2024LitCTFmisc复现

secret


这首音乐好听,听完了,中间有段杂音 去AU看看


中间有一段藏了东西,放大


出flag了

flag{Calculate_Step_By_Step}

原铁,启动!


解压出来是一张二维码

1.png


扫出来是原神
去010看看

屏幕截图 2024-06-03 205630.png


看到有压缩包,提取出来
得到一个压缩包,里面是四张图片

image.png


去网站上合并

image.png


 

image.png


LitCTF{Genshin_St@rt!!}


涐贪恋和伱、甾―⑺dé毎兮毎秒


解压出来是一张图片

a.png


LSB隐写

image.png

image.png

image.png

image.png


LitCTF{e8f7b267-9c45-4c0e-9d1e-13fc5bcb9bd6}



盯帧珍珠


解压出来是一张图片,但是有问题的,去010看看

image.png


GIF的文件头
改后缀名,得到一个GIF动图,去PS查看

image.png


LitCTF{You_are_really_staring_at}
有点抽象



关键,太关键了!


解压给出了一个flag和一个key的文件
字频

image.png

image.png


LITCTF{I_MISS_YOU_BOSS}


你说得对,但__


解压出来是一张flag图片

flag.png


看到一位博主发的

image.png


是星铁文字
LitCTF{good_gamer}



舔到最后应有尽有

image.png


base64喽
LitCTF{TanJi_j1e_jie_n1_dAi_w0_z0u_b_}



女装照流量

image.png


看到有zip,flag。去分离了一下

image.png


分离出来但需要密码
追踪这个流,

image.png


URL解码

image.png



base64解码

image.png


密码:PaSsw0rd_LitCtF_L0vely_tanJi

image.png


LitCTF{anTsw0rd_fl0w_is_eAsY_f0r_u}


The love


解压出来是一张图片
去010看到有压缩包,分离出来

image.png


需要密码

image.png

image.png


去steg看看,给了一个掩码,是要密码爆破

image.png


密码:Litctf202405ftctiL

image.png


base64解码:love_is_painful

image.png


flag就出来的了
Litctf{wish_you_can_find_your_true_love}

### CVPR 2024 论文代码实现与复现 CVPR(Computer Vision and Pattern Recognition)作为计算机视觉领域的重要会议之一,每年都会发布大量高质量的研究成果及其对应的代码实现。对于CVPR 2024中的论文代码实现及复现方法,可以遵循以下策略来获取相关信息。 #### 官方资源 通常情况下,CVPR官方会提供一个集中展示所有被接收论文及相关材料的页面。该页面不仅包含了每篇论文的具体链接,还可能附带作者公开的源码仓库地址。例如,在过去的版本中,许多研究团队会在GitHub上托管他们的项目,并通过CVPR官网或者arXiv等平台分享这些资源[^1]。 #### 开放访问库 除了直接查阅CVPR官方网站外,还可以利用一些专门收集学术界开源项目的网站如Papers With Code (paperswithcode.com),它按主题分类整理了众多顶级会议上发表的文章连同其实验室提供的具体实施细节和技术文档一起列出供研究人员参考学习[^2]。 #### 特定技术方向探索 如果关注某个特别的技术话题比如高分辨率三维输出,则可参照《Octree Generating Networks: Efficient Convolutional Architectures for High-resolution 3D Outputs》这类专注于特定应用场景下的网络结构设计思路来进行深入理解并尝试自行构建类似的解决方案框架;而对于多智能体部分可观测网格环境模拟等问题则可以从《POGEMA: Partially Observable Grid Environment for Multiple Agents》得到启发去开发相应的仿真工具包[^3]。 #### 实践建议 当试图重现某项研究成果时需要注意几个方面:首先是确保使用的数据集完全一致或者是经过适当预处理后的替代品;其次是仔细阅读原作给出的方法论描述以及补充说明文件以便正确配置实验参数设置;最后一点就是积极与其他对该课题感兴趣的同行交流探讨遇到困难之处共同进步成长[^4]。 另外值得注意的是关于共享特征这一概念,《共享特征。在上面,为了简单起见,我们不共享RPN和Fast R-CNN之间的特征...》提到通过合理安排不同模块间的信息传递机制能够有效提升模型性能表现同时减少计算开销成本[^5]。 ```python import torch from torchvision import models # 加载预训练模型 model = models.resnet50(pretrained=True) # 修改最后一层全连接层适应新任务类别数 num_ftrs = model.fc.in_features model.fc = torch.nn.Linear(num_ftrs, num_classes) ``` 上述代码片段展示了如何基于PyTorch调整ResNet架构用于自定义图像分类任务的一个基本例子。
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