CTF如何选择一个适合自己的方向？

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原创 最新推荐文章于 2026-10-29 15:14:02 发布 941 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
从零开始学习CTF——CTF是什么 前言： 从2019年10月开始接触CTF，学习了sql注入、文件包含等web知识点，但都是只知道知识点却实用不上，后来在刷CTF题才发现知识点的使用方法，知道在哪里使用，哪里容易出漏洞，可是在挖src漏洞中还是很迷漫，学了快一年还是没挖过一条src漏洞。这一系列是把自己学习的CTF的过程详细写出来，方便大家学习时可以参考。 一、CTF简介 简介 中文一般译作夺旗赛（对大部分新手也可以叫签到赛），在网络安全领域中指的是网络安全技术人员之间进行技术竞技的一种比赛形式 CTF起源于1996年DEFCON全球黑客 阅读详情

网络安全CTF全方向指南：从Crypto到Web，小白入门必看（建议收藏）

文章详细介绍了CTF竞赛的五大方向：Crypto密码学、Pwn二进制漏洞挖掘、Web安全、MISC杂项和逆向工程。每个方向阐述了其特点、优势、所需知识储备与工具准备，强调兴趣和坚持是学习关键。文章鼓励初学者不畏困难，通过实践逐步提升技能，在网络安全领域找到适合自己的发展路径。

如何选择一个适合自己的方向

从斯巴达密信到区块链长城，三千年攻防，从未停歇。从蜡板到量子，守护每一分不容侵犯的自由。这场始于古希腊的保密之战，如今已在区块链上筑起新的文明长城。

😶🌫️为什么选择Crypto

想体验破解重重加密最后还原信息的成就感？想了解从古至今各种密码体制的底层逻辑？那么CTF的Crypto方向绝对会成为你的不二选择。

选择Crypto，不仅可以让你洞察古典密码技术并随手丢出一段他人看不懂的字符，还可以学习并实现在现代密码学中最为风靡的 RSA 加密算法，并拾级而上，直至掌握将于未来抵御量子计算机狂轰滥炸的格密码体系。

总之，选择Crypto，你将洞悉编码之间的缝隙，在无数逻辑链条间屹立于信息之巅。

👻优势

选择Crypto的第一个优势在于密码学的学习拥有一个绝对清晰的学习路线，从古典密码学到现代密码学，从对称密码学到公钥密码学。在学习密码学的旅途上，每位同学都可以一步一个脚印地扎实前进，既能够很轻松且直接地得到破解已学习密码体制的正向反馈，又不会陷入**“拔剑四顾心茫然”**不知下一步学什么更合适的迷茫。

其次，Crypto方向对计算机综合能力几乎没有要求。它并不需要你精通多门编程语言抑或拥有深厚的计算机系统知识，而是更加注重逻辑思维，以及对密码学原理的理解与运用。即使计算机基础知识并不扎实，作为一名完完全全的编程新手，也能通过最简单易懂的学习与实践，快速掌握破解密码的诀窍，找到属于自己的解题节奏。选择Crypto，是对一切密码学感兴趣的同学涉足CTF竞赛世界与密码学领域的理想选择。

最后，在学习Crypto的过程中，还会潜移默化地提升数学逻辑思维与论文阅读能力。用最简单、最生动的视角洞察代数与数论精彩绝伦的变换与演绎，并穿梭于顶尖学者们写下的论文之间——每位Crypto学习者都将在这样神奇的旅程中走过一轮又一轮，并在某个时刻蜕变，破茧成蝶。

上述的一切，都是Crypto能够给屏幕前每一个你带来的独特魅力。

相信在某个破译成功的午后，看着那份闪耀着光芒的胜利果实的时候，你一定会想起即将选择Crypto的自己。

🥰前置准备

🦾兴趣与坚持

无论你最后选择打CTF的什么方向，这一点肯定是得具备的。

🐱👤语言基础&数论基础

语言基础的话，密码方向里容易上手的肯定是Python了，不要求多么深入，但是起码你得能看懂给出的加密代码你才能解密吧（假如不会，可以通过群里的《Python编程：从入门到实践》这本书来入门）。

数论基础的话，可以自己找些资料学一下（途径多样，找到适合自己的是最好的），我是通过**《公钥密码学的数学基础》**这门书来学的（密科人必备的课本，群里有这本书），但不用全看完，入门看看前三章稍微了解一下就行。

🔧 密码手的“工具”

这里的话，我能推荐的就是几个库和一个密码手必备软件了。

库的话，Crypto、gmpy2这两个库是必不可少的。

至于工具，只有一个——Sagemath，但这个的安装方法很多，建议自己网上搜搜。一些数学相关的脚本需要在这上面才能运行

💣Pwn

我们将控制内存中的每一个比特，我们将剖析程序里的每一个函数。

我们不断挖掘程序中的漏洞，我们拿到一个个靶机的shell。

这就是二进制的世界，这就是Pwn的千钧之力🐘🐘🐘。

🧐Pwn是什么

pwn代指二进制漏洞挖掘与利用，以较底层的应用程序代码漏洞的利用为主。

在ctf中，极大部分pwn提供的可执行文件为由c语言编译的，x86架构下ubuntu系统的elf可执行文件。且利用方式围绕栈溢出，堆利用，格式化字符串漏洞等知识点。而我们的目的也很简单，拿到系统的shell，然后拿到flag。

😎为什么选择Pwn

想感受从二进制洪流中夺取系统控制权的极致快感吗？想亲手拆解程序逻辑的铜墙铁壁，在内存迷宫中开辟胜利之路吗？CTF的Pwn方向将带你直面计算机最底层的攻防博弈。

在这里，每个字节偏移都暗藏杀机，每段内存布局皆可化作利刃。当你的exploit代码穿透重重防护成功提权的那一刻，便是二进制世界为你加冕的瞬间。

这里没有黑箱魔法，有的只是对系统原理的深刻理解和创造性利用——这正是二进制漏洞攻防的终极浪漫。

💪🏻优势

Pwn的魅力在于其不可替代的实战价值。在万物互联的时代，二进制漏洞分析能力已成为安全领域的核心竞争力。学习Pwn不仅能让你深入理解计算机底层运行机制，更能将这种能力延伸到漏洞挖掘、逆向工程等各个安全领域。
更令人着迷的是Pwn领域永不停歇的攻防博弈——防护技术与攻击手法相互促进、不断进化，让Pwn成为最具挑战性和成长性的技术方向。每一次突破，都是对系统认知的又一次升华。

🍊前置准备

💖精诚所至，金石为开

二进制安全的学习充满趣味，但也需要持之以恒的毅力与坚持不懈的努力。

切忌三天打鱼两天晒网，学过的知识尚需巩固，未学的知识正在路上。

牢牢记住，学如逆水行舟，不进则退。

🧬千里之行，始于足下

pwn的基础知识根系繁茂而复杂，以下是必备的基础知识。

  • C语言：掌握C语言是必不可少的。重点掌握指针操作、内存管理、函数调用约定
  • Linux：elf文件只能运行在linux上，所以linux的使用是逃不开的。
  • 汇编语言：x86/x64架构必学，理解寄存器、栈帧、指令周期，以及函数调用过程中传参和返回的相关步骤。
  • Python：用于编写exploit脚本，熟练使用pwntools库
🔧 身怀利器，杀心自起

PWN要配置的神奇妙妙工具有点多，准备这些软件，磨刀不误砍柴功：

  • 虚拟机系统（VMware Workstation Pro）：linux系统的使用
  • python3:虚拟机linux中一定要装
  • GDB with peda/pwndbg：配备可视化插件的调试利器
  • pwntools：漏洞利用的神兵工坊
  • IDA Pro：逆向分析的雷达系统
  • one_gadget: linux中，用于获取可以无需传参直接getshell的地址。
Pwn的世界没有坦途，但每道伤痕都会化作铠甲，助你在0与1构成的钢铁丛林中，开辟属于自己的征服之路。

🐳Web

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我们穿梭在代码的每一行逻辑之中，我们窥探每一个请求与响应之间的秘密

我们挖掘隐藏在参数、Cookie、Session中的漏洞，我们获取后台、RCE，直至控制整个服务器

这就是Web的战场网络世界中最刺激的渗透之道🕵️♂️🕸️

🤔Web是什么

Web方向是CTF中最贴近真实攻防场景的方向之一，聚焦于网站与Web服务的安全问题

你将面对的是一系列部署在服务器上的真实Web应用，它们或使用PHP、Node.js、Python，或搭载各类CMS框架，漏洞形式多种多样，包括但不限于：

  • SQL注入（SQLi）
  • 命令注入（RCE）
  • 跨站脚本攻击（XSS）
  • 文件包含与读取（LFI/RFI）
  • 文件上传漏洞
  • SSTI、SSRF、反序列化……

我们要做的就是利用一切蛛丝马迹，打穿逻辑漏洞，构造恶意请求，从前端跳跃至后台，最终夺取flag

🙌为什么选择Web

想体会如同黑客电影中敲击键盘、操控网站的沉浸体验？想破解重重逻辑限制，一步步拿下管理员权限？Web就是你打开网络安全世界的钥匙🔑，你将会

  • 学习如何从源码中揪出逻辑错误
  • 探索各种服务器配置下的漏洞利用方式
  • 对抗 WAF、防护逻辑，绕过规则一击致命
  • 感受通过一串精妙URL，就能获取数据库的成就感

Web挑战没有固定套路，每一个靶站都是一场全新的解密之旅。你不仅要懂技术，更要懂思维

💪🏻优势

选择Web最大的优势，在于：

  • 📌 贴近真实攻防场景：现实中的绝大多数入侵都始于Web漏洞
  • 📚 学习门槛适中：无需掌握底层汇编和内存知识，适合所有层级
  • 🌍 技术延展广泛：从前端到后端，从协议到框架

更重要的是，Web方向充满创意与探索，每一题都可能藏着出其不意的解法——你不再只是解决问题，而是在与出题人斗智斗勇

🍊前置准备

掌握一定的Web开发与安全基础是前提：

  • **信息搜索：**学会使用google搜索引擎和上Github
  • HTML**/CSS/**JavaScript：了解前端结构、交互机制（如DOM操作、XSS触发点）。
  • HTTP****协议：熟悉请求方法（GET/POST等）、状态码、请求头和响应头。
  • 常见后端语言：如PHP、Python（Flask/Django）、Node.js，了解它们的基本语法和处理逻辑。
  • 数据库基础：熟悉MySQL/SQLite，了解SQL语句和注入原理。

熟悉CTF中常见的Web漏洞：

  • SQL注入（SQL）
  • 跨站脚本攻击**（**XSS）
  • 文件包含（LFI/RFI）
  • 命令注入（Command Injection）
  • SSRF、XXE、IDOR、逻辑漏洞等

在本地准备靶场环境：

  • 安装 Kali Linux 或使用 WSL + Burp Suite 环境。

  • 推荐使用平台：

  • DVWA

  • HackTheBox

  • CTFd 自建平台用于刷题/组队练习

🍊工具准备

Web CTF题目的“削皮小刀”：

  • Hackbar: 神器
  • dirsearch / gobuster：目录扫描神器
  • Burp Suite / Yakit ( 国产平替 )：抓包、重放、爆破、自动化漏洞扫描神器
  • Postman：测试API，构造复杂请求
  • sqlmap：自动化SQL注入工具
  • 蚁剑: webshell 管理工具
  • termius: 远程服务器SSH终端

工具远远找不齐，重要的是理解，总有一天你也会写出自己的工具！

💡致初学者

在这个过程中：

  • 你会遇到绕过验证的技巧，感受“逻辑漏洞”的脑洞大开；
  • 你会学会用Burp Suite拦截和篡改请求，像魔法师一样控制网页行为；
  • 你也会在一次次失败中变强，理解漏洞背后的原理，而不只是复制payload

最重要的是——千万别怕难！

高手都是踩着无数“404”和“500”的坑成长起来的。每一道你解出来的题，都是你实力的勋章；

每一个你看不懂的题，也都在等待一个未来的你轻松破解，

所以，别急，别怕，多问，多试，热爱别停，

你不需要一开始就成为黑客大神，只需要一直走在成长的路上，

愿你在CTF的世界里越挖越深，越玩越爽！

加油，未来的Web安全工程师！🍊

Web不仅是通往安全世界的起点，更是一扇洞悉整个互联网运作机制的窗。

选择Web，走进互联网的脉络深处，成为真正的攻防智者🧠💥

💎MISC

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🕵️♂️MISC是什么

MISC（Miscellaneous）是CTF中最包罗万象的方向，涵盖取证分析、隐写术、数据恢复、网络流量分析等多样化挑战。这里没有固定套路，每个题目都是独特的解谜游戏，考验你的综合技术嗅觉和创造性思维。

在MISC的世界里，一张图片可能暗藏机密，一段音频可能编码信息，一个网络包可能泄露密钥。你需要像数字侦探一样，从看似平常的数据中抽丝剥茧，发现隐藏的蛛丝马迹。

🌟为什么选择MISC

想体验在数据海洋中寻宝的刺激吗？想用十六进制编辑器破解视觉骗局，用频谱分析揭开听觉密码吗？MISC方向将带你穿越多媒体迷阵，培养真正的"数据直觉"。

这里没有枯燥的理论堆砌，每个挑战都是动手实践：

  • 在EXIF元数据中追踪攻击者足迹
  • 从损坏的硬盘镜像中抢救关键文件
  • 破解古老编码与现代加密的混合谜题
  • 在千万像素中定位那一个不自然的噪点

选择MISC，你将发展出对数据异常的敏锐感知，掌握跨领域工具联合作战的艺术——这是数字时代侦探的必修课。

🧰装备库

🛠️必备工具
  • 取证三件套：Binwalk、Foremost、Volatility
  • 隐写分析：Steghide、Audacity、StegSolve
  • 编码转换：CyberChef、xxd、base64
  • 流量分析：Wireshark、Tshark、Scapy
  • 脚本处理：Python（PIL、pandas、numpy）
📚知识储备
  • 文件格式结构（PNG/ZIP/PDF等）
  • 常见编码体系（Base家族、Hex、ASCII等）
  • 基础密码学（古典密码、简单加密）
  • 网络协议基础（TCP/IP/HTTP等）

🚀成长路径

  1. 新手村：从文件修复和基础隐写入门
  2. 进阶训练：掌握协议分析和内存取证
  3. 高手之路：破解复合型题目，开发自动化解题脚本
  4. 大师领域：参与真实数字取证和反取证对抗

💡致初学者

MISC就像数字世界的乐高积木——初期可能被各种零件迷惑，但当你能将工具组合运用时，就能构建出精妙的解决方案。记住：

  1. 保持好奇心，异常数据往往藏在细节中
  2. 建立检查清单（文件头？元数据？熵值？）
  3. 善用"暴力破解"作为最后手段
  4. 积累特征库（常见flag格式、出题人习惯）

当你在Wireshark中捕获到关键包时，当损坏的压缩包突然解压出flag时，当频谱图上浮现出摩斯电码时——这些激动人心的瞬间，就是MISC送给探索者的最佳奖赏。

🌟思维导图

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😇 Reverse

🤔Reverse是什么

在网络安全领域，**逆向工程（Reverse Engineering）**是一种从二进制代码、软件程序反推其设计逻辑与功能的技术。当恶意软件伪装成无害程序潜入系统，或是加密协议隐藏着未被发现的漏洞时，逆向工程师就像数字世界的“福尔摩斯”，通过反汇编、反编译等手段，将程序“拆解”成可理解代码语言，进而发现安全漏洞、分析病毒行为、验证加密算法。

🐉为什么选择Reverse

想从零碎的指令中还原程序的本来面目？想体验破解黑盒的快感、与开发者在逻辑深处正面交锋？那你一定不能错过 Reverse。

Reverse 是技术的炼狱，也是智者的游戏。它不需要你写出精巧的 payload，却要你读懂那些用心掩盖的逻辑陷阱；它不让你暴力破解，却会奖励你对系统底层运行机制的深刻洞察。

选择 Reverse，就是选择成为那个能看穿一切的人。在信息迷雾中找出真相，是一件无比浪漫的事。

逆向，不只是技能的较量，更是思维的盛宴。

优势

逆向工程是揭开程序奥秘的钥匙。它让你从二进制代码中还原逻辑，像侦探一样追踪每条指令的意图。无论是分析恶意软件、破解协议，还是漏洞挖掘，逆向都能提供核心洞察力。

相比其他方向，逆向更具通用性——融合Pwn的内存分析、Crypto的加密逻辑，同时锻炼静态分析与动态调试能力。它培养细致观察、缜密推理和极致耐心，是安全研究不可或缺的核心技能。

当你从汇编中看穿代码逻辑，在十六进制里发现漏洞时，你会明白：逆向，就是成为那个能解密一切的人。

😸前置准备

兴趣与坚持

选这个方向的大部分都是为了破解来的吧。亲手拆解代码，打破原有程序边界，不仅能实现游戏的个性化改造，添加心仪的MOD，更能凭借自己编写的工具突破限制，在虚拟世界中畅行无阻。这就是学逆向的绝对驱动力。

前置知识：

C/C++：理解内存管理与指针操作，是逆向分析的核心语言；

Python：用于自动化脚本编写与数据处理；

汇编：需要有汇编知识储备，理解CPU指令集与内存架构，掌握相关寄存器；

密码学基础：掌握对称加密、非对称加密原理，以及常见加密如base,rc4,AES,DES等。

  • 推荐书籍《逆向工程核心原理》
工具准备

ida pro:熟悉ida的各种操作（索引，打断点，动态调试和远程调试）

Ghidra:掌握基础操作，在分析某些程序时Ghidra比ida好用得多，不过主要还是用ida

xdbg：熟悉xdbg的调试操作，和调试流程

VMware: 借助VMware搭建并成功配置Linux操作系统运行环境，并熟悉linux的命令行操作模式

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深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. 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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如何入门？如何组队？     capture the flag 夺旗比赛     类型：   Web 密码学 pwn 程序的逻辑分析，漏洞利用windows、linux、小型机等 misc 杂项，隐写，数据还原，脑洞、社会工程、与信息安全相关的大数据 reverse 逆向windows、linux类 ppc 编程类的     国内外著名比赛   国外： 国内：...

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