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  1. Estarei disponibilizando aqui para vocês um Fuzzing gravado em python, Simples porem muito eficaz para estouro de memória ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ #!/usr/bin/python #importando modulo de conexao e sleep import socket import time #variaveis buffer=['X'] contador=100 #looping para dados while len(buffer) <= 30: buffer.append("A" * + contador) contador = contador + 200 for elemento in buffer: print "Fuzzing PASSWORD whit %s bytes" % len(elemento) s=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM) conexao=s.connect(('defina o alvo da aplicação',porta da aplicação)) s.recv(1024) s.send("USER digite aqui o usuario\r\n") time.sleep(1) s.recv(1024) time.sleep(1) s.send("PASS " + elemento + "\r\n") s.close()
  2. Eu preciso entregar 2 listas para completar minha ap1 da faculdade, e eu completei quase tudo. Mas tem 2 questões que por mais que eu bata cabeça, não consigo resolver, alguém poderia me dar uma luz? por favor :(( Exercicio 1: Escreva um programa leia um número inteiro, correspondente ao dia de hoje na semana. Por exemplo, domingo é 0, segunda é 1, terça é 2, …, sábado é 6. Se o usuário digitar um número inteiro diferente destes, imprima: A entrada X eh invalida, onde X é o valor fornecido. Após isso, peça que o usuário também digite um número de dias no futuro a partir de hoje. Como saída, determine qual é o dia da semana após essa quantidade de dias, com a seguinte mensagem: Hoje eh X e o dia futuro eh Y Caso de exemplo 1 Entre com o numero do dia de hoje: 1 Entre com o numero de dias apos hoje: 3 Hoje eh segunda e o dia futuro eh quinta Caso de exemplo 2 Entre com o numero do dia de hoje: 2 Entre com o numero de dias apos hoje: 8 Hoje eh terca e o dia futuro eh quarta Exercicio 2: Um tanque de combustível tem o seguinte formato: Escreva um programa que leia as seguintes medidas (em metros), nesta ordem: HH: altura total do tanque hh: nível de combustível no tanque rr: raio dos bojos semiesféricos inferior e superior Como saída, calcule o volume de combustível (em litros), com até três casas decimais de precisão. Se as entradas forem válidas, imprima como saída: Entradas: H , h , r Volume: V litros Se as entradas não forem válidas, imprima como saída: Entradas: H , h , r Entradas invalidas Nas mensagens, substitua as letras H, h, r, V pelos valores correspondentes. Validação dos dados Verifique se as entradas fornecidas são válidas, ou seja: Todas as três entradas devem ser maiores que zero; e HH deve ser maior que hh e maior que 2⋅r2⋅r. Fórmulas úteis (adapte-as ao contexto) Volume do cilindro de raio rr e altura xx: V=πr2xV=πr2x Volume da esfera de raio rr: V=43πr3V=43πr3 Volume da calota esférica de raio rr e altura xx: V=π3x2(3r−x)V=π3x2(3r−x)
  3. Galera, sou novato no forúm ficaria muito grato se algum de vocês arranjasse algum curso detalhado ou livro sobre arquitetura de computadores
  4. Ta ai um PDF que pode ajudar mais sobre quem deseja iniciar uma carreira Black Hat... para aqueles que são novos não recomendo de inicio. Formato:PDF - Português - >>>>>>>>Download<<<<<<<<
  5. Alguém pode me ajudar com essa questão? Não estou conseguindo salvar dois números em um único nome, estou usando dicionário assim como foi pedido e não listas. """"Escreva um programa para armazenar uma agenda de telefones em um dicionário. Cada pessoa pode ter um ou mais telefones e a chave do dicionário é o nome da pessoa. Seu programa deve ter as seguintes funções:  incluirNovoNome: essa função acrescenta um novo nome na agenda, com um ou mais telefones. Ela deve receber como argumentos o nome e os telefones.  incluirTelefone: essa função acrescenta um telefone em um nome existente na agenda. Caso o nome não exista na agenda, você deve perguntar se a pessoa deseja incluílo. Caso a resposta seja afirmativa, use a função anterior para incluir o novo nome.  excluirTelefone: essa função exclui um telefone de uma pessoa que já está na agenda. Se a pessoa tiver apenas um telefone, ela deve ser excluída da agenda.  excluirNome: essa função exclui uma pessoa da agenda.  consultarTelefone: essa função retorna os telefones de uma pessoa na agenda."""
  6. Título Python Para Hackers Autor ???? Editora Udemy Gênero Vídeo-aula Ano 2017 INFORMAÇÕES DO UPLOAD Título do upload Curso Python Para Hackers [Videoaula] Tamanho do arquivo 304,00 MB Compressão RAR Formato de arquivo PDF, MP4/M4V Idioma Português (Brasil) Python é uma das linguagens mais utilizadas no mundo pela sua facilidade, praticidade e recursos. Nesse curso você irá aprender Python com foco em segurança computacional. O curso possui uma introdução a programação com Python e aborda o módulo scapy que é uma poderosa ferramenta em Python para manipulação de pacotes. ~By:Kyyo90~
  7. As 5 melhores linguagens de programação para desenvolvimento de IA Qual linguagem de programação você deve escolher para o seu aprendizado de máquina ou projeto de aprendizado profundo? Estas são suas melhores opções AI (inteligência artificial) abre um mundo de possibilidades para desenvolvedores de aplicativos. Aproveitando o aprendizado de máquina ou o aprendizado profundo, você pode produzir perfis de usuário, personalização e recomendações muito melhores, ou incorporar uma pesquisa mais inteligente, uma interface de voz ou assistência inteligente, ou melhorar seu aplicativo de várias outras maneiras. Você pode até criar aplicativos que ver, ouvir e reagir. Qual linguagem de programação você deve aprender a mergulhar nas profundezas da IA? Você desejará um idioma com muitas boas bibliotecas de aprendizado de máquina e aprendizagem profunda, é claro. Ele também deve apresentar bom desempenho em tempo de execução, bom suporte a ferramentas, uma grande comunidade de programadores e um ecossistema saudável de pacotes de suporte. Isso ainda deixa muitas boas opções. Aqui estão minhas escolhas para as cinco melhores linguagens de programação para desenvolvimento de IA, junto com três menções honrosas. Algumas dessas línguas estão em ascensão, enquanto outras parecem estar escorregando. Volte em alguns meses, e você pode achar que esses rankings mudaram. 1. Python No número um, é o Python. Como poderia ser qualquer outra coisa, realmente? Embora existam coisas enlouquecedoras sobre o Python - o espaço em branco, a divisão massiva entre o Python 2.xe o Python 3.x, os cinco sistemas de empacotamento diferentes que são todos quebrados de maneiras diferentes - se você está fazendo um trabalho de IA, quase certamente estar usando o Python em algum momento. As bibliotecas disponíveis no Python são praticamente inigualáveis em outros idiomas. O NumPy se tornou tão onipresente que é quase uma API padrão para operações de tensor, e o Pandas traz os poderosos e flexíveis quadros de dados do R para o Python. Para o processamento de linguagem natural (PNL), você tem o venerável NLTK e o incrivelmente rápido SpaCy. Para aprendizado de máquina, existe o Scikit-learn testado em batalha. E quando se trata de aprendizagem profunda, todas as bibliotecas atuais (TensorFlow, PyTorch, Chainer, Apache MXNet, Theano, etc.) são efetivamente projetos em Python. Se você está lendo uma pesquisa de aprendizado profundo de ponta sobre o arXiv, então certamente encontrará o código-fonte em Python. Depois, há as outras partes do ecossistema do Python. Embora o IPython tenha se tornado o Jupyter Notebook e menos centrado no Python, você ainda descobrirá que a maioria dos usuários do Jupyter Notebook e a maioria dos notebooks compartilhados on-line usam o Python. Não há como fugir disso. O Python é a linguagem na vanguarda da pesquisa de IA, aquela em que você encontrará a maioria das estruturas de aprendizado de máquina e aprendizagem profunda, e a que quase todo mundo no mundo da IA fala. Por esses motivos, o Python é o primeiro entre as linguagens de programação de IA, apesar do fato de que seu autor amaldiçoa os problemas de espaço em branco pelo menos uma vez por dia. 2. Java e amigos A família de linguagens JVM (Java, Scala, Kotlin, Clojure, etc.) também é uma ótima opção para o desenvolvimento de aplicativos de IA. Você tem diversas bibliotecas disponíveis para todas as partes do pipeline, seja o processamento de linguagem natural (CoreNLP), operações de tensor (ND4J) ou uma pilha de aprendizado profundo acelerada por GPU (DL4J). Além disso, você obtém acesso fácil a plataformas de Big Data, como o Apache Spark e o Apache Hadoop. Java é a língua franca da maioria das empresas e, com as novas construções de linguagem disponíveis no Java 8 e no Java 9, escrever código Java não é a experiência odiosa que muitos de nós lembramos. Escrever um aplicativo de AI em Java pode parecer um pouco chato, mas ele pode fazer o trabalho - e você pode usar toda a sua infraestrutura Java existente para desenvolvimento, implantação e monitoramento. 3. C / C ++ É improvável que C / C ++ seja sua primeira escolha ao desenvolver um aplicativo de AI, mas se você estiver trabalhando em um ambiente integrado e não puder arcar com a sobrecarga de um Java Virtual Machine ou um interpretador Python, C / C ++ é o responda. Quando você precisa torcer todo o desempenho do sistema, então você precisa voltar para o aterrorizante mundo dos ponteiros. Felizmente, o C / C ++ moderno pode ser agradável de escrever (honesto!). Você tem uma escolha de abordagens. Você pode mergulhar na parte inferior da pilha, usando bibliotecas como CUDA para escrever seu próprio código que roda diretamente em sua GPU, ou você pode usar o TensorFlow ou o Caffe para obter acesso a APIs flexíveis de alto nível. O último também permite que você importe modelos que seus cientistas de dados possam ter construído com o Python e, em seguida, os execute na produção com toda a velocidade que o C / C ++ oferece. Fique atento ao que Rust faz neste espaço no ano que está por vir. Combinando a velocidade do C / C ++ com o tipo e segurança de dados, o Rust é uma ótima opção para alcançar o desempenho de produção sem criar dores de cabeça de segurança. E uma ligação TensorFlow já está disponível para ela. 4. JavaScript JavaScript? O que diabos está acontecendo? Bem, o Google lançou recentemente o TensorFlow.js, uma biblioteca acelerada por WebGL que permite treinar e executar modelos de aprendizado de máquina em seu navegador da web. Também inclui a API Keras e a capacidade de carregar e usar modelos que foram treinados em TensorFlow regular. É provável que isso atraia um influxo massivo de desenvolvedores para o espaço da IA. Embora o JavaScript não tenha atualmente o mesmo acesso a bibliotecas de aprendizado de máquina das outras linguagens listadas aqui, os desenvolvedores logo adicionarão redes neurais a suas páginas da Web com a mesma indiferença que adicionam um componente React ou uma propriedade CSS. Simultaneamente fortalecedor e aterrorizante. TensorFlow.js ainda está em seus primeiros dias. No momento, ele funciona no navegador, mas não no Node.js. Ele ainda não implementa a API completa do TensorFlow. No entanto, espero que ambos os problemas sejam resolvidos em grande parte até o final de 2018 e a invasão de AI do JavaScript ocorrerá logo em seguida. 5. R O R aparece no fundo dos nossos cinco primeiros e está tendendo para baixo. R é a linguagem que os cientistas de dados adoram. No entanto, outros programadores acham R um pouco confuso quando o encontram pela primeira vez, devido à sua abordagem centrada no dataframe. Se você tem um grupo dedicado de desenvolvedores de R, então pode fazer sentido usar as integrações com TensorFlow, Keras ou H2O para pesquisa, prototipagem e experimentação, mas hesito em recomendar R para uso em produção. Outras opções de programação de AI É claro que Python, Java, C / C ++, JavaScript e R não são os únicos idiomas disponíveis para programação de IA. Vejamos três linguagens de programação que não chegaram ao nosso top cinco - duas em ascensão e uma em queda. Fonte: [Hidden Content]
  8. Bom dia pessoal, estou com uma certa dificuldade na questão abaixo: [Hidden Content] Eu não estou conseguindo ter o resultado igual demonstrado na imagem, meu código atualmente está assim: [Hidden Content] Alguém pode me dar uma luz e mostrar o caminho para conseguir ficar igual o exemplo?
  9. Por conta de um novo e popular servidor, voltamos à época em que ainda era possível editar arquivos .kom pra ter autokill, monstervac, etc. Isso me alertou sobre a falta de tutoriais aqui no fórum sobre a edição desses arquivos e resolvi fazer eu mesmo. ATENÇÃO: Toda a informação aqui dada se baseia em testes feitos com o cliente da Season 2. Não necessariamente se mantém a mesma com relação às futuras seasons. Inclusive podem haver clientes da S2 que funcionam de maneira diferente, justamente pra evitar as alterações nos arquivos. O que são os arquivos .kom? São pacotes encontrados pelas pastas do Grand Chase que possuem dentro arquivos de áudio, imagem, modelos 3D e scripts em .stg e .lua. Onde encontrar e pelo que são responsáveis? .../Model: Modelos 3D dos personagens, NPCs, pets, etc. .../Motion: Animações vinculadas aos modelos 3d. .../Sound: Todos os arquivos de áudio. .../Texture: Texturas dos modelos, partículas de efeitos, animações e algumas imagens. .../Stage: Scripts de funcionamento de diversas coisas, dentre eles: playertemplate.kom: Status básicos das classes e a indexação de suas animações minigame.kom: Funcionamento dos minigames do Plaza fight_stg.kom: Funcionamento das stages das dungeons Material necessário pra manipulação dos arquivos .kom: [Hidden Content] Scan dos arquivos: kom mode.bms - VirusTotal.com kom_create2.py - VirusTotal.com Kompact (9n1p).bat - VirusTotal.com kpt.exe - VirusTotal.com python-2.6.msi - VirusTotal.com python-2.6.amd64.msi - VirusTotal.com Descompactando: Após extrair o conteúdo do GC Kom Tools.rar, execute o kpt.exe. Com o painel dele, abra o kom mode.bms, no próximo painel selecione o arquivo .kom a ser descompactado, e por último a pasta destino pro conteúdo extraído, que por padrão eu uso a Extracted no mesmo local que o kpt.exe. Depois do processo pode fechar o kpt.exe. Compactando: É necessário ter o Python 2.6 instalado. Caso não tenha, instale. Precisa ser o 2.6, não os mais atualizados, por não darem suporte à library usada no processo. Depois de toda a edição, coloque os arquivos a serem compactados dentro da pasta Compact e execute o Kompact (9n1p).bat. Coloquei por padrão alguns dos arquivos mais comumente alterados do Grand Chase como escolhas rápidas pro nome do arquivo a ser compactado, mas caso não seja nenhum deles, aperte 8 e digite o nome a ser dado pro novo kom. No final do processo o Kompact fechará automaticamente e o novo arquivo estará na mesma pasta que ele, com o nome selecionado. Substitua o original na pasta do Grand Chase e voilà! Como alterar e o que alterar nos arquivos com o intuito de criar cheats
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