Guide your learning to become a hacker

本文分享了适合新手的黑客学习资源,包括如何成为黑客的详细指南及WiFi密码字典制作方法。提供了英文学习资料链接,并推荐了两个中文技术博客,分别关于制作强大的密码字典和利用SQLite进行数据隐藏。

这里有一篇适合新手看的链接(如果英语不好请下载个翻译软件):http://catb.org/~esr/faqs/hacker-howto.html

前面我觉得说了一些不是很重要的东西可以直接从:Why This Document?开始看。

现在我还没有看完,所以等我看完之后总结出来!

 

今天有心情研究一下wifi密码的问题:其实是想做一个很nb的密码字典。

参照这个博客园的分享自己去做一下,感觉还不错:https://www.cnblogs.com/lifengfneg/p/5992649.html。

sqlite 隐藏东西:https://www.cnblogs.com/xiaozi/p/5760321.html

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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