kali安装metasploit 
时间: 2023-05-30 10:01:41 浏览: 50
以下是在Kali Linux上安装Metasploit的步骤：
1. 打开终端并更新Kali Linux：
```
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
```
2. 安装必要的依赖项：
```
sudo apt-get install build-essential libreadline-dev libssl-dev libpq5 libpq-dev libreadline5 libsqlite3-dev libpcap-dev git-core autoconf postgresql pgadmin3 curl zlib1g-dev libxml2-dev libxslt1-dev vncviewer libyaml-dev ruby-dev
```
3. 安装RVM（Ruby Version Manager）：
```
curl -sSL https://rvm.io/mpapis.asc | gpg --import -
curl -sSL https://get.rvm.io | bash -s stable
source ~/.rvm/scripts/rvm
```
4. 安装Ruby：
```
rvm install 2.6.5
rvm use 2.6.5 --default
ruby --version
```
5. 安装Metasploit：
```
git clone https://github.com/rapid7/metasploit-framework.git
cd metasploit-framework
gem install bundler
bundle install
```
6. 启动PostgreSQL数据库：
```
service postgresql start
```
7. 设置数据库密码：
```
sudo -u postgres psql
\password postgres
```
8. 启动Metasploit：
```
./msfconsole
```
完成以上步骤后，您应该可以在Kali Linux上成功安装Metasploit。
相关推荐
最新推荐
bash shell学习笔记
使用LINUX命编写脚本。bash快捷键、Linux有关网络配置的命令
一、创建shell脚本、重定向输入与输出、执行数学运算、退出脚本
二、shell脚本中的各种结构化命令的格式与用法（for、while、until、break等）
三、处理用户的输入：命令行参数、特殊参数变量、移动变量、获取用户输入
四、呈现数据：在脚本中重定向输入与输出、创建自己的重定向、阻止输出、创建临时文件、记录消息
五、控制脚本：处理信号、后台运行脚本、非控制台运行脚本、定时运行作业等
六、创建函数：基本的脚本函数、返回值、在函数中使用变量、数组变量和函数、函数递归、创建库、在命令行上使用函数
六自由度Stewart并联机器人运动学逆解（MATLAB学习）
MATLAB运动学逆解
数据结构1800试题.pdf
你还在苦苦寻找数据结构的题目吗？这里刚刚上传了一份数据结构共1800道试题，轻松解决期末挂科的难题。不信？你下载看看，这里是纯题目，你下载了再来私信我答案。按数据结构教材分章节，每一章节都有选择题、或有判断题、填空题、算法设计题及应用题，题型丰富多样，共五种类型题目。本学期已过去一半，相信你数据结构叶已经学得差不多了，是时候拿题来练练手了，如果你考研，更需要这份1800道题来巩固自己的基础及攻克重点难点。现在下载，不早不晚，越往后拖，越到后面，你身边的人就越卷，甚至卷得达到你无法想象的程度。我也是曾经遇到过这样的人，学习，练题，就要趁现在，不然到时你都不知道要刷数据结构题好还是高数、工数、大英，或是算法题？学完理论要及时巩固知识内容才是王道！记住！！！下载了来要答案（v:zywcv1220）。
语义Web动态搜索引擎：解决语义Web端点和数据集更新困境
跟踪：PROFILES数据搜索：在网络上分析和搜索数据WWW 2018，2018年4月23日至27日，法国里昂1497语义Web检索与分析引擎Semih Yumusak†KTO Karatay大学，土耳其semih. karatay.edu.trAI 4 BDGmbH，瑞士s. ai4bd.comHalifeKodazSelcukUniversity科尼亚，土耳其hkodaz@selcuk.edu.tr安德烈亚斯·卡米拉里斯荷兰特文特大学utwente.nl计算机科学系a.kamilaris@www.example.com埃利夫·尤萨尔KTO KaratayUniversity科尼亚，土耳其elif. ogrenci.karatay.edu.tr土耳其安卡拉edogdu@cankaya.edu.tr埃尔多安·多杜·坎卡亚大学里扎·埃姆雷·阿拉斯KTO KaratayUniversity科尼亚，土耳其riza.emre.aras@ogrenci.karatay.edu.tr摘要语义Web促进了Web上的通用数据格式和交换协议，以实现系统和机器之间更好的互操作性。 虽然语义Web技术被用来语义注释数据和资源，更容易重用，这些数据源的特设发现仍然是一个悬 而 未 决 的 问 题 。 流 行 的 语 义 Web �
centos7安装nedit
### 回答1：
你可以按照以下步骤在 CentOS 7 上安装 nedit：
1. 打开终端并切换到 root 用户。
2. 运行以下命令安装 EPEL 存储库：
```
yum install epel-release
```
3. 运行以下命令安装 nedit：
```
yum install nedit
```
4. 安装完成后，你可以在终端中运行以下命令启动 nedit：
```
nedit
```
如果你想打开一个文件，可以使用以下命令：
```
nedit /path/to/file
TFT屏幕-ILI9486数据手册带命令标签版.pdf
ILI9486手册 官方手册 ILI9486 is a 262,144-color single-chip SoC driver for a-Si TFT liquid crystal display with resolution of
320RGBx480 dots, comprising a 960-channel source driver, a 480-channel gate driver, 345,600bytes GRAM for
graphic data of 320RGBx480 dots, and power supply circuit.
The ILI9486 supports parallel CPU 8-/9-/16-/18-bit data bus interface and 3-/4-line serial peripheral interfaces
(SPI). The ILI9486 is also compliant with RGB (16-/18-bit) data bus for video image display. For high speed
serial interface, the ILI9486 also provides one data and clock lane and supports up to 500Mbps on MIPI DSI link.
And also support MDDI interface.
数据搜索和分析
跟踪：PROFILES数据搜索：在网络上分析和搜索数据WWW 2018，2018年4月23日至27日，法国里昂1485表征数据集搜索查询艾米莉亚·卡普尔扎克英国南安普敦大学开放数据研究所emilia. theodi.org珍妮·坦尼森英国伦敦开放数据研究所jeni@theodi.org摘要在Web上生成和发布的数据量正在迅速增加，但在Web上搜索结构化数据仍然存在挑战。在本文中，我们探索数据集搜索分析查询专门为这项工作产生的通过众包-ING实验，并比较它们的搜索日志分析查询的数据门户网站。搜索环境的变化以及我们给人们的任务改变了生成的查询。 我们发现，在我们的实验中发出的查询比数据门户上的数据集的搜索查询要长得多。 它们还包含了七倍以上的地理空间和时间信息的提及，并且更有可能被结构化为问题。这些见解可用于根据数据集搜索的特定信息需求和特征关键词数据集搜索，�
软件如果要进行优化要做哪些工作
### 回答1：
要进行软件优化，可以从以下几个方面入手：
1. 代码优化：对代码进行精简、去除冗余代码、重构代码结构、提高代码的可读性和复用性等，以提高代码的执行效率和可维护性。
2. 数据结构和算法优化：选择合适的数据结构和算法，尽可能减少算法的时间复杂度和空间复杂度，以提高程序的执行效率。
3. 编译优化：通过调整编译器参数、使用优化编译器等手段对程序进行优化，以提高程序的运行效率。
4. 并行处理：将程序分解成多个独立的部分，通过多线程、多进程、分布式等方式进行并行处理，以提高程序的执行效率和吞吐量。
5. 内存管理：对程序进行内存管理，减少内存的分配和释放操作，避免内存泄漏
freescale IMX6 开发板原理图
freesacle 的arm cortex-a9的双核 四核管脚兼容CPU开发板原理图。
自适应学习率的矩阵近似协同过滤算法（AdaError）
首页>外文书>人文>心理励志> User Modeling，WWW 2018，2018年4月23日至27日，法741AdaError：一种自适应学习率的矩阵近似协同过滤李东升IBM中国研究院中国上海ldsli@cn.ibm.com上海复旦大学，中国lutun@fudan.edu.cn摘要朝晨IBM中国研究院中国上海cchao@cn.ibm.com李尚科罗拉多大学博尔德分校美国科罗拉多州博尔德li. colorado.edu秦律科罗拉多大学博尔德分校美国科罗拉多州博尔德www.example.comqin.lv @colorado.edu复旦大学上海，中国ninggu@fudan.edu.cnACM参考格式：HansuGuSeagateTechnology美国科罗拉多guhansu@gmail.comStephen M.朱IBM研究院-中国上海，中国schu@cn.ibm.com诸如随机梯度下降的基于梯度的学习方法被广泛用于基于矩阵近似的协同过滤算法中，以基于观察到的用户项目评级来训练推荐模型。一个主要的困难 在现有的基于梯度的学习方法中，确定适当的学习率是一个重要的问题，因为如果�