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“古剑山”第一届全国大学生网络攻防大赛-Misc WP
i_have_the_flag 题目 js代码 查看代码 function hm(s) { return rh(rstr(str2rstr_utf8(s))); } function bm(s) { return rb(rstr(str2rstr_utf8(s))); } function rstr ......
linux系统如何连接网络
1、登入进入linux桌面 2、在上方的系统下拉菜单中点击首选项 3、点击网络连接 4、进入编辑页。打开IPV4设置,将方法改为手动 5、选择添加,填写ip地址,子网掩码,网关,DNS服务器等信息,填写完成后,点击应用即可 ......
2023-2024-1 20232404《网络空间安全导论》第5周学习总结
教材学习内容总结 5.1信息内容安全概述 信息内容安全又称网络内容安全。 信息内容安全是借助人工智能和大数据技术管理网络信息传播的重要手段。 5.2信息内容安全威胁 其他路由攻击表现为在传输的过程中未经授权地访问和更改内容。 5.3网络信息内容获取 传统的网络媒体信息获取环节从预先设定的、包含一定数 ......
R语言电影数据分析:随机森林探索电影受欢迎程度因素、参数调优可视化
全文链接:https://tecdat.cn/?p=34495 原文出处:拓端数据部落公众号 是什么让一个电影受欢迎? 也许是影片的总收入(影院条目和DVD sellings)。我们选择的变量将是票房(gross) 或观众评分(movie_facebook_likes)。众所周知,关于IMDB和番茄 ......
线路编码方案 —— 《数据通信与网络》4th
线路编码方案 分类 单极编码方案 在单级编码方案中,所有的信号电平都在时间轴的一边,或者时间轴的上面或者时间轴的下面。 不归零 (NRZ) 一般,单级编码方案设计成不归军 (non-return-to-zero NRZ) 方案,在此方案中正电平定义成位 而零电平定义成位 。之所以称为NRZ ,是因为 ......
网络层协议及ip编址
网络层协议及ip编址 IP 协议报文 字段 长度/位 含义 Version版本号 4 指定 IP 协议的版本;通信双方使用的 IP 协议版本必须一致;目前使用最广泛的IP协议版本号为 4,即 IPv4。现在已经开始普及IPv6了 IHL首部长度 4 可表示的最大十进制数值是 15,IP 首部长度的单 ......
2023-2024-1 20232401 《网络空间安全导论》第5周学习
2023-2024-1 20232401 《网络空间安全导论》第5周学习 教材内容学习总结 网络空间安全导论第五章思维导图 教材学习中的问题和解决过程 问题1:不理解路由的概念 问题1解决方法:通过询问ChatGPT明晰了路由、路由器、路由表的概念 问题2:难以理解非结构信息的结构化 问题2解决方法 ......
网络流最大流Dinic算法
感谢董晓老师:博客,b站 /* Dinic算法的思路是,用bfs进行分层,限制后面dfs每次的搜索深度, 并且,在dfs的过程中,直接把当前这个路走到u的容量限制分给u的各个出边 */ #include <iostream> #include <algorithm> #include <cstrin ......
2023-2024-1 20232311 《网络空间安全导论》 第五章学习
教材学习内容总结 思维导图 教材学习中的问题和解决过程 问题1:除计算机技术外,还有哪些领域需要协同工作来更好地保证信息内容的安全 问题1解决方案(询问ChatGPT) 问题2:如何基于网络交互重构机制实现需要身份认证的动态网页发布信息获取 问题2解决方案(询问ChatGPT) 基于AI的学习 感悟 ......
“古剑山”第一届全国大学生网络攻防大赛-Crypto WP
Crypto babyRSA 题目信息 p=10557060480607393156040418736281630895040877491596075167695884580033587151860045514604024031420460694464109891485815938658886878 ......
在pytorch中保存模型或模型参数
在 PyTorch 中,我们可以使用 torch.save 函数将 PyTorch 模型保存到文件。这个函数接受两个参数:要保存的对象(通常是模型),以及文件路径。 保存模型参数 import torch import torch.nn as nn # 假设有一个简单的模型 class Simple ......
flannel网络实验
一、部署flannel (注意安装cni) 下载地址:https://github.com/flannel-io/flannel wget https://github.com/flannel-io/flannel/releases/latest/download/kube-flannel.yml ......
2023-2024-1 20232314 《网络空间安全导论》第五周学习
教材学习内容总结 教材学习中的问题和解决过程 问题1:信息内容获取的工具有哪些? 解决方案:询问chatgpt。 爬虫工具:如Scrapy、BeautifulSoup等,用于自动化抓取和分析网页信息。 数据挖掘工具:如RapidMiner、Weka等,用于从大量数据中挖掘潜在的模式和关系。 采集软件 ......
【智慧港口】NTP网络时钟服务器(校时服务)助力港口建设
【智慧港口】NTP网络时钟服务器(校时服务)助力港口建设 【智慧港口】NTP网络时钟服务器(校时服务)助力港口建设 京准电子科技官微——ahjzsz 1、系统需求 为整个港口枢纽和各个弱电子系统(视频监控、智能闸口、广播等系统)提供一个标准的时钟同步信号,使港口各系统时钟同步一致并同步显示出来。 2 ......
python中函数参数引用之传值/传址和copy/deepcopy
1.传值和传址的区别 传值就是传入一个参数的值,传址就是传入一个参数的地址,也就是内存的地址(相当于指针)。他们的区别是如果函数里面对传入的参数重新赋值,函数外的全局变量是否相应改变,用传值传入的参数是不会改变的,用传址传入就会改变。 a=1 def f(b): b=2 f(a) print (a) ......
【SQLServer2019备份恢复】查询本身有问题、未正确设置 "ResultSet" 属性、未正确设置参数或未正确建立连接
在SQLServer2019 AlwaysOn节点备份策略失败: 备份数据库(完整) (8502-HIS-SQLAG\HISAG) 备份数据库所在的位置: 本地服务器连接 兼容性级别为 70 (SQL Server 7.0 版)的数据库将被跳过。 数据库: 所有用户数据库 类型: 完整 追加现有 任 ......
SOLIDWORKS参数化工具如何设置部分提取
编制参数表是参数化设置必不可少的一环,提取零部件参数又是生成参数表所必须的步骤,然而很多时候,模型的量级很大,需要变化的零部件只有三分之一,那如果全部提取出来,将耗费大量的时间,因此部分提取的设置就显得尤其重要。 在软件的设置中,会定义<Type>属性名,比如属性名定义为零件类型,那我们就可以通过零 ......
网络代理
curl 和 wget网络代理 # 设置 export http_proxy=http://172.139.20.170:3888 export https_proxy=http://172.139.20.170:3888 # 取消 unset http_proxy unset https_prox ......
SOLIDWORKS参数化设计之修改新零件颜色
SOLIDWORKS参数化设计完成之后,可能会涉及到很对零件的修改,有时我们想很直观的看到哪些零件是发生变化了的,那通过颜色的区分就很容易观察。 为了适应这部分工程师的需求,SolidKits.AutoWorks软件中增加了修改新零件颜色的功能,软件能够自动识别修改的零件,即新生成的零件,双击颜色框 ......
使用Clickhouse+RoaringBitmap搭建数百亿级用户画像平台看这一篇就够了
背景 如果你是用户,当你使用抖音、小红书的时候,假如平台能根据你的属性、偏好、行为推荐给你感兴趣的内容,那就能够为你节省大量获取内容的时间。 如果你是商家,当你要进行广告投放的时候,假如平台推送的用户都是你潜在的买家,那你就可以花更少的钱,带来更大的收益。 这两者背后都有一项共同的技术支撑,那就是用 ......
经纬恒润以太网网关,智能时代网络通关
车产业新四化步伐持续加速,智能网联逐渐成为整车标配,随着近年来相关政策频出以及对网联需求和功能的深度挖掘与发展,中国本土市场及本土供应商在这场新浪潮中逐渐走向C位。经纬恒润深耕智能网联领域多年,先后推出四代网关产品,覆盖CAN、LIN、Flexray、百兆以太网、千兆以太网、OTA Master等, ......
小模型也可以「分割一切」,Meta改进SAM,参数仅为原版5%
前言 Segment Anything 的关键特征是基于提示的视觉 Transformer(ViT)模型,该模型是在一个包含来自 1100 万张图像的超过 10 亿个掩码的视觉数据集 SA-1B 上训练的,可以分割给定图像上的任何目标。这种能力使得 SAM 成为视觉领域的基础模型,并在超出视觉之外的 ......
神经网络优化篇:详解偏差,方差(Bias /Variance)
偏差,方差 注意到,几乎所有机器学习从业人员都期望深刻理解偏差和方差,这两个概念易学难精,即使自己认为已经理解了偏差和方差的基本概念,却总有一些意想不到的新东西出现。关于深度学习的误差问题,另一个趋势是对偏差和方差的权衡研究甚浅,可能听说过这两个概念,但深度学习的误差很少权衡二者,总是分别考虑偏差和 ......
C++(默认参数、占位参数)
在 C++ 中,函数默认参数和占位参数都是用于提供函数参数的一些默认值或占位符,从而增加函数的灵活性。 默认参数(Default Parameters): 在 C++ 中,可以为函数的一个或多个参数提供默认值。这意味着调用函数时,如果没有提供相应的实参,将使用默认值。默认参数必须从函数声明开始定义, ......
网络安全事件报告管理办法
网络安全事件报告管理办法 (征求意见稿) 最近出事的大厂太多了,降本增效?宕机频发和长期的降本增效、大范围裁员同步出现,难免让人怀疑两者之间存在某种微妙的关联。 http://www.cac.gov.cn/2023-12/08/c_1703609634347501.htm 欢迎关注公-众-号【Tao ......
网络流复习笔记
网络流复习笔记 前言 不建议作为学习文章,没有教程,仅为个人的复习笔记。 Dinic 还会写。时间复杂度的理论上界为 \(O(n^2m)\),但实际很快(何况还有弧优化)。 如果所有的边流量均为 \(1\),时间复杂度为 \(O(\min(n^{\frac{2}{3}},m^{\frac{1}{2} ......
.NET使用分布式网络爬虫框架DotnetSpider快速开发爬虫功能
前言 前段时间有同学在微信群里提问,要使用.NET开发一个简单的爬虫功能但是没有做过无从下手。今天给大家推荐一个轻量、灵活、高性能、跨平台的分布式网络爬虫框架(可以帮助 .NET 工程师快速的完成爬虫的开发):DotnetSpider。 注意:为了自身安全请在国家法律允许范围内开发网络爬虫功能。 框 ......
深度学习中前馈神经网络的认识以及损失函数,梯度下降的一些算法
1.前馈神经网络 前馈神经网络就是上次提到的网络模型的基础上它仅可以向前传播,往前传播应该有的权值w,不断提取特征 2.损失函数 损失函数是什么? 它是输入之后在隐藏层的传播过程中每一次数据传入对它预测结束之后都有一个预测值,这个预测值和真实得出来的结果有一定的误差,对这个误差进行拟合,需要用一些函 ......