BJD 2nd

本文记录了作者参加BJD 2nd比赛的Crypto部分解题经验,包括签到、燕言燕语、老文盲了、cat flag、灵能精通、Y1nglish、rsa0和rsa1等题目的解题思路,涉及base64、变异凯撒、二进制、圣武士密码和RSA加密等多种加密技术。

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Before

今年三月份参加的BJD的比赛,然后一直没部署blog 原blog被自己荒废,加上比较难搞,就换个地方写blog,这篇是好早之前比赛后写的,现在把他部署在新的blog。啦啦啦~~~
身为pwn选手,却一个pwn的题目都没写,我就是个废物本人沉浸在crypto和misc的世界里无法自拔 QAQ
现在来写一下这次比赛的个人wp。
~~注意:非正经wp! ~~

二次更改wp,更简洁一点~~

Crypto

签到

指路:BJD_签到
解码网站

QkpEe1czbGMwbWVfVDBfQkpEQ1RGfQ==

思路:base64

BJD{W3lc0me_T0_BJDCTF}

燕言燕语

指路:BJD_燕言燕语
解码网站

79616E7A69205A4A517B78696C7A765F6971737375686F635F73757A6A677D20

思路:base16+变异凯撒

yanzi ZJQ{xilzv_iqssuhoc_suzjg}

BJD{yanzi_jiushige_shabi}

老文盲了

指路:BJD_老文盲了
思路:winhex查头文件,补扩展名+拼音

罼雧締眔擴灝淛匶襫黼瀬鎶軄鶛驕鳓哵眔鞹鰝

数据集介绍:野生动物与家畜多目标检测数据集 数据集名称:野生动物与家畜多目标检测数据集 数据规模: - 训练集:1,540张图片 - 验证集:377张图片 - 测试集:316张图片 分类类别: Brown-bear(棕熊)、Chicken(鸡)、Fox(狐狸)、Hedgehog(刺猬)、Horse(马)、Mouse(老鼠)、Sheep(绵羊)、Snake(蛇)、Turtle(龟)、Rabbit(兔)及通用object(物体)共11个类别 标注格式: YOLO格式标注,包含归一化坐标与类别索引,支持目标检测模型训练 数据特性: 涵盖航拍与地面视角,包含动物个体及群体场景,适用于复杂环境下的多目标识别 农业智能化管理: 通过检测家畜(鸡/马/绵羊等)数量及活动状态,辅助畜牧场自动化管理 生态监测系统: 支持野生动物(棕熊/狐狸/刺猬等)识别与追踪,用于自然保护区生物多样性研究 智能安防应用: 检测农场周边危险动物(蛇/狐狸),构建入侵预警系统 动物行为研究: 提供多物种共存场景数据,支持动物群体交互行为分析 高实用性标注体系: - 精细标注包含动物完整轮廓的边界框 - 特别区分野生动物与家畜类别,支持跨场景迁移学习 多维度覆盖: - 包含昼间/复杂背景/遮挡场景 - 涵盖陆地常见中小型动物与禽类 - 提供通用object类别适配扩展需求 工程适配性强: - 原生YOLO格式适配主流检测框架(YOLOv5/v7/v8等) - 验证集与测试集比例科学,支持可靠模型评估 生态价值突出: - 同步覆盖濒危物种(龟类)与常见物种 - 支持生物多样性保护与农业生产的双重应用场景
内容概要:本文档详细介绍了Python实现TSO-ELM(金枪鱼群优化算法优化极限学习机)多输入单输出回归预测的项目实例。极限学习机(ELM)作为一种快速训练的前馈神经网络算法,虽然具有训练速度快、计算简单等优点,但也存在局部最优解和参数敏感性的问题。金枪鱼群优化算法(TSO)通过模拟金枪鱼群体觅食行为,具有较强的全局搜索能力。将TSO与ELM结合形成的TSO-ELM模型,可以优化ELM的输入层和隐藏层之间的权重,提高回归预测的准确性。项目包括数据预处理、TSO优化、ELM回归模型训练和预测输出四个主要步骤,并提供了详细的代码示例。; 适合人群:对机器学习、优化算法有一定了解的数据科学家、算法工程师和研究人员,特别是那些希望深入理解智能优化算法在回归预测任务中的应用的人群。; 使用场景及目标:① 提升ELM在多输入单输出回归预测中的性能,特别是在处理非线性问题时的预测精度;② 解决ELM中的局部最优解和参数敏感性问题;③ 优化ELM的隐层权重和偏置值,提高模型的表达能力和预测能力;④ 在金融、气象、能源、医疗、交通等领域提供更准确的预测模型。; 阅读建议:本文档不仅提供了理论解释,还包含详细的代码实现,建议读者在阅读过程中结合代码进行实践,理解TSO-ELM模型的工作原理,并尝试调整参数以优化预测效果。同时,读者应关注TSO算法在高维复杂问题中的应用挑战,思考如何改进优化策略。
对于查询"88AP1-BJD2"相关的IT信息,这个特定字符串看起来像是一个硬件型号或者是一个内部编号,可能是用于某种接入点(Access Point)、路由器或者其他网络设备。然而,在可用的信息资源中没有找到直接关联的结果。 通常来说,要获取有关这种具体标识符的准确信息,可以采取以下几个建议的方法: 查找官方文档或产品手册 制造商一般会为其生产的每一款产品准备详细的说明书和技术规格文件。尝试访问可能生产此设备的公司官方网站,寻找技术支持页面、下载中心或者是产品目录来查看是否有匹配的产品描述。 联系供应商或销售商 如果知道是从哪家购买了带有该标识符的设备,则可以直接向其咨询以获得更确切的数据和支持服务。 检查设备标签和包装材料 有时候重要的识别信息以及如何获取更多帮助的方式会被打印在产品的物理标签上或是随附的纸质资料里。 加入专业技术论坛寻求帮助 在线社区如Reddit的技术板块、Stack Exchange下的Network Engineering等都是很好的求助平台。在这里可以遇到拥有相似经历的人士分享经验,也可能得到厂商代表的专业指导。 由于未能定位具体的公开来源提及“88AP1-BJD2”,以上提供的是一种通用性的解决思路。如果有更多的背景细节能够补充说明这个ID所指代的具体情况,可能会有助于进一步缩小搜索范围并提高结果的相关度。
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