Pico Ducky设备数据存储问题的解决方案
问题背景
在使用Pico Ducky设备执行自动化脚本时,用户遇到了无法直接将数据保存到D盘根目录的问题。具体表现为当尝试执行netsh wlan show profiles > D:\命令时,系统返回"Access to the path 'D:' is denied"的错误提示。
问题分析
这个问题实际上涉及Windows系统的权限管理和文件系统访问限制。在Windows系统中,直接向驱动器根目录写入文件通常需要管理员权限,这是出于系统安全性的考虑。此外,Pico Ducky设备本身作为USB输入设备模拟器,其设计初衷主要是模拟键盘输入而非直接进行文件存储操作。
解决方案
经过技术探索,我们找到了一个更合理的解决方案:通过Pico Ducky设备执行PowerShell脚本,然后将数据保存到设备自身的存储空间中。这种方法更加安全且符合设备的设计理念。
实现步骤
-
识别Pico Ducky设备:通过PowerShell脚本检测挂载的驱动器,寻找卷标为"DUCKY"的设备。
-
数据收集与存储:将收集的系统信息保存到已识别的Pico Ducky设备存储中。
核心代码实现
# 查找名为"DUCKY"的驱动器
function Get-DuckyDrive {
$allDrives = Get-WmiObject -Class Win32_LogicalDisk | Where-Object { $_.DriveType -eq 2 -or $_.DriveType -eq 3 } # 2 = 可移动设备, 3 = 固定设备
foreach ($drive in $allDrives) {
if ($drive.VolumeName -eq "DUCKY") {
return $drive.DeviceID
}
}
return $null # 如果未找到名为"DUCKY"的驱动器则返回null
}
# 搜索"DUCKY"驱动器并保存系统信息
$duckyDrive = Get-DuckyDrive
if ($duckyDrive) {
$TargetFilePath = "$duckyDrive\$FileName"
$systemInfo | Out-File -FilePath $TargetFilePath
}
技术要点
-
设备识别:通过WMI查询系统逻辑磁盘信息,筛选出可移动设备或固定设备,然后匹配特定卷标。
-
安全存储:将数据保存到设备自身的存储空间,避免了系统权限问题,同时也使数据随设备移动更加方便。
-
扩展性:此方法可以轻松扩展为从远程服务器获取脚本并回传数据,实现更复杂的自动化任务。
最佳实践建议
-
在使用Pico Ducky设备进行数据收集时,优先考虑将数据存储在设备自身而非系统磁盘。
-
对于需要管理员权限的操作,可以考虑在脚本开始时请求提权,但要注意安全性影响。
-
实现错误处理机制,确保在设备未正确挂载时脚本能够优雅退出。
-
考虑数据加密,特别是当收集敏感信息时,以保护数据安全。
这种方法不仅解决了原始问题,还提供了更符合安全规范的解决方案,同时也为后续功能扩展奠定了基础。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00