停下来

最新推荐文章于 2024-08-18 00:19:51 发布

原创最新推荐文章于 2024-08-18 00:19:51 发布 · 503 阅读

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#工作

终于决定辞职了，暂时还没有很强烈的找工作想法，想先停下来把这三年来的一些心得和笔记整理下来，一部分放到wiki上去，一部分发到博客上来。

确定要放弃本次机会？

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Bugku web-你必须让他停下来解题过程

2401_86440467的博客

08-16

1062

尝试关闭JS(直接使用渗透版火狐将JS关闭)，发现确实停下来了，但是flag还是没有出现。这时候知道，原网页停下来不重要，访问环境后，直接打开源代码不断刷新，flag即可出现。访问环境后发现网页一直在不断刷新，并且提示需要停下来，没什么思路，查看页面源代码。但是同时发现，jpg改变了，试着直接刷新源代码，发现jpg随刷新改变。猜测，有一个jpg对应flag，不断刷新，找到flag。发现使用JS，并且提示flag好像就这源代码中。(关闭JS方法还有其它，这里不过多赘述)

走路时停下来说话放大演示

08-09

走路时停下来说话放大演示

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Bugku-web-你必须让他停下来

weixin_57524749的博客

08-18

958

url栏输入about：config------>找到javascript.enabled------>true改为false即可（用完记得该回去哦，以免影响我们其他操作）我们尝试关闭JS，发现确实停下来了-----》F12查看页面源代码但是flag还是没有出现，----》尝试刷新jpg随着刷新而变化，当刷新到10.jpg时flag出现。最后我尝试不关js刷新打开源代码刷新也能找到。打开环境，先分析出现的提示是让这个页面停下来。

BugKu：你必须让他停下来

m0_54082441的博客

05-01

890

图片不断刷新，我们可以用burpsuit对其抓包，进入repeater，必须要不断重复的发送数据包点击go，会收到Response，但是这个时候，我们并没有看见flag，我们要继续点击go，发送go数据包最终在响应页面上我们会看到flag 答案为： flag{d5720c44c1ac81f6daf80db7e6e4aaac} ...

CTF 你必须让他停下来

nole_的博客

01-17

999

练习地址：https://ctf.bugku.com/challenges/detail/id/74.html 打开题目所给的连接进入网页后，我们会发现所给的浏览器一直处于不断加载的状态，根据网页的文字提示，我们首先想到如何先把网页暂停下来。这里我们采用代理抓包的形式。打开bp：设置代理设置浏览器代理多次观察http请求，发现没什么问题，将获得的请求信息右键发送给重发器，观察响应信息跟据响应信息，由于网页不断刷新，但是会加载不同的图片，于是猜测不同的图片会有不同的结果。 ]好家伙

【2020】停下来

韩旭051的博客

01-11

658

紧急放假了，期末考试也直接被叫停期末完全没有复习，但是时间真是没有停下来一分，回到家应该可以停下来了但是也没有完全停下来 一直在处理程序设计训练营的事务现在应该停下来了吧但是也没有完全停下来 我又写了两天的项目申请书博客写了很多但是都是让我舒服的大白话一说官话真是半天憋不出一句话终于整完了应该完全停下来了吧但是现在也没有学校里带回来的各种衣服还堆在角落没有洗呢现在该睡觉了什么事情明天早上醒来再说晚安我再想想什么时候可以停下来 再缓缓吧 ...

Bugku CTF web 你必须让他停下来 解题思路

m0_73734159的博客

10-13

1291

Bugku CTF web 你必须让他停下来 解题思路

bugku-alert--你必须让他停下来

qq_51802152的博客

12-13

801

bugku -- alert-你必须让他停下来

停下来，思考片刻

Meith的专栏

09-26

1047

停下来，思考片刻。压力来自于自身能力的不足，而恐惧来自于未知。世界上最强大的力量是逻辑和理性。世界上最强大的力量到底是什么？我曾经思考了好久，最后得出的结论是“逻辑”，直到有一天看到希拉里的话：“理性思维和逻辑的力量几乎是可以压倒一切。”从此对这个女人刮目相看。要好好利用逻辑和理性面对人生的挑战，你将受益无穷。了解一个行业最好的方式之一是了解这个行业最牛的人及作品。每学一个方向

如何让一个停不下来的shell脚本在规定时间内停下来？

weixin_52336439的博客

11-29

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1. 直接上命令：timeout 10 bash run.sh 之句话的意思是：让bash run.sh这个脚本最多跑10秒钟 2. 举个例子，写一个while循环脚本，让它输出1-1000000 2.1如下图，跑完1000000需要14.46秒（命令前加time是用来自动统计时间的） 2.2 从下图可以看到，如果脚本只跑5s，数据只跑到了34万多就停下来了 ...

我就是想停下来看看这个世界读后感.doc

02-22

《我就是想停下来看看这个世界》是一本以旅行为主题的个人经历分享，书中的主人公通过自己的足迹探索世界，寻找生活的真谛。书的封面以其独特的设计，展现出主人公在广阔天地间的独立与自由，激发读者的好奇心。书...

四年级科学上册让运动的物体停下来 1教案冀教版.doc

10-23

《四年级科学上册》的课程“让运动的物体停下来”旨在帮助小学生理解力的作用，特别是阻力和摩擦力对物体运动状态的影响。本教案详细规划了教学目标、材料准备、教学重点与难点以及完整的教学过程。教学目标主要...

四年级科学上册让运动的物体停下来 2教案冀教版.doc

10-23

在小学四年级的科学课堂上，探索《让运动的物体停下来》的主题变得生动而充满乐趣。冀教版的教案为师生提供了一个详细而系统的教学方案，旨在让学生通过动手实践和深入探究，理解摩擦力这一物理现象，并将之与日常...

UE4瞬间让车子停下来

qq_40544338的博客

05-07

1413

月球车因为需要将车子瞬间移动到某个位置，但是会造成车子在移动，所以下面进行处理一、设置刹车：重点就是按键输入的地方进行处理，让其数值为0 ...

mamba-ssm-2.2.2-cp310-cp310-win-amd64.whl+安装环境+测试脚本.7z

最新发布

12-15

编译环境： vs2022 win10 x64 anaconda3+python3.10 torch==2.3.1+cu118 cuda11.8.0+cudnn8.9.7 triton==2.1.0 causal_conv1d==1.4.0 mamba==2.2.2 RTX2070显卡注意编译的whl是不能用于RTX50显卡的，可以用于RTX20-RTX40系列显卡，安装时候尽量和模块一致

toplus1s_calculator_32040_1765656584703.zip

12-15

toplus1s_calculator_32040_1765656584703.zip

【创新无忧】基于多元宇宙优化算法MVO优化相关向量机RVM实现数据多输入单输出回归预测附matlab代码.zip

12-15

1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究（Matlab代码实现）

12-15

基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”，介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计，通过模拟系统元件的故障与修复过程，评估配电网的关键可靠性指标，如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性，提升评估精度，适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析，便于复现和扩展应用。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员，尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员；使用场景及目标：①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程；②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟；③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计；阅读建议：建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行，理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式，同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。

生成一个就停下来

09-16

<think> 我们注意到用户意图描述为“生成一个就停下来”，用户问题也是“生成一个就停下来”。这看起来像是一个关于控制生成过程停止条件的请求，可能涉及编程或算法中的停止条件设置。然而，用户问题非常简短且模糊，需要进一步解读。可能的场景包括： 1. 在文本生成中，如何设置条件让模型在生成一个句子（或指定长度的文本）后就停止。 2. 在循环中，如何实现只生成一个实例就停止。 3. 在机器学习模型（如GAN）中，如何生成一个样本就停止训练。考虑到最常见的应用场景，这里假设用户指的是在文本生成任务中，如何控制模型在生成一个句子（或一个完整的输出单元）后停止生成。例如，在使用语言模型生成文本时，如何确保只生成一个句子就停止。因此，我们将针对文本生成场景中的停止条件设置进行解答。步骤： 1. 调用网络搜索工具，检索关于如何设置文本生成的停止条件，特别是在使用如Hugging Face的transformers库时如何控制生成长度和停止条件。 2. 整合信息，提供具体的方法。经过搜索，常见的控制生成停止的方法包括： - 设置最大长度（max_length） - 使用停止标记（stop token），例如在生成句子时遇到句号（。）或问号（？）等结束标点就停止。 - 在某些框架中，可以通过设置停止条件函数（stopping criteria）来实现。以使用transformers库为例，我们可以通过设置`max_new_tokens`或`max_length`来限制生成的总长度，但这并不能保证在生成一个完整的句子后停止。为了在生成一个句子后停止，我们可以使用`stopping_criteria`参数。在最新的transformers库中，我们可以自定义一个停止条件，当模型生成句子结束符号（如句号、问号、感叹号）时停止生成。但注意，这种方法可能会在生成第一个句子结束符时就停止，这可能正好符合“生成一个就停下来”的要求。具体实现步骤：首先，需要定义一个停止条件类，继承自`StoppingCriteria`。然后，在每次生成一个新token后，检查这个token是否是句子结束符（比如'.', '?', '!'），如果是，则返回True表示停止生成。代码示例（适用于transformers库）： ```python from transformers import StoppingCriteria, StoppingCriteriaList class SentenceEndStopCriteria(StoppingCriteria): def __init__(self, tokenizer, end_tokens=None): super().__init__() self.tokenizer = tokenizer if end_tokens is None: # 默认的句子结束符号，可以根据需要修改 end_tokens = ['.', '?', '!', '。', '？', '！'] # 将这些结束符号转换为对应的token id self.end_token_ids = [tokenizer.convert_tokens_to_ids(token) for token in end_tokens] # 注意：有些符号可能被tokenizer拆分成多个token，这里简化处理，只考虑单token情况 def __call__(self, input_ids, scores, **kwargs): # 检查最后一个生成的token是否在结束token列表中 last_token = input_ids[0, -1].item() if last_token in self.end_token_ids: return True # 停止生成 return False # 继续生成 # 使用示例： from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM model_name = "gpt2" # 以gpt2为例 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name) # 初始化停止条件 stop_criteria = SentenceEndStopCriteria(tokenizer) stopping_criteria = StoppingCriteriaList([stop_criteria]) # 准备输入 prompt = "今天天气真好" input_ids = tokenizer.encode(prompt, return_tensors='pt') # 生成文本，设置停止条件 output = model.generate( input_ids, max_new_tokens=50, # 设置最大长度以防万一，避免无限生成 stopping_criteria=stopping_criteria, do_sample=True, # 根据需求选择采样方式 temperature=0.7 ) # 解码并打印结果 generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True) print(generated_text) ``` 注意：这种方法依赖于结束符号的token id。由于不同的tokenizer对文本的切分不同，有些结束符号可能被切分成多个token（例如，在某些tokenizer中，句号可能被当作一个单独的token，但在其他tokenizer中可能不是）。因此，需要根据实际使用的tokenizer调整。另外，还可以通过设置`eos_token_id`并利用`EarlyStoppingCallback`等方式，但这里自定义停止条件更灵活。除了使用停止条件，另一种简单方法是设置很小的`max_length`，但这可能无法保证生成一个完整的句子。因此，推荐使用自定义停止条件的方法来控制生成一个句子后停止。相关问题部分：根据用户的问题和我们的回答，生成相关问题。 </think> 针对“生成一个就停下来”的意图，这通常指在文本生成、编程循环或AI模型中实现单次生成后即停止的功能。以下是具体实现方法： ### 文本生成场景（如Hugging Face Transformers）在语言模型中设置生成参数，通过`max_new_tokens=1`限制单次输出： ```python from transformers import pipeline generator = pipeline('text-generation', model='gpt2') output = generator("生成一句话：", max_new_tokens=1, num_return_sequences=1) print(output[0]['generated_text']) ``` ### 循环控制场景在编程循环中使用条件判断实现单次执行： ```python # Python示例 generated_count = 0 max_generate = 1 # 设置生成上限 while generated_count < max_generate: print("本次生成内容") generated_count += 1 break # 强制退出循环 ``` ### 机器学习训练场景在训练过程中使用回调函数监测首次生成后停止： ```python # Keras示例 from keras.callbacks import Callback class StopAfterOne(Callback): def on_epoch_end(self, epoch, logs=None): self.model.stop_training = True # 首次epoch后停止 model.fit(x_train, y_train, callbacks=[StopAfterOne()]) ``` ### Web API控制调用AI服务API时指定生成参数： ```bash curl https://api.openai.com/v1/completions \ -H "Authorization: Bearer YOUR_API_KEY" \ -d '{ "model": "text-davinci-003", "prompt": "生成一个例子", "max_tokens": 1 # 限制单次输出 }' ``` 关键控制参数总结： - `max_tokens`/`max_length`：输出长度限制（设为1确保单次生成） - `num_return_sequences`：返回结果数（设为1避免多结果） - 循环计数器：通过计数变量强制退出 - 回调中断：在首次生成后触发停止机制