神专转专业指北
写在前面也是给我转上专业了，于是从忙碌中抽出时间来写这一部分。当然，这个指南是面向转理工科的。 关于转专业的初印象可以看这个帮助26级新生建立起对“在深圳大学转专业”的最初印象-百度贴吧，当然这个也是我改的，参考了我素未谋面的学长的文献。 注意事项那我要说明的是，当你有不得不进来转专业的理由，这种理由已经能够推动你去做如下的事情： 将高三的一部分状态延续很久 不能挂科 有明确的规划，选择哪个赛道，之后要去干嘛，是要去就业，还是要去考研，你要明白你转专业是为了什么。 苦心将高数A1提升至A/A+，可能对你并不难，但必须要做到。 选方案外的课程，也就是你想转的专业的课程。（这会加重你的课业，如果转失败了甚至会造成延毕）； 通勤，在liv专业想转粤海理工科的话选到粤海的课，通常意味着通勤，也就是当天你至少要花80min在路上，你是否能接受呢，熟悉深圳的应该都知道下午5:25的13号线和5号线有多么难绷。 大一下的期末考只有一个月不到复习，因为等面试结束出结果已经6月份了，七月份期末考。 转失败的准备，可能你的高数没那么强，亦或是跟你竞争的人太强，导致你在某一个环节被刷了，那...
基于BLIP的图像自动描述生成
前言C过送过没怂过 镇楼是西安队长，这两个BO5的发挥真的没话说，去年BO5战胜TES也是。WE找到了自己赢游戏的方法了啊。我也想能这样在自己的人生上硬气啊（ 最近很火的是OBS+YOLO的三角洲吸附挂事件，不过yolo之前写过了，我还有黑客松等东西更新，不急，都要纳入的。 准备模型 Salesforce 开源的 BLIP 模型，它能根据图像内容自动生成自然语言描述 环境准备双系统+python:WSL2 Ubuntu + Python 3.11 需要安装的库 1pip install transformers sentencepiece sacremoses torch torchvision matplotlib transformers：提供 BLIP 模型和翻译模型 sentencepiece & sacremoses：翻译模型所需的 tokenizer 依赖 训练脚本技术上我们并不需要先写识别一个的以及批量训练的脚本，但是单张可以先看调试效率，以及根据单张出可视化结果，批量脚本专注于文字输出（results.txt），避免为每张图都弹窗或保存图片，节省时...
基于 MobileNetV2 的垃圾图像分类
基于 MobileNetV2 的垃圾图像分类写在前面总算考完转专业考试了，考完也是立马补上了这个实验。 一、实验目的与要求 理解图像分类任务与目标检测任务的区别，掌握分类网络的基本原理。 了解迁移学习（Transfer Learning）的概念：利用在大规模数据集上预训练好的模型，在小数据集上快速微调，以较少的训练时间获得较好的分类效果。 掌握使用 PyTorch 框架加载 MobileNetV2 预训练模型并替换分类头的方法。 能够在无 GPU 的普通电脑上完成垃圾图像分类模型的训练与预测，理解训练过程中损失值与准确率的变化规律。（本实验实际使用 NVIDIA RTX 5070 GPU 加速） 学会对预测结果进行可视化分析，判断模型在各类别上的表现差异。 二、实验方法与步骤1. 激活已有虚拟环境并安装依赖直接复用之前实验的 yolo11 虚拟环境，打开 Anaconda Prompt： 12conda activate yolo11pip install torch torchvision matplotlib scikit-learn seaborn 2. 准备数据集本...
YOLOv11 行人与车辆检测模型训练全记录
zhen YOLOv11 行人与车辆检测模型训练全记录摘要：目标检测是计算机视觉的核心任务之一，在自动驾驶、智能交通等领域具有重要应用。本文以YOLOv11为基础模型，详细记录了从环境配置、数据集构建、模型训练到视频部署的完整流程。实验结果表明，在515张交通场景图片（含412张训练、103张验证）上训练80轮后，模型整体mAP50达到0.905，其中汽车检测mAP50为0.939，行人检测mAP50为0.871，推理速度达145 FPS。本文重点分析了数据规模对模型性能的决定性作用，并总结了训练过程中遇到的典型问题及解决方案。 关键词：YOLOv11；目标检测；行人检测；车辆检测；数据扩充；WSL2 1. 引言近年来，基于深度学习的目标检测算法发展迅速，YOLO系列凭借其端到端、实时性高的特点成为工业界和学术界的常用工具。YOLOv11在YOLOv8的基础上引入了C3K2模块、C2PSA注意力机制和SPPF多尺度融合，进一步提升了检测精度与速度。 本文旨在通过一次完整的行人与车辆检测模型训练实践，探讨小规模数据集下模型性能的瓶颈，以及数据扩充带来的显著提升。本文记录的所有实验均...
基于PyRTL的AES-128时序侧信道脆弱性分析
dxfaker (深圳大学医学部， 广东 深圳) email: 258615688@qq.com 摘要硬件侧信道攻击对加密芯片的安全构成严重威胁。本文提出一种基于PyRTL的预硅验证方法，对AES-128加密电路进行时序分析，量化不同输入汉明权重与关键路径延迟的相关性。实验结果表明，在130nm工艺下，关键路径延迟与输入汉明权重的皮尔逊相关系数达到0.999997，证实了单周期AES实现存在明显的时序泄漏。进一步采用相关性能量分析（CPA）模拟，仅用50条功耗迹线即可成功恢复密钥字节。研究还初步评估了时序掩码防护的有效性。本研究为芯片设计早期的安全评估提供了轻量级、可量化的解决方案，对硬件安全设计与验证具有重要参考价值。 关键词：侧信道攻击；时序分析；AES；PyRTL；预硅验证；CPA 引言在分析一些 CTF 题目时，我遇到过一种叫做“时序侧信道”的漏洞——比如程序在比较字符串时，一旦发现字符不匹配就立即返回，导致攻击者可以通过测量比较时间的长短来逐字节猜出正确的密码。这种漏洞的本质是：程序的执行时间与处理的数据相关。 带着这个疑问，我去查阅了一些硬件安全的文献，发现早在 19...
Cryptography入门
写在前面你是否被reverse中的神必加密小程序搞得神志不清？ 你是否读懂了加密代码后却对解密无从下手？ 反正我这几天是被折磨不轻了，遂决定从密码学中学习一点皮毛以缓解痛楚。 之后会在一直更，但这两个月大概率不怎么会更了，安心准备转专业考试 第一章 Cryptography, the methodology of concealing the content of messages, comes from the Greek root words kryptos, meaning hidden,and graphikos, meaning writing. The modern scientific study of cryptography is sometimes referred to as cryptology. 1. Caesar cipher操作：每个字母都被替换 总体来说，他属于一种大的类型——替换密码 由于这样子看稍费一点脖子，于是整理成表： 2. one-to-one or injective跟函数一样，即有加密函数中两个明文字母不会同时指向同一个密文...
处理线性方程组题型
写在前面镇楼：届不到的爱恋 感谢leyi发的新生赛RE题，不愧是逆神的题目，我第二题就卡住了，脱壳没有什么问题，但是我点开IDA后发现流程图长这样： 这个时候，有人就要问了：B哥，B哥，这他妈什么jb？ 那我问你，我才刚学，我知道个蛋 于是我去问了AI，说是有两种题型： 1.线性方程组题型 2.控制流平坦化题型 线性方程组题型的典型特征 结构：主函数中只有一个巨大的 if 语句，里面包含几十个由 && 连接的等式。 表达式形式：每个等式都是形如 (系数1 * 字节1 + 系数2 * 字节2 + ... + 系数32 * 字节32) == 常数 的线性组合。 变量命名：IDA 可能会自动将输入分解为几个连续的变量（如 v4, v5, v6, v7），每个变量通过 SBYTE1、SBYTE2 等宏访问其内部的字节。 没有循环/switch：除了输入读取和字符范围检查的循环外，验证部分全是顺序的数学运算，没有复杂跳转。 控制流平坦化题型的典型特征 结构：反编译后是一个巨大的 while(1) 循环，里面嵌套 switch 或大量 if-else，所有功能块都...
基于win11的主题优化
写在前面镇楼：另一个世界线的我，希望看到这里的读者能像他们一样把握住机会，不要让自己后悔吧 不然，在你成熟前你就要一直内耗了 （ 正题 这个是最终的效果，如果觉得生活太如意的话，大可以把任务栏再删的精简一点 壁纸（付费）wallpaper，这个我就不多说了，找个中意的壁纸下载就行了，至于别的内容，甚至某些壁纸，也谨慎下载，毕竟你也不知道里面装了些什么 其实还有一个低配， 我记得叫 livepaper来着，不过那个壁纸就得你自己去找了 任务栏TranslucentTB（微软商店免费） 作用：任务栏透明/亚克力效果操作：安装后，在系统托盘图标中选择 “清晰”（全透明）或 “亚克力”（毛玻璃） 我选择的是全透明 RoundedTB（微软商店免费） 作用：任务栏圆角 + 悬浮（设置边距 Margin） 操作：安装后，在设置中调整 Margin（边距） 数值（如底部设为 5），实现四边悬空 作用不是很明显，可下可不下 文件资源管理器ExplorerBlurMica（GitHub开源） 窗口背景半透明（透出桌面） 窗口全透明要搞麻烦一点的 操作步骤： 下载并解压到文件夹（如 ...
词条本1
写在前面老婆镇楼 这个就相当于是词条了，我后面复习直接 ctrl+f 用。 ylg基础知识这个就不是写给我看的了(bushi) 内联循环在编程中，“内联”（inline）指的是将函数体的代码直接插入到调用它的地方，而不是通过常规的 call 指令跳转过去。将函数体的循环直接插入，循环次数由运行时决定。这样做的好处是： ·省去了函数调用和返回时的栈操作（压栈、跳转、恢复等），提高执行速度。 ·对于小函数尤其有利，比如 strlen、memcpy 等。 12345678size_t strlen(const char *s) { size_t len = 0; while (*s != '\0') { len++; s++; } return len;} 如果编译器决定内联这个函数，那么在调用 strlen(str) 的地方，它不会生成 call strlen，而是直接生成一段循环指令来扫描字符串。 使用IDA反汇编时,可能会遇到的两种情况： ·直接调用 strlen：反编...
今日一题
写在前面镇楼：这样的好兄弟不会再有了 作为刚踏进这个世界的蛆，自然看到这种加密代码很是头疼，于是便记录下来，以便于之后理清逻辑 题目[SWPUCTF 2021 新生赛]简简单单的解密123456789101112131415161718192021222324import base64,urllib.parsekey = "HereIsFlagggg"flag = "xxxxxxxxxxxxxxxxxxx"s_box = list(range(256))j = 0for i in range(256): j = (j + s_box[i] + ord(key[i % len(key)])) % 256 s_box[i], s_box[j] = s_box[j], s_box[i]res = []i = j = 0for s in flag: i = (i + 1) % 256 #我够吧一时间没反应过来,这个的结果是它本身(i+1) j = (j + s_box[i]) % 256 s_box[i], s_box...