3、哈哈哈-(2)hahaha1.py

该博客内容涉及使用Python进行CRC32爆破和SHA1哈希校验。通过组合和排列特定字符,尝试构造满足特定SHA1哈希值的字符串,以此演示密码或哈希碰撞攻击的基本过程。

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

######### 题目169hahaha(CRYPTO易知识点 crc32爆破)###########
import itertools
import hashlib

def sha1(str):
    sha = hashlib.sha1(str)
    encrypts = sha.hexdigest()
    return encrypts

a1 = '1!'
a2 = '2@'
a3 = '{'
a4 = '}'
for str1 in itertools.combinations(a1,1):
    for str2 in itertools.combinations(a2,1):
        str3 = str1[0]+str2[0]+'sechn'
        for i in itertools.permutations(str3):
            tmp = (''.join(i))
            res = 'flag{'+tmp+'}'
            # print sha1(res)
            if sha1(res.encode('utf8')) == 'e6079c5ce56e781a50f4bf853cdb5302e0d8f054':
                print(res)
                break

<think>我们正在解决在Ubuntu系统上使用apt-get安装nvidia-container-toolkit时出现“Unabletolocatepackagenvidia-container-toolkit”的问题。根据引用[1]和引用[2],我们有一些关于安装CUDA和JetPack的参考,但用户的需求是安装nvidia-container-toolkit。首先,我们需要了解nvidia-container-toolkit的安装通常需要添加NVIDIA的仓库。根据NVIDIA官方文档,安装nvidia-container-toolkit的步骤如下:1.设置包仓库和GPG密钥:curl-s-Lhttps://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey|sudoapt-keyadd-distribution=$(./etc/os-release;echo$ID$VERSION_ID)curl-s-Lhttps://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list|sudotee/etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list2.更新源列表:sudoapt-getupdate3.安装nvidia-container-toolkit:sudoapt-getinstall-ynvidia-container-toolkit4.重启docker服务:sudosystemctlrestartdocker但是,如果按照上述步骤操作后仍然出现“Unabletolocatepackage”错误,可能是以下原因之一:原因1:系统版本(如Ubuntu版本)与NVIDIA仓库中支持的版本不一致。原因2:网络问题,无法访问NVIDIA的仓库。原因3:仓库地址配置不正确。解决方案:1.确认系统版本。例如,用户使用的是Ubuntu20.04,那么$distribution应该是ubuntu20.04(注意:官方仓库中使用的可能是ubuntu18.04、ubuntu20.04等)。2.检查仓库地址是否正确。可以手动查看/etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list文件内容,确保其指向正确的URL。3.可以尝试直接使用curl下载并安装,或者使用其他镜像源。另外,根据引用[2],如果磁盘空间有限,可以使用更精简的安装方式,但这与当前问题关系不大。考虑到用户之前提到过切换CUDA版本(引用[1]),可能系统中已经添加了CUDA仓库,但nvidia-container-toolkit是在nvidia-docker仓库中,所以需要单独添加。因此,我们按照官方步骤添加仓库并安装。如果仍然找不到包,可以尝试安装nvidia-docker2(这是一个包含nvidia-container-toolkit的包),或者使用以下替代命令:安装nvidia-docker2(它会自动安装nvidia-container-toolkit):sudoapt-getinstall-ynvidia-docker2但是,如果用户只需要nvidia-container-toolkit,那么还是要确保仓库正确。另外,需要注意的是,NVIDIAContainerToolkit的仓库地址在2021年后从https://nvidia.github.io/nvidia-docker迁移到https://nvidia.github.io/libnvidia-container/,但是安装指南仍然使用nvidia-docker的地址,这个地址会自动重定向。所以按照上述步骤应该没问题。如果问题仍然存在,可以尝试使用以下备用方案:1.使用NVIDIA提供的存储库:sudoadd-apt-repository"debhttps://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/$(./etc/os-release;echo$ID$VERSION_ID)/$(uname-m)//"sudoapt-keyadv--keyserverkeyserver.ubuntu.com--recv-keysA4B469963BF863CCsudoapt-getupdatesudoapt-getinstall-ynvidia-container-toolkit2.或者,直接下载deb包安装(需要知道确切的版本和系统架构):在https://nvidia.github.io/libnvidia-container/查找对应版本。步骤总结:尝试以下步骤:步骤1:添加GPG密钥和仓库curl-s-Lhttps://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey|sudoapt-keyadd-distribution=$(./etc/os-release;echo$ID$VERSION_ID)curl-s-Lhttps://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list|sudotee/etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list步骤2:更新sudoapt-getupdate步骤3:安装sudoapt-getinstall-ynvidia-container-toolkit如果步骤3失败,尝试安装nvidia-docker2:sudoapt-getinstall-ynvidia-docker2或者使用备用仓库(使用libnvidia-container的稳定版仓库):distribution=$(./etc/os-release;echo$ID$VERSION_ID)sudoadd-apt-repository"debhttps://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/$distribution/$(uname-m)//"sudoapt-keyadv--keyserverkeyserver.ubuntu.com--recv-keysA4B469963BF863CCsudoapt-getupdatesudoapt-getinstall-ynvidia-container-toolkit注意:如果sudoapt-keyadd出现错误,可能是由于网络问题,可以尝试换一个时间再试,或者使用代理。如果上述方法都不行,考虑系统架构(如arm64还是amd64)以及系统版本是否被支持。生成相关问题:1.如何验证nvidia-container-toolkit是否安装成功?2.在Docker中如何使用nvidia-container-toolkit?3.如何为特定版本的CUDA安装兼容的nvidia-container-toolkit?4.安装nvidia-container-toolkit时遇到GPG密钥错误怎么办?现在,我们给出具体解决步骤:</think> ### 解决 "Unable to locate package nvidia-container-toolkit" 错误 出现该错误通常是因为 **未正确配置 NVIDIA 容器仓库** 或 **系统版本不兼容**。请按以下步骤操作: #### 步骤 1:添加 NVIDIA 容器工具仓库 ```bash # 添加 GPG 密钥 curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg # 添加仓库(根据系统版本选择) distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID) \ && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/$distribution/libnvidia-container.list | \ sed &#39;s#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g&#39; | \ sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list ``` #### 步骤 2:更新软件源并安装 ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit ``` #### 步骤 3:验证安装 ```bash nvidia-ctk --version # 应显示版本信息 ``` #### 替代方案:直接安装 DEB 包 若仓库仍不可用,从 [NVIDIA 官网](https://nvidia.github.io/libnvidia-container/) 手动下载对应版本的 `.deb` 文件: ```bash wget https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/ubuntu20.04/amd64/nvidia-container-toolkit_1.14.1-1_amd64.deb sudo dpkg -i nvidia-container-toolkit_*.deb sudo apt-get install -f # 修复依赖 ``` --- ### 常见问题原因 1. **系统版本不匹配** Ubuntu 18.04/20.04/22.04 需在配置仓库时精确匹配 `$VERSION_ID` 2. **网络限制** 企业网络可能屏蔽第三方仓库,需检查代理设置 3. **CUDA 未安装** 确保已安装 CUDA 驱动(参考[1]) --- ### 相关注意事项 1. 安装后需重启 Docker 服务: ```bash sudo systemctl restart docker ``` 2. 测试 NVIDIA 容器支持: ```bash sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.6.0-base nvidia-smi ```
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