CTF对抗第2页

三星半导体重大改变，启动价格战！

在半导体这个拼技术、拼资金、拼时间的赛道上，三星最近做出了一个颇为务实的决定——不再一味追求最先进的工艺，而是把重心转向4-7nm这个"甜蜜区间"，用30%的价格优势来对抗台积电的技术领先。

iccnewer·2025-07-09 15:47

AIGC领域AI作画：在数字雕塑中的应用实践

AIGC领域AI作画：在数字雕塑中的应用实践关键词：AIGC、AI作画、数字雕塑、生成对抗网络、3D建模、艺术创作、深度学习摘要：本文深入探讨了AIGC(人工智能生成内容)技术在数字雕塑领域的创新应用。

AI原生应用开发·2025-07-09 12:55

一文讲清楚React Fiber

文章目录一文讲清楚ReactFiber1.基础概念1.1浏览器刷新率（帧）1.2JS执行栈1.3时间分片1.4链表2.ReactFiber是如何实现更新过程控制2.1任务拆分2.2挂起、恢复、终止2.2.1

许先森森·2025-07-09 09:04

抽象工厂模式在React Hooks中的应用

在抽象工厂模式中有几个重要角色：抽象工厂（AbstractFactory）：它声明了一组用于创建一族产品的方法，每一个方法对应一种产品。

·2025-07-09 09:03

AIGC空间智能在服装设计领域的颠覆性变革

从技术原理层解析空间智能的核心模块，结合生成对抗网络（GAN）、Transformer模型等前沿算法，展示从创意生成到

AI天才研究院·2025-07-09 09:02

已解决：React在Chrome F12 调试台断点调试中跳过node_modules内部黑盒

一、debugger代码如下当我在探究根节点和容器源码时候，将debugger代码添加在如下位置：importReactfrom'react';//用到JSXimportReactDOMfrom'react-dom

gzzeason·2025-07-09 09:32

WinUI3入门16：Order自定义排序

初级代码游戏的专栏介绍与文章目录-CSDN博客我的github：codetoys，所有代码都将会位于ctfc库中。已经放入库中我会指出在库中的位置。

·2025-07-08 22:25

Python机器学习与深度学习：决策树、随机森林、XGBoost与LightGBM、迁移学习、循环神经网络、长短时记忆网络、时间卷积网络、自编码器、生成对抗网络、YOLO目标检测等

深入理解深度学习与经典机器学习算法的关联与差异，掌握其理论基础③熟练运用PyTorch实现各类深度学习模型，包括迁移学习、循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、时间卷积网络（TCN）、自编码器、生成对抗网络

WangYan2022·2025-07-08 21:14

Ubuntu 20.04安装FlClash

会遇到如下的问题，并附上解决方法（1）FlClash:errorwhileloadingsharedlibraries:libkeybinder-3.0.so.0:cannotopensharedobjectfile

墨玦子·2025-07-08 18:29

生成式人工智能实战 | 条件生成对抗网络（conditional Generative Adversarial Network, cGAN）

生成式人工智能实战|条件生成对抗网络0.前言1.条件生成对抗网络1.1GAN基础回顾1.2cGAN核心思想2.cGAN网络架构2.1数学原理2.2网络架构3.实现cGAN3.1环境准备与数据加载3.2模型构建

盼小辉丶·2025-07-08 14:59

BUUCTF在线评测-练习场-WebCTF习题[网鼎杯 2020 青龙组]AreUSerialz1-flag获取、解析

解题思路打开靶场，贴有源码process();}publicfunctionprocess(){if($this->op=="1"){$this->write();}elseif($this->op=="2"){$res=$this->read();$this->output($res);}else{$this->output("BadHacker!");}}privatefunctionwrit

码农12138号·2025-07-08 12:49

Vite 常用配置详解

的常用配置项及其说明：1.基础配置(vite.config.js)import{defineConfig}from'vite'importvuefrom'@vitejs/plugin-vue'importreactfrom

啃火龙果的兔子·2025-07-08 07:05

Python训练营打卡 Day53

对抗生成网络知识点回顾：对抗生成网络的思想：关注损失从何而来生成器、判别器nn.sequential容器：适合于按顺序运算的情况，简化前向传播写法leakyReLU介绍：避免relu的神经元失活现象对抗生成网络

yunvwugua__·2025-07-07 22:03

利用systemd启动部署在服务器上的web应用

（启动命令是npmrundev）,创建systemd服务文件sudonano/etc/systemd/system/frontend.service内容如下：[Unit]Description=ReactFrontendDevServerAfter

不是吧这都有重名·2025-07-07 18:31

攻防对抗的工作原理和架构

**攻防对抗（CyberKillChainDefense）**是网络安全领域的动态博弈过程，攻击方通过**入侵链**突破防御，防御方则构建**纵深的检测响应体系**进行拦截反制。

hao_wujing·2025-07-07 14:04

spring面试题【持续更新ing】

十、Spring中的ObjectFactory是什么？十

·2025-07-07 11:11

CTF-reverse逆向分析解题常用脚本汇总

注：本篇用于记录一些CTF-reverse中可能用上的脚本，脚本都来源于博主解出某道题后留下，如果遇上类似的题目，根据脚本中注释的提示更改对应的密文密钥或条件即可快速解题！持续更新！！

晴友读钟·2025-07-07 04:26

Linux内核IPv4路由子系统深度剖析：FIB前端实现与设计原理

一、FIB前端整体架构/*核心数据结构*/structfib_t

109702008·2025-07-06 23:57

前端手写题（二）

底层四步：创建空对象→绑定原型→执行构造函数→处理返回值functionobjectFactory(constructor,...args){ //严格校验构造函数 if(typeofconstructor

·2025-07-06 19:51

springcloud feign调用get请求变成了post请求解决

get请求，feignService定义的get请求的参数是一个对象，如下图，调用另一个服务时，提示405，变成了post请求@GetMapping("/trainContact/queryContactForCurrentUser

只想要搞钱·2025-07-06 19:17

Feign服务调用，Get、Post请求

目录GET请求POST请求GET请求Feign客户端@FeignClient("lik-dr-product")publicinterfaceProductFeign{/***从请求路径获取值，需要使用

·2025-07-06 19:14

性能更优越的国产替代电源模块 —— GC4644N

近期印巴冲突再度升级，这场自1971年以来最严重的军事对抗在2025年5月全面爆发，印度与巴基斯坦在克什米尔地区展开激烈交火。

上海宸屿电子·2025-07-06 04:26

游戏开发引擎安全评估指南：10款主流工具防御能力深度解析

Unity、UnrealEngine等10款主流游戏开发软件的安全防护机制，揭示其对抗DDoS攻击、数据泄露等网络威胁的核心能力。

李詹·2025-07-06 04:25

设计模式整理

分类模式名称简要说明创建型Singleton（单例）保证一个类只有一个实例，并提供全局访问点创建型FactoryMethod（工厂方法）定义创建对象的接口，由子类决定实例化哪一个类创建型AbstractFactory

·2025-07-05 12:30

Jenkins-Email Extension 插件插件

EditableEmailNotificationEditableEmailNotification是Jenkins的EmailExtension插件的核心功能，用于自定义邮件通知，包括邮件主题、内容、收件人、发件人等属性1.ProjectFrom

会又不会·2025-07-05 12:58

深度探索：机器学习中的条件生成对抗网络（Conditional GAN, CGAN）算法原理及其应用

目录1.引言与背景2.CGAN定理3.算法原理4.算法实现5.优缺点分析优点：缺点：6.案例应用7.对比与其他算法8.结论与展望1.引言与背景生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks

·2025-07-05 09:09

PyTorch实战（13）——WGAN详解与实现

2.WGAN工作原理2.1Wasserstein损失2.2Lipschitz约束2.3强制Lipschitz约束3.实现WGAN3.1数据加载与处理3.2模型构建3.3模型训练小结系列链接0.前言生成对抗网络

盼小辉丶·2025-07-05 09:38

AI绘画与时尚设计：用AI创造前卫服装设计

AI绘画与时尚设计：用AI创造前卫服装设计关键词：AI绘画、时尚设计、生成对抗网络、创意辅助、服装设计流程、风格迁移、3D服装建模摘要：本文将探讨AI如何革新时尚设计领域，从创意构思到成品展示的全流程。

AIGC应用创新大全·2025-07-05 08:33

MySQL函数分类（收藏）

SELECTABS(-5);5所有版本CEIL()/CEILING()返回大于或等于数值的最小整数SELECTCEIL(3.2);4所有版本两个函数功能相同FLOOR()返回小于或等于数值的最大整数SELECTFLOOR

两圆相切·2025-07-05 07:30

CTF-bugku-[where is flag 4]-base64和zip压缩包

step1:base64解码为16进制数据Base64解码Base64编码UTF8GB2312UTF16GBK二进制十六进制解密-TheX在线工具支持常见的utf8/gbk/utf16/gb2312编码。本工具可以自动探测识别一些常用的数据，并对他进行优化输出。如自动格式化xml和json数据、检测出图片的尺寸并可另存到文件。https://the-x.cn/base64/16进制的数据5D034

沧海一粟日尽其用·2025-07-05 04:09

Random Erasing：计算机视觉的「隐形斗篷」——遮挡艺术的对抗学习革命

当ImageNet冠军模型在真实世界的遮挡面前崩溃时（识别准确率骤降38%），中科院自动化研究所2017年提出的RandomErasing技术以一纸惊艳了学界。这种在图像中随机挖洞的简单操作，让ResNet-50在Partial-iNaturalist数据集上抗遮挡能力提升4.2倍，错误率降低59%，揭示了模型鲁棒性的深层密码。️遮挡困境：视觉模型的阿喀琉斯之踵图像识别鲁棒性演化史时代技术Imag

星光银河·2025-07-05 00:17

Android 多渠道配置

,icon本篇文章主要记录下android下的同一工程,打包时配置不同的包名,icon,名称等信息.1:多包名首先讲述下如何配置多包名.在build.gralde的android标签下添加:productFlavors

·2025-07-05 00:16

CTF Web的数组巧用

PHP数组绕过intval和preg_match的CTF技巧原题目

还鮟·2025-07-05 00:14

第G1周：生成对抗网络（GAN）入门

本文为365天深度学习训练营原作者：K同学啊基础任务：1.了解什么是生成对抗网络2.生成对抗网络结构是怎么样的3.学习本文代码，并跑通代码进阶任务：调用训练好的模型生成新图像一、理论基础生成对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks

·2025-07-04 19:39

对抗同质化竞争的差异化突围方案

在产品同质化严重的市场环境下，商家想要脱颖而出愈发困难。推客系统为商家提供了差异化竞争的有效策略，助力商家打破僵局。系统支持商家打造个性化的推广体系，通过定制专属的推客激励政策，吸引具备特殊资源和能力的推客加入。例如，一家主打国潮风格的服饰商家，针对汉服爱好者社群群主、国风博主等推客，推出“国潮推广勋章计划”，推客累计推广达到一定销售额，不仅能获得高额佣金，还可解锁限量版国潮周边礼品、参与品牌新品

·2025-07-04 18:04

司南锤·2025-07-03 13:15

数字人视频剪辑与数字人分身源码开发的的核心技术解析

基于深度学习的生成对抗网络（GAN）和3D建模技术可实现高保真虚拟形象构建。典型流程包括：人物建模：通过多视角图像或视频数据重建3

微~18339948121·2025-07-03 11:59

Python Day53

Task：1.对抗生成网络的思想：关注损失从何而来2.生成器、判别器3.nn.sequential容器：适合于按顺序运算的情况，简化前向传播写法4.leakyReLU介绍：避免relu的神经元失活现象1

别勉.·2025-07-03 07:56

pwn手记录题3

仅记录脚本，细节不会再核实了（没时间(;´༎ຶД༎ຶ`)）可能以后不太会触碰CTF比赛了强网杯-baby_heapfrompwnimport*context(os='linux',arch='amd64

·2025-07-03 00:06

长尾形分布论文速览三十篇【60-89】

1.长尾持续学习与对抗学习长尾持续学习(Paper60):通过优化器状态重用来减少遗忘，提高在长尾任务中的持续学

木木阳·2025-07-02 23:58

SoK: A Critical Evaluation of Efficient Website Fingerprinting Defenses

但在二进制开放世界设置中使用精确率和召回率防御策略：（1）增加虚拟流量、（2）增加流量延迟、（3）将流量从一个流移到另一个流固定速率发送流量F，随机抽样以添加填充R，修改流量以产生与目标流量样本或模式的碰撞C，将流量分成多个流S，使用对抗性扰动来欺骗机器学习模型

·2025-07-02 22:50

《ChromaGAN》论文简读及demo运行（萌新手记）

论文题目：《ChromaGAN:AdversarialPictureColorizationwithSemanticClassDistribution》《具有语义类别分布的对抗图片着色》论文地址：https

kkpeach·2025-07-02 17:09

第 3 周：Fiber 架构原理（调和流程）

目标：理解beginWork、completeWork的作用搞懂调和的核心流程推荐文件：ReactFiberBeginWork.jsReactFiberCompleteWork.jsReactChildFiber.js

longhuxiu·2025-07-02 12:37

[2025CVPR]DE-GANs:一种高效的生成对抗网络

目录引言：数据高效GAN的困境核心原理：动态质量筛选机制1.判别器拒绝采样（DRS）的再思考2.质量感知动态拒绝公式（1）质量感知阶段（2）动态拒绝阶段模型架构：轻量化设计技术突破：三大创新点1.首创训练阶段DRS2.动态拒绝机制3.质量重加权策略实验验证：全面性能提升1.数据集与指标2.对比实验结果（1）低样本数据集（2）FFHQ数据集代码解析：关键实现细节对比结果：全面超越现有方法1.低样本数

清风AI·2025-07-02 12:36

Open AI在AI人工智能领域的技术安全防护体系

OpenAI在AI人工智能领域的技术安全防护体系关键词：OpenAI、AI安全、技术防护、伦理框架、模型对齐、数据隐私、对抗攻击摘要：本文将深入探讨OpenAI在人工智能领域构建的多层次技术安全防护体系

AI智能探索者·2025-07-02 09:39

StackGAN（堆叠生成对抗网络）的介绍

简介简介：本文提出了StackGAN（堆叠生成对抗网络），解决从文本描述生成高分辨率照片级真实图像的挑战。

·2025-07-02 07:22

经典文生图的GAN模型-HDGAN介绍

该方法的主要创新点包括：分层嵌套对抗目标：在网络层次结构内部引入配套的分层嵌套对抗目标，正则化中层表示并辅助生成器训练单流生成器架构：提出可扩展的单流生成器架构，更好地适应联合鉴别器并将生成图像提升到高分辨率多目的对抗损失

这张生成的图像能检测吗·2025-07-02 06:52

StackGAN（堆叠生成对抗网络）