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最新推荐文章于 2025-06-16 18:37:52 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/fallblood/article/details/1768317
作者分享了参加XCON安全会议的经历，包括遇到的有趣人物及感受，并对会议票价、议题质量提出了看法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

今年也参加了把XCON，看到了很多外国人，也看到了两个外国PLMM，
其中一个好似亚裔血统的外国MM，居然还是从BlackHat上来的。不
得不承认－－自古女子，不爱红装爱武装的还是大有人在，只是这
个MM吸烟，俺不怎么喜欢吸烟的女生，再加上本身听不懂英语这门
鸟语，失去了“交流”的机会，再说我也不敢去“交流”啊。。。
每个XX的男人背后都有一个凶悍的女人，虽然本人还没有到XX
的地步，但已经隐约的感觉到自己背后的女人是蛮“凶悍”的-_-!
虽然最近自己背后的“凶悍”的女人在与俺折腾着情侣们都会发生的问题，
但我还是把她当成自己的女人，因为。。。还没有那个女生能在我
心里面有如此重要的地位。别管你再怎么厉害，生是我的人，死也得
是我的鬼。

参加XCON的人是龙蛇混杂，票价还是国外的便宜了些，人家才200多
美金，而我们却要1200多RMB，我觉得真的应该公平点，我们也要
200多RMB，这样才对我们公平嘛！要不就也收老外1200多美金，这
样还能要XCON多赚点。。。

不知道议题的质量是高了还是低了，但是关于无线安全的那个议题
的确、稍微、有那么一些“科普”的味道，当初看到这一议题，我还以为
是想做个无线监听的出来，结果只监听了一只鼠标出来。。。虽然也
是无线的一个新玩法，但好似还没有太多的涉及到无线攻击的问题，
不过话又说回来，无线安全技术自己搞来搞去，却越来越迷失了自己
的方向。。。可悲可悲。

当然，搞技术的嘛，应该在这种交流中产生出新的火化出来，经过了
重重的磨难，找到了些许的灵感。有很多议题的质量还是有一定水平
的:) 

fallblood
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from gewechat_client import GewechatClientimport osimport timefrom openai import OpenAIfrom flask import Flask, request # 全局参数base_url = os.environ.get("BASE_URL", "http://127.0.0.1:2531/v2/api")token = os.environ.get("GEWECHAT_TOKEN", "bb56xxxxxxxxxxxxxxxxx")app_id = os.environ.get("APP_ID", "wx_lNnbxxxxxxxxxxxxx")client = None def login():    global client, app_id    # 创建 GewechatClient 实例    client = GewechatClient(base_url, token)    # 登录, 自动创建二维码，扫码后自动登录    app_id, error_msg = client.login(app_id=app_id)    if error_msg:        print("登录失败")        return None    return client def send_to_llm(client, messages):    response = client.chat.completions.create(        model="deepseek-chat",        messages=messages,        temperature=2.0,    )    print('【llm response】', response)    return response.choices[0].message.content def handle_at_message(message_content, llm_client):    """处理@消息并返回合适的回复"""    # 首先判断是否是问题    is_question_prompt = f"请判断下面这句话是否在描述一个问题，只需要回答'是'或'否'：\n{message_content}"    is_question_response = send_to_llm(llm_client, messages=[{"role": "user", "content": is_question_prompt}])        if "是" in is_question_response:        # 如果是问题，让 LLM 回答        answer_prompt = f"请帮我回答这个问题，回答要专业、简洁且友善：\n{message_content}"        return send_to_llm(llm_client, messages=[{"role": "user", "content": answer_prompt}])    else:        # 如果不是问题，返回幽默回复        chat_prompt = f"请根据下面这句话，回复一句幽默风趣的话，要体现出和对方互动的感觉，不要超过30字：\n{message_content}"        return send_to_llm(llm_client, messages=[{"role": "user", "content": chat_prompt}]) def split_content(content):    """从字符串中按 ':\n' 分隔，返回除第一段外的其他部分组合"""    parts = content.split(':\n', 1)  # 最多分割一次    if len(parts) > 1:        return parts[1]    return content def start_callback_server():    app = Flask(__name__)     # 创建 LLM 客户端    llm_client = OpenAI(        api_key="sk-612e6xxxxxxxxxxxxxxxxxxx",        base_url="https://api.deepseek.com",    )        @app.route('/wx_callback', methods=['POST'])    def wx_callback():        global client, app_id        try:            msg = request.json            print('【callback_msg】', msg)            chatroomID = "xxxxxxxx@chatroom"                        # 检查是否是目标群的消息且@了自己            chatroom_or_user_ID = msg.get('Data',{}).get('FromUserName',{}).get('string',"")            content = msg.get('Data',{}).get('Content',{}).get('string',"")            content = split_content(content)            print('【callback_msg】', chatroom_or_user_ID, content)            if chatroom_or_user_ID == chatroomID and '@你的微信名称' in content:                content = content.replace('@你的微信名称', '').strip()                if not content:                    print('！没有content！')                    return 'ok'                # 处理消息并获取回复                reply = handle_at_message(content, llm_client)                # 发送回复                if client is None:                    client = login()                if client is None:                    print("！登录失败！")                    return                if client:                    send_msg_result = client.post_text(app_id, chatroomID, reply)                    if send_msg_result.get('ret') != 200:                        print("【发送消息失败】", send_msg_result)                    else:                        print("【发送消息成功】", reply)            return 'ok'        except Exception as e:            print("！处理回调消息出错！", str(e))            return 'error'    app.run(host='0.0.0.0', port=8989) def set_callback():    global client, app_id    if client is None:        client = login()    if client is None:        print("！登录失败！")        return            # 注册回调地址    result = client.set_callback(token, "http://1.2.3.4:8989/wx_callback")    if result.get('ret') != 200:        print("注册回调地址失败:", result)        return if __name__ == "__main__":    from threading import Thread    # 创建并启动消息监听线程    monitor_thread = Thread(target=start_callback_server, daemon=True)    monitor_thread.start()     time.sleep(10)    set_callback()    time.sleep(99999999) 解析代码
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下图为一张交通违规处罚通知书： 1.试根据这张通知书提供的信息设计一个ER模型 2.将这个ER模型转换成关系数据模型，并标明主键和外键 交通违规通知书 编号：XXXXXXX 姓名：XXX 驾驶执照编号：XXXXXXX 地址：XXXXXXXXXXXXXXXXX 邮编:XXXXXXXXXXXX 电话：XXXXXXXXXXXX 机动车牌照号：XXXXXXX 型号：XXXXXXX 制造厂：XXXXXXXXX 生产日期：XXXXXXXXXXX 违章日期：XXXXXXXXXXX 时间：XXXXXXXXXXXX 地点：XXXXXXXXXXX 违章记载：XXXXXXXXXXXX 处罚方法： ■警告 ■罚款 □暂扣驾驶执照 警察签字：XXX 警察编号：XXXXXXXXX 被处罚人签字：XXX 提示信息： ①一个驾驶执照持有人可能多次违规 ②一辆机动车可能多次违规 ③一张违规通知单可能有多项处罚，如：警告+罚款
06-06
1. 根据该通知书提供的信息，设计的ER模型如下： !... 2. 将ER模型转换成关系数据模型，并标明主键和外键如下： 被处罚人(Punisher)：Punisher_ID(主键)、姓名、地址、邮编、电话、驾驶执照编号 ...
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JGUITextField_FormatNumber 格式化输入 手机号(XXX XXXX XXXX) 身份证号(15或者18位XXXXXX XXXXXXXX XXXX) 银行卡号(XXXX XXXX XXXX XXXX XXX ) 此项目主要用于一些号码的格式化输出，中间以空格分隔，删除的时候...
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