特低渗透

主控因素：* 岩性：细砂岩物性最佳* 沉积相：临近物源区的物性较好* 溶蚀：碳酸盐、泥质胶结降低物性* 胶结：同上* 构造：断层附近渗透性改善* 埋深：影响较小特点：低孔特低渗

这是我编写的用于笔试的脚本集合。如果您发现脚本有问题，或者有任何新脚本的建议，请告诉我；我一直在寻找新的想法。以下是脚本分类： bruteforce：密码暴力破解 cloud：与基于云的服务交互或测试 database：传统数据库测试 enumeration：枚举DNS、Web应用程序和用户 exploit：漏洞和利用开发 nosql：非传统数据库测试 osint：开源情报收集 passwords：密码相关 phishing：网络钓鱼工具 postexploit：利用后数据收集工具 scan：网络扫描仪和解析器 shells：无需解释 webapp：用于Web应用程序测试的工具 wireless：无线测试工具

PCP和RPCA在MATLAB中的代码最新更新日期为2018年1月28日，当前版本为1.0.10。这个LRSLibrary提供了视频背景建模和减法的低秩和稀疏工具集合。LRSLibrary不仅限于运动分割，在其他计算机视觉问题中也有广泛的应用。该库包含100多种基于矩阵和张量方法的算法。LRSLibrary已在多个MATLAB版本（如R2014、R2015、R2016、R2017的x86和x64版本）上通过测试，最低要求为R2014b。

matlab开发-低通Butterworthfilter。巴特沃斯滤波器是一种实现平坦频率响应的设计。

在 Kali Linux 环境中使用命令行插入示例测试数据： db.unicorns.insert({name: 'Horny', dob: new Date(1992,2,13,7,47), loves: ['carrot','papaya'], weight: 600, gender: 'm', vampires: 63}); db.unicorns.insert({name: 'Aurora', dob: new Date(1991, 0, 24, 13, 0), loves:['carrot', 'grape'], weight: 450, gender: 'f', vampires: 43}); db.unicorns.insert({name: 'Unicrom', dob: new Date(1973, 1, 9, 22, 10), loves:['energon', 'redbull'], weight: 984, gender: 'm', vampires: 182}); db.unicorns.insert({name: 'Rooodles', dob: new Date(1979, 7, 18, 44),loves: ['apple'], weight: 575, gender: 'm', vampires: 99}); db.unicorns.insert({name: 'Solnara', dob: new Date(1985, 6, 4, 2, 1), loves:['apple', 'carrot', 'chocolate'], weight:550, gender:'f', vampires:80}); db.unicorns.insert({name:'Ayna', dob: new Date(1998, 2, 7, 8, 30), loves: ['strawberry', 'lemon'], weight: 733, gender: 'f', vampires: 40}); db.unicorns.insert({name:'Kenny', dob: new Date(1997, 6, 10, 42), loves: ['grape', 'lemon'], weight: 690, gender: 'm', vampires: 39}); db.unicorns

由俄罗斯开发的工具专注于检测、评估和渗透测试oracle安全漏洞，为oracle安全提供专业推荐。

《Google黑客技术在渗透测试中的应用》探索了一种被称为“Google黑客”的技术的爆炸性增长。这种简单的工具可以被黑客和那些恶意意图的人用来发现隐藏的信息，侵入网站，获取被认为是安全的信息。借鉴恶意“Google黑客”开创的技术，本书向安全从业者展示如何正确保护客户免受这种常常被忽视的危险信息泄露形式的侵害。Google搜索的复杂性和功能性导致了几本书籍的出版，吹捧Google相对于其他搜索引擎的优越性，为初学者、中级和高级Internet用户提供技巧和甚至黑客技术。然而，这些出版物很少提到安全问题，也没有一个是专门为IT专业人士的安全任务而写的。本书不仅探讨了Google更为隐晦和复杂的特性，还教育读者如何保护自己。

在现实生活中，由系统采集设备所获取的图像和视频，在周围环境光照不足的情况下容易出现对比度下降、细节丢失、色彩失真等问题。这些问题严重影响了图像后续处理与应用的效果。因此，有效地对低照度图像进行增强显得尤为重要。分析了低照度环境下图像质量降低的原因及其特性，探讨了当前常用的图像增强算法，并基于实际情况对这些算法进行了改进和优化。

数据说明 研究使用模拟和真实数据，包括模拟网络时间序列和基于ECoG数据的癫痫患者功能网络时间序列。真实数据来自3例癫痫患者的侵入性脑电记录，用于构建功能网络。网络构建细节在文章第3部分。 存储格式：网络时间序列存储在三个MATLAB二进制文件（.mat）中，每个文件包含一个示例。 文件结构：* data $ nets [，，1] $ t - 观察时间点* data $ nets [，，1] $ C [，，i] - 第i个观察到的网络（邻接矩阵） 代码说明 数据处理和分析主要在R中完成，部分在Matlab中完成。代码库包含统计模拟研究和案例研究真实数据分析的脚本。所有R脚本均在代码库中，遵循MIT许可证。

Latent Low-Rank Representation for Subspace Segmentation and Feature Extraction ICCV matlab代码