呵呵

最新推荐文章于 2023-06-13 19:56:43 发布
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有一副扑克牌共54张，问：至少摸出多少张才能保证：(1)其中有4张花色相同?(2)四种花色都有?
网络用语中呵呵的不同用法及功能研究.docx
07-02
网络用语“呵呵”的用法和功能研究深入地探讨了“呵呵”一词在虚拟交流环境中的多样性和复杂性，其不仅是模拟笑声的拟声词，还在特定情境下成为表达情感和态度的重要手段。研究指出，网络对话中的“呵呵”具有多重...
网络用语中呵呵的不同用法及功能研究-1.docx
07-02
网络用语“呵呵”源自传统的拟声词，本义用来模拟笑声，在现代网络交流中，其含义和功能得到了极大的扩展和深化。不同于传统语境下的纯粹拟声词，“呵呵”在互联网对话中，不再仅限于表达笑声，而是根据不同的语境，...
BUUCTF 凯撒？替换？呵呵!
YueXuan_521的博客
06-13 1898
BUUCTF 凯撒？替换？呵呵! 第一步：输入密文（MTHJ{CUBCGXGUGXWREXIPOYAOEYFIGXWRXCHTKHFCOHCFDUCGTXZOHIXOEOWMEHZO}）2、经过分析发现没有规律，尝试暴力破解。首先，可以肯定MTHJ的明文为flag，利用在线工具。1、根据题目提示与密文特征，猜测为凯撒加密。尝试后，发现不是普通的凯撒加密。4、选择第一个结果，去除空格，加上花括号，作为flag。第二步：输入提示（MTHJ=flag）第三步：点击Solve按钮，开始破解。
buuctf 凯撒？替换？呵呵!
shshss64的博客
09-22 3786
凯撒？
BUU-Crypto-凯撒？替换？呵呵
七堇年的博客
12-29 1919
BUU-Crypto-凯撒？替换？呵呵
buuctf密码题 凯撒?替换?呵呵!
weixin_46244154的博客
02-01 3034
凯撒?替换?呵呵! buuctf密码题 依据题目中提到的凯撒先进行凯撒密码解密 前四个字母得到的是FMAC而非想要的FLAG，FMAC四个字母之间也无规律可循，故尝试题目中提到的替换 https://quipqiup.com/（在线网站） 用MTHJ=flag条件得到替换出来的结果将空格去掉得到flag中内容即substitutioncipherdecryptionisalwayseasyjustlikeapieceofcake ...
CTF 每日一题 Day19 凯撒？替换？呵呵
ChaoYue_miku的博客
01-19 1735
题目名称：凯撒？替换？呵呵! 题目类型：Crypto 题目来源：BUUCTF 题目描述：MTHJ{CUBCGXGUGXWREXIPOYAOEYFIGXWRXCHTKHFCOHCFDUCGTXZOHIXOEOWMEHZO} 注意：得到的 flag 请包上 flag{} 提交, flag{小写字母}
日常练习+学习之BUUCTF 凯撒？替换？呵呵! 1
Forehub的博客
07-24 1508
BUUCTF 凯撒？替换？呵呵! 1 由题，首先我用凯撒在线解密对题目从1到25进行了解密，但显然题没有那么简单，我失败了，又看见题目中说 替换 这个方法，我们可以将MTHJ替换为flag，由于一般的凯撒解密（即每一个元素进位相同）行不通，我们只能采取暴力破解把每一种情况都展示出来。这里不会编程的我选择采用爆破工具quipqiup 得到所有可能将格式改为flag{}形式，并且删去中间括号，可得最终flag。 ...
[BUUCTF]凯撒？替换？呵呵!解析
rang的博客
11-04 4831
打开题目发现提供的有MTHJ{CUBCGXGUGXWREXIPOYAOEYFIGXWRXCHTKHFCOHCFDUCGTXZOHIXOEOWMEHZO} 以为是简单的凯撒解密，但是分析Ascill表，发现毫无规律，意味着要爆破出所有可能 在线工具：https://quipqiup.com/ 去空格转小写 flag{substitutioncipherdecryptionisalwayseasyjustlikeapieceofcake} ...
BUUCTF密码基础题——凯撒？替换？呵呵！
热门推荐
YIHAHUHA的博客
11-17 1万+
凯撒？替换？呵呵！ 凯撒密码一般就是26个字母经过单纯的按字母顺序来位移的加密方法（一般） 如：abc=def 进阶版的凯撒就不按照字母顺序的加密 如：abc=dhj 所以就要经过暴力破解出每一种可能的对应加密 看题 前面的MTHJ和字符串中间的{}是明显的flag{}的格式，所以就推断这里的 MTHJ对应的明文就是flag 然后就对字符串中的其他20个字母进行爆破对比 可以写脚本（不会哈哈哈） ...
呵呵呵呵呵
(*^__^*) 嘻嘻……
06-09 986
平静的得得得得得得得
凯撒？替换？呵呵!解析
weixin_43404314的博客
02-08 3578
打开题目发现提供的有MTHJ{CUBCGXGUGXWREXIPOYAOEYFIGXWRXCHTKHFCOHCFDUCGTXZOHIXOEOWMEHZO} 进行凯撒解密，发现不对 于是在网站https://quipqiup.com/ 得到 flag
易语言呵呵HTTP应用模块
08-15
《易语言呵呵HTTP应用模块详解》 易语言呵呵HTTP应用模块是专为易语言平台设计的一款网络通信组件，它提供了一种高效、便捷的方式，使易语言开发者能够轻松实现HTTP协议的客户端功能，如发送HTTP请求、接收HTTP响应...
呵呵：在WordPress主题的仪表板文档中将呵呵变成eureka
02-05
呵呵被想出了和惊人的给生活带来的。 说真的，丹是最好的。 他提出了一个宽泛的想法，并真正地将它变为现实。 SPP办公室在圣诞节那天开放，但由于公司假期，我们于5月5日（丹的生日）关闭。 什么？ 呵呵是为所有你...
scratch2源码呵呵
05-30
scratch2源码呵呵提取方式是百度网盘分享地址
【嵌入式AIoT】系统架构与轻量化模型部署：面向智能家居与工业监测的边缘智能终端实战设计
12-21
内容概要：本文系统介绍了嵌入式AIoT应用场景的实战方法与实践路径，涵盖从场景选择、系统架构设计到AI模型部署、通信与数据管理的全流程。重点阐述了嵌入式系统与人工智能、物联网技术的融合，强调在资源受限环境下实现感知、分析与决策一体化的智能终端系统。文章详细解析了感知层、边缘计算层和云端服务层的协同机制，突出边缘侧数据处理与轻量化AI模型优化的重要性，并倡导以实际需求为导向，避免“为AI而AI”的设计误区。同时，强调系统稳定性、远程维护和长期运行能力的建设。; 适合人群：具备嵌入式系统基础、物联网或AI相关背景，有一定开发经验的工程师或工作1-3年的技术研发人员；适用于希望深入理解AIoT系统集成与实战落地的学习者。; 使用场景及目标：①智能家居、工业监测、智慧农业等分布式智能系统开发；②在算力、功耗受限的嵌入式设备上实现AI推理与边缘智能；③构建高效、可靠、可维护的端云协同AIoT系统。; 阅读建议：建议结合实际硬件平台进行项目化学习，边学边练，重点关注系统架构设计、模型优化与通信协议选型，注重整体系统思维的培养，而非仅关注单一技术点。
基于Python 的UART 文件传输工具
最新发布
12-21
基于Python 的UART 文件传输工具，基于Pyside6的GUI界面
C# 基于 Onnx 与 P2PNet 的人群检测与计数系统源码实现
12-21
基于C#编程语言与Onnx运行时环境，本文档详细阐述了一种利用P2PNet架构实现人群密度估计与个体计数的技术方案。该方案通过解析预训练模型，实现了对图像或视频流中人群分布的精准检测，并提供了可靠的计数功能。核心内容包括模型加载与推理流程的完整实现、数据处理管道的构建以及性能优化策略的探讨。本文旨在为相关领域的开发人员提供一个清晰、可复现的参考实现，着重于工程实践的严谨性与代码模块的可用性。所有实现代码均经过结构化组织与详细注释，以确保其易于理解与集成。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
Theoretical Machine Learning Notes (Princeton COS511)
12-21
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结（summarization） 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签，可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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