1. Crack the Passwd of Zip Package

2. Find

  1. Find file with suid

If we got it ,we can go to GTFobins to check out whether it is possible for Privilege Escalation

  1. Find file for special group

  1. Find file

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前一段时间,在NVDLA上针对MNIST、CIFAR-10、IMAGENET2012这三个数据集上,训练了lenet5、resnet-18两个网络,并在NVDLA的vp环境下编译,运行,相关的模型可以在下文下载。

而NVDLA的文档描述里写到其是支持8bit的,但是如何将浮点模型在nvdla上量化成8bit并运行官方给出的说明很少,本文记述的内容有模型量化的方法、以及修复了官方代码中的一些问题。

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从TensorRT看INT8量化原理

https://www.cnblogs.com/nanmi/p/13607515.html

Kali Linux信息收集之enum4linux

https://www.ctolib.com/topics-82798.html

Linux提权(持续更新)

https://blog.csdn.net/anan2175/article/details/102122134

c++11以正确的姿势输出enum class的值

https://blog.csdn.net/lianshaohua/article/details/109358626

使用正则表达式判断二进制数字是否能被3整除

http://blog.2baxb.me/archives/588

Basic Linux Privilege Escalation

https://blog.g0tmi1k.com/2011/08/basic-linux-privilege-escalation/

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在使用Caffe训练网络的时候,往往会在train的prototxt里对图像有一些预处理操作、例如做resize、对训练数据减去均值等,在实际推理的时候我们还需把输入图像resize到网络输入的大小,必要的时候还需要做图像通道的transpose。在用PyCaffe进行推理的时候,这些操作需要使用caffe的transformer来实现,本文记述prototxt的预处理键值

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