转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/dachen408/p/7742680.html QTableView { background-color: rgba(255, 255, 255, 0); alternate-background-color:#e3edf9; font:14px "微软雅黑"; color:#677483; gridline-color: #ccddf0; } QTableView::item { font:14px "微软雅

一个windows下的ddos样本. 加载器 程序运行之后会在临时目录释放出一个256_res.tmp的文件 之后将该文件移动至system32目录下,以rasmedia.dll命名. 删除原文件. 加载开始释放的dll文件,并调用该dll导出的install函数.

前段时间收到locky样本,分析之后遂做一个分析. 样本如下所示,一般locky勒索的先决条件是一个js的脚本,脚本经过了复杂的混淆,主要用于下载该样本文件并运行,. 解密 样本本身进行了保护,通过ida打开之后只有少量几个函数,如下图所示为样本的入口地址,代码进行了重度的混淆加密.

在Qt的开发过程中,时常会用到表单(QTableWidget)这个控件,网上的资料不少,但是都是最基本的,有一些比较经常遇到的问题也说得不太清楚.所以,今天就在这里总结一下! 以下为个人模拟Windows资源管理器的一个表单 一.设置表单样式 table_widget->setColumnCount(); //设置列数 table_widget->horizontalHeader()->setDefaultSectionSize(); table_widget->horizonta

1  均分各列 tableWidget->horizontalHeader()->setStretchLastSection(true); //就是这个地方 tableWidget->horizontalHeader()->setResizeMode(QHeaderView::Stretch); 2   整行选中: tableWidget->setSelectionBehavior ( QAbstractItemView::SelectRows); //设置选择行为,以行为单

catalogue . TF-IDF . 基于空间向量的余弦算法 . 最长公共子序列 . 最小编辑距离算法 . similar_text . local sensitive hash 局部非敏感哈希 . SSDEEP Hash . K-means聚类算法 . 二分K-means算法 1. TF-IDF Relevant Link: http://qianxunniao.iteye.com/blog/1831780 2. 基于空间向量的余弦算法 将分词后的词频作为向量分量,将每个文件转化为一个向量

最近接手的一个样本,样本中使用了大量的xor加密,由于本身样本不全,无法运行(好吧我最稀饭的动态调试没了,样本很有意思,以后有时间做票大的分析),这个时候就只好拜托idapython大法了(当然用idc也一样),期间遇到几个问题,遂记录一番. 样本加密的字符如下,很简单,push压栈之后,反复调用sub_1000204D解密. 此时,要写脚本的话,我们希望这个脚本能够足够通用,通常样本中的加密都是由一个函数实现,函数本身实现解密,传入的参数通常是解密字符,和key两个参数(当然肯定也有其他的模式

逆向分析 之后我们通过ida对该样本进行更深入的分析样本的main函数中,一开始会调用函数dec_conf对样本中的大量加密的字符串进行解密,如下图所示.

样本行为 该样本为国庆期间接到的一个应急,发现为今年比较流行的xorddos,遂分析一番. 运行之后,查看进程,可以发现可疑进程ydxrooqtno,以及ppkzkneour. 多次运行发现除了ydxrooqtno之外,其余进程的id,名称一直在改变.

参考: 独占鳌头的Illumina仪器(二代测序篇) HiSeq2000测序原理.流程与仪器 NGS文库制备的方法比较[心得点评] 各种测序文库构建方式 样本:就是待测的DNA.RNA或蛋白序列,样本来源单一的就是单样本,样本来源于多处就是多样本,一般我们测序用的样本都是单样本,但有时候有特殊需求,我们会把一些样本混合在一起测序,也就是多样本测序. 文库:二代三代读长都是有限的,为此我们必须将全长的序列打断成小片段的文库才能进行测序.总的来说,在NGS分析之前,制备RNA或DNA的主要步骤包括:

上一年也就是这个时候微软根据自己的人脸识别API推出了一个识别照片中人脸年龄和性别的网站--http://how-old.net,小伙伴们各种玩耍,一年后的今天突发"奇想"地想测试一下这个网站的识别情况.正好手里有3万多份标识有身份证信息.性别及照片拍摄时间的证件照(别问我从哪儿弄的,这玩意儿你懂的).今天就写了个脚本来测试一下.测试识别的目标有两个: 性别 年龄 提交数据获得识别结果 寻找接口 首先,查看一下how-old.net的提交接口. 用Chrome查看一下网络请求的情况 查

QTableWidget是QT程序中常用的显示数据表格的空间,很类似于VC.C#中的DataGrid.说到QTableWidget,就必须讲一下它跟QTabelView的区别了.QTableWidget是QTableView的子类,主要的区别是QTableView可以使用自定义的数据模型来显示内容(也就是先要通过setModel来绑定数据源),而QTableWidget则只能使用标准的数据模型,并且其单元格数据是QTableWidgetItem的对象来实现的(也就是不需要数据源,将逐个单元格内的

[1]QTableWidget简介 QTableWidget是QT对话框设计中常用的显示数据表格的控件. 学习QTableWidget就要首先看看QTableView控件(控件也是有"家世"的!就像研究人一样一样的),因为QTableWidget继承于类QTableView. 两者主要区别是QTableView可以使用自定义的数据模型来显示内容(也就意味着使用时先要通过setModel来绑定数据源),而QTableWidget则只能使用标准的数据模型. QTableWidget单元格数

[1]QTableWidget简介 QTableWidget是QT对话框设计中常用的显示数据表格的控件. 学习QTableWidget就要首先看看QTableView控件(控件也是有”家世“的!就像研究人一样一样的),因为QTableWidget继承于类QTableView. 两者主要区别是QTableView可以使用自定义的数据模型来显示内容(也就意味着使用时先要通过setModel来绑定数据源),而QTableWidget则只能使用标准的数据模型. QTableWidget单元格数据是QTa

  //创建及属性设置m_tableWidget = new QTableWidget(this);m_tableWidget->setRowCount(10);m_tableWidget->setColumnCount(3);//m_tableWidget->setFrameShape(QFrame::NoFrame); //设置边框//m_tableWidget->setShowGrid(false); //设置不显示格子线//QPalette pll = m_tableWid

  FriendTable->setFrameShape(QFrame::NoFrame);  //设置边框 FriendTable->setHorizontalHeaderLabels(HeadList);  设置表头 FriendTable->setSelectionMode(QAbstractItemView::SingleSelection);   设置选择的模式为单选择 FriendTable->setSelectionBehavior(QAbstractItemView

自相关函数/自相关曲线ACF   AR(1)模型的ACF: 模型为: 当其满足平稳的必要条件|a1|<1时(所以说,自相关系数是在平稳条件下求得的):          y(t)和y(t-s)的方差是有限常数,y(t)和y(t-s)的协方差伽马s                   除以伽马0,可求得ACF如下:                  由于{rhoi}其在平稳条件|a1|<1下求得,所以平稳    0<a1<1则自相关系数是直接收敛到0    -1<a1<0

准备工作: https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvm/,下载LIBSVM:(LIBSVM工具相较于MATLAB自带的工具:1).支持多分类及回归(‘-s 0’ ,‘-s 1' -> 多分类'-s 3':'-s 4' -> 回归:'-s 2' -> one-class SVM),matlab自带的仅支持二分类,且不支持回归2).支持核函数种类多样(linear;polynomial;RBF(radial basis function);sigmoi

常规转录组测序     样品类型:去蛋白并进行DNase处理后的完整总RNA 样品需求量(单次): 植物和真菌样品:≥20 μg: 人.大鼠.小鼠样品:≥5 μg: 其他类型动物:≥10 μg: 原核生物样品:≥5μg. 样品浓度: 植物和真菌样品:≥250 ng/μL: 人.大鼠.小鼠样品:≥65 ng/μL: 其它类型动物样品:≥150 ng/μL: 原核生物样品:≥65 ng/μL. 样品纯度: 真核:OD260/280 =1.8-2.2:OD260/230 ≥2.0: 动物样品:RIN

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前段时间处理一个android样本,样本本身作用不大,但是加了保护,遂做一个过保护的记录 通过dex2jar将dex转为jar文件的时候发现无法成功,通过抛出的异常可知,此处MainActivity:onCreate函数在解析的时候出现了问题. 使用ida打开该dex文件,发现该函数确实进行了加密