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深度学习

神经网络

整体框架

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特点

  • 堆叠:$f=W_3max(0,W_2max(0,W_1x))$,参数极多
  • 神经元个数影响:神经元多,分类效果好
  • 参数个数影响:参数多,拟合高
  • 极大神经网络在适当正则化下不损害性能,拥有低偏差:惩罚力度小,拟合高;惩罚力度大,平稳
  • 停滞区(plateaus)使学习过程慢

参数随机初始化

自然语言处理

自然语言处理,Natural language processing (NLP) ,有监督学习

序列模型

文本是一种序列数据,一句话是由一个个按顺序排列的单词组成的

数据表示

  • $X^{(i)} = [x_1^{(i)}, x_2^{(i)}, \dots, x_{T_x^{(i)}}^{(i)}]$: 第 $i$ 个样本的输入序列,有 $T_x^{(i)}$ 个元素(单词/字符等)

LINUX

配置

bash的配置在~/.bashrc

git的配置在~/.gitconfig

vim的配置在~/.vimrc

基础命令

tree:列举所有文件,递归列举文件

MISC

工具

pngcheck

目录下CMD调用:pngcheck -v file

F5-steganography

java Extract ../../Desktop/xxx.jpg -p password

aircrack-ng

hashcat

./hashcat -m 22000 -a 3 <path_to_hash_hc22000_file> -1 <custom_charset> ?1?1?1?1?1?1?1?1
# -m 22000 用于 WPA/WPA2 模式
# -a 3 Brute-Force攻击模式
# -1: 所以使用?1, 每个?1代表一个字符位置 --custom-charset1=abcdefg...也可

Stegsolve

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Volatility

取证工具

PWN

工具

Docker

docker pull xxx/xxx:last # 拉取docker镜像
docker images # 查看镜像
docker rmi <CONTAINER IMAGE ID> # 删除镜像

docker start <CONTAINER ID> # 开启容器
docker stop <CONTAINER ID>  # 关闭容器
docker ps -a # 查看容器
docker rm -f <CONTAINER ID> # 删除容器

生成容器

REVERSE

基础知识

除了逆向外也可以尝试爆破

#include <stdio.h>
int main(){
    int cipher;
    for(int i=0;i<0xffffffff;i++){
        cipher = i;
        //加密异或等操作
    }
    if (cipher==20241212153){
        printf("flag1:%x\n",i);
    }
}

Windows

kernel32.dll:控制系统内存管理、数据输入输出、中断处理,当Windows启动时,其驻留在内存中特定的写保护区域,使别的程序无法占用该内存区域