2008脚本大赛PowerShell高级组Event 5解题及分析

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题目位置: http://www.microsoft.com/technet/scriptcenter/funzone/games/games08/chs/aevent5.mspx

官方题目解答: http://www.microsoft.com/technet/scriptcenter/funzone/games/solutions08/expssol05.mspx

这题确实没有什么可以讲的, 主要是利用hash表来确定密码是否是单词. 我的第13个检查就是把字符串变成数组, 利用hash表来看每一个字符出现了几次, 如果是第二次出现, ?{} 就会为真, 改对象就会沿着管道进入到%{$dup = $true}中, 也就标记了该密码有重复字符.

param([string] $password )
$script : score  =   13 ;
$rating   =   " weak " , " weak " , " weak " , " weak " , " weak " , " weak " , " weak " , `
" moderately-strong " , " moderately-strong " , " moderately-strong " , " moderately-strong " , `
 
" strong " ,   " strong " ,   " strong "
#  0: prepare ...
$hash   =  @{}
$chars   =  @{}
$dup   =   $false
Get
- Content  - Path C : Scripts wordlist . txt  |   %  {  $hash [ $_ ]  =   $null  }
#  1
if  ( $hash . ContainsKey( $password )) { $script : score -- ;  " Password is an actual word " }
#  2
if  ( $hash . ContainsKey( $password . Remove( $password . Length - 1 , 1 ))) { $script : score -- ;  " Password, minus the last letter, is an actual word. " }
#  3
if  ( $hash . ContainsKey( $password . Remove( 0 , 1 ))) { $script : score -- ;  " Password, minus the first letter, is an actual word. " }
#  4
if  ( $hash . ContainsKey(( $password   - match  ' 0 ' )  - and ( $password   - replace  ' 0 ' , ' o ' ))) { $script : score -- ;  " Password simply substitute 0 (zero) for the letter o. " }
#  5
if  ( $hash . ContainsKey(( $password   - match  ' 1 ' )  - and ( $password   - replace  ' 1 ' , ' l ' ))) { $script : score -- ;  " Password simply substitute 1 (one) for the letter l. " }
#  6
if  ( $password . Length   - lt  10 ) { $script : score -- ;  " password is less than 10 characters " }
if  ( $password . Length   - gt  20 ) { $script : score -- ;  " password is more than 20 characters " }
#  7
if  ( $password   - notmatch  ' d ' ) { $script : score -- ;  " No number in password. " }
#  8
if  ( $password   - cnotmatch  ' [A-Z] ' ) { $script : score -- ;  " No uppercase letter in password. " }
#  9
if  ( $password   - cnotmatch  ' [a-z] ' ) { $script : score -- ;  " No lowercase letter in password. " }
#  10
if  ( $password   - cnotmatch  ' [^0-9a-zA-Z] ' ) { $script : score -- ;  " No symbol in password. " }
# 11
if  ( $password   - cmatch  ' [a-z]{4,} ' ) { $script : score -- ;  " Four or more consecutive lowercase letters in password. " }
# 12
if  ( $password   - cmatch  ' [A-Z]{4,} ' ) { $script : score -- ;  " Four or more consecutive uppercase letters in password. " }
# 13
$password . ToCharArray()  |   ?  { [bool]  $chars [ " $_ " ] ++  }  |   %  { $dup   =   $true }
if  ( $dup ) { $script : score -- ;  " Duplicate letters in password. " ;}
#  result
""
" A password score of $script:score indicates a $($rating[$script:score]) password. "

 

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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