《社会工程工具包安装程序详解》 社会工程学在信息技术领域中是一个独特的研究领域，它主要涉及通过心理学、欺诈和信息收集技巧来获取敏感信息。在这个领域中，Social Engineering Toolkit（SET）是一个不可或缺的工具，它由Python编程语言构建，为安全专业人员提供了一系列模拟社会工程攻击的手段。本文将深入探讨SET的安装过程及其核心功能。 SET的安装非常简洁。下载的压缩包文件名为“social-engineering-toolkit-installer-master”，这表明它是一个源代码版本的安装包。解压后，进入目录，您会找到SET的核心——install.py脚本。这个脚本是用Python编写的，意味着SET是基于Python环境运行的。Python是一种广泛使用的编程语言，以其易读性和丰富的库支持而闻名，非常适合开发这种类型的安全工具。 在执行安装之前，确保你的系统已经安装了Python，并且版本符合SET的要求。通常，SET需要Python 2.7或更高版本。然后，以管理员（root）权限运行install.py脚本，这是因为在安装过程中可能需要修改系统文件或者安装依赖库。在命令行中输入`sudo python install.py`，系统将开始自动配置和安装SET所需的所有组件。 SET的主要功能包括但不限于： 1. **电子邮件钓鱼**：SET可以创建高度逼真的钓鱼网站和电子邮件，用于模拟钓鱼攻击，以测试员工的安全意识。 2. **电话渗透**：通过模拟电话诈骗，SET可以帮助安全团队了解员工如何应对这类攻击。 3. **网络扫描**：SET内置了网络扫描工具，用于识别网络上的潜在目标，收集信息以进行后续的社会工程攻击。 4. **Wi-Fi中间人攻击**：SET可以设置中间人攻击，拦截并篡改无线网络中的数据，以进行信息窃取或进一步的渗透测试。 5. **证书生成**：SET可以创建自签名的SSL证书，用于钓鱼网站或其他恶意活动，增加攻击的可信度。 SET的安装不仅包括工具本身，还包括对这些工具的使用教程和说明文档，这对于学习和理解社会工程攻击策略至关重要。在实际操作中，安全人员应始终遵守道德规范，只在授权的环境中使用这些工具进行测试，避免非法入侵。 Social Engineering Toolkit是一个强大的社会工程攻击模拟平台，它的存在使得我们有机会了解和防御这些攻击。通过深入学习和实践SET，我们可以提升网络安全防护能力，更好地保护个人信息和组织的安全。

演示网站： : 人人社交媒体完整项目 基于社交媒体应用程序的 MERN 堆栈项目。 这是完全可行的项目。 它的完全响应式应用程序。 MongoDB Express React Redux NodeJs 是这个项目的用户。 本项目包含的功能： 用户特点： 注册和登录用户。 可以使用相机或文件系统上传帖子图像。 每页分页。 黑暗模式。 复制帖子链接。 报告垃圾邮件帖子。 按用户名搜索其他用户。 用户建议菜单。 将任何帖子保存到收藏夹。 保存的帖子页面。 删除帖子和评论。 包括管理面板。 探索页面以查看随机用户的其他帖子。 通知页面。 个人资料页。 编辑个人资料页面用户数据。 密码以加盐加密格式存储在数据库中。 创建和编辑帖子。 喜欢，评论，分享和编辑帖子。 帖子包括文本（标题）和图像。 对帖子发表评论。 回复评论。 像彗星。 清除通知选项。

社交媒体智能手机应用 用React Native编写的社交媒体应用程序。 应用需要连接到使用postgresql创建的数据库。 该应用程序的主要目标是将参与附近同一事件的用户配对（“ tinderlike”用户向右滑动以喜欢一个人，然后向左滑动以拒绝）。 一旦允许配对的用户互相发短信，创建新事件并在他们的墙上添加帖子。 用户还可以个性化他们的个人资料：更改个人资料照片，个人信息，描述等。

Social GAN: Socially Acceptable Trajectories with Generative Adversarial Networks的实现代码+数据源，免去下载数据这一步

CS579社交网络分析项目 如今，人们对汽车的评价不仅仅基于其价格和折旧。 拥有成本是一个关键因素。 一个最大的汽车网站 Edmunds.com 提出了 TCO 的想法，这意味着真正的拥有成本。 它会计算您在考虑下一次购买车辆时可能未计入的额外成本，包括：折旧、贷款利息、税费、保险费、燃料成本、维护和维修。 在本项目中，我们将首先通过 Edmunds API 从 Edmunds 收集评论数据。 然后尝试利用几个现有的分类和回归模型来完成机器学习过程。 最后，我们将比较我们从测试集得到的结果，并得出 TCO 价格与客户评论之间的联系的结论。 会员贡献 Jiaqi Chen : 收集数据、逻辑回归、textblob、报告 Xingtan Hu : 收集数据，伯努利/高斯朴素贝叶斯，报告 路晓阳：收集资料，PPT 此作业中包含的文件 ./Collect_data.ipynb 通过 Edmun

社交情感分类旨在预测嵌入在由各种用户贡献的在线评论中的情感React的聚合。 这样的任务具有固有的挑战性，因为从自由文本中提取相关语义是一个经典的研究问题。 此外，在线评论通常以稀疏的特征空间为特征，这使得相应的情感分类任务非常困难。 另一方面，尽管由于深度神经网络具有将稀疏的低级特征转换为密集的高级特征的能力，因此已被证明对语音识别和图像分析任务有效，但它们在情感分类上的有效性仍需进一步研究。 本文报道的工作的主要贡献是开发了一种新型的语义丰富的混合神经网络（HNN）模型，该模型利用无监督的教学模型将语义域知识整合到神经网络中，以引导其推理能力和可解释性。 据我们所知，这是将语义纳入神经网络以增强社交情感分类和网络可解释性的第一个成功工作。 通过基于三个现实世界社交媒体数据集的实证研究，我们的实验结果证实，提出的混合神经网络优于其他最新的情感分类方法。

社会力量模型 Social force model for pedestrian dynamics Dirk Helbing and Péter Molnár Phys. Rev. E 51, 4282 – Published 1 May 1995 安装并运行 # install from PyPI pip install ' socialforce[test,plot] ' # or install from source pip install -e ' .[test,plot] ' # run linting and tests pylint socialforce pytest tests/ * .py Ped-Ped-Space方案 紧急行车道，有30名行人： 有60名行人的紧急行人通道： Ped-Ped方案

Social-STGCNN：用于人类轨迹预测的社会时空图卷积神经网络 阿卜杜拉·穆罕默德·昆茜 Mohamed Elhoseiny **，Christian Claudel ** **平等建议 阅读全文，在 社会-STGCNN 我们提出了社会时空图卷积神经网络（Social-STGCNN），该模型将人类轨迹预测问题建模为时空图。 我们的结果表明，与先前报道的方法相比，最终位移误差（FDE）较现有技术提高了20％，平均位移误差（ADE）的改进比参数减少了8.5倍，推理速度提高了48倍。 此外，我们的模型具有较高的数据效率，仅使用20％的训练数据就超出了ADE指标上的现有技术水平。 我们提出了一个核函数，将行人之间的社交互动嵌入邻接矩阵中。 仅使用7.6K参数，我们的模型推断速度为0.002s /帧（500Hz）。 Citaion 您可以使用以下方法引用我们的论文： @inprocee

中间团结 Nakama服务器的Unity客户端。 是旨在为现代游戏和应用程序提供动力的开源服务器。 功能包括用户帐户，聊天，社交，媒人，实时多人游戏。 该客户端基于端构建，具有Unity Engine的扩展名。 它要求在编辑器中设置.NET4.6脚本运行时版本。 完整的文档在线 入门 您需要先设置服务器和数据库，然后才能与客户端连接。 最简单的方法是使用Docker，但请参阅中的其他选项。 安装SDK 安装并运行服务器。 请按照以下。 安装Unity SDK。 您有三个选择。 要使用正式发行版，您可以从下载.unitypackage或.tar并将其导入到您的项目中。 如果选择了.t

使用Spring Boot实施社交登录 目标 Google和Github登录实施 另存为日志文件 使用@ControllerAdvice进行全局异常处理 =>在将来的项目中轻松使用社交登录 开发环境 Java11的 Spring启动2.4.5 H2数据库