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RSS订阅原创 【Burp入门第三十九篇】手机配置 BurpSuite 实现应用软件抓包
目标：让手机流量或手机热点下的应用流量通过电脑上的 Burp Suite 代理并被抓取与分析。思路：将手机网络流量路由到电脑上的 Burp 监听端口，并在手机上信任 Burp 的 CA 证书以支持 HTTPS 抓包。下面是具体操作步骤。
2025-10-21 23:21:34
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原创 自媒体封面压缩神器：Reubah本地部署指南
本文主要介绍如何在本地Linux服务器使用Docker快速部署一款超实用的图片与文档处理神器Reubah，并结合cpolar内网穿透工具轻松实现异地远程使用，图片、文档格式转换不再烦恼。
2025-10-20 17:38:19
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原创 跨云容器管理神器！PortainerCE+cpolar让多环境控制触手可及
PortainerCE作为开源容器管理平台，核心价值在于将复杂的Docker/K8s操作转化为可视化界面。它支持跨云环境统一管理，无论是阿里云、腾讯云还是本地服务器的容器，都能在单一控制台监控状态、部署应用和排查故障。本篇文章介绍如何在Ubuntu中使用docker本地部署Portainer CE可视化管理工具，并结合cpolar实现公网远程管理容器和镜像。
2025-10-16 17:28:03
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原创 ControlNet 实战指南：在 Stable Diffusion 中实现高可控图像生成
本文系统介绍了 ControlNet 的原理及应用方法，展示如何在 Stable Diffusion 中通过条件输入（如边缘图、草图、姿态图）实现精确图像控制。通过本文，读者将掌握 ControlNet 的核心优势与操作方法，从而轻松实现 AI 图像创作的可控性和可复现性。
2025-10-15 10:43:59
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原创 使用 TPOT 实现 AutoML：从入门到模型部署
本文介绍了 AutoML 的基本概念及其实践应用，重点演示了如何使用 Python 的 TPOT 工具自动化完成机器学习流水线的构建、优化与部署。通过 TPOT，用户无需手动调参或模型选择，仅需提供数据集即可自动获得性能最优的模型。文章详细展示了数据加载、训练、评估、模型导出与推理的完整流程，帮助读者快速掌握 AutoML 的核心使用方法。
2025-10-15 10:22:46
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原创 DevOps工程师的远程利器：PortainerCE+cpolar让容器管理随时随地
Portainer CE的核心价值在于它将复杂的容器操作转化为直观的图形化界面——无需记忆冗长的Docker命令，通过点击即可完成容器启停、日志查看、资源调整等操作。其多环境支持特性允许在单一控制台管理不同云厂商的容器服务，极大简化了混合云架构的运维复杂度。开源免费的定位更使其成为中小企业的理想选择。
2025-10-14 13:49:14
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原创 构建高效的数据清理工具箱：五个实用 Python 函数示例
数据清理是数据分析和建模的基础，但在实际项目中往往耗时且复杂。本文介绍了五个实用的 Python DIY 函数，涵盖删除多余空格、标准化日期格式、处理缺失值、删除异常值以及文本规范化，并提供了进阶示例，将这些函数组合成可复用的数据清理流水线。通过本文的方法，数据分析师可以快速、高效地清理数据，为后续分析、建模和可视化打下坚实基础。
2025-10-13 10:44:32
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原创 从 SD1.5 到 SDXL：Stable Diffusion 参数调优全解析
本文系统讲解了 Stable Diffusion 图像生成中的关键细节，涵盖模型版本（SD1.5、SD2.x、SDXL）及其兼容性、采样器与调度器的选择、步数设置对生成质量的影响，以及 CFG Scale 与图像尺寸对构图和细节呈现的重要作用。同时强调了随机性在生成过程中的影响，并提供实用策略以提高生成图像的质量。本文适合希望深入理解 Stable Diffusion 参数调优与高质量图像生成方法的读者。
2025-10-13 09:59:15
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原创 【Security】盲XSS实战：从环境搭建到数据窃取详细流程解析
盲XSS（Blind XSS）作为XSS的“隐蔽形态”，危害常被低估却更具破坏性。这种“延时触发+间接获取”的特性，使其成为渗透测试中突破内网、劫持高权限账户的重要手段。本文从环境搭建入手，逐步拆解利用盲 XSS 漏洞窃取目标数据的完整技术流程，清晰呈现其攻击原理与实际危害。
2025-10-10 19:59:06
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原创 【Security】盲 XSS 揭露黑色产业链：Steam 饰品欺诈调查
本文记录并分析了一次针对以 CS:GO/Steam 玩家为目标的大规模钓鱼与诈骗行动。通过分析私信样本、比对多个可疑域名、抓取 HTTP 响应头（识别统一指纹 X-Powered-By: SomeSpecificString）、利用 Shodan 进行指纹检索，最终以盲 XSS 触发并获取到钓鱼站点管理面板的回显，确认攻击者会收集凭证、自动检测并清空高价值饰品、批量群发诱导消息。
2025-10-10 16:54:53
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原创 Jupyter远程开发新范式：从本地笔记本到全球工作站cpolar简单实现
Jupyter Notebook是数据科学领域的核心工具，支持实时代码执行、可视化展示和文档化编程。本文主要介绍如何在Ubuntu系统中使用Docker本地部署Jupyter Notebook，并结合cpolar内网穿透工具实现任意浏览器公网远程访问Jupyter登录界面。
2025-10-09 15:21:12
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原创 【Security】雅虎小型企业平台（Luminate）目录穿越与支付信息泄露分析
本文分析了 Luminate 平台的安全漏洞：攻击者可通过目录穿越与特定路径构造，结合用户邮箱访问他人发票与支付信息。漏洞核心在于路径参数处理不当和敏感数据保护不足。
2025-10-09 15:19:17
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原创 【机器学习】用 Scikit-Learn 与 Statsmodels 进行回归分析
本篇文章以 Ames 房屋数据集为例，展示了如何将 机器学习与统计分析结合 来进行回归任务。我们首先使用 Scikit-Learn 构建线性回归模型，通过训练-测试拆分评估模型在未知数据上的预测能力；随后借助 Statsmodels 对完整数据集进行统计建模，深入解析系数、P 值、置信区间及各类诊断指标。文章通过两种方法的对比，既展示了模型预测的实用性，也揭示了数据背后的统计规律，为理解与应用回归分析提供了全面视角。
2025-10-09 10:02:08
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原创 【机器学习超参数调优全】高效提升模型性能
本教程提供了有效超参数调优的实用技巧——从构建基线模型开始，到使用贝叶斯优化等高级技术。不论你是刚接触超参数调优，还是希望优化现有方法，这些技巧都能帮助你构建更优的机器学习模型。
2025-10-09 09:55:57
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原创 【机器学习模型评估指南】交叉验证与 K 折方法详解
在本文中，我们将讨论为什么需要超越基本的训练-测试划分，以及交叉验证（cross-validation）如何提供更全面的模型性能评估。我们将引导你完成关键步骤，以实现对机器学习模型更深刻、更准确的评估。
2025-10-09 09:45:41
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原创 【产品策略】市场需求文档（MRD）：识别机会、对齐目标与定义成功标准
本文将解析 MRD 的概念，说明它应包含哪些内容、何时创建，以及它在产品开发流程中的定位。同时，我们也将阐明它与产品需求文档（PRD，Product Requirements Document）的区别，以及各自的使用时机。
2025-10-09 09:28:48
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原创 【构建高绩效组织】对齐、优化与持续进化的系统方法
对于以产品为导向的公司而言，增长依赖于打造优秀的产品并迅速做出明智决策，因此绩效的重要性更为突出，但其衡量也更为复杂。本文将深入解析组织绩效的真实含义、各层级的衡量方法、影响绩效的关键因素，以及如何在不依赖猜测的前提下提升绩效。
2025-10-09 09:19:23
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原创 【Security】利用 SSRF 访问 Chef、Docker、AWS 和 MongoDB 实例
对该文件夹的扫描结果显示存在一个名为 “config.json” 的文件。确认非误报后，我发现了一些已过时或不可访问的端点。其中有一个端点是 Yahoo 指向我未见过域名的代理。基于该响应，我判断这是个内部域名，但为谨慎起见，我仍对其运行了 sublist3r，以防某个子域指向公共地址。
2025-10-08 16:55:42
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原创 【产品团队】构建高效的学习与发展（L&D）策略
对于快速发展的团队以及正在进行数字化转型的组织，这意味着一件事：建立一个结构化、持续的学习体系，是你能做的最明智的举措之一。不仅有利于个人成长，也有助于组织绩效、产品创新以及长期成功。在本指南中，我们将拆解优秀 L&D 策略的要素，逐步讲解如何构建，并展示现实团队是如何执行的。
2025-10-08 16:24:03
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原创 【从特征选择到质量加权特征】利用顺序特征选择器优化模型
在房价预测这一经典回归问题中，模型的简洁与可解释性往往与预测性能同样重要。本文旨在展示如何通过特征选择与特征工程中简明而有效的技术，构建一个具有良好性能的线性回归模型。本文基于 Ames Housing Dataset，使用 顺序特征选择器（Sequential Feature Selector, SFS） 识别最具预测能力的数值特征，并进一步通过特征工程优化模型表现，从而揭示数据中隐含的核心规律。
2025-10-08 16:11:07
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原创 【构建智能RAG聊天机器人】用LlamaIndex轻松实现私有文档问答
在本教程中，我们将探讨检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，简称 RAG）与 LlamaIndex AI 框架。我们将学习如何使用 LlamaIndex 构建一个基于 RAG 的问答应用，用于在私有文档中进行问答，并通过引入记忆缓冲区来增强应用。这将使大语言模型（LLM）能够基于文档内容和先前交互上下文生成响应。
2025-10-08 16:03:19
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原创 【Security】雅虎商业平台密码重置漏洞分析与利用
本文分析了雅虎商业平台中“忘记密码”功能存在的严重安全漏洞。漏洞核心在于 uuid 参数可由客户端修改，且未与 sign 参数关联，使攻击者能够通过已知唯一用户 ID 重置他人密码并接管账户。文章详细介绍了流程分析、攻击验证及漏洞利用方式，并指出该漏洞对账户安全构成重大威胁。
2025-10-06 17:12:37
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原创 【企业文化转型指南】挑战、策略与实践
在本指南中，我们将深入探讨公司文化转型的真正含义。我们会了解为什么它对产品驱动型公司至关重要，谁负责推动转型，以及如何采取切实可行的步骤实现真正、持久的变革——而不是陷入无休止的“计划疲劳”。
2025-10-05 15:55:10
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原创 【产品机会评估指南】从发现机会到决策优先的全流程方法
在本指南中，我们将详细解析产品机会评估的定义、它为何比以往更重要，以及如何以最简便的方式开展评估。无论你是制定长期战略的产品负责人，还是权衡下季度推进方向的产品经理，产品机会评估都是帮助你构建真正推动进展产品的基础工作。
2025-10-05 15:47:16
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原创 【数据建模】从单特征到最优特征组合的系统化选择
在本文中，我们将使用 Ames Housing Dataset，首先找出那些单独表现突出的关键特征。然后，我们会逐步叠加这些洞见，观察它们组合后如何提升预测的准确性。进一步地，我们将利用 Sequential Feature Selector (SFS) 的强大功能，在复杂特征中筛选出最优组合。这一系统化的方法将引导我们找到“最佳平衡点”——在此处，所选特征既能最大化模型的预测精度，又不会因冗余数据而使模型负担过重。
2025-10-05 15:36:05
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原创 【独热编码】找出线性回归中最具预测力的分类特征
正确地准备分类数据是机器学习中的基础步骤，尤其是在使用线性模型时。独热编码（One Hot Encoding）是一项关键技术，它能将分类变量转换为机器可理解的格式。本文将解释为何不能直接使用分类变量，并展示如何通过独热编码来识别线性回归中最具预测性的分类特征。
2025-10-05 15:27:27
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原创 解锁本地 AI 力量：三种高效运行 Gemma 2 的方法
在 Gemma 1 大获成功之后，Google 团队推出了更先进的模型系列 —— Gemma 2。这一全新的大型语言模型（LLM）家族包括 90 亿（9B）和 270 亿（27B）参数的模型。在本教程中，我们将学习三种工具，它们能让你在本地运行 Gemma 2 模型的速度超过在线版本。要在本地体验这一前沿模型，你只需安装应用、下载模型并开始使用。
2025-10-04 15:35:57
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原创 一文详解 NumPy 基础统计分析函数
统计分析在数据科学中非常重要，它帮助我们更好地理解数据。NumPy 是 Python 中用于数值运算的关键库，帮助我们处理数组和数学函数，使计算更快、更简单。本文将介绍 NumPy 提供的一些基本统计分析函数。
2025-10-04 15:25:48
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原创 【产品成功的全景指南】从关键指标到长期价值实现
我们应该把产品成功看作一种模式：持续为用户提供价值，在环境变化时灵活适应，并不断重复这一过程。要实现这一点，你需要追踪正确的指标，制定清晰的战略，并理解成功的真正含义。本文将深入解析如何选择合适的指标来衡量新产品的成功、驱动长期成功的关键要素，以及实际衡量真正重要内容的方法。
2025-10-03 15:34:46
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原创 【构建高效增长团队】产品驱动增长的实践指南
在本文中，我们将解析增长团队的真正含义，它如何融入以产品为驱动的组织，以及如何搭建一个真正能带来影响的团队结构。我们还会介绍增长团队的关键角色、其他知名公司是如何组织增长团队的，以及如何从优秀产品迈向真正的用户增长。
2025-10-03 15:16:46
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原创 【线性回归模型系数解读】数值与分类特征的综合分析
本文将通过不同场景展示如何解读系数。我们将分析单个数值特征，考察分类变量的作用，并解析这些特征组合时引入的复杂性。通过本文的探索，旨在帮助你掌握有效利用线性回归模型的技能，提升在不同数据驱动领域的分析能力。
2025-10-03 14:59:56
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原创 【高级建模】用线性、多项式与三次回归揭示房价隐藏规律
本文将探讨如何超越简单的线性模型，以捕捉数据中更复杂的关系。你将了解到多项式回归和三次回归的强大之处，它们能够突破表面现象，揭示直线可能遗漏的潜在模式。我们还将深入探讨在增加模型复杂性和保持可预测性之间的平衡，确保模型既有强大的表达能力，又切实可用。
2025-10-03 14:52:10
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原创 掌握 R 语言：打造精准金融预测模型
在金融中，预测建模使用历史数据来预测未来的趋势和结果。R 作为一种强大的统计编程语言，为金融分析和建模提供了一整套稳健的工具和库。本文探讨了 R 中常用于金融预测建模的关键技术和包。我们将涵盖时间序列分析、回归、机器学习和投资组合优化，并提供使用 R 构建基础预测模型的逐步指南。
2025-10-02 21:08:01
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原创 【机器学习】利用 Pipeline 提升工作流效率
机器学习项目通常需要执行一系列数据预处理步骤，然后再运行学习算法。逐一管理这些步骤可能既繁琐又容易出错。这正是 sklearn pipeline 发挥作用的地方。本文将探讨 pipeline 如何自动化机器学习工作流程中的关键环节，例如数据预处理、特征工程以及机器学习算法的整合。
2025-10-02 20:57:37
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原创 【产品可行性】了解你的想法是否可行
产品可行性就相当于在施工前检查土壤。这不是过程里最耀眼的部分，但却是能避免其他一切崩塌的关键。所以在进入线框图或产品路线图之前，有一个安静却至关重要的问题值得全神贯注：这个产品是否应该存在？在本指南中，我们将解读产品可行性真正意味着什么，以及为什么它在产品探索（product discovery）和产品开发流程（product development process）中是一个关键检查点。我们还会探讨谁应该负责它，以及优秀团队如何在加大投入前判断一个想法是否可行。
2025-10-02 15:42:26
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原创 什么是产品风险？如何管理它？
产品风险很容易被忽视，因为它隐藏在假设、截止日期、产品路线图（product roadmaps），甚至团队动态中。这也是为什么最优秀的产品团队会在构建产品时将风险考虑在内。本文将解析什么是产品风险，它与项目风险和业务风险的区别，以及需要关注的风险类型。最后，我们将看到如何在整个产品生命周期（product lifecycle）中管理这些风险，而不会陷入决策瘫痪。
2025-10-02 15:23:48
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原创 【Google Colab | 第七篇】机器学习利器使用教程
Colab 支持许多流行的机器学习库，例如 PyTorch、TensorFlow、Keras 和 OpenCV。目前的限制是它尚不支持 R 或 Scala，并且对会话时间和数据大小存在一定限制。考虑到 Colab 提供的诸多优势，这些限制只是小小的代价。
2025-10-01 17:21:49
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原创 【Google Colab | 第六篇】机器学习利器使用教程
Colab 提供了一个非常实用的功能，称为 Forms（表单），允许你在运行时从用户处获取输入。下面我们来看如何向笔记本添加表单。假设你希望用户设置延迟时间，而不是固定的 5 秒。为此，可以在代码单元中添加表单来接受 sleep 时间。打开一个新笔记本，点击 Options（垂直点菜单）。弹出菜单如截图所示。
2025-10-01 17:18:17
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原创 【机器学习利器 | 第五篇】Google Colab使用教程
现代开发者在编写代码时高度依赖上下文敏感提示（context-sensitive help），这也是 IDE 被广泛使用的原因。Colab 笔记本编辑器同样提供此功能。行魔法由单行命令组成，而单元魔法作用于整个代码单元的代码。对于行魔法，命令前加一个 % 符号；对于单元魔法，命令前加两个 % 符号（%%）。
2025-10-01 17:17:10
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原创 【机器学习利器 | 第四篇】Google Colab使用教程
假设你已经在 Google Drive 中存储了一些 Python 代码，现在希望在 Colab 中加载并进行修改。本章将介绍如何在 Colab 中加载并运行存储在 Drive 中的代码。在搜索框中输入几个字母（如 m）定位挂载命令，从列表中选择 Mount Drive。
2025-10-01 17:15:35
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源码：RGB 与十六进制双向颜色转换工具（含 100 + 颜色对照表）
2025-09-28
现代化可视化贷款计算器源码
2025-09-28
低耦合课堂点名器源码（HTML+JS+Tailwind实现）
2025-09-28
前端现代化数字时钟组件源码
2025-09-28
【项目开发源码】Python实现可自定义个人音乐播放器
2025-09-27
项目开发Python-基于fingerprintjs实现指纹识别
2025-09-24
【毕业设计-项目开发-源码】一个能显著提升项目档次的前端 UI
2025-09-22
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