Level 8 - Guoguang's little game

本篇博客详细解析了Level8的二进制二维码谜题,通过C语言编程将杂乱的二进制数据转换为整齐的二维码图案,最终揭示隐藏的密码。文章不仅提供了完整的C语言代码示例,还分享了解题思路和过程。

Level 8


  • 本关密码:248a1558-c6c9
  • 这关的二进制我是一点一点打进去的,累死我了。。。
    在这里插入图片描述
  • 你看这二进制它又多又乱 ~
  • 你看这长和宽它又整又齐 ~
  • 所以感觉上就是个二维码
  • 写个程序把二维码还原出来,再扫一下不就出密码了吗
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    C语言转换器:
#include <stdio.h>

int main()
{
	char map[][21]={
	"111111101011101111111",
	"100000100011001000001",
	"101110101101001011101",
	"101110101100101011101",
	"101110101001001011101",
	"100000100111101000001",
	"111111101010101111111",
	"000000000001100000000",
	"111100101111110011101",
	"101001010010101011111",
	"011110110011001001001",
	"011100001011010110011",
	"100111101000001001000",
	"000000001000110111110",
	"111111100110000010010",
	"100000100001010001110",
	"101110100101000101110",
	"101110101010110100010",
	"101110101011111101100",
	"100000101001101101001",
	"111111101001001011100",
	};
	for(int j=0;j<21;j++)
	{
		for(int i=0;i<21;i++)
		{
			if(map[j][i]-48)printf("■");
			else printf("  "); 
		}
		printf("\n");
	}
	return 0;
}


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总索引:Guoguang’s little game Writeup

内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
源码来自:https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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