🎯 用 VMware 搭建靶场测试环境目录
引言
环境准备
所需软件
硬件要求
靶机介绍
Metasploitable 2
Metasploitable 3
Bee-Box
GNS3 环境配置
搭建步骤
安装 VMware
使用 Vagrant 安装 Metasploitable 3
配置靶机
GNS3 集成
测试与验证
常见问题
总结
引言靶机的搭建还是有一定的难度，各种的靶机镜像要下载，完了还得部署到虚拟机里。Metasploitable 3虚拟机的部署稍有点麻烦，得使用-vagrant-安装-metasploitable-3。
环境准备所需软件让我们先准备好工具吧：
VMware Workstation / VMware Fusion：你的虚拟化神器，帮你创建靶机。（我使用的是vm17，可以百度即可获得相关资源）
GNS3：网络拓扑模拟的最佳伴侣，让你随心所欲地构建网络环境。
Vagrant：用于轻松管理虚拟机的工具。
靶机镜像文件：
Metasploitable 2 - 经典的靶机。
Metasploitable 3 - 更现代、更复杂的挑战。
Be ...
使用 Git 将本地 Hexo 博客上传至 GitHub 遇到的问题在搭建个人博客的过程中，遇到了在安装一键部署插件时的困难，具体是使用以下命令时出现了错误：
1npm install hexo-deployer-git --save
网上关于这类问题的解决方式很多，但我觉得最有必要记录的就是以下经历：
遇到的问题在即将成功时，安装一键部署插件时报错。我尝试了很多解决方法都没找到合适的，最后抱着试试的态度，我决定使用：
1cnpm install hexo-deployer-git --save
（cnpm 会创建文件夹的引用，而 npm 不会）结果居然成功了！
安装 cnpm如果你还没有安装 cnpm，可以通过以下命令进行安装：
1npm install -g cnpm --registry=https://registry.npm.taobao.org
使用 Git 将本地 Hexo 博客上传至 GitHub 并部署至 Vercel 或 GitHub Pages本文将指导你如何将本地 Hexo 博客上传到 GitHub，并使用 GitHub Pages 或 Vercel 进行部署，最后设置自己的域名。
前提条件
已安装 Git 和 Node.js。
已安装 Hexo，并创建了一个 Hexo 博客。
拥有 GitHub 和 Vercel 帐号。
第一步：将 Hexo 博客上传至 GitHub
初始化 Git 仓库
在 Hexo 博客根目录中打开终端，初始化 Git 仓库：
1git init
添加 GitHub 远程仓库
登录 GitHub，创建一个新的仓库（例如，yourusername.github.io），然后将其添加为远程仓库：
1git remote add origin https://github.com/yourusername/yourusername.github.io.git
提交 Hexo 文件
将 Hexo 文件添加到 Git 并提交：
12git add .git commit -m "Ini ...
爬虫抢火车票的原理可以分为以下几个步骤：
发送请求：使用爬虫工具发送HTTP请求到12306官方网站的查询接口，以获取火车票的相关信息。
解析响应：对返回的HTML页面进行解析，提取出需要的数据，如车次、座位、票价等。
数据处理：根据用户的需求和筛选条件，对解析得到的数据进行筛选、排序等操作，以确定最合适的火车票。
登录验证：如果需要登录才能进行抢票操作，爬虫需要模拟用户登录12306官方网站，提交登录表单并验证登录状态。
抢票操作：模拟用户在12306官方网站上进行抢票操作，包括选择车次、座位、填写乘客信息等。
提交订单：将抢到的火车票信息提交到12306官方网站，生成订单。
支付流程：如果需要支付，爬虫需要模拟用户进行支付操作，包括选择支付方式、填写支付信息等。
确认订单：确认订单并获取订单信息。
需要注意的是，抢票过程中可能会遇到验证码、登录限制、网络延迟等问题，需要相应的处理策略。此外，12306官方网站也有一些反爬虫的措施，需要注意遵守相关规定和法律法规。
总之，爬虫抢火车票的原理是通过模拟用户在12306官方网站上的操作流程，获取并处理相关数据，以实现自 ...
如何调用 API 并用 Python 实现引言现代软件应用中，与外部系统进行数据交互的需求越来越常见。API（应用程序接口）提供了一种方便的方式，让不同的应用程序能够互相通信和交换数据。本文将介绍如何调用 API 并使用 Python 编写详细的示例代码，帮助读者了解如何进行 API 调用和处理返回的数据。
步骤 1：选择适当的 API首先，您需要选择适合您需求的 API。可以通过访问 API 的官方文档、开发者网站或 API 平台来了解相关信息。重要的是要明确 API 的授权方式（如 API 密钥或令牌）以及支持的请求类型（如 GET、POST 等）。
步骤 2：安装必要的库使用 Python 进行 API 调用需要使用一些额外的库，如 requests。您可以使用以下命令来安装 requests 库：
1pip install requests
步骤 3：编写 API 调用代码下面是一个简单的示例，展示了如何使用 Python 代码调用一个公开的天气 API 来获取当前天气信息：
1234567891011121314151617import requestsdef get_we ...
Grub更换主题以及设置Windows 10为第一启动项Grub（GNU GRand Unified Bootloader）是一款广泛使用的开源引导管理程序，它可以帮助我们在多个操作系统之间进行选择和启动。 Grub的默认外观比较简单，但是我们可以更换主题来改善用户体验。在这篇博客中，我们将学习如何在Grub中更换主题，并将Windows 10设置为第一启动项。
1. 安装Grub的主题首先，我们需要下载并安装Grub主题。可以在这里 GNOME Look 下载一些美观的主题。
下载后将 .tar.gz 的文件解压并将主题文件复制到 /boot/grub/themes/ 目录下。
2. 配置Grub设置文件接下来，我们需要编辑Grub的设置文件/etc/default/grub以启用主题，并将Windows 10设置为默认启动项。
打开/etc/default/grub文件，可以看到如下行：
1GRUB_THEME="/path/to/gfxtheme"
修改其中的/path/to/gfxtheme为相应的主题文件夹名称，例如：
1GRUB_THEME=&qu ...
Kali Linux是一种基于Debian的Linux发行版，主要用于数字取证和渗透测试等方面。对于安全研究人员和渗透测试人员来说，Kali是一种不可或缺的工具，它提供了各种各样的工具和脚本，可以用于计算机安全和攻击性测试。
以下是介绍如何使用Kali Linux进行简单渗透的一些步骤：
1. 扫描目标首先，使用Kali Linux中自带的Nmap工具来扫描目标主机的端口和开放的服务：
1nmap -v -Pn -sS -T4 targetipaddress
这个命令将会对目标主机进行TCP SYN扫描，并扫描所有未被防火墙屏蔽的端口。你也可以使用其他的工具，如Masscan来进行端口扫描。
2. 获得系统信息利用Kali Linux提供的各种信息获取工具，如whois和nslookup命令，可以获取目标系统的详细信息。可以使用以下命令来获取目标网站的WHOIS信息：
1whois targetdomain
3. 漏洞扫描利用Kali Linux中的漏洞扫描工具，如OpenVAS和Nessus，可以扫描目标系统，探测其是否存在漏洞。你可以使用以下命令来启动OpenVAS：
1ope ...
Hexo是一个基于Node.js的静态博客框架，它可以将Markdown文件快速生成静态网页，并且文章的排版效果非常棒。本文将介绍Hexo博客的基本使用方法。
安装 Hexo首先需要在本地安装Hexo, 你需要先安装Node.js，然后运行以下命令安装Hexo：
1npm install -g hexo-cli
初始化Hexo安装完成后，需要在本地一个目录中初始化Hexo博客。可以使用以下命令：
1hexo init myblog
这个命令将会在当前文件夹中创建一个名称为myblog的目录，里面包含了Hexo的一些基本结构。
编写文章在初始化完成后，进入myblog目录，使用以下命令来创建新博客：
1hexo new "My First Blog"
这个命令将会在「source/_posts」目录中创建一个名为「My First Blog」的Markdown文件，打开它并把你的文章写在这个文件中。
生成静态页面在完成文章的编写后，使用以下命令来生成静态页面：
1hexo g
这个命令会将Markdown文件编译成HTML文件，生成的文件将被存储在「 ...
ChatGPT是在2019年由OpenAI发布的一种大规模自然语言处理语言模型，具有非常强大的自然语言理解和生成能力，能够进行对话、简历摘要、翻译、问答等任务，并在各类自然语言处理任务的评测中获得了非常不错的成绩。
自从发布以来，ChatGPT在人工智能领域引发了很大的关注，并具有了很好的发展前景。在发展过程中，ChatGPT也不断完善和优化，现在已经经历了几个重要的版本。GPT-1（2018年）：发布版本，模型规模为1.5亿参数，用于生成文本和回答问题等任务。GPT-2（2019年）：发布了三个规模的模型（0.1、0.7、1.5亿参数），其中1.5亿参数的模型在各项自然语言处理任务的表现上已经接近人类，但由于可能被用于恶意用途而选择不公开发布。GPT-3（2020年）：发布了规模更大的模型，最大规模为1.75万亿参数。GPT-3在各类自然语言处理任务上都表现出色，甚至能够生成逼真的文章、对话和诗歌等，展现出了惊人的创造力和语言的理解和生成能力。同时，随着ChatGPT的发展，其在各个领域的应用也得到了广泛的关注，包括但不限于语言生成、推荐系统、智能客服、聊天机器人、文本纠错、语音识 ...
