杂项

最新推荐文章于 2025-05-09 18:17:32 发布
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flexman09
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杂项设备驱动
tyustli
12-20 666
在 linux 中，将无法归类的设备定义为杂项设备。相对于字符设备来说，杂项设备的主设备号固定为 10，而字符设备不管是动态分配还是静态分配设备号，都会消耗一个主设备号，比较浪费主设备号。杂项设备会自己调用和来自动创建设备节点。所以可以将杂项设备看成是字符设备的一种。但是比平时写的字符设备降低了难度并节约了主设备号。杂项设备的次设备号 minor 一般使用宏，表示自动分配次设备号。杂项设备主要依赖次设备号来管理不同的杂项设备。杂项设备的头文件为。
ctfshow 杂项签到
Hunter Dreamer的博客
12-25 1033
直接将图片用010editor打开，检索ctfshow可以看到答案。ctfshow的杂项签到题，下载压缩包之后里面有图片。
CTF杂项总结
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夏日 の blog
02-01 2万+
目录 一、流量分析篇 二、文件头篇 三、压缩包篇 四、图片隐写篇 五、音频隐写篇 六、视频隐写 七、取证 八、Other 参考文章： 一、流量分析篇 通常比赛中会提供一个包含流量数据的 PCAP 文件，有时候也会需要选手们先进行修复或重构传输文件后，再进行分析。 PCAP 这一块作为重点考察方向，复杂的地方在于数据包里充满着大量无关的流量信息，因此如何分类和过滤数据是参赛者...
CTF杂项知识汇总
SingWeek
07-06 2839
CTF杂项知识汇总文件类型识别 文件类型识别 WinHex 通过winHex程序可以打开查看文件头类型，根据文件头判断出文件类型，linux下可以使用file 文件名来判断文件类型。 常见的文件头类型： |文件类型| 文件头 | |–|--| | | | ...
BUUCTF 杂项——二维码
qq_41696518的博客
06-13 3228
杂项-二维码
杂项-九连环
2301_78155788的博客
05-09 714
在第三个50 4b 01 02 xx xx 后面跟的01 08则是假的加密，后面对应的asd/good就是伪加密的图片文件夹，将01 08改成00 08，另存为压缩包。在第一个50 4b 01 02 xx xx 后面跟的01 08，加上前面的50 4b 03 04也是真加密，所以这一片黑色的大概率放的就是压缩有flag的压缩包。在最后一个文件头中看到50 4b 03 04 xx xx 01 08，是真加密，并且往后看有flag.txt，说明这个是需要密码的。输入密码后，得到的就是flag了。
【Linux驱动】Linux杂项设备驱动
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04-28 1471
杂项设备是字符设备的一种，杂项设备可以自动生成设备节点。Linux内核中将字符设备抽象成一个具体的数据结构(struct cdev),我们可以理解为字符设备对象， cdev记录了字符设备的相关信息（设备号、内核对象），字符设备的打开、读写、关闭等操作接口（file_operations）， 在我们想要添加一个字符设备时，就是将这个对象注册到内核中，通过创建一个文件（设备节点）绑定对象的cdev， 当我们对这个文件进行读写操作时，就可以通过虚拟文件系统，在内核中找到这个对象及其操作接口，从而控制设备。
C语言杂项
m0_64799315的博客
08-10 512
头文件
Unity杂项文件
m0_71696431的博客
12-06 505
当我们第一次打开unity项目的时候可能会发现我们的脚本是杂项文件， 这时候没办法给我们提示和报错，但是杂项文件的可能很多，这里只给出最简单也是我最常遇到的一个，如同这里我打开了一个新工程，但此时我并没有插件visual studio editor所有这也导致了我的vs没有提示，装上之后就可以了，至于是vs还是vsc看你个人选择把。
精选资源
8-杂项题目练习（五）
10-05
杂项题目练习（五） 本文主要围绕杂项题目练习（五）进行讨论，涵盖了多个相关知识点，包括图像隐写、十六进制编辑、ASCII解码、坐标转换、gnuplot工具使用等。 第一部分：图穷匕见 在这个题目中，我们需要打开...
CTF工具包主要是杂项模块工具
08-19
常见杂项工具集合
精选资源
7-杂项题目练习（四）
10-05
在“杂项第二十五题”中，我们需要处理一个包含图片的压缩包。首先，下载并解压文件，然后通过查看图片属性没有发现明显线索。接着，使用 Stegsolve 这样的专业隐写分析工具来检查图片的每个颜色通道。Stegsolve ...
基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
12-22
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 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！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
12-22
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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！
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12-22
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攻防世界杂项Banmabanma解题指南
资源摘要信息:"攻防世界杂项Banmabanma" 攻防世界Banmabanma题目属于信息安全管理与防御领域的挑战，特别是在网络安全的杂项（misc）范畴。杂项通常指的是一些非标准的网络安全挑战，可能涉及到多种技术的混合使用，...
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