Rsync 未授权访问漏洞 Atlassian Crowd 未授权访问漏洞 CouchDB 未授权访问漏洞 Elasticsearch 未授权访问漏洞 Hadoop 未授权访问漏洞 Jupyter Notebook 未授权访问漏洞 攻击机: Windows10 目标靶机: Centos7 ip地址: 192.168.18.138 连接工具:Xshell wget http://download IP 地址 才能访问包括 50070 以及 WebUI 等相关端口。 Jupyter Notebook 未授权访问漏洞 漏洞简介以及危害 Jupyter Notebook（此前被称为 IPython notebook）是一个交互式笔记本，支持运行 40 多种编 程语言。 如果管理员未为Jupyter Notebook配置密码，将导致未授权访问漏洞，游客可在其中创建一个console 168.18.129:8888 利用terminal命令执行 wget https://raw.githubusercontent.com/vulhub/vulhub/master/jupyter/notebook- rce/docker-compose.yml docker-compose up -d New > Terminal 创建控制台 可以执行任意命令 防御手段

sample code on Jupyter Notebook, or run the sample code directly in the Colab online environment. Prerequisites To complete this tutorial, you need: • Python 3.8 or higher installed. • Jupyter Notebook installed with LlamaIndex to perform semantic searches. Step 1. Create a new Jupyter Notebook file In the root directory, create a new Jupyter Notebook file named integrate_with_ �→ llamaindex.ipynb: touch i llama-index-vector-stores-tidbvector pip install llama-index Open the integrate_with_llamaindex.ipynb file in Jupyter Notebook and add the following code to import the required packages: import textwrap from llama_index

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bug，请在 GitHub 上提 issue 反馈。 Tip 你可以在 Jupyter Notebook 上查看完整的示例代码，或直接在 Colab 在线环境中运行示例代码。 前置需求 为了能够顺利完成本文中的操作，你需要提前： • 在你的机器上安装 Python 3.8 或更高版本 • 在你的机器上安装 Jupyter Notebook • 在你的机器上安装 Git • 准备一个 TiDB 快速开始 本节将详细介绍如何将 TiDB 的向量搜索功能与 LlamaIndex 结合使用，以实现语义搜索。 第 1 步：新建 Jupyter Notebook 文件 在根目录下，新建一个名为 integrate_with_llamaindex.ipynb 的 Jupyter Notebook 文件： touch integrate_with_llamaindex.ipynb 第 2 步：安装所需的依赖 在你的项目目录下，运行以下命令安装所需的软件包： pip install llama-index-vector-stores-tidbvector pip install llama-index 370 在 Jupyter Notebook 中打开 integrate_with_llamaindex.ipynb 文件，添加以下代码以导入所需的软件包： import textwrap from llama_index

bug，请在 GitHub 上提 issue 反馈。 Tip 你可以在 Jupyter Notebook 上查看完整的示例代码，或直接在 Colab 在线环境中运行示例代码。 前置需求 为了能够顺利完成本文中的操作，你需要提前： • 在你的机器上安装 Python 3.8 或更高版本 • 在你的机器上安装 Jupyter Notebook • 在你的机器上安装 Git • 准备一个 TiDB 快速开始 本节将详细介绍如何将 TiDB 的向量搜索功能与 LlamaIndex 结合使用，以实现语义搜索。 第 1 步：新建 Jupyter Notebook 文件 在根目录下，新建一个名为 integrate_with_llamaindex.ipynb 的 Jupyter Notebook 文件： touch integrate_with_llamaindex.ipynb 第 2 步：安装所需的依赖 在你的项目目录下，运行以下命令安装所需的软件包： pip install llama-index-vector-stores-tidbvector pip install llama-index 374 在 Jupyter Notebook 中打开 integrate_with_llamaindex.ipynb 文件，添加以下代码以导入所需的软件包： import textwrap from llama_index

integrations, including SAS, IBM Cognos, SAP Analytics Solutions, Qlik, Tableau, Apache Zeppelin, and Jupyter. Run deep learning algorithms using popular frameworks like Keras and TensorFlow in an MPP relational

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