支付宝批量转帐工具使用说明书

准备一个比赛样题里面给的一个扫描的工具: 不知道怎么用就上网百度了一下果然有关于这个软件的两篇介绍(感觉写的很好),第一篇介绍的应该和我的工具一样,也给了例子(现在Google不能访问了)和参数介绍,第二篇作者可能自己"升级"过软件也提供了下载地址.但是有个问题是:我机器上跑感觉那些多进程.端口和超时等参数都是虚设的,我试验的结果是我的软件只要输入ip或域名就可以运行扫描. ps:直接copy 文章来源:http://blog.chinaunix.net/uid-26726420-id

题目:简单主机批量管理工具 需求: 主机分组 登录后显示主机分组,选择分组后查看主机列表 可批量执行命令.发送文件,结果实时返回 主机用户名密码可以不同 流程图: 说明: ### 作者介绍: * author:lzl ### 博客地址: * http://www.cnblogs.com/lianzhilei/p/5881434.html ### 功能实现 题目:简单主机批量管理工具 需求: 主机分组 登录后显示主机分组,选择分组后查看主机列表 可批量执行命令.发送文件,结果实时返回 主机用户名密

好用的批量改名工具 Bulk Rename Utility 功能: 这个工具既可以改文件名,也可以改目录. 使用技巧: 结合前缀4位 数字 可以让文件排列很整齐 例如:         0030 关于下一步工作的请示.doc          0031 现场报告20160506.ppt 0032 公文目录

小米范网站批量爬虫工具,是一款针对大量网站进行快速爬取的工具,爬取的URL可进一步调用wvs.sqlmap.brutexss等工具进行检测. 工具使用方法: 1.点击新建任务,输入要检测的URL. 2.设置子域名白名单,属于白名单域名的URL则自动保留并进行抓取. 2.设置并发站点.并发线程等参数,点击开始即可. 下载地址:http://pan.baidu.com/s/1pLjaQKF  文件名 XmfSpider

Dynamic CRM 2013学习笔记(一)插件输入实体参数解析 Dynamic CRM 2013学习笔记(二)插件基本用法及调试 Dynamic CRM 2013学习笔记(三)快速创建实体 EntityCreater 基本上每个实体form上都会有单据编号,而且不同的实体编号要求还不太一样,这时就需要一个通用的单据编号插件,可配置以应对不同的需求. 下面简单介绍下实现步骤: 1. 创建二个实体,以保存各实体所要求的不同单据规则及当前流水号 2. 为不同的实体配置各自的单据规则 3. 编写及注

身为程序员,有很多事情都可以交给机器来做,这样可以提高工作效率. 在此先写个批量替换工具,用来将某些对象统一替换为另一对象. 比方说场景中摆了一堆树,位置.比例.旋转都已经调好了,但是对树的样式不太满意,想要替换掉. using UnityEngine; using UnityEditor; /// <summary> /// 替换场景中的对象 /// </summary> public class Replace :Editor { [MenuItem ("Custom

信息批量提取工具bulk-extractor 在数字取证中,通常需要面对海量的数据,如几百GB甚至TB级别的数据.从这些海量数据中,提取有价值的数据是一个漫长.枯燥.繁琐的过程.Kali Linux提供一款批量数据提取工具bulk-extractor.该工具采用C++语言编写,可以从备份镜像文件中自动提取各种数据,如电话号码.信用卡号.邮件地址.EXIF.GPS.Prefetch等信息.为了方便分析,该工具还会对提取的信息进行分析,统计信息出现的频率.该工具的每项信息收集提取功能均以插件形式实现

通过前面对Paramiko模块的学习与使用,以及Python中多线程与多进程的了解,依此,就可以开发简易的主机批量管理工具了. 显然批量管理主机时,程序如果能并发执行功能是最好的,因为这样可以最大程度地利用CPU的性能,因此这就需要使用Python多线程或者多进程,基于学习的需要,这里主要使用多进程来进行开发,当然,这会存在一定问题,后面会说. 主要内容如下: 1.主机批量管理工具功能 2.设计框架 3.实现:数据库信息与程序源代码 4.实战演示 5.程序的不足 6.在写程序过程中的经验教训 7

背景 平台目前的分析任务主要以Hive为主,分析后的结果存储在HDFS,用户通过REST API或者Rsync的方式获取分析结果,这样的方式带来以下几个问题: (1)任务执行结束时间未知,用户必须自行编写代码不断地通过REST API请求分析结果,直至获取到分析结果为止,其中还需要处理分析结果过大,转而通过Rsync方式获取: (2)受限于Hive SQL的表达能力,用户的计算逻辑无法完全表述,获取分析结果后需要再计算,然后入库: (3)基于(1).(2)的原因,用户编写大量复杂且冗余的代码处理