有所回报。没有想过几天过后,就有面试了,但是第一次面试我失败了,虽然我自认为笔试很好,因为我之前做了准备,但是他们的要求比较严格,需要有一年的项目经验,所以我没有被选中。

        后来陆续面试了几家公司,终于功夫不负有心人。我终于面试上的,是在闵行的一家民营的企业,公司规模比较小,我的职务是aspnet开发程序员,但我也比较满足,开的工资是一个月,虽然我知道在上海只能过温饱的生活,但是我想我足够了。我至少不用每天都要靠父母养,我自己也能养活自己的。我想只要我继续努力,我工资一定会翻倍的。

        把本文写出来,希望能让和我一样的没有基础的朋友有信心,其实我们没有必要自卑,我们不比别人笨,只要我们肯努力,我们一样会成功。

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CODD-Pred:用于高效目标识别和识别的小分子生物活性预测平台

       药物研发是科学与经济双重挑战。在药物发现的初期,需完成三项关键任务:识别潜在靶点、筛选有效候选分子及优化先导化合物。CODD-PRED平台旨在加速这一过程,通过结合小分子靶点预测、生物活性预测和ADMET预测功能,促进药物发现的高效进行。

       平台的核心是高性能的双分子图感知框架,此框架通过训练种小分子与个人类目标(涵盖种生物化学类型)的相互作用数据,能为查询分子预测可能的生物活性靶点。排序结果依据相关性得分,有助于科学家快速识别潜在靶点,推动研究进程。

       生物活性预测模块则基于多模型自验证活性预测框架,此框架能够为与癌症、代谢疾病和炎症性免疫疾病相关的个靶点的小分子配体提供预测。此外,结合个ADMET相关终点的预测模型,此模块允许用户评估查询分子作为候选药物的潜力,包括预测pIC值和评估ADMET特性。

       通过CODD-PRED,研究人员能够快速设计、评估和优化具有特定靶活性的化合物,从而加速药物发现的进程。源代码已开源,可用于实际研究与应用。

       综上所述,CODD-PRED平台是一个集小分子靶点预测、生物活性预测和ADMET预测于一体的在线工具,旨在加速药物发现过程,提高研究效率,助力新药开发。

生信分析平台搭建(七):bioconda

       经过一系列准备工作,现在可以安装生物软件了。生物软件的安装方式多样,包括源代码编译、deb或rpm包、apt安装等。而我个人推荐的最理想的生物软件安装方案是bioconda。

       bioconda基于conda,一个强大的软件模块管理工具和执行命令。其核心功能在于管理和维护Python、R、Ruby、Lua、Scala、Java、JavaScript、C/C++、FORTRAN等语言的模块。在Python中,它类似于pip工具。

       访问bioconda官网:bioconda.github.io/

       bioconda的优势在于:

       提供丰富的生物信息学软件资源。

       安装步骤如下:

       1. 下载bioconda,使用普通用户执行。

       2. bioconda采用交互式安装模式。

       3. 执行bash命令启动安装过程。

       4. 逐项同意安装协议。

       5. 自动设置安装目录。

       6. 安装程序自动完成。

       7. 添加bioconda软件目录到.bashrc的PATH中,确保软件可直接调用。

       8. 验证安装成功,可使用source命令或打开新窗口运行conda命令,若显示帮助信息则表明安装成功。

       9. 添加国内源,提高安装速度。

       . 使用conda命令安装特定软件版本或多个软件。

       . 若遇到安装失败,可多次尝试或检查网络连接。

       至此,使用bioconda搭建生信分析平台的安装过程结束。这为后续的生物信息学分析工作提供了强大的工具支持。

有哪些学科常常在论文中附上代码作为补充材料?

       在学术研究中,附上代码作为补充材料的做法越来越普遍,尤其是在那些涉及到计算、数据分析、模型构建和算法设计的学科。以下是一些常常在论文中附上代码的学科:

       计算机科学:计算机科学是最常见的需要附上代码的学科之一。研究者在提出新的算法、数据结构、软件工具或系统时,通常会提供源代码,以便其他研究者验证结果、复现实验或者进一步开发。

       数据科学:数据科学领域的研究通常涉及大量的数据处理和分析。为了验证研究中提出的方法和模型,研究者会提供用于数据清洗、处理、分析和可视化的代码。

       机器学习和人工智能:在这些领域,研究者会开发新的学习算法或者改进现有算法。为了证明新算法的有效性,通常需要提供实现这些算法的代码,以及用于训练和测试模型的数据集。

       生物信息学:生物信息学结合了生物学、计算机科学和统计学,研究者在分析基因组数据、蛋白质结构或者生物大数据时,会使用到复杂的计算方法。因此,提供相关的代码可以帮助其他研究者理解分析流程并复现结果。

       物理学和天文学:在这些学科中,研究者可能会使用自定义的软件来模拟物理现象或者分析天文数据。提供代码可以使得其他研究者验证模拟结果或者使用相同的工具分析不同的数据集。

       化学和材料科学:在研究化学反应机制、材料属性或者分子动力学时,研究者可能会开发专门的软件或者使用计算化学的方法。在这种情况下,共享代码可以帮助其他研究者复现实验或者进行进一步的研究。

       地球科学:在气候模型、地理信息系统(GIS)分析或者地震学研究中,研究者会使用到复杂的数值模拟和数据分析技术。提供代码可以帮助其他研究者更好地理解研究方法和结果。

       数学:虽然数学研究通常不直接涉及编程,但在应用数学领域,如数值分析、优化理论或者金融数学中,研究者可能会开发算法来解决问题。在这些情况下,提供实现这些算法的代码是很有帮助的。

       工程学:在各种工程学科中,尤其是电子工程、机械工程和土木工程,研究者可能会开发用于设计、模拟和优化工程系统的软件工具。共享代码可以促进技术创新和知识传播。

       社会科学:在一些社会科学领域,如经济学、政治学或者社会学中,研究者可能会使用计算模型来模拟社会现象或者网络分析。提供代码可以帮助其他研究者理解和验证这些模型。

       总的来说,任何涉及到计算过程或者数据分析的学科都可能需要在论文中附上代码。这不仅有助于提高研究的透明度和可重复性,也促进了学术界的合作和知识的累积。随着开源文化的推广和数字化研究工具的发展,预计未来会有更多的学科采用这种做法。

[跟着“基迪奥生物学”作图]--截断图

       今日分享,[跟着“基迪奥生物学”作图]--截断图,此教程精选自《基迪奥生物》,并根据个人理解做了整合,深受同学们喜爱,是实用图形之一,适用于[R语言可视化-精美图形绘制系列]。

       如果你是小杜的好友,可以直接向他索要源代码和实例数据,但请记住,小杜期待的是交流!

       小杜自分享教程以来,关注者仍处于初级阶段,更新频率不稳定,但请理解,个体精力有限。小杜鼓励大家投稿,分享学习笔记。

       对于询问“粉丝群”的问题,小杜目前暂不打算建立,能力有限,且管理群组耗费时间。不过,愿意添加小杜微信的朋友(需转账元),可以获取每期教程的实例数据和代码,这部分也是未来“粉丝群”的首选人员之一。

       获取绘图代码和数据的途径有两种:直接为本文打赏,或添加好友,后续有机会获取所有教程代码。

       代码包含多个步骤,包括数据导入、绘图等。小杜的生信笔记专注于生物信息学教程,包括R语言数据分析和可视化,分享感兴趣的文献和学习资源。

       往期文章涵盖了从精美火山图到桑基图等众多内容,每篇文章都精心设计,旨在提供全面的R语言可视化学习资源。

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