fofa2Xray 一个工具，可以结合和的自动批量多线程扫描。 也可以使用Xray扫描IP /域名列表。 适用于Windows，Linux和macOS的golang编码。 文献资料 介绍 使用fofa api获取目标域列表，然后通过xray进行网络扫描。 演示版 文件模式快速入门 1.在f2Xconfig.yaml中配置Xray可执行文件地址和线程数 2.使用“ -t文件”指定为文件列表扫描模式（默认为fofa模式），-f指定IP列表文件 ./fofa2Xray -t file -f ipList.txt 3.也许有点奇怪，但是为了更好的可扩展性 Fofa模式快速入门 将Xray移至fofa2xray所在的目录 Vi f2Xconfig.yaml fofa : email : {fofa账户} key : {fofaKey} # 固定查询语句 fixedQ

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Covid预后 该存储库包含用于复制以下论文的代码： 我们还提供了MoCo预培训过程中的模型，供有兴趣根据自己的数据进行微调的小组使用。 在使用此代码或预先训练的模型之前，请查阅。 安装 首先，按照安装PyTorch。 然后，导航到CovidPrognosis根目录并运行 pip install -e . 之后，您应该可以在cp_examples运行示例。 用法 对于预训练，您需要下载或数据集。 下载数据后，将路径添加到configs/data.yaml ，并且应将其用作默认路径。 cp_examples目录包含三个子目录，分别对应于本文中的培训阶段： moco_pretrain ：动量对比度（MoCo）预训练（例如，使用MIMIC，CheXpert或同时使用两者） sip_finetune ：对单图像预测任务（即，单图像不良事件预测或氧气需求预测）的sip_finetune模型进行微调 mip_finetune ：针对多图像预测任务的mip_finetune模型的微调 我们的代码建立在框架之上。 为公共X射线数据集设置了MoCo预训练和SIP微调的示例脚本-由于考

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