nd

BJDCTF 2nd]最简单的misc-y1ng

1拿到一个压缩包发现似乎加密了，但是题目并没有给我们其它信息，所以猜测是伪加密。想在kali里直接打开，但是奇怪的是提示打开失败。可是查看文件信息发现并没有加密于是用winhex修改数据。得到文件记事本打开后发现乱码于是继续winhex打开发现少了png的文件头。于是添加上去（复制粘贴）然后保存得到png图片旋转后hex解码
前方是否可导？·2020-09-14 21:07

buuoj BJDCTF-2nd WP

复现地址：buuoj.cn[BJDCTF2nd]fakegooglessti的简单使用打开复现地址是一个Google页面随便搜索一下看了源码提示sstiSSTI又叫服务端模板注入攻击推荐先知师傅的一篇入门教程
会下雪的晴天·2020-09-14 21:21

BJDCTF 2nd--Real_EasyBaBa

得到图片后发现是前面的题的变形看这损坏的图片,应该是内容块做了修改,查看16进制发现这处有异常一开始看到FF和00以为是二进制转字符一直没弄出来直到我盯着这快把眼睛看瞎的时候....发现右边当然如果你习惯性看头尾.则会在尾部发现有hint的压缩包用工具分离会发现分离不出,再仔细看会发现这是文件头是缺少部分标识的手动改后便可以用工具分离出来得到个画出来的二维码打开的时候太大扫不出来,可以试试像这样截
iZer_0·2020-09-14 20:29

牛客练习赛69 F.解方程（莫比乌斯反演 + 迪利克雷卷积性质 + 欧拉筛）

题目给出的式子很明显要用莫比乌斯反演，因为莫比乌斯反演的形式为：形式一：设F(n)=∑d∣nf(d)F(n)=\displaystyle\sum_{d|n}f(d)F(n)=d∣n∑f(d)，则有f(n)=∑d∣nμ(d)∗F(nd
猝死在学ACM的路上·2020-09-14 20:29

莫比乌斯反演

我们先来看一个函数F(n)=∑d∣nf(d)F(n)=\sum_{d|n}f(d)F(n)=d∣n∑f(d)这里d∣nd|nd∣n的意思是d能整除n，也就是说第一个函数可以由他的每一个因子带入另一个函数的和而求得
兔蠢蠢·2020-09-14 18:49

XJOI 挖金矿（01分数规划）

-L*(∑i=1nd[i])>0（∑i=1nv[i]∗d[i])。)>L*(∑i=1nd[i])（∑i=1nv[i]∗d[i])。)
Loi_ChlorineHikari·2020-09-14 18:23

BJDCTF 2nd--A_Beautiful_Picture

下载附件得到图片后照常先图片属性、16进制、分离图片、binwalk没发现，就打开图片看下细节emmm想起查看属性时的宽高，可以试试把高改成等宽宽高对应这个位置flag，GET！！-----------------------------------------------------------------我是分割线----------------------------------------
iZer_0·2020-09-14 17:57

BJDCTF 2nd--最简单的misc

用16进制查看文件(这里用的010editor)可以发现是zip伪加密下图来源（https://blog.csdn.net/qq_26187985/article/details/83654197）把两个文件的09改成00后解压得到第一个文件可以发现是那么直接看secret,同样查看16进制看到熟悉的IHDR(PNG的文件头数据块)对比正常PNG图片检查可以发现是缺少了头标识补上89504E47再
iZer_0·2020-09-14 17:57

buuctf crypto writeup

文章目录变异凯撒篱笆墙的影子rsa老文盲了Alice与Bobrsarsa大帝的密码武器Windows系统密码[BJDCTF2nd]cat_flag[BJDCTF2nd]燕言燕语-y1ng[GKCTF2020
Dear Moses·2020-09-14 17:53

BUUCTF：[BJDCTF 2nd]最简单的misc-y1ng

题目地址：https://buuoj.cn/challenges#[BJDCTF%202nd]%E6%9C%80%E7%AE%80%E5%8D%95%E7%9A%84misc-y1ng伪加密修改标志位即可明显缺少
m0c1nu7·2020-09-14 17:32

BUUCTF：[BJDCTF 2nd]A_Beautiful_Picture

题目地址：https://buuoj.cn/challenges#[BJDCTF%202nd]A_Beautiful_Picture使用010editor打开的时候出现CRC匹配错误修改图片高度BJD{
m0c1nu7·2020-09-14 17:32

buuctf misc writeup

文章目录基础破解你竟然赶我走乌镇峰会种图LSBrarqr文件中的秘密wiresharkningenzip伪加密镜子里面的世界被嗅探的流量小明的保险箱爱因斯坦easycapFLAG假如给我三天光明另外一个世界隐藏的钥匙[BJDCTF2nd
Dear Moses·2020-09-14 17:51

Linux下nginx so_keepalive 参数详解

[root@nd1bin]#sysctl-a|greptcp_keepalivenet.ipv4.tcp_keepalive_time=7200net.ipv4.tcp_keepalive_probes
温故而知新666·2020-09-14 14:12

webdynpro 确认对话框实现方法

需要特别说明的是：对话框选择完成后执行的事件是：WDDOAFTERACTIONMETHODWDDOAFTERACTION.DATASETTYPEWDR_CONTEXT_ELEMENT_SET.DATALO_ND_USERNODETYPEREFTOIF_WD_CONTEXT_NODE.DATALS_ND_USE
SAPHOME·2020-09-14 13:04

如何在Android中使用汇编语言

由于我用的是MacOSX，因此配置起来比瘟抖死上的要容易许多，你不需要再装些杂七杂八的第三方工具，直接可以使用你下载好的ND
码农五·2020-09-14 10:45

算法复习-二叉搜索树BST的c++实现

right;TreeNode*fa;TreeNode(intv):val(v),left(0),right(0),fa(0){}~TreeNode(){coutleft);delete_bst_helper(nd
xchen-lol·2020-09-14 04:32

[莫比乌斯反演] BZOJ 4804 欧拉心算

手推一推就知道答案是Ans=∑D=1n⌊nD⌋⌊nD⌋∑d|Dμ(d)∗ϕ(Dd)后面那个f(n)=∑d|nμ(d)∗ϕ(nd)显然是个积性函数而且有μ的存在求起来很轻易啊直接一个线性筛预处理复杂度O(
里阿奴摩西·2020-09-14 01:12

【BZOJ】4804 欧拉心算 莫比乌斯函数+欧拉函数+数论分块

题目传送门来来来，推式子啦：∑i=1n∑j=1nϕ(gcd(i,j))=∑i=1n∑j=1n∑d=1n[gcd(i,j)=d]×ϕ(d)=∑d=1n(ϕ(d)×∑i=1⌊nd⌋∑j=1⌊nd⌋[gcd(
Chester_King·2020-09-14 00:37

BZOJ4804

]∑kφ(k)∑i=1n∑j=1n∑kd|gcd(i,j)μ(d)∑kφ(k)∑dμ(d)⌊nkd⌋2∑t∑k|tφ(k)μ(tk)⌊nt⌋2∑tf(t)⌊nt⌋2其中，f(n)=∑d|nφ(d)μ(nd
anantheparty·2020-09-14 00:31

Rom&nd独家化妆技巧，第4招好用到跪！

Hello大家好()”今天又是东东跟大家见面了~要说到我最近最爱买最爱用的可爱彩妆，Rom&nd必须排No.1！！
买买菌·2020-09-14 00:00

关于chrome浏览器不支持本地操作cookie问题

在更换浏览器之后发现可以正常使用，原因为chrome浏览器不支持js、jq操作本地cookie在使用js、jq操作cookie时请先了解浏览器是否支持操作本地cookievarnd=newDate();nd.setSeconds
南枫白墙梦·2020-09-13 23:51

JUnit in Action 2nd Edition 第三章 精通Junit（2）

3.3测试异常处理到目前为止，测试都是按照主要路径执行。假如对象的行为以不期望的方式改变，这种类型的测试点是问题的根源。本质上，你将编写诊断测试监视应用程序的运行状态。但是有时好的程序也会出现坏的情况，应用程序需要连接数据库。诊断测试是否遵从数据库的API，假如打开一个连接但是没有关闭它，诊断能够通过合适的异常提醒测试失败，所有连接使用后必须关闭。但是假如一个连接不可用，可能这个连接池是空的，或者
人生的船长·2020-09-13 20:40

JUnit in Action 2nd Edition 第二章 探索Junit核心功能（2）

2.3JUnit测试运行器当你第一次编写测试时，你希望它们能即简单又快速地运行，将测试作为软件开发生命周期的一部分：编码-运行-测试-编码。可以使用IDEs和编译器快速地构建和运行应用程序；JUnit能让你构建和运行测试。2.3.1测试运行器预览Junit4可构建向后兼容3.8版本，因为JUnit4.x版本与3.x版本完全不同。它将不仅能执行JUnit4的测试而且也能执行3.x-style测试。这
人生的船长·2020-09-13 20:40

JUnit in Action 2nd Edition 第一章 JUnit 概述（2）

1.5设置JUnit环境为了使用JUnit编写你的测试程序，你需要添加JUnit.jar文件到你的项目编译路径和执行路径，有如下这些步骤：从http://www.junit.org下载JUnit发布版本（junit-4.6或者更新）。JUnit包含几个测试样例，可以去熟悉执行JUnit测试。将JUnit压缩包解压到你电脑的一个路径中（例如：c:\onWindows或者/opt/onUNIX）。在这
人生的船长·2020-09-13 20:40

JUnit in Action 2nd Edition 第三章 精通Junit（1）

第三章精通JUnit到目前为止，我们做了JUnit综述和演示如何使用（第一章）。我们也看到了JUnit内部的核心类和方法，它们如何同其它的交互（第二章）。我们现在通过介绍实实在在的组件和测试来深度挖掘它，在这一章中，我们使用控制器设计模式实现一个小的应用，我们然后使用JUnit测试这个应用的每一个部分，当编写和组织测试时我们也将看到JUnit的最佳实践。3.1介绍控制器组件《CoreJavaEEP
人生的船长·2020-09-13 20:09

JUnit in Action 2nd Edition 第二章 探索Junit核心功能（1）

第二章探索核心JUnit在第一章中，我们决定需要一个可靠和可重复的方式去测试我们程序。我们的解决方案是编写或者重用一个框架去使用我们程序的API来驱动测试代码。随着我们的程序不断增长，新的类和新的方法添加到已存在的类中，我们也需要去增加我们的测试代码。经验告诉我们有时类之间会以意想不到的方式进行交互。我们需要去确认我们能在任何时间运行所有的测试。不管代码是否改变。但是问题来了，我们如何运行多个测试
人生的船长·2020-09-13 20:08

利用DEMO系统 评估LoRa终端与网关

利用DEMO系统评估LoRa终端与网关下载本文DEMO系统资料（源代码+硬件设计），请链接：《锐米开源四：DEMO系统》http://www.rimelink.com/nd.jsp?
RimeLink·2020-09-13 19:19

拉链表设计算法

1.采集当日全量数据存储到ND（当日）表中。2.可从历史表中取出昨日全量数据存储到OD（上日数据）表中。3.用ND－OD为当日新增和变化的数据（即日增量数据）。
LNGOD·2020-09-13 16:08

Android中使用OpenCV

我使用的nd
cbib_cat·2020-09-13 15:42

python数据分析-numpy数值分析与计算操作

1.创建数组##创建一维数组nd2=np.array([12,25,25,366,54,85,69])#print(nd2)##创建二维数组nd=np.array([[12,25,34],[34,43,23
Mr Gao·2020-09-13 13:35

在Html显示拼音的方法

标签，一般配合标签或标签使用前端小学生qiánduāndàlǎo定义：被用来展示东亚文字注音或字符注释，定义当浏览器不支持"ruby"元素时显示的内容如果要使拼音和字对齐，需要一字一拼注意：ruby标签只是用来在文字上方显示拼音
Mr.Starl·2020-09-13 11:28

JavaScript常用正则，验证手机号（含港澳台）、邮箱、身份证（含港澳台）、用户名、密码、搜索关键字、网站域名等

constregular={//手机号正则phone:{nd:/^(1[3-9]\d{9})$/,//中国内陆地区手机号验证hk:/^([69]\d{7})$/,//中国香港地区手机号验证mo:/^([
LonelyHobo·2020-09-13 06:33

C++ STL学习

有关：for_each(first_it,last_it,fun)，用来做循环binary_function,ptr_fun,用来适配全局函数mem_fun用来适配类的成员函数bind1st,bind2nd
iteye_6082·2020-09-13 05:45

《C++标准程序库》（侯捷、孟岩 译）, 2002年9月版，发现几处Bug，备忘如下

5Cclip_filelist.xml"rel="File-List">近日回顾《C++标准程序库》一书（侯捷、孟岩译）,2002年9月版，发现几处Bug，备忘如下：1、第8章STL仿函数Page306，表8.2中bind2nd
Crob·2020-09-13 04:54

Reinforcement Learning by Sutton 第三章习题答案

好不容易写完了想看全部的欢迎点击下面的githubhttps://github.com/LyWangPX/Solutions-of-Reinforcement-Learning-An-Introduction-Sutton-2nd
weixin_34023863·2020-09-13 03:23

symiban: 2nd_fp3 Ethernet plug-in for 60 2nd Ed. SDK for Symbian OS FP 3 上网

/S60_2nd_FP3/Epoc32/tools/ecmt/config/config.properties修改：epdt.java.version.start=1.4.1,1.4.2,1.5,5.0,1.6,6.03
wulongtiantang·2020-09-13 00:33

symbian 模拟器 相关

fors602nd平台：删除/epoc32/release/wins/udeb/z/system/apps/myapp的目录即可fors603rd平台：a、删除/epoc32/release/winscw
kelio·2020-09-13 00:40

s60 2nd/3rd开发小贴士

fors602nd平台：删除/epoc32/release/wins/udeb/z/system/apps/myapp的目录即可fors603rd平台：a、删除/epoc32/release/winscw
lius1984·2020-09-13 00:39

diff.js使用指南

它基于已发表论文中的算法AnO(ND)Diff
广兰路地铁·2020-09-12 23:24

8.基于表格方法的规划和学习planning and learning--阅读笔记【Reinforcement Learning An Introduction 2nd】

文章目录基于表格方法的规划和学习planningandlearningwithtabularmethods前言模型和规划Dyna：综合规划、决策和学习的框架当模型是错的优先遍历/扫描prioritizedsweeping期望更新和采样更新轨迹采样实时动态规划在决策时规划启发式搜索rollout算法蒙特卡洛树搜索总结基于表格方法的规划和学习planningandlearningwithtabular
EdenJin·2020-09-12 16:42

1~8.PART one总结--阅读笔记【Reinforcement Learning An Introduction 2nd】

本书主要分为三大部分，分别是基于表格的方法；近似策略方法；扩展部分。第一部分属于rl基础内容，基本涵盖了基于值函数方法的核心思想。要熟悉并善于分析不同方法之间的区别和联系，构建起整个知识体系框架。之前我们所讲的方法都有很多共同点：试图估计值函数；通过对实际的或仿真的经验进行备份操作来更新值函数；都遵循GPI框架。尽管大体框架都相同，但彼此之间还是有区别的，重要的区分维度就是更新的深度和宽度:横轴表
EdenJin·2020-09-12 16:10

5.蒙特卡洛方法--阅读笔记【Reinforcement Learning An Introduction 2nd】

文章目录蒙特卡洛方法MonteCarlomethod前言蒙特卡洛预测动作价值的蒙特卡洛估计蒙特卡洛控制无exploringstarts的MC控制基于重要性采样的离线策略预测增量式实现off-policy的MC控制*discounting-awareimportancesample*per-decisionimportancesample总结蒙特卡洛方法MonteCarlomethod内容梳理：本章
EdenJin·2020-09-12 16:09

6.时序差分学习Temporal-Difference Learning--阅读笔记【Reinforcement Learning An Introduction 2nd】

文章目录时序差分学习Temporal-DifferenceLearning前言TD预测/评估TD预测方法的优势TD(0)的最优性Sarsa:在线策略TD控制Q-learning:off-policyTD控制期望sara算法最大化偏差MaximizationBias和DoubleLearningGame、afterstate和其他特例总结时序差分学习Temporal-DifferenceLearni
EdenJin·2020-09-12 16:09

7.n步自举n-step bootstraping--阅读笔记【Reinforcement Learning An Introduction 2nd】

文章目录n步自举n-stepbootstraping前言n-stepTD预测n-stepSarsan-step离线策略学习*带控制变量的per-decision方法n-step树备份算法（无重要性采样的off-policy）统一的算法：n-stepQ(sigma)总结n步自举n-stepbootstraping内容简要梳理：本章提出了n步自举的方法，按照之前的套路，分别从预测和控制两个方面进行分析
EdenJin·2020-09-12 16:09

4.动态规划--阅读笔记【Reinforcement Learning An Introduction 2nd】

文章目录动态规划前言策略评估/预测策略提升策略迭代值迭代异步动态规划广义策略迭代动态规划算法的效率问题总结内容梳理：本文主要讲解动态规划方法，首先讲解了策略评估用以计算值函数，然后提到了策略提升的方法，接着又提出了策略迭代的方法，针对策略迭代每次都要进行策略评估，且每次策略评估都要对状态集合中的所有状态进行更新，由此导致的训练时间成本大，故此提出了值迭代的方法。为了加快DP解决问题的速度，提出了A
EdenJin·2020-09-12 16:08

3.有限马尔可夫决策过程--阅读笔记【Reinforcement Learning An Introduction 2nd】

文章目录有限马尔科夫决策过程FiniteMarkovDecisionProcesses前言智能体-环境接口agent和environment之间的界限目标和回报回报表示+episodictask和continuingtaskepisodictaskcontinuingtask策略和值函数贝尔曼方程状态值函数贝尔曼方程动作值函数贝尔曼方程最优策略和最优值函数贝尔曼最优方程总结有限马尔科夫决策过程Fi
EdenJin·2020-09-12 16:08

2.多臂赌博机--阅读笔记【Reinforcement Learning An Introduction 2nd】

多臂赌博机文章目录多臂赌博机前言k臂赌博机任务描述行为值函数action-valuefunction增量式实现方法非平稳问题nonstationaryproblem乐观初值方法optimisticinitialvalues上限置信区间动作选择Upper-Confidence-Bound（UCB）梯度赌博机算法关联/联想搜索（情景式赌博）associativeresearch总结10臂赌博机实验1.
EdenJin·2020-09-12 16:08

1.简介--阅读笔记【Reinforcement Learning An Introduction 2nd】

简介强化学习的概念与重要特征：1.强化学习是一种学习如何将状态映射到动作，以获得最大奖励的学习机制。2.强化学习的重要特征：强化学习过程中，其动作不仅直接影响到当前奖励，还可能会影响下一个状态，从而通过下一个状态，影响随后的奖励。因此，试错法和延迟奖励(trial-and-errorsearchanddelayedreward)是强化学习最重要的两个特征。强化学习的另外一个重要特征如下所示：这段话
EdenJin·2020-09-12 16:36

基于近似的离线策略方法--阅读笔记【Reinforcement Learning An Introduction 2nd】

文章目录基于近似的离线策略方法前言1.半梯度方法2.off-policy发散的例子2.1MDP中取出两个状态bairdcounterexample贝尔德反例TsitsiklisandVanRoy’sCounterexample3.死亡三角/死亡三元组4.线性值函数几何学5.贝尔曼误差中的梯度下降6.贝尔曼误差的不可学习性7.梯度TD方法8.Emphatic-TD方法9.减小方差总结基于近似的离线策
EdenJin·2020-09-12 15:40

资格迹--阅读笔记【Reinforcement Learning An Introduction 2nd】

文章目录资格迹前言1.λ\lambdaλ回报2.TD(λ\lambdaλ)3.n-step截断λ\lambdaλ回报算法4.重新更新：在线λ\lambdaλ回报算法5.真正的在线TD(λ\lambdaλ)6.MC学习中的dutchtrace7.Sarsa(λ\lambdaλ)8.变量λ和γ9.带有控制变量的off-policytraces10.Watkins'sQ(λ\lambdaλ)toTree
EdenJin·2020-09-12 15:39
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