2016年Openctf的pwn题，该题目开启了NX保护，但又主动开辟了可写可执行内存区域，同时限制程序每次只能读取一个字节的输入，值得大家动手一试。
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基于灰色理论与神经网络的水质组合预测模型的研究是当前水质预测领域的研究热点之一，国内外众多研究者都在尝试如何将灰色理论与神经网络进行有效组合，以获得更好的预测效果。
因此，本文在借鉴前人的成果基础上，采用串联组合方法分别对基于灰色理论与神经网络的水质组合预测模型、基于灰色理论与神经网络的水质组合预测模型进行了对比研究，同时提出了一种预测效果更佳的基于时间窗口移动技术与神经网络的水质组合预测模型。
首先，本文根据中国环境质量公报（淡水环境）中长江水环境质量状况以及结合重庆市长江流域断面的实际情况筛选出七项水质指标，然后论述了灰色模型、神经网络以及神经网络的相关理论和算法，接着建立了基于灰色理论与神经网络的水质组合预测模型和基于灰色理论与神经网络的水质组合预测模型，并以重庆市长江寸滩断面1998年至2008年的水质数据为例进行了实例测试和结果分析，也对两种组合预测模型的结果进行了对比与讨论，得出了后者预测效果更好等结论。
与此同时，通过以上两种组合预测模型的研究，本文提出了基于时间窗口移动技术与神经网络的水质组合预测模型，并仍以长江寸滩断面为例，经过研究和实例测试表明该模型能够较好的对长江流域寸滩断面的水质进行预测，在整体上其预测效果比前两种组合预测模型更为理想，而且该模型能够较好地应用于水质指标预测和管理中，为河流水质预测提供重要的科学依据。
最后，本文采用基于神经网络的水质评价模型对重庆市长江寸滩各年的水质进行了等级评价，并与中国环境保护部公布的水质评价结果进行了对比分析，其结果表明水质评价结果在一定程度上能够正确地反映长江寸滩当前的水质状况。

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非常适合初学者的，用C语言开发的文件多用户二级文件系统，可以读，写，写保护，读保护等，有一些简单的动画界面

将基本要求整理为excel版，可以直观对比一至四级要求的差别，以及同一级别不同层面的相同或差异

基于非局部扩散的图像去噪源代码，该算法利用空间非局部梯度构造了图像的非局部结构张量,通过对非局部结构张量的特征分解得到图像的一个特征空间,依据特征空间的特性设计了非局部扩散张量,建立了基于非局部扩散张量的各向异性扩散模型。
该模型和局部各向异性扩散模型的本质不同在于,在扩散的过程中充分利用了图像的全局信息。
优点是在去除噪声的同时,能更好地保护图像的边缘,尤其是纹理等图像的重要细节特征。

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在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。