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逆向新手，最近做了D0g3平台的ctf，发现了比较好的算法题目 算法：OMG（1） 题目下载链接：https://pan.baidu.com/s/1nu8rtxR 用IDA反汇编得核心算法如下： 需要对flag进行爆破。 特别需注意密码算法中i，j取值的变化关系 C语言代码如下： 运行即得flag。。。。D0g3{xxxxxxxxxxxx}
本文转载，所有版权(@Copyright)属于原作者ArashPartow Introduction HashfunctionsarebydefinitionandimplementationgenerallyregardedasPseudoRandomNumberGenerators(PRNG).Fromthisgeneralizationitcanbeassumedthattheperformanceofhashfunctionsandcomparisonsbetweenotherhashfuncti
为了解决多变量函数优化问题Karaboga在2005年提出了人工蜂群算法ABC模型。 1、蜜蜂采蜜机理 蜜蜂是一种群居昆虫，虽然单个昆虫的行为极其简单，但是由单个简单的个体所组成的群体却表现出极其复杂的行为。真实的蜜蜂种群能够在任何环境下，以极高的效率从食物源（花朵）中采集花蜜；同时，它们能适应环境的改变。 蚁群产生群体智慧的最小搜索模型包含基本的三个组
百度搜索引擎作为国内第一大搜索引擎，一直以来都是站长们关注的搜索引擎平台，大家都在努力做百度的排名优化，从建站-文章-引蜘蛛-收录-排名，大家都有不同的手法，无论是购买外链还是说快速排名的点击软件，想赚钱无非就是要做到成本低，效率高，周期短，同样的事情同行用2月的时间你用一个月的时间，那么周期肯定是大大缩短了，剩下的就是费用问题，同样做权
百度排名规则及算法（百度内部资料） 今日一位自称百度内部人疯疯癫癫的给我上了一节百度内部的课程，那就是关于百度排名规则以及算法方面的，刚刚听的时候貌似疯癫，越到后面，越是感觉茅塞顿开，以此分享出来给大家。 要想百度给你网站排名，只有三种理由，第一你给百度钱了，第二你是百度旗下的公司或产品，第三你提供有价值的内容，提高了百度搜索的用户体
1、哪些关键词丢失 当我们发现网站关键词排名丢失的时候，我们总是会关注表现的问题，比如：几个关键词排名下降了，通常你面对这样的情况，都会认为是正常的波动。 但要是在一定时间周期中，你的关键词排名在持续性的丢失，我们就有必要去思考，到底是哪些关键词排名出现了丢失的情况： 这个审查与诊断实际上也非常简单，如果你没有自己定期监控关键词排名的能
2013-2019年百度搜索算法规则解读影响与建议 百度冰桶算法 百度冰桶算法1.0------》算法自2014年8月30日上线 主要打击移动端网站强行用户下载APP、用户登陆才能继续使用和大面积的广告覆盖行为，影响用户的浏览体验，尤其以必须下载app才能正常使用的站点。 百度冰桶算法2.0-------》算法自2014年11月18日上线 主要打击移动端手机广告遮挡屏幕浏览，在狭小的手机页面布
昨天，百度搜索平台官方发出重磅消息，即将上线惊雷算法3.0，持续打击刷点击作弊行为，提醒存在问题的站点尽快自查整改。 百度之所以会再次严加打击快排的很大原因是，2020年许多网站通过快排技术，实现了快速占领排名的情况，SEO快排软件和服务商层出不穷，导致许多正规做站的站长对此怨声载道，大量反馈下，百度不得不引起重视。 百度违规站点举报入口: https:
一、近期面试笔试题 冒泡算法--》请手写一个冒泡算法？二分查找算法--》请用C/C++、Java、Python其中一个编程语言实现二分查找算法；给定一个有序（升序）整型数组A，可含有重复元素，找出最小的下标L，使得A[i]等于整数target，下标不存在则返回-1。冒泡算法和二分查找算法在广州的笔试中经常出现，需要重点熟悉一下。二、解析 1.请手写一个冒泡算法 这道题是我在面试广州
最近，百度发布冰桶算法5.0升级通知，准备开始打击部分网站强制用户拉起APP行为。从冰桶算法5.0升级通知解读看，这次冰桶算法5.0算法升级，核心点就一个，主要打击网站调起APP的行为，类似点击“阅读全文”强制跳转APP下载页和百度搜索结果中点击搜索结果调起APP都是打击的对象，直接点讲就是百度禁止网站出现在百度搜索结果页中点击搜索结果链接跳转到其他APP行为。
论文作者|MeiWang,WeihongDeng,JianiHu,XunqiangTao,YaohaiHuang编译|Maglish编辑|Natalie AI前线导读：种族偏差是生物特征识别中的一个重要问题，但在人脸识别领域还没有得到深入的研究。北京邮电大学邓伟洪教授团队的研究揭示了当前人脸识别算法中普遍存在跨国家/地区识别偏差问题，并构建了评价偏差程度的人脸数据集RFW(RacialFacesin-the-Wild)。 在RFW数据库的基础上，研究人员验证了微软、
FCN语义分割算法详细介绍（一）论文详解 这一篇讲解论文的一下几个方面，下一篇我们解析一下源码： 一、提要 二、论文详解： 前馈神经网络反卷积层（deconvolutionlayers）的实现上采样（upsample）的实现三、总结 ——————分割线—————— 照例先扯淡： emmm吐槽一下吧，这个周复现FCN的时候发现训练的模型，要么是一片黑（全部归为背景分类），要么是这样的:然后找
论文摘自IEEE2017，由KaimingHe，GeorgiaGkioxari，PiotrDollar，RossGirshick（rbg）撰写。 摘要 目的：对象实例分割（区别出不同的对象） 提出：MaskR-CNN（扩展的FasterR-CNN）----通过在每个RoI处添加用于预测分割的mask（小的FCN），与用于分类和边界框回归的FasterR-CNN并行。 优点：很容易训练，易于实现，计算量小，运行速度为5fps。 1算法对比 （1）FasterR-CNN：使用RoIPool，并进行了量化操作
TradaBoost算法由来已久，现在也有各种针对算法的该进，本文只讨论最初的算法。 1.迁移学习 传统的机器学习的模型都是建立在训练数据和测试数据服从相同的数据分布的基础上。典型的比如有监督学习，我们可以在训练数据上面训练得到一个分类器，用于测试数据。但是在许多的情况下，这种同分布的假设并不满足，有时候我们的训练数据会期，而重新去标注新的数据又
一.了解迁移学习 迁移学习（TransferLearning）目标是将从一个环境中学到的知识用来帮助新环境中的学习任务。 >Theabilityofasystemtorecognizeandapplyknowledgeandskillslearnedinprevioustaskstonoveltasks。 入门推荐一篇公认的比较好的【Survey】：ASurveyonTransferLearning，SinnoJialinPan,QiangYang，IEEETrans