卧槽!这么简单MD

BUUCTF-Crypto-(无语的)丢失的MD5题解 MD5特征: 一般为16或32位(字母+数字) 解题: woc这题真的大无语事件了草了 不知道正规解法是怎么样,反正我是这么做的:(写着写着爷又会了,正确代码在最后) zip文件先解压 用Python2打开看一下,有串可疑密文闪了一下 (敲黑板)倔强的想要用 Ctrl C+Ctrl V行不通之后,还是选择了手机录制 密文:e9032994dabac08080091151380478a2 (从这开始走弯路)看不出什么名堂来,拿去md5在线解密 解密不出来,灵光一闪用记事本打开 看看: import has 阅读详情

Magical Record是什么

在Cocoa中存在一种技术叫Core Data,用来对数据进行持久化,类似于Java世界中的Hibernate。在新建Cocoa Application/iOS Application的向导中,有一个选项是要不要使用Core Data,当启用以后你会发现在AppDelegate.m中添加了大量与Core Data相关的代码,但是你对大部分代码不知所以然。

Magical Record的出现在一定程度上缓解了这个问题,降低了Core Data的使用门槛。

Magical Record借用了Ruby on Rails中的Active Record模式,使得你可以非常容易的添加、查找、删除数据。Google了一下,没有发现中文相关教程,遂把自己的试用过程记录下来,写成此篇文章。

安装

  1. 新建一个项目,注意在向导中不要勾选Core Data。
  2. 下载Magical Record,并把MagicalRecord目录拖拽到工程中,记得勾选copy items into group folder。
  3. 为项目添加CoreData FrameWork。(点击工程根节点,然后依次Targets > Build Phases > Link Binary With Libraries > + > CoreData.framework > Add)。
  4. 添加Magical Record的头文件到*-Prefix.pch:

创建模型文件

下面创建一个名为Person的模型,有age、firstname、lastname三个字段。

  1. 创建一个名为Model的模型文件。 (File > New File… > Core Data > Data Model)
  2. 点击左下角的Add Entity,更改Entity的名字为Person。
  3. 为Entity添加三个Attribute:age(Integer16)、firstname(string)、lastname(string)。
  4. 点击Editor > Create NSManagedObject Subclass… > Create创建模型文件对应的类。

使用Magical Record

初始化Magical Record

首先在AppDelegate.m中添加以下代码对Magical Record进行初始化:

具体使用:

/*添加记录*/

Person*person = [PersonMR_createEntity];

person.firstname =@"Frank";

person.lastname =@"Zhang";

person.age =@26;

[[NSManagedObjectContextMR_defaultContext]MR_saveToPersistentStoreAndWait];

// /*查询*/

// NSArray*persons = [Person MR_findAll];

// NSLog(@"%d",[persons count]);

// for (Person*persontemp in persons) {

// NSLog(@"firstname:%@----lasename:%@----age:%@",persontemp.firstname,persontemp.lastname,persontemp.age);

// //查找数据库中的所有Person。

// NSArray *persons = [Person MR_findAll];

// //查找所有的Person并按照first name排序。

// NSArray *personsSorted = [Person MR_findAllSortedBy:@"firstname" ascending:YES];

// //查找所有age属性为25的Person记录。

// NSArray *personsAgeEuqals25 = [Person MR_findByAttribute:@"age" withValue:[NSNumber numberWithInt:25]];

// //查找数据库中的第一条记录

// Person *person = [Person MR_findFirst];

/*改*/

// NSArray*wellperson = [Person MR_findByAttribute:@"lastname" withValue:@"Zhang" andOrderBy:@"age" ascending:YES];

// for (Person*persontemp in wellperson) {

// persontemp.lastname = @"kun";

// [[NSManagedObjectContext MR_defaultContext]MR_saveToPersistentStoreAndWait];

// /*查询*/

// NSArray*persons = [Person MR_findAll];

// NSLog(@"%d",[persons count]);

// for (Person*persontemp in persons) {

// NSLog(@"firstname:%@----lasename:%@----age:%@",persontemp.firstname,persontemp.lastname,persontemp.age);

/*删除*/

// delete数据库中所有人

// [Person MR_truncateAll];

// [[NSManagedObjectContext MR_defaultContext] MR_saveToPersistentStoreAndWait];

// 根据条件delete特定的某个人

NSArray *personsdelete = [PersonMR_findByAttribute:@"lastname"withValue:@"Zhang"andOrderBy:@"age"ascending:YES];

NSLog(@"%d",[personsdeletecount]);

for (Person *personin personsdelete) {

[person MR_deleteEntity];

[[NSManagedObjectContextMR_defaultContext]MR_saveToPersistentStoreAndWait];

Magical Record的出现在一定程度上缓解了这个问题,降低了Core Data的使用门槛,相对于直接使用coredata更为简洁高效而且使用过程非常简单 


小技巧

启动时MR_mergedObjectModelFromMainBundle方法报错

Core Data的模型有版本的概念,有可能在你Magical Record第一次初始化完成以后,你又更改了模型文件,导致Core Data去合并模型报错。解决办法很简单,点击菜单中的Project->Clean即可。

项目使用ARC后,编译Magical Record不通过

点击项目 -> Build Phases -> Compile Sources中, 双击报错的class文件, 编辑Compiler Flags加入 -fno-objc-arc。

不想使用MR_前缀

只需要在*-Prefix.pch文件中添加一句#define MR_SHORTHAND即可,注意这句要在#import “CoreData+MagicalRecord.h”之前。

参考链接:

Magical Record: how to make programming with Core Data pleasant

注:这篇文章中的MagicalRecordHelpers、MRCoreDataAction都已经不在新版本的Magical Record中存在,都已经更改为MagicalRecord。

CCS配置MSPM0G3507(七) 编码器(TIMER-QEI) 1.选择时钟源 BUSCLK2.时钟分频配置为1分频3.分频系数配置为14.若勾选 Start ,则生成程序后会自动开启定时器的计数,否则需手动在程序中开启5.Load Value 设置为65535。 阅读详情

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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');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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