src要提交什么漏洞，答辩状可以开庭才交吗有什么利弊
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完全可以src要提交什么漏洞！
依我之见一一
无论是我国现行的《刑事诉讼法》，还是《民事诉讼法》及《行政诉讼法》均未明文强制规定被告方丶被告人必须在开庭前将答辩状或辩护词上交法庭，根据“法无禁止既可为"的法制原则，既然是我国现行三大诉讼法均无要求被告方丶被告人必须在庭审开庭前将答辩状或辩护词丶辩护意见提前上交法庭，那么，被告方丶被告人或诉讼代理人是依法是可以在法庭开庭时宣读后提交给法庭的。
一，开庭后宣读或发表辩护词丶状好吗？
依我之见：法庭打官司就是在打证据的基础上，原被告双方的诉讼搏弈，双方既要知己，更要依法“知彼"。所谓“知彼"就是在开庭前就要千方百计丶想方设法了解诉讼的对方诉求是什么？有哪些证据？每个证据的具体情形？有何瑕疵？证据是否关连并形成锁连？对方诉讼主攻方向与证据是否能有力支持？潜在的漏洞或薄弱环节在何处？法律规定与指控事实或原告诉求是否适用完全一致……如果这一系列作为被告方或被告人的“彼"在庭审前就将自己的证据丶攻防计划全盘上交法庭并让原告方全然知道，原告方就此可以及时调整自己诉讼方案，肯定对被告方丶被告人是不利的。
二，是否所有案件被告方都一定要在“庭审中或后"将答辩状丶辩护词才提交法庭呢？
依我之见：如果该民事丶商事丶刑事案件原本就事实很清楚丶证据对双方而言本就确实丶充分，无论在村社区调解双方时己无根本分歧，刑事案件的被告人己在检察院审查起诉时己经“认罪认罚"希望获得国家审判机关从轻处罚。那么，被告方丶刑事被告人就应该根据法庭，或检察院的要求将民事"答辩状"或辩护词（认罪书）在庭审前，或案件移送法院之前上交法庭或检察院。这样才有利于案件的及时处理，或作出对刑事被告人有利的判决。
以上意见仅供参考，不当之处请见谅。
（本文系参加法律头条与最高人民法院电子出版社举办的“金牌普法官第二季"竞赛活动）
黑客挖掘系统漏洞的动力来源于获得感和满足感，有些黑客甚至就是安全公司的顶级白帽子，领着高薪就干这个工作，比如前不久帮助FBI破解恐怖分子iPhone的以色列公司，号称可以破解所有版本的iPhone手机，自然他们肯定掌握了所有版本的iOS系统0day漏洞。
从马斯洛的需求层次理论来说，最低层次是生存的需要，满足低层次需求之后就想要更高层次的需求，最高层次为自我实现自我满足，黑客或者白帽子在衣食无忧的情况下肯定要追求技术上的挑战和智力上的碾压，这才是他们的自我实现和自我满足层次。
至于曝光出来的exp漏洞利用shellcode，大部分是白帽子发现的，安全公司的一般流程就是发现漏洞后先写出shellcode验证，验证后在安全环境下（一般是虚拟机中）进行阿尔法测试，随后是物理机器贝塔测试（有些影响超大的任意代码可执行漏洞可以生成网络蠕虫，贝塔测试只是单机对单机点对点测试，之后再次在虚拟机集群网络中进行网络集群测试，这种西格玛测试一般只有相当大规模的安全公司才会做）当一个漏洞的exp通过真实环境的贝塔测试后会被报告给开发商（比如windows报告微软），微软拿到后再次验证成功，漏洞真实存在就进行补丁开发，之后就是我们熟知的每个月第二个周的星期二分发补丁，漏洞就被堵上了，业界默认要给予开发商90天时间进行修补（影响重大的一般120天，比如intel的“熔断”和“幽灵”），如果开发商90天内没有修补，安全公司就提交到知名漏洞数据库中，漏洞就曝光了。如果漏洞不是白帽子找到的是骇客找到的就麻烦了，在暗网地下交易中遇到通杀所有windows的任意代码可执行0day漏洞价格在数万美元，intel的“融毁”和“幽灵”更是天文数字了，因为波及面太大，95年以后的intel CPU都中招，太通用了。而这种漏洞也不是个人能找出来的，甚至softice都帮不上忙，需要的分析设备只有大的公司甚至国家才买得起，还需要有丰富硬件经验的团队合作。
总之，要想找到一个系统级漏洞需要你比写系统的程序员更聪明，知道他们会在哪些地方犯什么样的错误，至于如何找到这个错误就主要是靠人的经验了。2005年以前纯粹靠人分析，没有软件辅助，后来有了一些半自动化的二进制代码检查工具，但超级漏洞还是要靠经验、直觉再加一点点运气才能找到。
干货预警，全文12288字，配图100+，阅读需要20分钟。赶时间的朋友先点赞▲收藏★评论~
给大家推荐四款免费的可视化工具分别是：Excel、Power BI,Fourish网站、镝数图表。
E01.Excel数据可视化到底有多强大？
1-1.到底什么是数据可视化？
数据可视化，可以帮助我们更具象地了解一个事物的特性。例如中国的人口东多西少，利用地图就能很好理解，差异大概有多大。
中国县级市/区分布图
1-2.零基础有哪些值得学习的可视化工具？给大家安利了2款软件和2个网站工具，通过接触这4款工具，也能快速做到举一反三，迅速上手其他可视化工具。
工具1：Excel
推荐Excel的理由有很多：01.普及率高、可定制；02.入门简单、自由操作度高；03.方便与PPT结合展示，工作场合最广泛。也建议日常要处理报表同学都是从Excel学起。
有人会觉得Excel的可视化比较差，那是因为绝大多数同学不知道：主题配色、排版，装饰元素等等细节问题。
下面就给大家看看Excel的作品：
工具2：Power BI
Power BI也是微软出品的可视化工具，原来是基于Excel的三大插件:Power Query、Power Pivot Power View组成。它图表丰富、有第三方图表库，可在线分享报表。
可视化作品如下：
工具3：flourish网页
网址：://flourish.studio/
这是一个国外的动态可视化网站，只需要导入数据，就可以实现一些超棒可视化效果，如下：
工具一、Excel
对于普通的白领职员，刚开始还是建议学习Excel可视化表达。其实不管你学习什么工具，基础图表的原理都是相通的。
如果简单的数据可视化，Excel的普及率、兼容性和在数据储存、数据分析、数据呈现都有着坚实的基础。还有最重要的一条是，某些领导就是要看Excel文件。
对于基础的可视化需求，Excel就足以实现了。太难的图表即使自己会做，还经常要跟领导/观众解释一番。
最近整理了关于Excel数据可视化表达的知识点，并且做了相关案例演示和配套练习资料。文笔差，直接上课件案例（部分）
01五种主流可视化表达形式
01.REPT函数
02.条件格式
03.迷你图
04.三维地图
全国地级市（台湾除外）
全国县城/区分布（台湾除外）
05.Excel图表
还想了解更多的内容，请参加我们的课程呐~
由于每个行业都有很深的学问、甚至每个公司的表格、数据输出的列都不一样。这里建议同学们好好学习数据看板制作的原理，再根据自己公司的业务需求和自己对业务的理解，制作属于自己的可视化报表。
一、Excel数据大屏，自动化
Excel方面就是普及率高，每个人电脑几乎都有Excel，打开就可以浏览或修改。Excel也可以做错出挺棒的自动化模板，如下：
我在2020年根据自己工作经验制作的《Excel数据大屏，自动化模板》受到许多同学的认可，因为之前很多工作内容就是搞表格和搞PPT的。
说到制作自动化数据看板，还是Power BI 功能会更出色。不管Excel也好、Power BI也罢，甚至Tableau，Python……，它们都是工具，大家根据自己实际情况学习和使用就好。
个人不太建议，原来没有编程基础的同学，因为临时偶尔不重要的一个工作任务去学习Python类可视化报表哈。虽然我日常也会恰这类的饭。如临时需求，建议找一些专业的外援制作效果应该更好哦。
二、Power BI 自动化模板
许多同学看过我做的Excel自动化模板，其实Power BI自动化模板也不错。它比Excel的可容纳数据量更多，可视化功能更简单和丰富、可以发布网页上等优于Excel的特点。
《Power BI自动化模板》
下面的Power BI网红动态条形图模板，就是利用Power BI制作。如果又新的数据，刷新即可生成新的报表。
可能大家对Power BI还是挺陌生的，它是由微软出版的商业可视化报表软件，而且是完全免费。制作数据看板，它可以轻松跨越多个报表之间，实现数据关联。图表之间也能轻松交互。
Power BI主要有三大模块功能组成。分别是Power Query、Power Pivot和Power View。
01.Power Query功能
Power Query主要功能是获取数据、整理数据。用了12节课演示了常用的数据处理技巧、数据有哪些问题，和如何进行数据清洗。
教大家如何爬取电商手机商品数据、豆瓣电影TOP250数据。
02.Power Pivot功能
Power Pivot主要是数据关联和数据建模的内容。如在多对多关系如何搭建维度表链接2个数据源。如何建立一个最高频的维度表，日期表。
03.Power View功能
在Power View介绍了各种基础图表是如何绘制的，如何从第三方视觉对象。一共介绍了25个系统图表的绘制。
列举了分组、筛选和排序功能的重要性。如何制作出让人看得明白的可视化报表。
04.综合实践，自动化数据看板
最后是综合所有的内容，完整做出一个系统的，多数据报表关联的数据看板。此处列举了社区团购、知乎号、公众号三个系统报表的制作。
这个公众号从19年8月还是21个粉丝，到目前的3.5万粉丝。也感谢大家的关注和支持呢。（1个月，我的Excel公众号从23粉丝涨到1088知乎er！）
阅读量也从最开始的200涨到下载的1800左右叻。
知乎是从15年就注册玩了，也是经历好久才达到了5万粉丝呐，好久也没有复盘过知乎的内容。就借着这个做课程的机会，顺便把自己的粉丝也盘点了一下。
当然，后续我们还会添加补充同学们反馈比较多的问题，让大家在这一门课程就能够轻松上手Power BI并能完成难度一般的数据报表制作。
