nuclei是一款基于简单的 YAML DSL 的快速且可定制的漏洞扫描器 Nuclei是一款运行速度非常快且易于使用的扫描工具，它可以帮助研究人员基于模板执行可配置的目标扫描任务，并提供了大量可扩展接口以辅助使用。 Nuclei可以基于模板来跨目标发送请求，能够实现零误报，并且可以帮助研究人员对已知路径执行有效的扫描。Nuclei的主要使用场景为网络侦察的初始阶段，可以帮助研究人员快速检查已知且易于探测的目标中是否存在安全漏洞。该工具使用了retryablehttp-go库来处理各种错误，并在Web应用防火墙屏蔽的情况下进行自动重传，这也是该工具的核心模块之一。我们还专门开源了一个专门的 资源库来维护各种类型的扫描模板，我们也欢迎社区中的各位大佬贡献自己的力量。

【nuclei-3.0.1-windows-amd64】是针对Windows操作系统64位架构的Nuclei工具的版本。Nuclei是一款快速、可配置的、基于模板的安全扫描工具，主要用于网络扫描和渗透测试，以检测目标系统中的已知漏洞。它是由安全研究人员开发的，旨在提供一种轻量级、高效且易于使用的解决方案，帮助安全专家识别和修复网络安全问题。 Nuclei的核心功能包括： 1. **模板驱动**：Nuclei的工作原理是通过执行一系列预定义的模板来扫描目标，这些模板包含了针对特定漏洞或安全问题的检查逻辑。用户可以根据需求选择和定制模板。 2. **快速扫描**：由于Nuclei设计时注重效率，它能够在短时间内扫描大量目标，减少了对目标系统的影响，同时提高了测试覆盖率。 3. **可配置性**：用户可以根据需要调整扫描参数，如并发连接数、请求间隔等，以适应不同的网络环境和安全需求。 4. **跨平台支持**：尽管这里提供的版本是为Windows设计的，但Nuclei本身也支持Linux和macOS，确保了在各种操作系统上的广泛适用性。 5. **多种语言支持**：从压缩包中包含的不同语言版本的README文件（README_ID.md、README.md、README_CN.md、README_KR.md）可以看出，Nuclei具有多语言文档，方便不同地区和语言背景的用户使用。 【网络安全】：在数字时代，网络安全成为了一个至关重要的领域。Nuclei作为一款安全工具，有助于保护组织免受潜在的网络攻击，比如SQL注入、XSS攻击、未授权访问等。通过定期的渗透测试，网络管理员可以发现并修复脆弱点，提高系统的安全性。 【渗透测试】：渗透测试是一种模拟攻击者行为的合法尝试，用于评估系统和网络的安全性。Nuclei提供了一种自动化的方式来进行渗透测试，减少手动工作，使测试过程更加系统化和高效。 【漏洞扫描】：漏洞扫描是渗透测试的重要组成部分，Nuclei通过自动化扫描目标系统，查找已知的漏洞和配置错误。这包括了CVE（Common Vulnerabilities and Exposures）列表中的漏洞以及其他公开的安全问题。 在使用Nuclei时，用户应遵循合法和道德的测试原则，避免对目标系统造成损害，同时确保遵守所有适用的法律和法规。非法使用可能会导致法律责任，因此使用者必须清楚自己的行为，并对可能的后果负责。 Nuclei-3.0.1-windows-amd64是网络防御者和安全研究人员的强大工具，它能够帮助他们快速、准确地识别网络资产中的安全风险，提升整体的网络安全态势。在使用过程中，理解并正确应用它的功能和限制是至关重要的。

Nuclei N200系列处理器内核简明数据手册主要涵盖了芯来科技有限公司(Nuclei System Technology)设计的一种高效能、低功耗的微处理器内核。该手册旨在为开发者提供关于N200系列的基本信息、特性和使用指南。 1. **N200系列内核概述** - **内核特性列表**：这部分详细列举了N200系列处理器内核的主要特点，可能包括定制化指令集、硬件多任务支持、高性能计算能力、节能设计、以及兼容性等。具体的特性如微控制器(MCU)级的功耗管理、嵌入式存储器优化、实时操作系统(RTOS)友好性等。 - **指令集与架构**：N200系列采用了一种特定的指令集架构(ISA)，可能是精简指令集(RISC)设计，强调简洁高效。它可能会涵盖指令集的分类、寻址模式、运算类型、中断处理机制等内容，这些对于理解和开发针对N200核心的软件至关重要。 2. **技术规格与性能** - **技术规格**：这部分详细介绍了内核的时钟频率、功耗、内存接口、外设接口等硬件参数，这些参数决定了内核在实际应用中的表现。 - **性能指标**：可能包括DMIPS(每秒百万指令)、CoreMark得分等，用以衡量处理器的计算能力。 3. **开发工具与支持** - **集成开发环境(IDE)**：Nuclei可能提供了专门的IDE或者与其他常见IDE的集成方式，以便开发者编写、调试和优化代码。 - **编译器与调试工具**：手册会介绍使用的编译器(如GCC)及其配置，以及内核支持的调试工具链，如JTAG或SWD接口。 4. **外设与接口** - **内置外设**：N200系列可能集成了各种外设控制器，如定时器、串行通信接口(SPI/I2C/UART)、GPIO等，这些都是嵌入式系统中常见的外围设备。 - **总线架构**：可能包括AMBA总线或其他互连架构，用于连接内核与外设。 5. **安全特性** - **安全设计**：由于微控制器常常应用于安全敏感的领域，N200系列可能包含了安全特性，如加密引擎、内存保护单元(MPU)等，以增强系统的安全性。 6. **应用案例** - **典型应用场景**：手册可能列举了N200系列适合的应用领域，如物联网(IoT)设备、智能家居、工业控制等。 7. **开发板与生态系统** - **开发板支持**：提供开发者可以快速上手的开发板信息，包括硬件资源、示例代码和教程。 - **生态系统**：Nuclei的合作伙伴、社区支持和开源项目，这些资源有助于开发者构建基于N200的解决方案。 8. **文档与支持** - **文档库**：详细的开发者文档、API参考、用户手册等，帮助用户深入理解N200系列的使用。 - **技术支持**：芯来科技提供的在线帮助、论坛讨论和客户服务联系方式，确保开发者在遇到问题时能得到及时的帮助。 由于未给出具体内容，以上分析基于一般处理器内核手册的结构和通常会包含的信息。实际的Nuclei N200系列手册将根据芯来科技的具体设计和技术细节提供更具体的信息。

Nuclei是一款强大的漏洞扫描与自动化安全测试工具，以其高效、灵活的POC（漏洞验证）模板体系深受安全从业者喜爱。本合集汇总了超过12万条最新、最全面的Nuclei POC模板，涵盖Web应用、网络设备、API接口、CMS框架、云服务等多领域的漏洞验证，支持快速定位和验证已知漏洞。通过这些高质量的POC模板，用户可以极大地提升漏洞扫描效率，降低手工验证成本，快速应对复杂多变的安全威胁。该合集适合安全团队、红队成员及渗透测试人员使用，为安全测试提供坚实技术支持。 Nuclei作为一款高效灵活的漏洞扫描与自动化安全测试工具，其强大的POC（漏洞验证）模板体系在安全行业得到了广泛的应用。POC模板，顾名思义，是一套针对特定漏洞的验证方案，它能够帮助安全从业者快速定位和验证已知漏洞。Nuclei的POC模板体系不仅高效，还具有极高的灵活性，能够适应不同安全测试场景的需求。 在本合集中，共计收录了超过12万条最新的POC模板，覆盖范围广泛，包括Web应用、网络设备、API接口、CMS框架、云服务等多个领域的漏洞验证。这些模板为安全团队、红队成员、以及渗透测试人员提供了丰富的资源，使得他们能够更加快速有效地应对各种复杂多变的安全威胁。 使用这些高质量的POC模板，用户不仅能够提升漏洞扫描的效率，而且还能大幅度降低手工验证漏洞所需的成本。在安全测试的过程中，手工验证每一个潜在漏洞是非常耗时且容易出错的，而Nuclei提供的POC模板通过自动化的方式，能够大幅度减少人工操作，从而提升整个安全测试的准确性与效率。 对于安全团队来说，Nuclei的POC模板合集是一个不可多得的资源。它能够帮助团队成员快速建立起一套全面的安全测试方案，而且由于其模板的广泛覆盖性，即便是面对新出现的漏洞类型，安全团队也能迅速做出反应，进行有效的漏洞扫描和验证。同时，这些模板的使用也能够帮助团队成员更好地理解不同类型的漏洞，从而在未来的安全测试中更加得心应手。 红队成员在进行攻防演练时，同样需要面对众多潜在的安全威胁。Nuclei的POC模板合集能够为红队成员提供快速准确的漏洞验证手段，帮助他们在有限的时间内尽可能多地发现系统的安全隐患。这样不仅能够提高演练的效率，还能够确保演练结果的有效性，帮助组织发现真正需要关注的安全问题。 对于渗透测试人员而言，Nuclei的POC模板同样具有不可替代的价值。在进行渗透测试的过程中，时间是非常宝贵的因素。有了这些模板，测试人员可以迅速定位到那些可能存在漏洞的系统组件，从而有选择性地进行深入测试。这样一来，不仅提升了渗透测试的工作效率，还能够在给定的时间内尽可能地覆盖更多测试点，从而确保测试结果的全面性。 Nuclei POC 12W+合集不仅仅是一个简单的模板集合，它代表了现代安全测试的一种高效、自动化的工作方式。通过这些模板，安全从业者可以更加轻松地应对日常安全测试工作中遇到的各种挑战，显著提高工作效率，增强对安全威胁的响应能力，为企业的网络安全保驾护航。无论是安全团队、红队成员，还是渗透测试人员，都可以在这个合集中找到适合自己的工具，提升自己的工作能力和效率。

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自监督核分割 用于训练自监督分割网络以对组织病理学图像中的核进行分割的代码[1]。 train.py包含培训代码并定义命令行选项。 datasets.py定义用于读取图像的数据集。 models.py定义了相关模型（注意网络和规模网络）。 utils.py定义了其他有用的功能。 configs/定义.yaml配置文件以设置实验参数。 安装 Anaconda环境在conda_env.yml指定。 可以使用以下方式重新创建环境 conda env create -f conda_env.yml 已在Nvidia GeForce GTX 1080和GeForce GTX 1080 Ti GPU，运行驱动程序版本410.48和cuda 10.0以及带有Torchvision 0.3.0的Pytorch 1.1.0上进行了测试。 数据 请参阅目录以获取有关下载和使用数据的说明。 用法 t

maskrcnn_nuclei 该存储库包含使用Mask R-CNN进行核实例分割的完整教程，包括图像预处理，具有训练增强功能的Mask R-CNN，测试阶段集成和后处理。 Mask R-CNN模型的代码改编自。 data/示例数据来自和。 要求 TensorFlow 1.4.0 凯拉斯2.1.3 NumPy 科学 OpenCV scikit图像 scikit学习 大熊猫 怎么跑 步骤1： 将您的训练和测试图像放在数据/训练和数据/测试下。 第2步： （如果不需要马赛克，请跳过） 一些小的训练图像（例如，在）可能来自同一幅大图像。 运行nuclei_mosaic.py以恢复原始图像-这对于数据扩充和图像边界上的对象分割非常有用。 python nuclei_mosaic.py --TRAIN_DIR data/train --MOSAIC_TRAIN_DIR data