区块链安全文章目录区块链安全JumpOrientedProgramming实战一实验目的实验环境实验工具实验原理实验内容JumpOrientedProgramming实战一实验步骤分析合约源代码漏洞JumpOrientedProgramming实战一实验目的学会使用python3的web3模块学会分析以太坊智能合约中中JumpOrientedProgramming（JOP）问题深刻理解EVM字节码找到合约漏洞进行分析并形成利用实验环境Ubuntu18.04操作机实验工具python3实验原理JOP的思想和ROP是相似的：串联起一个个小的代码片段（gadget），达成一定的目的。涉及到JOP的是
EasyPOI实战总结简介easypoi功能如同名字easy,主打的功能就是容易,让一个没见接触过poi的人员就可以方便的写出Excel导出,Excel模板导出,Excel导入,Word模板导出,通过简单的注解和模板语言(熟悉的表达式语法),完成以前复杂的写法使用EasyPOI环境搭建#1.引入相关依赖dependency>groupId>cn.afterturngroupId>artifactId>easypoi-baseartifactId>version>3.2.0version>dependency>dependency>groupId>cn.afterturngroupId>arti
本网站是一个电商网站，主要由Html、CSS、JS来完成，实现的功能主要是可以购买产品，展示产品，查看订单等功能，效果如下，如有需要项目代码的可以私信我，或者文章底下评论，我给分享原项目和资源文件 一、项目样式补充目标：能够使用精灵图，能够给元素添加阴影效果，能够让元素完成过渡效果学习路径：1.精灵图1）精灵图的介绍a.场景：项目中将多张小图片，合并成一张大图片，这张大图片称之为精灵图b.优点：减少服务器发送次数，减少服务器的压力，提高页面加载速度2）精灵图的使用步骤a.创建一个盒子，设置盒子的尺寸和小图尺寸相同b.将精灵图设置为盒子的背景图片c.修改背景图位置
黑客攻击实战案例：12种开源情报收集、缓冲区溢出漏洞挖掘、路径遍历漏洞、自定义参数Cookie参数绕过2FA、二维码的XSS、恶意文件上传清单、反射型XSS漏洞、威胁情报搜索引擎。目前漏洞挖掘的常用方法只有一种就是人工分析为主，漏洞挖掘在很大程度上是个人行为，漏洞挖掘的思路和方法因人而异根据对已有漏洞的分析发现，绝大多数的漏洞都是由固定的几种原因造成的，通过对上述原因的分析，可得出这样一个结论这些问题都可以通过软件测试技术检查，因此可以通过软件测试技术进行漏洞挖掘。软件测试技术根据是否可以访问源代码分为白盒测试、黑盒测试和灰盒测试。缓冲区溢出漏洞挖掘以下核心要点：理解缓冲区溢出：缓冲区溢出是一
介绍：欢迎来到本篇文章！在这里，我们将探讨一个常见而重要的自然语言处理任务——文本分类。具体而言，我们将关注情感分析任务，即通过分析电影评论的情感来判断评论是正面的、负面的。展示：训练展示如下：实际使用如下：实现方式：选择PyTorch作为深度学习框架，使用电影评论IMDB数据集，并结合torchtext对数据进行预处理。环境：Windows+Anaconda重要库版本信息torch==1.8.2+cu102torchaudio==0.8.2torchdata==0.7.1torchtext==0.9.2torchvision==0.9.2+cu102实现思路：1、数据集本次使用的是IMDB数
前言今天来说说pytest吧，经过几周的时间学习，有收获也有疑惑，总之最后还是搞个小项目出来证明自己的努力不没有白费。环境准备1 确保您已经安装了python3.x2 配置python3+pycharm+selenium2开发环境 3 安装pytest库pipinstallpytest4 安装pytest-html报告插件pipinstallpytest-html5 安装pypiwin32库(用来模拟按键)pipinstallpypiwin326 安装openpyxl解析excel文件库pipinstallopenpyxl7 安装yagmail发送报告库pipinstallya
因为现在众多音乐平台下载歌曲都要收费了，导致我没有车载音乐听了。于是便自学爬虫做了这个简易的音乐爬虫。不是那些大平台的音乐爬虫，是一个不知名的小音乐网站的爬虫。下面开始正题：首先，便是找不是那几家大互联网公司的音乐网站，在我的不懈努力之下终于找到了一家歌曲比较齐全的野鸡音乐网站（请允许我这么说）。虽说是野鸡，但是该有的热门歌手的新歌和热门歌曲都有，麻雀虽小，五脏俱全。接着，便要对网站进行抓包，并对网页链接寻找规律，当然，这个小网站的网页链接的规律也是非常之简单。如下图所示：不难发现，它的网页网址的规律，前面那一串不知名网址，加上你要搜索的的歌手的名字，然后再加上.html就可以了。于是乎，就解
AIGC实战——WGAN0.前言1.WGAN-GP1.1Wasserstein损失1.2Lipschitz约束1.3强制Lipschitz约束1.4梯度惩罚损失1.5训练WGAN-GP2.GAN与WGAN-GP的关键区别3.WGAN-GP模型分析小结系列链接0.前言原始的生成对抗网络(GenerativeAdversarialNetwork,GAN)在训练过程中面临着模式坍塌和梯度消失等问题，为了解决这些问题，研究人员提出了大量的关键技术以提高GAN模型的整体稳定性，并降低了上述问题出现的可能性。例如WGAN(WassersteinGAN)和WGAN-GP(WassersteinGAN-Gra
1.摘要目标检测是计算机视觉主要应用方向之一。目标检测通常包括两方面的工作，首先是找到目标，然后就是识别目标。常用的目标检测方法分为两大流派：一步走（one_stage）算法：直接对输入的图像应用算法并输出类别和相应的定位，典型的算法有yolo，ssd；两步走（two_stage)算法：先产生候选区域，然后在进行CNN分类，代表的算法有R-CNN。其中一步走目标检测算法检测速度快，实时性好，在模型的快速部署上有着很强的优势，被广泛应用在各行各业中。本文也将选择yolov5算法对目标物体进行目标预测。训练好模型要部署在不同的边缘端，才会产生价值，本文将采用Openvino（OpenVisualI
✨作者主页：IT研究室✨个人简介：曾从事计算机专业培训教学，擅长Java、Python、微信小程序、Golang、安卓Android等项目实战。接项目定制开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、降重等。☑文末获取源码☑精彩专栏推荐⬇⬇⬇Java项目Python项目安卓项目微信小程序项目文章目录一、前言二、开发环境三、系统界面展示四、代码参考五、论文参考六、系统视频结语一、前言随着科技的发展和智能手机的普及，越来越多的人开始使用移动应用程序来管理日常生活。在家庭理财方面，微信小程序和安卓APP为用户提供了便捷的工具来管理收入、支出等财务信息。课题的产生正是基于这一背景，旨在满足用户在家庭理财方面的需
