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原创 CCF 202206-4 光线追踪 python
CCF 202206-4 光线追踪 的python解法，由于运行超时获得30分，主要将此解题思路进行分享，也希望读者阅读之后提出改进建议！
2022-08-01 20:54:01
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原创 visio实现背景透明图片的最简单方法
visio实现背景透明图片的最简单方法导出中选择PNG格式保存之后会弹出如下的对话框：主要的修改包括三处：1.数据格式-逐行扫描 2.背景色（与你的visio中使用的颜色不重合的颜色）3.选中透明度颜色 透明度颜色选择与背景色相同的颜色我当时的Visio图是白线，所以背景色和透明度颜色选择了黑色。最终的成果，哦耶！
2024-01-13 16:34:55
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原创 针对Google 的 fuzzer-test-suite 的 pcre2-10.00 编译失败的解决方法
我们需要源码，即图中最后两个链接，此处我们选择了tar包。中下载操作注释，之后在相应的路径下重新执行此文件即可！以上操作全部正确完成之后，我们只需要将文件。失效，导致编译无法进行下去！，我们知道我们需要手动下载。祝大家都成功安装配置。
2023-12-08 09:59:21
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原创 #include ＜archive.h＞报错
Linux环境下，在C++项目.cpp文件中存在如下语句，导致无法运行~由于C++编译器默认不包含archive，所以我们需要自行配置。
2023-05-20 21:57:50
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原创 2的幂次方
我们可以参考如下链接：判断一个数是否为2的N次方借鉴文中的分析，我认为：其实一个数n，如果是2的幂次方数，则n的二进制原码中一定只有一个1，且在最高位；而n-1的二进制原码中一定只有一个0，也在最高位，那么n&(n-1)==0。反之，如果n&(n-1)的结果是0，无法推出n是2的幂次方。例如n等于1n-1等于0n&(n-1)的结果是0，但是n不是2的幂次方。但是，n的二进制原码中只有一个1，且在最高位，可以推出n是2的幂次方。所以我们的结论是：n2←→n1。
2023-05-02 11:01:20
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原创 将同一文件夹下的大量文件根据设定分至多组
将同一文件夹下的大量文件根据设定分至多组需求分析在recon文件夹下存在大量文件，观察文件名，我们设计将文件按照recon_后的第一个数字进行分组，那么最终产生的文件夹应为0,1,…,11。编写程序基于上述假象，我们编写了如下程序，将其复制在recon文件夹下运行即可。#!/usr/bin/env pythonimport subprocess, threading, time, shutil, os, sysimport refile_list = os.listdir()fil
2022-05-27 19:51:28
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原创 afl-fuzz多线程
afl-fuzz多线程afl-fuzz多线程https://blog.youkuaiyun.com/lesliegail1/article/details/70209351首先，我们阅读这篇博客对afl-fuzz单机多线程进行了解。我们了解了命令格式如下：./afl-fuzz -i input_dir -o sync_dir -M fuzzer01 .../afl-fuzz -i input_dir -o sync_dir -S fuzzer02 .../afl-fuzz -i input_dir
2022-05-24 20:36:51
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原创 tensorflow checkout 的作用
tensorflow checkout 的作用参考链接如下：Tensorflow保存恢复模型及微调网络模型的保存和读取tensorflow训练保存的模型模型文件夹中的文件主要为以下三类：checkpoint.data-00000-of-00001.indexcheckout 文件checkpoint是一个文本文件，保存了一个目录下所有的模型文件列表，是tf.train.Saver类自动生成且自动维护的。该文件中有model_checkpoint_path和all_model_che
2022-04-24 09:41:51
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原创 ValueError: Please provide model inputs as a list or tuple of 2 or 3 elements: (input, target)
本文对`Tensorflow`神经网络的训练方式`fit()`及`GradientTape`，进行了对比学习，对于自编码器`GradientTape`更合适。
2022-04-04 22:04:28
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原创 SEU健康申报+离校请假
SEU健康申报+离校请假Github源码通过对源码的学习修改，本程序稍作调整，将健康申报、销假和请假模块分开，目前可用。配置chromedriver下载方法，将下载的chromedriver.exe与py程序置于同一目录安装selenium模块py程序from selenium import webdriverfrom selenium.webdriver.chrome.service import Servicefrom selenium.webdriver.common.by im
2022-03-22 18:18:15
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原创 Neo4j 下载安装
Neo4j 下载安装Windows Neo4j community 新旧版本下载旧版本在官网上已经找不到了，新旧版本的区别在于登录是否需要密码.Windows Neo4j community 2.0.1https://www.softpedia.com/get/Internet/Servers/Database-Utils/Neo4j-Community-Edition.shtmlWindows Neo4j community 2.3.1https://en.freedownloadmanage
2022-02-15 10:20:23
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原创 模拟退火解决TSP问题
import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pylab as pltimport mathcitys = [[1304, 2312], [3639, 1315], [4177, 2244], [3712, 1399], [3488, 1535], [3326, 1556], [3238, 1229], [4196, 1004], [4312, 790], [4386, 570], [3007, 1970], [2
2021-10-07 10:04:45
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原创 python plt 画图实战
matplotlib.pyplot 画图实战如果你想将神经网络的训练结果，清晰地呈现出来，不妨看看这篇文章！技术要点：1.一张figure呈现一个横坐标对应多个纵坐标的曲线图2.设置标题/横纵坐标/图例3.绘制一个点/垂直于X轴的直线样例一import reimport matplotlib.pyplot as pltstrings = ["0 loss: tensor(0.0028, device='cuda:0')", "1 loss: tensor(0.002
2021-05-10 11:06:47
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原创 failed to open X11 display
kali：failed to open X11 display在使用kali的rdeshtop进行远程桌面时，出现了如下错误：root@kali:~# rdesktop 192.168.230.129UI(error): ui_init(), failed to open X11 display: 捣鼓了一天，终于知道答案了！这是一个非常简单的问题，但是却没有人知道，所以我来解释！查阅了很多资料，没有找到答案，偶然中发现，仅仅是用户问题，用户不应是root，而应该是普通用户！当然远程桌面失败
2021-04-20 19:32:25
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原创 CCF 202012-2 期末预测之最佳阈值 python
CCF 202012-2 期末预测之最佳阈值(90)def predict(y, E): if y >= E: return 1 else: return 0def count(n, num_list, E): sum = 0 for i in range(n): if num_list[i][1] == predict(num_list[i][0], E): sum += 1 ret
2021-03-21 17:47:15
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原创 对于典型数据集，不同神经网络分类器的精确度排序
不同神经网络分类器的精确度排序包括如下典型数据集：MNISTCIFAR-10CIFAR-100STL-10SVHNthe website of the current state of the art in objects classification：http://rodrigob.github.io/are_we_there_yet/build/classification_datasets_results.html#43494641522d3130例如：若实验选定数据集CIFAR
2021-02-28 19:34:12
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转载 tensorflow_gpu版本安装
tensorflow_gpu版本安装https://zhuanlan.zhihu.com/p/183981491这是一个非常简洁的安装指南，务必严格按照上述要求检查安装，有什么需要咨询的可直接联系日月光华老师。anaconda1.检查nvidia驱动版本，NVIDIA驱动程序需 418.x 或更高版本。可在命令行中执行查看驱动版本： nvidia-smi2.安装依赖库如上图，可知CUDA版本是11.1。 GPU版本有两个依赖库cuda和cudnn，对于 tensorflow2.3来讲，查
2021-02-01 10:32:45
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原创 zgrab2多模块扫描使用
zgrab2多模块扫描使用1.方法一参考的zgrab2学习笔记https://blog.youkuaiyun.com/TimoTolkki1966/article/details/81233669配置 multiple.ini[Application Options]output-file="output.txt"input-file="input.txt"[http]name="http80"port=80endpoint="/"[http]name="http8080"port=80
2021-01-29 21:21:07
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原创 爬虫CNVD构建漏洞库
爬虫CNVD构建漏洞库import requestsfrom lxml import etreeimport xlsxwriterfrom requests.utils import add_dict_to_cookiejarimport execjsimport hashlibimport jsonimport reimport timeimport datetimedef get__jsl_clearance_s(data): """ 通过加密对比得到正确coo
2021-01-18 20:58:52
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原创 pip升级及下载模块失败解决方法
pip升级及下载模块失败解决方法1.升级pip或下载模块此处选择离线安装，需要在官网下载对应的whl文件。https://pypi.org/2.在上图输入模块名称搜索，例如：pip/lxml，结果如下图。选择pip 20.3.3。3.选择Download files。4.pip升级，在上面网址下载到最新版本的pip，之后到下载目录执行以下命令，不用管理员权限。lxml也安装成功！5.如果是安装模块，还需要在pycharm安装一下，file->settings->Pr
2021-01-12 21:20:00
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原创 基于手写数字识别的FGSM
Fast Gradient Sign Attack（FGSM）pen_digits.py利用Convolutional neural network(two convolutional layers)进行手写数字的识别包含CNN模型训练、测试FGSM.py生成对抗样本，比较在不同ε下FGSM的攻击效果model.ckpt可以直接使用，也可以运行pen_digits.py再训练一次神经网络结论Figure_1Figure_2Figure_3...
2021-01-12 10:09:02
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原创 Ubuntu20.04安装go zmap zgrb2
np.sum()函数及axis参数1.解决国内 go get 无法下载的问题解决办法：使用阿里云 Go Module 国内镜像仓库服务设置方法：go env -w GO111MODULE=ongo env -w GOPROXY=https://mirrors.aliyun.com/goproxy/,direct2.安装 Zgrab2（1） $GOPATH 完成后，运行：go get github.com/zmap/zgrab2（2） 这将在位置 $GOPATH/src/github.
2020-11-14 16:54:44
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原创 如何免费获取HEVC扩展
如何免费获取HEVC扩展我看了网上很多解决方法，但是我打开Microsoft Store网址时，需要兑换代码，不知道是什么？之后找到了一个网址，只需下载运行即可。1.网址如下：https://www.free-codecs.com/hevc_video_extension_download.htm2.下载成功之后，如下3之后点击运行，会提示安装就绪，在电影和电视中再打开视频，就可以播放了！...
2020-11-05 16:55:04
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转载 让tomcat可以运行php程序
让tomcat可以运行php程序转载 : https://blog.youkuaiyun.com/ysk_xh_521/article/details/776523891.下载下载quercus : http://quercus.caucho.com/2.解压将类似于quercus-4.0.39.war这样的文件复制到tomcat的webapps目录，tomcat会自动解压。（quercus-4.0.39文件夹是执行3之后自动生成的）3.测试打开链接 : http://localhost:8080/q
2020-10-01 17:06:19
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原创 密码学中生日攻击
生日攻击与生日悖论详细描述利用抽屉原理，366个人中必有两个人的生日相同。生日悖论指如果一个房间里有23个或23个以上的人，那么至少有两个人的生日相同的概率要大于50%，计算结果与日常经验产生了明显的矛盾。生日悖论的本质就是，随着元素增多，出现重复元素的概率会以惊人速度增长，而我们低估了它的速度。这意味着，在密码学中，我们低估了散列值出现碰撞的概率。这一结论应用于对散列函数的攻击中，称为“生日攻击(Birthday Attack)”。...
2020-09-28 20:19:19
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专业知识问答.docx
2021-03-20
Microsoft.HEVCVideoExtension_1.0.32762.0_x64__8wekyb3d8bbwe.Appx
2020-12-14
secoclient系统配置文件读取会话失败
2023-05-27
梯度计算为None，为什么啊？
2022-09-14
CCF 202012-5 星际旅行 使用树状数组，测试样例可以通过，0分
2021-04-08
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