墨衍会员
·
AI 创作全网分发
墨衍智能分发
本文由作者通过墨衍一键同步至各平台
1分发平台
900+累计阅读
930平均单平台
已同步平台
优快云
微信公众号
微博
知乎
掘金
百家号
博客园
抖音
小红书
你的文章也可以这样分发
墨衍会员 ¥399起/年，写一次发全网
我也要
首先建议安装的python是2.7版本。
然后安装好pip。
输入
pip install pwntools
安装时会报错，
可能报错 error 255 或者 权限 或者 需要安装python-dev之类的。总之很难搞
解决办法：
$ sudo apt-get install python-pip python-dev build-essential
$ sudo pip install --upgrade pip
$ sudo pip install --upgrade virtualenv
如果一切顺利的话
再次输入
pip install pwntools
应该不再报错，这时候输入 python 进入python中
输入
import pwn
如果没有报错，则说明安装成功
Unity Shader Graph 2D - Procedural程序化图形转动的环状六边形
Hexagon又称六边形，在游戏中是十分常见的基础形状，本文将使用程序化的六边形来制作多个环状六边形叠加的转动动画效果，实践Unity Shader Graph中的常用节点功能。
windows和linux下分别安装pwntools
首先可以先安装好python的环境，Python 2.7.9 + 或 Python 3.4+ 以上版本都自带 pip 工具。这个界面就是提示我们已经安装了一个版本的pwntools，我们可以进行更新到最新的版本。然后安装pwntools：pip install pwntools 完成。首先需要安装pip：apt install python3-pip。pwntools是pwn最常用的一个python包。更新完以后，查看版本的确是最新的版本。然后win+r进入命令行输入界面。
ESP8266 进行HDLC解码，AX.25，APRS
/************************************************************** 函数名：aprs_wait_begin() 参 数：无 返回值：bool true=得到合法脉冲，false=未得到 说 明：等待第1个833us高脉冲，判断范围 730-930，其他忽略 ***************************************************************/ bool aprs_wait_begin(){ stati
一、配置pwn的ubuntu环境
安装pwn的ubuntu环境
别再傻傻分不清！用R语言5分钟搞定RR、AR、OR的计算与解读（附代码）
本文通过R语言实战演示，详细讲解了RR（相对风险）、AR（绝对风险）和OR（比值比）的计算方法与科学解读。提供完整的代码示例和可视化技巧，帮助医学研究者快速掌握这些核心流行病学指标的应用与常见陷阱规避。
西门子Industrial Copilot实战：5个工业场景下的AI效率提升案例
本文通过五个工业场景实战案例，深入解析西门子Industrial Copilot如何将工业智能转化为实际生产力。从自动化配置、预测性维护到能源优化与人机交互，这位AI助手显著缩短工程周期、提升设备可用率并降低运营成本，展示了其在工业领域系统化、工程化的落地价值。
在服务器Ubuntu上配置anaconda2+python2.7+pytorch
配置anaconda2 1.先去官方地址下载好对应的安装包 https://www.anaconda.com/download/#linux 用winSCP把安装包Anaconda2-5.2.0-Linux-x86_64.sh复制到服务器上的Downloads目录下（如果没有就建一个文件夹） 2.安装python2.7版的anaconda2 bash ~/Downloads/Anaconda2-5.2.0-Linux-x86_64.sh 3.新建虚拟环境 conda create --name pytho
如何使用ArcGIS自动矢量化建筑
在显示的重分类对话框内，输入栅格选择提取单波段后的栅格，重分类分为三个层级，旧值分别为100-249、250-251和252-255，对应新值为1、2和3，旧值的最小和最大值不用修改，保持和原有的一致。同样在ArcToolbox内点击Spatial Analyst工具点击“重分类\重分类”，在重分类对话框内输入栅格选择之前重分类过后的图片，将旧值3的新值设置为1，这样分类后就只有两类。在显示的新建Shapefile对话框内，名称命名为折线，要素类型选择折线，点击编辑，设置坐标系为WGS 1984。
kali怎么安装python3_kali下python安装pwntools工具 | kTWO-个人博客
摘要本文讲述的是再kali下面的python2.7中安装pwntools工具，这个工具是打ctf必备工具也是解pwn必备工具，本文将一步步介绍如何安装成功。0x01 pwntools介绍pwntools从名字上看像是在解PWN题目使所用的工具，没错，确实使的，他使基于Python的，就是Python中的一个库，但是这个库很强大，里面包含了很多方法，比如连接可执行文件，进行读写通信，还可以生成she...
Ruoyi-Cloud集成Seata2.0实现分布式事务
在网络上，关于Spring Cloud和Ruoyi-Cloud整合Seata的教程有很多，针对不同版本的 Seata 也有不少相关教程。事实上，无论是 Spring Cloud 还是 Ruoyi-Cloud，其整合 Seata 的原理基本相同。这篇博文将详细介绍如何在本地开发环境下，在中实现Seata 2.0的整合，希望能为大家在分布式项目中实现 Seata 的整合提供实用的帮助，提供一个清晰的操作思路。
基于计算机视觉的无人便利店技术：从算法到部署的系统化实战指南
摘要：本文系统介绍了基于计算机视觉的无人便利店技术方案，提出"商品检测-跟踪-动作识别-防损-结算"五段式流水线架构。详细阐述了YOLOv8-Seg商品检测、OC-Sort多目标跟踪、3D-CNN+ST-GCN动作识别等核心算法实现，并完成NVIDIA Jetson Xavier NX边缘端的优化部署。通过TensorRT量化、DeepStream加速等技术手段，系统在保持94.7%动作识别准确率的同时，将漏单率降至0.8%，单店云端算力成本较行业平均降低84%。所有代码已开源，可直接应
ubuntu16.04+python2.7+pwntools
作为小菜鸟本????，想要开始学习ctf，第一步就是学习安装pwntools。因为考虑到ctf中可能有32位可执行程序，于是搭建了32位的ubuntu系统，具体版本号是ubuntu16.04，系统默认安装python2.7。又考虑python3在语法上与python2有些区别，为防止在使用pwntools时有其他额外的变化，决定就基于已有的python2. 7进行安装。本以为能够很快安装好，但实际过程中遇到几个坑，查了半天也没完全解决，后来自己摸索，成功解决问题，觉得有必要记录下来。 第一步，安装pwnto
【知识分享】单端到混合S参数转换指南
信号完整性（SI）工程师几乎总是必须使用S参数，因为许多的高速接口和行业标准都正在转向串行链路架构，并使用基于S参数测量的频域限制指标，了解其工作过程将会很有意义。
Ubuntu虚拟机中安装pwntools
$ sudo apt-get install python-pip python-dev build-essential $ sudo pip install --upgrade pip $ sudo pip install --upgrade virtualenv （如果失败，可以考虑重装一个更新的Ubuntu系统） 接着输入 $pip install pwntools 下载好之后如果...
深度学习工具包 DeepLearningToolbox
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');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
计算机控制技术及应用
《计算机控制技术及应用》通过总结作者的科研成果和吸收国内外的先进理论、方法和技术，以计算机控制系统的网络化、开放化、智能化和集成化发展趋势为主线索，主要介绍计算机控制系统的基本概念和计算机控制系统的典型形式，计算机控制系统的数学描述与基本分析方法，以及数字PID控制器、最少拍控制系统、达林算法、状态变量设计法等设计方法及其各种改进算法。重点突出计算机控制系统输入输出通道接口的设计方法和典型控制系统的设计案例与实现方法等。
安装ubuntu虚拟机 并且 在虚拟机中安装插件 python3 pwntools pwngdb pwndbg
pwntools。
ssm框架搭建
这个是一个在idea上成功跑起来的ssm框架项目，保存在这里方便以后使用直接下载
Ubuntu安装+pwntools+pwndbg+xshell
· 今天安装了Ubuntu、vmtools、pwntools和pwndbg 前两个的安装没什么困难，之前装过虚拟机，操作都差不多。 在命令行输入： $ sudo apt-get install python-pip python-dev build-essential $ sudo pip install –upgrade pip $ sudo pip install –upgrade vi...
android 蓝牙通讯demo
android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。
pwntools、pip、pwndbg安装方法及遇到问题解决汇总
1、首先介绍pwntools，安装好Ubuntu后准备安装tools却发现虚拟机的安装tools选项变为灰色无法点击。首先可以尝试一下重启虚拟机，多试几次。如果还不行的话那就是安装镜像的问题，可以在虚拟机设置里面选择设置选择使用物理驱动器即可。 如下图所示： 无任何问题之后首先进行下载tools工具，点击虚拟机安装虚拟机tools即可 然后打开终端输入命令进行配置，命令如下： 在命令行输入： ...
前四周任务安装过程总结
下载，然后创建Ubuntu系统的虚拟机，打开刚刚安装好的虚拟机，点击“创建新的虚拟机”，进入虚拟机安装向导，选择“自定义（高级）”的选项，点击“下一步”。直接默认，单击“下一步”硬盘容量默认是 20 GB，单击“下一步”。先切换为管理员权限，输入sudo su root以及密码，然后更新软件包列表输入sudo apt update，再输入sudo apt install python3安装python3，验证安装是否成功输入python3 --version，若显示正确版本则安装成功。
pwn题环境搭建——Ubuntu操作系统
Ubuntu虚拟机的安装
配置pwn环境的虚拟机
3.安装libcsearcher动态库。先在官网下载好Ubuntu的镜像文件。设置后虚拟机的各种问题后安装好。1.安装pwntools。进入虚拟机，右击进入。然后打开VMware。2.安装pwndgb。
安装ubuntu虚拟机并安装虚拟机插件
首先进入ubuntu网址点击下载，并按照以下图片进行安装到这一步以后，点击立即重启就ok了。
Ubuntu下pwntools无法正常使用
问题描述：安装了pwntools后调用时依旧显示使用pip list查看却有这个库。
断电导致的虚拟机错误
author: moqizou initramfs错误 最近上班的时候碰到了一次奇异的错误，ubuntu虚拟机打开之后没有进入熟悉的图形化界面和bash界面。而是报了一个错误，然后进了initramfs界面。 重启了几次都没有效果 让我十分慌乱，最后还是解决了这个问题。 使用fsck -y /dev/sdbn如果有用，重启就ok没有用的话，这句会显示目录不存在或者回显ubuntu版本 使用fsck /dev/sda5 我用的是sda5，但是要看机器报错是sda几也可能是sda1 2之类的，运行完之后ye.
第三周作业
被折叠的 条评论
为什么被折叠?
到【灌水乐园】发言
1928
扫一扫
