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CS161 Project 1
发表于2023-08-25|系统安全
Project1 Q0 Customizer 以customizer - customizer身份获取后续密码 remus - ilearned Q1 Remus 要求我们使用缓冲区溢出注入代码,由此读取访问受限的文件README orbit.c12345678910111213#include <stdio.h>void orbit(){ char buf[8]; gets(buf);}int main(){ orbit(); return 0;} 可以发现gets()没有对读取的输入作越界处理,因此含有缓冲区溢出的隐患 ./debug-exploit并在第五行处打断点 gdb12345678910111213141516(gdb) b 5(gdb) r(gdb) x/16x buf0xbffffc68: 0xbffffd1c 0xb7ffc165 0x00000000 0x000000000xbffffc78: 0xbffffc88 0xb7ffc...
CS161
发表于2023-08-20|系统安全
The primary way of securing a system is understanding how it works? False. Oftentimes the best defense is to remove incentives for attackers Links ucb的一门系统安全课程 课程主页su20 课程主页su21用作proj 课程hw(toekn: G2DR3D) Lecture 1: Introduction Threat Model: 谁会攻击你、他们有什么样的资源 Lecture 2: Security Principles Don’t Blame the Users Security is Economics Prevention Detection, Defense in Depth Password Authentication Measuring Attacker Capabilities rubber-hose cryptanalysis Least P...
STM32入门教程
发表于2023-07-31|电子&嵌入式
Links STM32入门教程视频
51单片机入门教程
发表于2023-07-29|电子&嵌入式
Links 51单片机入门教程视频 1.课程简介 安装Keil5和STC-ISP,分别为编辑器和编译器、汇编器 MCU(Micro Controller Unit)单片机 集成CPU、RAM、ROM。定时器、中断系统、通讯接口等 信息采集(传感器)、处理(CPU)、控制硬件设备(电机、LED) 本课程采用的51单片机型号STC89C52 命名规则 晶体振荡器:有一些电子设备需要频率高度稳定的交流信号,而LC振荡器稳定性较差,频率容易漂移(即产生的交流信号频率容易变化)。在振荡器中采用一个特殊的元件——石英晶体,可以产生高度稳定的信号,这种采用石英晶体的振荡器称为晶体振荡器。 单片机管脚 Vcc正极 Gnd负极 单片机最小系统 开发板原理图 C51数据类型 2.LED基础 LED(Light Emitting Diode)发光二极管 电路计数法 102 = 10*10^2 1003 = 100*10^3 LED模块 也就是说,通过控制P2寄存器使P2输出端口输出高低电平就可以实现LED的亮...
weblab Week 1
发表于2023-07-23|前端
Intro 这节课主要讲述前端知识和网络应用层有关内容,涉及到HTML、CSS、Javascript等等 其中HTML是骨架、CSS是排版和装饰、Javascript是大脑 Git 略 HTML HTML(Hypertext Markup Language)超文本标记语言 filename.html CSS CSS(Cascading Style Sheets)层叠样式表 filename.css w0 用HTML和CSS写一个静态网页 UX & UI UX(User eXperience)用户体验 UI(User Interaction)用户交互 用户界面的设计近几年的趋势是从立体到扁平、从棱角到圆润 Javascript Javascript是用于互联网的脚本语言,广泛应用于HTML和Web以及各类设备上,并且可以配合HTML和CSS实现交互 w1 用Javascript写一个网页贪吃蛇 React react是流行的Javascript库,用于构建用户接口,其核心思想是,把复杂的组件用树的形...
Hung-yi Lee ML Lecture 3: Image as input
发表于2023-07-05|机器学习
Convolutional Neural Network(CNN) 卷积神经网络被广泛应用于图像识别领域,是一种带约束的神经网络架构,简化了Fully Connected Network的复杂性,并且对图像识别做了很多特化,另外值得一提的是,谷歌的AlphaGO也使用了卷积神经网络用于接收19*19的围棋棋盘输入,可见CNN的使用范围不仅仅是图像识别,具有相似结构的问题都可以使用CNN的模型进行训练。 深度学习 为何深度学习可以兼有 HW3 CNN
Hung-yi Lee ML Lecture 2: What to do if my network fails to train
发表于2023-07-05|机器学习
Optimization 局部最小值 local minima 鞍点 saddle point 在多维度笛卡尔空间中,你以为的局部最小值很可能是鞍点,因为多出了很多个维度的方向可以走 batch and momentum 分批次训练的速度和优势比较 动量法改进梯度下降 自动调整学习速率 \sigma与梯度的关系 学习速率与时间的关系 逐渐下降decay 模拟退火warmup loss函数 改变loss函数可以改变地形!(梯度下降中的多变量函数) MSE Cross-entropy等价于极大似然法,运用在向量输出的神经网络中 HW2 Classification
jupyter
发表于2023-06-19|CS Tools
Intro jupyter是一个基于web的可交互的应用程序,广泛用于数据分析中,同时支持多种编程语言。 Links jupyter lab
Common Code
发表于2023-06-10|CS Tools
ASCII码 ascii码参考网站 \x1b -> ESC 很特殊, \x1b[ 后可以带上不同的东西,用于终端控制和仿真
USTC Computer Networking Chapter8
发表于2023-06-04|计算机网络
第八章 网络安全 加密 对称密钥 DES 3DES AES 非对称密钥 RSA 认证 重复 中间人攻击 报文完整性 数字签名 散列函数算法 MD5 SHA-1 SHA-256 密钥分发和证书 KDC是非对称加密的权威 CA是公开密钥的权威 各层次安全性 安全电子邮件PGP 安全套接字层SSL IPsec AH ESP IEEE 802.11安全性 WEP 防火墙 攻击和对策
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