当前位置: 首页 > news >正文

攻防世界maze做法(迷宫题)

首先查壳64bit,直接丢进ida64中进行反编译就完事儿了,然后直接进入main函数打注释分析b193768cf53d43a6abed2dfb1689806c.png66cc6aa372254b1f9da89065488ad713.png首先,题目已经提示了这是个迷宫题,我们抓住做迷宫题的两个要点,一找玩法,二找地图,

玩法在主函数中,四种符号要和上下左右对应,此处暂时判别不出对应关系,我们先进入函数sub_400690查看,fb2d04c371de48288ec35dbcc716ee38.png此处的a3代表列的理由是,a3*8,a2代表行数,一行八个,地图是一个二维数组,行+列依次读取移动,这样之后,就能找下上下左右同字符的对应关系了,就像上文图片中的注释一样,下一步,找地图0bf88f7768744471a22eafc09a7ae340.png双击进入末置位的函数asc_601060,这个就是地图,下方的十六进制查看器,就显示的很好,shift+e提取出来,然后写代码,八位一换,写代码运算出来结果如图,d7f7c460399d4be18019049dd4effa41.png

32是要走的路,上下左右分别对应字符‘0’  ‘.’  ‘O’  ‘o’  然后慢慢写,就得出flag了,

nctf{oo0oo00O000oooo..OO},最后提一嘴,这个文件不是windows的exe可执行文件,所以只能用ida进行远程Linux调试(主页有相应的文章教程)

 

相关文章:

攻防世界maze做法(迷宫题)

首先查壳64bit,直接丢进ida64中进行反编译就完事儿了,然后直接进入main函数打注释分析首先,题目已经提示了这是个迷宫题,我们抓住做迷宫题的两个要点,一找玩法,二找地图, 玩法在主函数中&#…...

PID——调参的步骤

第一步:确定比例增益P 确定比例增益 P 时,首先去掉 PID 的积分项和微分项,一般是令 Ti0、 Td0(具体见PID 的参数设定说明),使PID 为纯比例调节。 输入设定为系统允许的最大值60%~70%,由0逐渐加…...

Deno入门:Node.js的现代替代品

Deno 作为 Node.js 的现代替代品,提供了许多改进和创新,尤其是在安全性、模块系统和开发体验方面。虽然它仍处于发展阶段,但对于寻求简洁、安全和现代化 JavaScript/TypeScript 开发环境的开发者来说,Deno 是一个值得考虑的选择。…...

WIFI 万[néng]钥匙 v5.0.10/v4.9.80 SVIP版!

WiFi Master Key v5.0.10/v4.9.80 WIFI万[Nng]钥匙APP是一款专业的网络连接工具,设计宗旨在于为用户提供方便快捷的WiFi接入方案。本应用集成了覆盖全国的大量免费WiFi热点信息,确保用户能够在不同地区快速而稳定地连接到互联网。此外,该应用…...

JCR一区级 | Matlab实现TCN-BiLSTM-MATT时间卷积双向长短期记忆神经网络多特征分类预测

JCR一区级 | Matlab实现TCN-BiLSTM-MATT时间卷积双向长短期记忆神经网络多特征分类预测 目录 JCR一区级 | Matlab实现TCN-BiLSTM-MATT时间卷积双向长短期记忆神经网络多特征分类预测分类效果基本介绍程序设计参考资料 分类效果 基本介绍 1.JMatlab实现TCN-BiLSTM-MATT时间卷积双…...

redis之发布与订阅

华子目录 什么是发布与订阅?常用命令psubscribe pattern1 [pattern2...]subscribe channel1 [channel2...]publish channel messagepunsubscribe pattern1 [pattern2...]unsubscribe [channel1 [channel2...]]pubsub subcommand argument1 [argument2...] 示例1示例…...

LLM主流开源代表模型

LLM主流开源大模型介绍 1 LLM主流大模型类别 随着ChatGPT迅速火爆,引发了大模型的时代变革,国内外各大公司也快速跟进生成式AI市场,近百款大模型发布及应用。 目前,市面上已经开源了各种类型的大语言模型,本章节我们…...

Openharmony的usb从框架到hdf驱动流程梳理

​ HDF框架实现了用户层与内核层进行通信的管理框架,关于其简易通信示例在以下两篇博文中有所介绍, 一个例子了解通过Openharmony的HDF框架实现简易驱动的流程https://blog.csdn.net/procedurecode/article/details/128906246 Openharmony的用户态应用通过HDF框架驱动消息机制…...

Apache Doris 基础 -- 数据表设计(数据模型)

Versions: 2.1 1、模型概览 本主题从逻辑角度介绍了Doris中的数据模型,以便您可以在不同的业务场景中更好地使用Doris。 基本概念 本文主要从逻辑的角度描述Doris的数据模型,旨在帮助用户在不同的场景更好地利用Doris。 在Doris中,数据在…...

“雪糕刺客”爆改“红薯刺客”,钟薛高给了消费品牌哪些启示?

夏日袭来,一支价格高昂却让人眼前一亮的雪糕,曾一度成为市场热议的焦点。然而,随着消费者对性价比的日益关注,曾经的“雪糕刺客”钟薛高,其创始人林盛近期以直播带货红薯开启他的还债之路,高打情怀“直播自…...

多输入多输出非线性对象的模型预测控制—Matlab实现

本示例展示了如何在 Simulink 中设计多输入多输出对象的闭环模型预测控制。该对象有三个操纵变量和两个测量输出。 一、非线性对象的线性化 运行该示例需要同时安装 Simulink 和 Simulink Control Design。 % 检查是否同时安装了 Simulink 和 Simulink Control Design if ~m…...

多项分布模拟及 Seaborn 可视化教程

多项分布 简介 多项分布是二项分布的推广,它描述了在 n 次独立试验中,k 种不同事件分别出现次数的离散概率分布。与二项分布只能有两种结果(例如成功/失败)不同,多项分布可以有 k 种(k ≥ 2)及…...

学计算机,我错了吗?

今天,我的一位朋友告诉我,终于找到一家小公司入职,年前 1 月辞职,本想休息一段时间,没成想,休息到 6 月份,现在程序员真的越来越难找工作了。 肯定有人在想,现在这种行情&#xff0…...

学习小心意——简单的循坏语句

for循坏 基本语法格式 for 变量 in 序列:代码块 示例代码如下 for i in range(10):print(i)#输出结果:0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 简单案例代码如下 利用for语句遍历序列 # 遍历字符串打印每个字母 for letter in "python":print(letter)# 遍历列表并打印每个元素 a …...

C++ 类方法解析:内外定义、参数、访问控制与静态方法详解

C 类方法 类方法,也称为成员函数,是属于类的函数。它们用于操作或查询类数据,并封装在类定义中。类方法可以分为两种类型: 类内定义方法: 直接在类定义内部声明和定义方法。类外定义方法: 在类定义内部声明方法,并在…...

pytorch+YOLOv8-1

1.工具开发 2.idea配置pytorch环境 默认安装新版本torch pip install torch 3.pytorch验证 4. print(torch.cuda.is_available()) 输出结果为 False 说明我只能用cpu...

JavaScript 基础 - 对象

对象 对象是一种无序的数据集合&#xff0c;可以详细的描述描述某个事物。 注意数组是有序的数据集合。它由属性和方法两部分构成。 语法 声明一个对象类型的变量与之前声明一个数值或字符串类型的变量没有本质上的区别。 <script>let 对象名 {属性名&#xff1a;属性值…...

代码随想录第23天|回溯part3 组合与分割

39.组合总和 class Solution { public:vector<vector<int>> res;vector<int> path;void backTracking(vector<int>& candidates,int target,int sum,int n,int step){if(n > 150) return;if(sum > target) return;if(sum target){res.push_…...

nginx和proxy_protocol协议

目录 1. 引言2. HTTP server的配置3. Stream server的配置3.1 作为proxy_protocol的前端服务器3.2 作为proxy_protocol的后端服务器1. 引言 proxy_protocol 是haproxy开发的一种用于在代理服务器和后端服务器之间传递客户端连接信息的协议。使用 proxy_protocol 的主要优势是能…...

【pytorch】数据转换/增强后保存

数据转换 from PIL import Image from pathlib import Path import matplotlib.pyplot as plt import numpy as npimport torch import torchvision.transforms as Tplt.rcParams["savefig.bbox"] = tight # orig_im...

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&#xff1a;陈萍萍的公主一点人工一点智能 未来机器人的大脑&#xff1a;如何用神经网络模拟器实现更智能的决策&#xff1f;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&#xff0c;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…...

C++初阶-list的底层

目录 1.std::list实现的所有代码 2.list的简单介绍 2.1实现list的类 2.2_list_iterator的实现 2.2.1_list_iterator实现的原因和好处 2.2.2_list_iterator实现 2.3_list_node的实现 2.3.1. 避免递归的模板依赖 2.3.2. 内存布局一致性 2.3.3. 类型安全的替代方案 2.3.…...

2025 后端自学UNIAPP【项目实战:旅游项目】6、我的收藏页面

代码框架视图 1、先添加一个获取收藏景点的列表请求 【在文件my_api.js文件中添加】 // 引入公共的请求封装 import http from ./my_http.js// 登录接口&#xff08;适配服务端返回 Token&#xff09; export const login async (code, avatar) > {const res await http…...

ETLCloud可能遇到的问题有哪些?常见坑位解析

数据集成平台ETLCloud&#xff0c;主要用于支持数据的抽取&#xff08;Extract&#xff09;、转换&#xff08;Transform&#xff09;和加载&#xff08;Load&#xff09;过程。提供了一个简洁直观的界面&#xff0c;以便用户可以在不同的数据源之间轻松地进行数据迁移和转换。…...

基于 TAPD 进行项目管理

起因 自己写了个小工具&#xff0c;仓库用的Github。之前在用markdown进行需求管理&#xff0c;现在随着功能的增加&#xff0c;感觉有点难以管理了&#xff0c;所以用TAPD这个工具进行需求、Bug管理。 操作流程 注册 TAPD&#xff0c;需要提供一个企业名新建一个项目&#…...

人工智能(大型语言模型 LLMs)对不同学科的影响以及由此产生的新学习方式

今天是关于AI如何在教学中增强学生的学习体验&#xff0c;我把重要信息标红了。人文学科的价值被低估了 ⬇️ 转型与必要性 人工智能正在深刻地改变教育&#xff0c;这并非炒作&#xff0c;而是已经发生的巨大变革。教育机构和教育者不能忽视它&#xff0c;试图简单地禁止学生使…...

深度学习水论文:mamba+图像增强

&#x1f9c0;当前视觉领域对高效长序列建模需求激增&#xff0c;对Mamba图像增强这方向的研究自然也逐渐火热。原因在于其高效长程建模&#xff0c;以及动态计算优势&#xff0c;在图像质量提升和细节恢复方面有难以替代的作用。 &#x1f9c0;因此短时间内&#xff0c;就有不…...

淘宝扭蛋机小程序系统开发:打造互动性强的购物平台

淘宝扭蛋机小程序系统的开发&#xff0c;旨在打造一个互动性强的购物平台&#xff0c;让用户在购物的同时&#xff0c;能够享受到更多的乐趣和惊喜。 淘宝扭蛋机小程序系统拥有丰富的互动功能。用户可以通过虚拟摇杆操作扭蛋机&#xff0c;实现旋转、抽拉等动作&#xff0c;增…...

深度学习之模型压缩三驾马车:模型剪枝、模型量化、知识蒸馏

一、引言 在深度学习中&#xff0c;我们训练出的神经网络往往非常庞大&#xff08;比如像 ResNet、YOLOv8、Vision Transformer&#xff09;&#xff0c;虽然精度很高&#xff0c;但“太重”了&#xff0c;运行起来很慢&#xff0c;占用内存大&#xff0c;不适合部署到手机、摄…...

链式法则中 复合函数的推导路径 多变量“信息传递路径”

非常好&#xff0c;我们将之前关于偏导数链式法则中不能“约掉”偏导符号的问题&#xff0c;统一使用 二重复合函数&#xff1a; z f ( u ( x , y ) , v ( x , y ) ) \boxed{z f(u(x,y),\ v(x,y))} zf(u(x,y), v(x,y))​ 来全面说明。我们会展示其全微分形式&#xff08;偏导…...