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黑帽Rust-抢先体验 使用Rust编程语言深入研究攻击性安全 概括 不管是在电影中还是在主流媒体中，黑客通常都被浪漫化：他们被描绘成黑魔法师，讨厌的罪犯，或者在最坏的情况下被描绘成带有兜帽和撬棍的盗贼。 实际上，从无聊的少年探索互联网到主权国家的军队以及不满的前雇员，攻击者的形象范围非常大。 攻击者的动机是什么？ 他们如何看起来如此容易地闯入任何网络？ 他们如何对待受害者？ 我们将戴上黑帽子，探索进攻性安全的世界，无论是网络攻击，网络犯罪还是网络战争。 扫描程序，漏洞利用，网络钓鱼工具包，植入物...从理论到实践，我们将探索进攻安全性的奥秘，并使用Rust编程语言（Stack Overflow最受欢迎的语言）连续五年来构建自己的进攻工具。 安全编程字段由其极大的范围定义（从shellcode到服务器和Web应用程序）。 由于其无与伦比的保证和功能集，Rust是一种期待已久的“一刀切”

Fortnite资产解析器 该程序能够解析pak，uexp和uasset文件，并提供管理它们的方法。 它提供了四个可以读取这些文件的命令 serialize 会将uexp / uasset对转换为.json文件，读取UObject属性。 没有扩展名。 filelist 将创建一个文本文件，列出.pak文件中包含的所有文件。 extract 会将内部路径名中所有文件都提取到当前工作文件夹中的相应目录中。 texture 会将DXT5资产文件转换为png图像文件。 对pak文件进行的任何操作都要求key.txt文件包含pak文件的加密密钥，为十六进制字符串，并且不包含前导换行符。 但是请注意，对可以序列化的所有属性的支持有限，如果解析

离线安装包，亲测可用

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编译器资源管理器 编译器资源管理器是一个交互式编译器。 左侧窗格显示可编辑的C，C ++，Rust，Go，D，Haskell，Swift，Pascal（还有更多！）代码。 右边是使用给定的编译器和设置编译代码的程序集输出。 支持多个编译器，并且UI布局是可配置的（感谢 ）。 还有一个ispc编译器 对于带有SPMD扩展名的C变体。 在。 您可以支持。 编译器资源管理器遵循旨在营造一个开放而友好的环境。 Compiler Explorer于2012年启动，旨在满足我需求，以展示C ++构造如何转换为汇编代码。 它以tmux会话开始，其中vi在一个窗格中运行，而watch gcc -S foo.cc -o -在另一个窗格中运行。 从那时起，它已成为一个公开网站，提供大约。 常问问题 现在有一个FAQ部分。 如果您的问题不存在，请按照以下说明与我们联系，以便我们为您提供帮助。 如果您发现FAQ缺少一些要点，请随意为它做贡献和/或要求我们进行澄清。 有许多视频展示了Compiler Explorer的一些功能：和一个其中更详细地介绍了更晦涩的功能。 联系我们 我们运行 ，在这里可以

马丁Martin 是一款适用于大型数据库的PostGIS矢量切片服务器。Martin 是使用Actix Web 框架用Rust编写的。要求安装用法应用程序接口与 Mapbox GL JS 一起使用与传单一起使用与deck.gl 一起使用表源表源列表表源 TileJSON表源瓷砖函数源函数源列表函数源 TileJSON函数源磁贴命令行界面环境变量配置文件与 Docker 一起使用与 Docker Compose 一起使用与 Nginx 一起使用从源头构建调试发展要求Martin 需要 PostGIS >= 2.4.0。安装您可以从Github 发布页面下载 martin。平台 下载（最新） Linux 64 位 苹果系统 64 位 视窗 64 位 如果您使用的是 macOS 和Homebrew ，则可以使用 Homebrew tap 安装 martin。brew tap urbica/tap brew install martin你也可以使用官方的 Docker 镜像docker run -p 3000:3000 -e DATABASE_URL=postgres://[email pro

北欧人 注意：这不是正在积极开发中。 如果您正在寻找RGB解决方案，建议您使用 。 Borealis是Linux的Asus Aura Sync驱动程序。 它可以设置外围设备的RGB照明，而无需使用Windows Aura应用程序。 Aura品牌涵盖多种协议。 目前，北欧化工仅支持基于主板的SMBus / I2C协议，该协议可控制主板和RAM上的LED照明（例如G.Skill Trident Z RGB）。 将来它可能支持其他形式的照明，包括启用Aura的GPU和输入外围设备。 Borealis仅在我的个人工作站（Arch Linux，X399 Strix-E，4x G.Skill Trident Z RGB，Lian Li Bora Lite风扇）上进行了测试，并且对放置资源的位置做出了某些假设。 尽管这些在我使用的类似系统上应该是有效的，但我尚未对其进行测试，因此我不做任何保证。

pr 用Rust编写的快速，资源少的自然语言处理和错误纠正库。 nlprule使用资源为NLP实现了基于规则和查找的方法。 from nlprule import Tokenizer , Rules tokenizer = Tokenizer . load ( "en" ) rules = Rules . load ( "en" , tokenizer ) rules . correct ( "He wants that you send him an email." ) # returns: 'He wants you to send him an email.' rules . correct ( "I can due his homework." ) # returns: 'I can do his homework.' for s in rules . suggest ( "S