WARNING] telnet is by its nature unreliable to analyze, if possible better choose FTP, SSH, etc. if available [ERROR] File for passwords not found: pws.txt

这警告提示你使用telnet进行分析可能不可，如果可能的话好选择FTP、SSH其他可用的协议分析。而第二个错误提示是指找不到名为pws.txt的密码文件。

对于第一个警告，telnet协议在分析过程中可能不够可靠，因为它在传输过程中没有加密，容易受到中间人攻击等安全威胁。建议你考虑使用更安全的协议，如FTP、SSH等。

对于第二个错误，它指出Hydra无法找到名为pws.txt的密码文件。请确保该文件存在于指定的路径，并且文件名正确拼写。如果文件确实存在但仍然无法找到，请检查文件权限和路径设置。

如果你需要进一步的帮助，请提供更多的上下文信息，我将尽力帮助你解决问题。

相关问题

function(e) { if ( // no bubbling, should always fire. // this is just a safety net in case event.timeStamp is unreliable in // certain weird environments... e.target === e.currentTarget || // event is fired after handler attachment e.timeStamp >= attachedTimestamp || // bail for environments that have buggy event.timeStamp implementations // #9462 iOS 9 bug: event.timeStamp is 0 after history.pushState // #9681 QtWebEngine event.timeStamp is negative value e.timeStamp <= 0 || // #9448 bail if event is fired in another document in a multi-page // electron/nw.js app, since event.timeStamp will be using a different // starting reference e.target.ownerDocument !== document ) { return original.apply(this, arguments) } }

这段代码是Vue.js框架中用于处理事件冒泡的代码片段，其作用是确保事件处理程序在特定条件下执行。具体来说，它会判断以下几个条件：

1. `e.target === e.currentTarget`：判断事件的目标元素是否与当前元素相同，如果是，则说明事件没有冒泡，应该立即执行事件处理程序。

2. `e.timeStamp >= attachedTimestamp`：判断事件的时间戳是否大于等于事件处理程序绑定的时间戳，如果是，则说明事件是在事件处理程序绑定之后触发的，应该立即执行事件处理程序。

3. `e.timeStamp <= 0`：判断事件的时间戳是否小于等于0，如果是，则说明浏览器没有正确地记录事件的时间戳，应该立即执行事件处理程序。

4. `e.target.ownerDocument !== document`：判断事件的目标元素是否在当前文档中，如果不是，则说明事件是在另一个文档中触发的，应该立即执行事件处理程序。

如果以上四个条件都不满足，则说明事件是在事件处理程序之前触发的，此时应该忽略该事件，等待它向上冒泡到事件处理程序再处理。

RuntimeWarning: Precision loss occurred in moment calculation due to catastrophic cancellation. This occurs when the data are nearly identical. Results may be unreliable. res = hypotest_fun_out(*samples, **kwds) 我该如何解决

这个警告通常是由于数据之间非常接近而导致的数值精度损失引起的。这可能会对计算结果的可靠性产生影响。为了解决这个问题，你可以尝试以下几种方法：

1. 检查数据：确保你的数据是正确的，并且没有重复或非数值的值。检查数据中是否有异常值或错误输入。

2. 标准化数据：如果你的数据具有不同的尺度或变化范围，可以尝试对数据进行标准化。例如，可以使用z-score标准化或归一化等方法来使数据具有相似的尺度。

3. 增加样本量：如果可能的话，增加样本量可以减少数值精度损失的风险。更大的样本量可以提供更多的信息，从而获得更准确的结果。

4. 使用其他方法：除了t-test之外，还可以考虑使用其他统计检验方法来计算p-value，例如Wilcoxon秩和检验（Mann-Whitney U检验）等。不同的方法可能对于特定数据集更适用，可以尝试使用其他方法来计算p-value。

5. 寻求专家意见：如果问题仍然存在，最好咨询领域专家或统计学家，以获取更具体的解决方案和建议。

请注意，根据你的具体情况和数据特性，可能需要综合考虑并尝试不同的方法来解决这个问题。