对目标域名下新增资产进行实时监控;用python实现
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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基于python实现搜索引擎的资产监控和漏洞发现系统
【作品名称】:基于python实现搜索引擎的资产监控和漏洞发现系统 【适用人群】:适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。可作为毕设项目、课程设计、大作业、工程实训或初期项目立项。 【项目介绍】:基于python实现搜索引擎的资产监控和漏洞发现系统
Python实现批量同IP站点查找和域名信息查询工具源码
一个可以帮助您自动查找给定IP地址相关的站点和域名信息的工具。 功能 具有以下主要功能: 同IP站点查询:通过输入IP地址,Seek可以自动获取与该IP地址相关联的所有站点的备案信息。 域名备案查询:通过输入域名,Seek可以提供与该域名关联的备案信息。 域名权重查询:通过输入域名,Seek可以提供与该域名的权重信息(谷歌PR、百度权重和百度移动权重)。
基于Python搜索引擎的资产监控和漏洞发现系统源码+全部资料齐全.zip
【资源说明】 基于Python搜索引擎的资产监控和漏洞发现系统源码+全部资料齐全.zip基于Python搜索引擎的资产监控和漏洞发现系统源码+全部资料齐全.zip 【备注】 1、该项目是个人高分项目源码,已获导师指导认可通过,答辩评审分达到95分 2、该资源内项目代码都经过测试运行成功,功能ok的情况下才上传的,请放心下载使用! 3、本项目适合计算机相关专业(人工智能、通信工程、自动化、电子信息、物联网等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用,也可作为毕业设计、课程设计、作业、项目初期立项演示等,当然也适合小白学习进阶。 4、如果基础还行,可以在此代码基础上进行修改,以实现其他功能,也可直接用于毕设、课设、作业等。 欢迎下载,沟通交流,互相学习,共同进步!
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2024网络攻防技术课程实验-基于python实现的域名信息收集工具源码+详细实验步骤.zip
这个项目是一个网络攻防技术课程的实验项目。它包含了一些实验内容,旨在帮助学生学习网络攻防技术。 实验1:域名信息收集工具 实验内容: 本次实验主要考察大家的编程能力及子域名的信息收集方法,在文件夹“Lab1_code”提供了使用Bing搜索引擎的域名收集功能。请对该代码进行扩展,使其可支持百度搜索引擎的域名收集功能。需要实现如下功能: 支持百度搜索引擎的域名提取,其中从百度搜索引擎提取的域名需为真实域名,而非百度的域名跳转链接; 可扩充其他功能,比如域名所在的标题等信息。
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Python开发核心优势与应用场景
Python是一门开源跨平台的解释型编程语言,语法简洁优雅,贴近自然语言,极大降低了开发入门门槛。相比其他语言,它代码量更少、开发效率更高,无需繁琐的类型声明,快速实现业务逻辑。Python拥有海量第三方库,覆盖数据分析、爬虫、后端开发、人工智能、自动化运维等全领域。同时它跨平台兼容Windows、Linux、Mac系统,一次编写可多端运行。作为胶水语言,Python可对接C、Java等各类代码,扩展性极强,是当下职场适配场景最广的开发语言之一。 kmldp.transense.com.cn 2021hdfx.msds.meilitonghua.com zcd.transense.com.cn yuduxian.kszeyixin.com pgt.transense.com.cn
【时间序列预测】项目介绍 Python实现基于BO-Transformer-LSTM贝叶斯优化算法(BO)优化Transformer-LSTM模型进行多变量时间序列预测(含模型描述及部分示例代码)
内容概要:本文介绍了一个基于BO-Transformer-LSTM的多变量时间序列预测项目,通过结合Transformer的全局自注意力机制与LSTM的局部时序记忆能力,构建了能够捕捉长短期依赖关系的混合预测模型。项目采用贝叶斯优化(BO)算法自动搜索最优超参数组合,提升模型泛化性能与调参效率。为验证模型有效性,系统设计了包含周期性、趋势性、均值回归、突发事件和异方差噪声五类机制的模拟数据生成流程,贴近真实业务场景。完整技术链路涵盖数据生成、标准化、滑动窗口样本构造、模型训练、验证评估及预测恢复,并提供了详细的Python代码示例,包括位置编码、多头注意力、Transformer-LSTM网络结构和Optuna调优实现。; 适合人群:具备一定Python编程与深度学习基础,从事时间序列预测相关工作的研究人员、算法工程师或研究生。; 使用场景及目标:①应用于能源负荷预测、设备状态监控、金融风控、供应链需求预测等多变量时间序列预测任务;②学习如何融合Transformer与LSTM优势结构并利用贝叶斯优化高效调参;③掌握可复现的模拟数据构建方法以支持算法对比实验。; 阅读建议:此资源强调从数据到模型再到优化的全流程实践,建议读者结合代码运行、调试并尝试扩展功能(如多步预测、注意力可视化),深入理解各模块设计意图与工程实现细节。
经管科研基于AI智能体的全流程研究方法:Python与Stata融合实证分析工作流设计
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LangSrcCurise:LangSrc资产监控系统是一套实现对指定域名进行持续性信息收集整理的自动化资产监控管理系统
前言 LangSrc资产监控系统是一套实现对指定域名进行持续性信息收集整理的自动化资产监控系统,基于Django开发。 DJjango是趁下班休息时间抽空学了点,大概看了25小时左右的文档,基础可能会有些薄弱,导致某些地方处理的很粗糙,不过会在后期慢慢完善,先于之前学过的的一点点Bootstrap,数据可视化基于pyecharts。 个人以为,某种WEB服务的系统,最好的打包方案就是把所有需要的库保存在本地,每次在迁移环境和配置使用都可以得心应手,所以该项目将所有需要的库都打包在本地文件,无需再安装。 项目进度 目前已完成60%功能,初步已经完成40%功能,不过核心可以开始运作,剩下的会在后期慢慢更新。 配置环境 最好是在一个全新的环境安装 安装软件python3.6注意必须为3.6 执行命令pip3 install django == 2.1.1 Windows安装Nmap并添加到系
两款好用的子域名收集脚本.zip
个人整理优化了两款子域名收集工具,由python2和3均适用,收集思路是爆破+搜索引擎搜索,双管齐下,高效便捷,让子域收集不再迷茫。
双拼域名字典
双拼域名字典,包含所有汉语拼音的组合,配合未注册域名查询工具使用
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