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西门飘雪/migration
《系统重构与迁移指南》手把手教你分析、评估现有系统、制定重构策略、探索可行重构方案、搭建测试防护网、进行系统架构重构、服务架构重构、模块重构、代码重构、数据库重构、重构后的架构守护 https://migration.ink
最近更新: 接近3年前西门飘雪/pentestdb
pentestdb 1 介绍 本项目用于提供渗透测试的辅助工具(pentest-tool)、资源文件 郑重声明： 本项目仅供学习交流，请勿使用本项目进行任何未经授权的渗透测试。 1.1 辅助工具 提供轻量级的易扩展的工具，可以快速编写exploit、添加漏洞验证/扫描规则、添加指纹规则、爆破规则等；包含以下功能： Exploit系统。易扩展的exploit系统，能够使用API快速编写exploit，能够批量执行exploit 子域名爆破。爆破子域名，使用域传送、DNS爆破、GoogleHacking进行子域名爆破 C段扫描。C段扫描，支持生成html格式输出文件 服务端应用识别。识别CMS类型、Web服务器、操作系统、WEB中间件等 URI敏感资源爆破。爆破WEB敏感文件，整站备份、配置备份、敏感文件等 社工密码字典生成。根据社工信息生成密码爆破字典 Google Hacking。GoogleHacking，生成URL字典 编解码等功能。支持非常丰富的编解码方式，方便做payload编码 1.2 资源文件 各种渗透测试常用的资源文件，包括各种爆破字典、exploit、webshell、攻击payload等
最近更新: 3年多前西门飘雪/app-host
应用内网发布 | iOS OTA (Over-the-Air) | APP publish website like fir.im | 适用于企业 iOS & Android 内网发布测试使用，方便管理和分发 APP 包
最近更新: 3年多前西门飘雪/awesome-architecture
架构师技术图谱，助你早日成为架构师 本项目是《码农周刊》架构学习资料精选，码农周刊团队官方出品。架构师必读，助你早日成为架构师！ 架构师技术图谱包括：分布式、前端、大数据、存储、微服务、推荐系统、框架 、消息队列、编程语言、设计模式、重构、集群等内容。
最近更新: 3年多前西门飘雪/awesome-python-login-model
Website login model 收集了一些各大网站登陆方式， 和一些网站的爬虫程序，有的是通过selenium登录，有的是通过抓包直接模拟登录，有的是利用scrapy,希望对小白有所帮助,本项目用于研究和分享各大网站的模拟登陆方式，和爬虫程序，会持续更新. 模拟登陆基本采用的是直接登录或者使用selenium+webdriver的方式，有的网站直接登录难度很大，比如qq空间，bilibili等如果采用selenium就相对轻松一些。 虽然在登录的时候采用的是selenium,为了效率，我们可以在登录过后得到的cookie维护起来，然后调用requests或者scrapy等进行数据采集，这样数据采集的速度可以得到保证。
最近更新: 3年多前西门飘雪/HelloGitHub
简介 这是一个面向编程新手、热爱编程、对开源社区感兴趣人群的项目，内容每月 28 号以月刊的形式更新发布。内容包括：流行项目、入门级项目、让生活变得更美好的工具、书籍、学习心得笔记、企业级项目等，这些开源项目大多都是非常容易上手、很 Cool，能够让你用很短时间感受到编程的魅力和便捷。从而让大家感受到编程的乐趣，动手开始编程。 希望通过本项目能够有更多人加入到开源社区、回馈社区。让有趣、有价值的项目被更多人发现和加入。在参与这些项目的过程中，你将得到：热爱编程的小伙伴 、更多编程知识 、优秀的编程技巧 、找到编程的乐趣 。 『每日精选』 关注我们的最惨官微获取每日项目推荐。 『讲解开源项目』 有趣的项目不知道怎么运行和玩耍？点击阅读讲解开源系列。
最近更新: 3年多前西门飘雪/awesome-spider
awesome-spider 收集各种爬虫 （默认爬虫语言为 python）, 欢迎大家 提 pr 或 issue, 收集脚本见此项目 github-search warning: 爬虫有时效性，大部分没法直接运行，需要适当更改逻辑。
最近更新: 3年多前西门飘雪/awesome-machine-learning-cn
机器学习资源大全中文版 我想很多程序员应该记得 GitHub 上有一个 Awesome - XXX 系列的资源整理。awesome-machine-learning 就是 josephmisiti 发起维护的机器学习资源列表，内容包括了机器学习领域的框架、库以及软件（按编程语言排序）。 Awesome 系列虽然挺全，但基本只对收录的资源做了极为简要的介绍，如果有更详细的中文介绍，对相应开发者的帮助会更大。这也是我们发起这个开源项目的初衷。 我们要做什么？ 基于 awesome-machine-learning 资源列表，我们将对各个资源项进行编译整理。 整理后的内容，将收录在伯乐在线资源频道。可参考已整理的内容： 《Apache OpenNLP：处理类似分词等常见任务的工具》 《Mallet：NLP工具，支持文档分类、聚类、主题建模》
最近更新: 3年多前