Witchery 是一组工具，可以组合成构建无发行版镜像。它旨在与任何包管理工具一起使用，但目前主要专注于基于 apk 的发行版，例如 Alpine。 它还被设计为易于以完全可组合的方式与任何其他第三方工具一起使用，例如与 Docker 一起使用。 特征 使用本机包管理器来组装图像 您的应用程序有效负载将转换为apk包或等效项。这允许使用包管理器来组装图像。 在可能的情况下，witchery 使用预先存在的打包工具进行基本分发。例如，它用于使用您的有效负载abuild生成apk包。这允许利用自动依赖生成功能abuild来简化收集依赖的过程。

正在寻找简约的SQLCMD (mssql-tools) 容器映像？mssql-tools-alpine绝对是一个非常好的选择。 此映像大小约为 17 MB，为您提供使用SQLCMD即时运行查询所需的可移植性和敏捷性。

终端ASCII图像 将图像转换为用Rust编写的 ascii 艺术的工具

为 NIfTI 图像设计的简单医学成像可视化工具。包括用于转换 DICOM、Philips 和其他专有格式的 dcm2nii MRIcron 功能强大且稳定，但开发工作已转移到 MRIcroGL。MRIcroGL 的主要缺点是它需要支持硬件加速的 OpenGL 3.3 图形。因此，MRIcron 对于旧计算机的用户或在连接到远程超级计算机集群时仍然有用。这些用户也可以考虑 fsleyes，它可以设置为只需要OpenGL 1.4 和间接渲染。 最新版本的 MRIcron 仅包括 MRIcron 查看器和 dcm2niix 图像转换器。曾几何时，该软件随统计信息 (NPM) 和传统图像转换器 (dcm2nii) 一起分发。人们仍然可以从 NITRC 下载旧版本的MRIcron或编译这些遗留工具（见下一节）。 NPM 是一种用于神经影像病变数据的非参数分析的工具。dcm2nii 旨在将医学成像中使用的复杂 DICOM 格式转换为科学家首选的简单 NIfTI 格式。这些工具已经成熟并且有望健壮，但不再处于积极开发中。

asdf 工具的 Alpine Linux docker 镜像 一个图像可以提供一个或多个 asdf 工具，例如，您可以仅使用 erlang、erlang+elixir 或 erlang+elixir+node 创建一个图像，基本上任何 asdf 支持的东西。

KubeClarity 是一种用于检测和管理软件物料清单 (SBOM) 以及容器映像和文件系统漏洞的工具。它扫描运行时 K8s 集群和 CI/CD 管道，以增强软件供应链的安全性。 SBOM 和漏洞检测挑战 有效的漏洞扫描需要准确的软件物料清单 (SBOM) 检测： 各种编程语言和包管理器 各种操作系统发行版 包依赖信息通常在构建时被剥离 哪一款是最好的扫描仪/SBOM 分析仪？ 我们应该扫描什么：Git 存储库、构建、容器映像或运行时？ 每个扫描仪/分析仪都有自己的格式 - 如何比较结果？ 如何管理已发现的 SBOM 和漏洞？ 我的应用程序如何受到新发现的漏洞的影响？ 解决方案 将漏洞扫描分为两个阶段： 生成 SBOM 的内容分析 扫描 SBOM 以查找漏洞 创建可插拔基础架构以： 并行运行多个内容分析器 并行运行多个漏洞扫描程序 使用 KubeClarity CLI 在不同 CI 阶段之间扫描和合并结果 运行时 K8s 扫描以检测部署后发现的漏洞 在定义的应用程序下对扫描的资源（图像/目录）进行分组，以导航对象树依赖项（应用程序、资源、包、漏洞）

webboot提供工具让 u-root 实例通过 Web 引导签名的实时发行版映像。 概念 引导加载程序的webboot工作方式如下： 从 Web 获取 OS 发行版 ISO 将 ISO 保存到本地缓存（例如 U 盘） 挂载 ISO 并复制内核和 initrd 使用 initrd 加载提取的内核 kexec 那个带有参数的内核，告诉下一个发行版在哪里找到它的 ISO 文件（例如 iso-scan/filename=）

用于宽场成像的图像处理和工具\ 您可以通过查看 pipelineHere.m 来查看如何预处理数据的示例。主要是将您的成像数据加载到“平面二进制文件”中（就像您使用 matlab 的 fwrite 制作的那样），然后将其放入 get_svdcomps.m。有关详细信息，请参阅该功能的帮助。 “get_svdcomps”函数最终只是在做与 matlab 通常的“svd”函数在 nPixels x nFrames 矩阵上做的事情相同的事情，但是做了一些事情来处理我们的电影不适合 RAM 的事实（比如考虑帧块）。 然后我们要做的唯一另一件事是，而普通的 SVD 会产生 U、S 和 V，这样： M = U * S * V 其中 M 是您的电影（nPixels x nFrames），U 是“空间分量”（nPixels x nComponents），S 是缩放分量的奇异值（对角矩阵，nComp x nComp），V 是“时间分量”（nComp x nFrames); 相反，为了简单起见，我们将 S * V 部分折叠为 V，因此我们在其余代码中称为 V 的实际上是 S * V，而数据的表

POSH-分类 DFIR 工具 Get-ZimmermanTools.ps1 - 自动下载和提取 Eric Zimmerman 的工具 Start-ImageParsing.ps1 - 针对已安装的图像和卷​​影副本自动使用工件解析工具 获取-ZimmermanTools.ps1 自动下载和提取 Eric Zimmerman 工具的 PowerShell 脚本 例子 最简单的方法是右键单击并选择“使用 PowerShell 运行”。工具将保存到默认位置：C:\Forensic Program Files\Zimmerman 使用 -outDir 参数指定保存工具路径的示例 .\Get-ZimmermanTools.ps1 -outDir C:\Utilities\Zimmerman

用法 调色板 palette = Gauguin::Painting.new("path/to/image.png").palette 上图的结果是： { rgb(204, 204, 204)[0.5900935269505287] => [ rgb(77, 77, 77)[7.383706620723603e-0 自定义配置 您可以配置以下4参数： max_colors_count（默认值为10） - 调色板将包含的最大颜色数 colors_limit（默认值为10000） - 计算调色板时将考虑的最大颜色数 - 如果图像有太多颜色，则计算所有颜色的分组效率不高，因此只colors_limit使用最大百分比的颜色 min_percentage_sum（默认值为0.981） - 计算应忽略哪些颜色时使用的参数。颜色按百分比降序排序，然后min_percentage_sum考虑百分比总和的颜色 color_similarity_threshold（默认值为）- Lab 颜色空间25中的最大距离，在分组时将两种颜色视为相同 要配置上述任何选项，您可以使用配置块