价值1400万的比特币猜谜游戏刚火了几天，大奖就被一位高手全部取走，310 BTC的破解过程现在还没有公开，但已经有黑客公布了第二关的解法视频，过程相当复杂，我准备用几篇文章，慢慢解开这些神秘的内容，可以当作一次完美的密码学教程。
这几天做了一下 BUUCTF 的杂项题，里面有很多都是图片隐写题，也有很多是重复的知识点，所以这里总结一下常用的做题套路，一般的题目解法大概都是下面几步。
明明下载的是一张图片，只需修改后缀名，图片就变成了一首歌，一串 Python 代码？
深度学习与计算机视觉可以帮助汽车，查明周围的行人和汽车，并帮助汽车避开它们。还使得人脸识别技术变得更加效率和精准，我们可以体验到通过刷脸就能解锁手机或者门锁的便捷。当你解锁了手机，手机上一定有很多分享图片的应用。在上面，可以看到美食，酒店或美丽风景的图片。有些公司在这些应用上使用了深度学习技术来向大家展示最为生动美丽以及与我们最为相关的图片。机器学习甚至还催生了新的艺术类型。
回想一下，在本系列文章的第一篇中，我们学习了为什么需要载入预训练网络以及如何载入预训练网络，同时我们演示了如何将预训练网络的分类器替换为我们自己的分类器。在本篇推文中，我们将学习如何训练自己的分类器。
晓查 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 明明下载的是一张图片，只需修改后缀名，图片就变成了一首歌，一串Python代码。 国外黑客David Buchanan利用Twitter的漏洞，可以用图片伪装的方式传输一份“加密”文件，前提是不超过3MB。 他成功把这种藏匿文件的GitHub源代码压缩到图片中。 现在你只要去他的Twitter，把这张图片下载下来，并将文件后缀名从.png修改为.zip，即可解压为Github代码。 （注：亲测Mac自带解压工具报错，第三方工具可正常解压。）
其实自编码严格来说不能算作是深度学习的内容,我们在之前的机器学习算法中也了解到自编码,并且我们会通过一个简单的例子来去说说自编码的理解.
今天让我们来看一下深度学习与神经网络里边的自编码. 其实自编码严格来说不能算作是深度学习的内容,我们在之前的机器学习算法中也了解到自编码,并且我们会通过一个简单的例子来去说说自编码的理解. 首先，我们听到自编码，一定会想到，AutoEncoder会是个什么码呢？是条形码，二维码 NO.NO.NO，和他们都没有关系，其实自编码是一种神经网络形式. 现在我们先构架一个神经网络模型，这个模型是收集一张图片，接受这个图片后，神经网络给这个图片压缩，最后再从压缩的图片中还原，是不是感觉有点抽象，其实我也觉得这样的解释
默认github主页为清一色的标签页和图表展示，偶然间逛github主页的时候总会发现一些惊喜的页面，于是就搜索并参考相关内容自己调整一下（不定时完善，看到好玩的内容就会尝试），在这个过程中不仅可以根据自身需要定制化主页以满足强迫症调调，还可在这个过程中探索到许多好玩的扩展和应用，例如常见的github基本操作、Github Actions、Python爬取并处理数据、个人博客信息嵌入、社交信息引用等等，但不管基于何种目的都是希望学有所得、学有所获并学以致用~
该项目是用 Go 语言编写的免杀项目，可以将生成的 Shellcode 隐藏进图片中，然后让目标主机进行远程加载调用。
有的时候我们需要把文件给隐藏起来，但是Windows自带的隐藏方式还是很容易被发现的。这时候我们可以选择把文件放在网盘，但这毕竟需要网络。 不过，我们可以通过Windows自带的功能，把文件隐藏在图片中。是不是有一种大隐隐于市的感觉。
6月23号的时候，微信团队发了如下通知将禁止小程序使用 JavaScript 解释来动态更新代码。消息一出，小程序开发者们哀嚎哀嚎遍野，更有人声称要开始加班改代码了。
中国有句老话：“你有张良计，我有过墙梯。”在如今，网络安全环境越来越被人们所重视，黑客们也在想更高的招数来入侵你的电脑。
国外黑客David Buchanan利用Twitter的漏洞，可以用图片伪装的方式传输一份“加密”文件，前提是不超过3MB。
如果你的图片中有一些不满意的瑕疵，不必动用庞大PS来兴师动众，只需使用Inpaint即可轻松搞定。只需用它的“魔术笔”涂抹照片中需消除的对象，然后点击处理图像按钮即可神奇地让它完美消失。虽说是去水印工具，但利用它还可轻松地将图片中你觉得碍眼的任何物体变走，让您轻松摆脱照片上的水印、划痕、污渍、标志！它通过非常先进的图像识别算法，智能地将抹除后的区域补充回来，从而实现魔法般的效果。
隐写术算是一种加密技术，权威的wiki说法是“隐写术是一门关于信息隐藏的技巧与科学，所谓信息隐藏指的是不让除预期的接收者之外的任何人知晓信息的传递事件或者信息的内容。”这看似高大上的定义，并不是近代新诞生的技术，早在13世纪末德国人Trithemius就写出了《隐写术》的著作，学过密码学的同学可能知道。好了，说了这么多，隐写术到底是什么技术，让我们看一个例子。
在计算机科学中，将信息隐藏在图像，文档，程序，有效载荷，消息，音乐，HTML页面，可移动媒体等文件内部的技术被称为隐写术，其做法是在其他非秘密文本中隐藏消息或信息。或数据。
0x00 前言 最近有一部剧人气非常高，据说是将军官和医生的浪漫故事。咦？！！这不是好几年前的老片子了么。 后来有人告诉我，是一部韩剧，里面的欧巴超帅妹子超靓。~\(≧▽≦)/~ 说起韩剧，很多真是在用心做剧，抛开里面的细节，光凭人气来说，不得不佩服其文化输出软实力。小伙伴们还记得2012年出品的黑客剧《幽灵》吗？该剧以网络犯罪和网络刑警为题材，讲述了虚拟搜查队在揭开一个个不为人知的隐藏在网络世界尖端技术中的秘密时，所经历的各种骇人听闻事件和奇遇。剧中出现了Encase、wireshark、od
工具均从网络上收集，请大家尊重工具原作者，如需二次开发或用作商业用途，请联系工具原作者。
作者介绍： 叶成，数据分析师，就职于易居中国，热爱数据分析和挖掘工作，擅长使用Python倒腾数据。 前言 学习爬虫也有段时间了，闲着无趣，想找点项目练练手，于是乎通过顺祥老师介绍，接到了一个关于百度指数的爬虫需求。（百度指数可以反映一个词在一段时间内的搜索热度，不知道百度指数的同学们可以自行百度）。好的，话不多说，开始我们的项目。 百度指数页面 📷 输入查询的关键字 📷 嗯？跳转到了登陆界面！（赶紧拿出小本本记下，这里需要登陆）。 登陆后的展现 📷 心中窃喜，脑子里满是抓包分析，模拟请求，获取指数，gam
近期AIGC的爆火让人们觉得AI似乎无所不能，打工人们已然将 AI 发展成了工作的一大助手，但同样也伴随着很多AI的受害者。一些专家、画家、学者们发现自己的“作品风格”正在被 AI “抄袭剽窃”。
人工智能，深度学习和机器学习，不论你现在是否能够理解这些概念，你都应该学习。否则三年内，你就会像灭绝的恐龙一样被社会淘汰。 ——马克·库班（NBA小牛队老板，亿万富翁） 6) 输入层/输出层/隐藏层—
最近开发过程中，处理一些信息是需要通过打开图片再去一行一行去敲，非常耗时和繁琐，有时候还会出现一些错误，比如获取图片中的订单号、用户ID等这些信息，很繁琐，又长又很恶心。
我的整理/学习计划，主要以NG的DL课程为蓝本，以DL花书为主要阅读材料，以其他网课与BLOG相关内容为参考。NG的DL课程与花书有如下对应关系：课程一《神经网络与深度学习》对应花书第六章，课程二《改善深层神经网络》对应花书第七、八两章，课程三《结构化机器学习项目》对应花书第十一章，课程四《卷积神经网络》对应花书第九、十二章，课程五《序列模型》对应花书第十、十二章。我们将按此计划依次进行，争取每周更新一次。 今天第一次分享，主要以花书DL第一章为蓝本，包括深度学习简单概述与发展历史。但写完之后发现太长了
1 为什么使用机器学习 机器学习是很多应用程序的基础，包括Web搜索、垃圾邮件过滤系统、语音识别、产品推荐等等。如果你的团队正在研究一个机器学习的程序，希望本书可以帮助你快速的取得进展。 例子：构建基
机器学习是很多应用程序的基础，包括Web搜索、垃圾邮件过滤系统、语音识别、产品推荐等等。如果你的团队正在研究一个机器学习的程序，希望本书可以帮助你快速的取得进展。
图片资源，在我们的业务中可谓是占据了非常大头的一环，尤其是其对带宽的消耗是十分巨大的。
如今，随着数字技术的发展与革新，深度学习在计算机视觉领域上得到越来越广泛应用，并出现在日常工作生活的各个场景之中，如人脸识别、物体的分类与检测等。这些应用都是基于视觉领域单一模态进行的，但其实现实世界并不局限于视觉这单一模态，听觉、语言文字也是现实世界的重要组成部分，仅凭单一模态可能无法对事物类型进行完美的判断。
下面的 SVG 图片（可缩放矢量图）包括了 Confluence 数据库中使用的所有表。单击下面的连接在你的浏览器中打开图片连接，你也可以随后将图片下载到本地。你可以使用浏览器的缩放快捷键（Ctrl++ 或 Cmd++）来在图片中查看更多细节。
Steganographer是一款功能强大的隐写工具，该工具基于Python编程语言开发，能够帮助广大研究人员在一张图片中实现数据或文件的隐写。这个Python模块可以将文件隐藏在一张图片之中（当前版本仅支持PNG文件），并将包含了隐写数据的文件导出至磁盘中存储。可隐写的最大文件大小取决于图片的尺寸。计算方式如下：
PS2023神经元滤镜离线安装包，这是一款专门在Photoshop上使用的多功能滤镜工具，英文名为：Neural Filters，它为用户提供了一个完整的滤镜库，用户可以通过这里各种各样的滤镜制作出自己想要的效果，软件可以在几秒钟之内就能够为图片场景进行着色，并且还可以更改图片中人物的表情、年龄、姿势，比如：“表情变化”，可以将当前的人脸调整为“开心”、“惊讶”、“生气”等表情……此外，滤镜库的功能非常强大，现阶段为广大设计师们提供了：智能肖像、妆容迁移、着色、杂色减少以及肖像漫画化等多种效果，可以满足很多朋友的设计需求。除此之外：PS2023神经元滤镜离线安装包为用户们提供了更多基于Adobe Sensei的强大功能，比如：转换人脸的方向、转换光源的方向、人脸进行化妆……这些比较激进的选项也容易造成制作出来的图有负面效果，设计师可以根据自身情况自行选择设置。
程序员很忙，忙着敲代码debug，程序员有时候也很闲，闲下来的就是就开始自黑，自黑的段子越来越多还被编出了一首诗：
总所周知，python是一门简单便捷的语言，所以有很多的第三方库可以被python学习者使用，这其实会帮助大家实现很多隐藏的“高端操作“，接下来笔者就介绍几个很有意思但平时又接触不到的库。
你有想过一张图片所包含的信息吗？你有想过一张图片可以为你隐藏表达一些内容吗？你有想过图片的隐藏信息可以为你表达你想要说明的东西吗？以及你可以 用图片去表达你的爱意。来，我们赶快学起来。
你能从图片上看到如下机场地图么？不要怀疑，美国FBI真的就将这张地图信息隐藏到了上面的图片中。所以我们平时看到的图片，有可能隐藏了我们所不知道的重要信息。
通过训练多层神经网络可以将高维数据转换成低维数据，其中有对高维输入向量进行改造的网络层。梯度下降可以用来微调如自编码器网络的权重系数，但是对权重的初始化要求比较高。这里提出一种有效初始化权重的方法，允许自编码器学习低维数据，这种降维方式比PCA表现效果更好。 降维有利于高维数据的分类、可视化、通信和存储。简单而普遍使用的降维方法是PCA(主要成分分析)--首先寻找数据集中方差最大的几个方向，然后用数据点在方向上的坐标来表示这条数据。我们将PCA称作一种非线性生成方法，它使用适应性的、多层“编码”网络将
原文标题：Understanding deep Convolutional Neural Networks with a practical use-case in Tensorflow and Keras 作者：Ahmed Besbes 翻译：苏金六 校对：韩海畴 本文长度为10451字，建议阅读10分钟 本文通过数据集和应用案例，详细分析卷积神经网络，手把手教你用Keras和Tensorflow进行实战。 深度学习是目前最热门的人工智能话题之一。它是部分基于生物学解释的算法合集，在计算机视觉、自
在近些年，深度学习领域的卷积神经网络（CNNs或ConvNets)在各行各业为我们解决了大量的实际问题。但是对于大多数人来说，CNN仿佛戴上了神秘的面纱。我经常会想，要是能将神经网络的过程分解，看一看每一个步骤是什么样的结果该有多好！这也就是这篇存在的意义。 首先，我们要了解一下卷积神经网络擅长什么。CNN主要被用来找寻图片中的模式。这个过程主要有两个步骤，首先要对图片做卷积，然后找寻模式。在神经网络中，前几层是用来寻找边界和角，随着层数的增加，我们就能识别更加复杂的特征。这个性质让CNN非常擅长识别图片
深度学习是什么? 在深度学习中，计算机模型学习直接从图像、文本或声音中执行分类任务。深度学习模式可以达到新的精确度，有时甚至超过人类的表现。大多数深度学习方法使用神经网络的架构，这也是深度学习模型通常
王瀚森 编译自 Analytics Vidhya 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 人工智能，深度学习，机器学习……不管你在从事什么工作，都需要了解这些概念。否则的话，三年之内你就会变成一只恐龙。 —— 马克·库班 库班的这句话，乍听起来有些偏激，但是“话糙理不糙”，我们现在正处于一场由大数据和超算引发的改革洪流之中。 首先，我们设想一下，如果一个人生活在20世纪早期却不知电为何物，是怎样一种体验。在过去的岁月里，他已经习惯于用特定的方法来解决相应的问题，霎时间周围所有的事物都发生了剧变。以前需要耗费
Milvus 以图搜图 1.0 版本自发布以来便受到广大用户的欢迎。近日，Zilliz 推出了 Milvus 以图搜图系统 2.0 版。本文将介绍 Milvus 以图搜图系统 2.0 版的主要更新内容。
SB！SB！SB！分值：20 来源： 西普学院 难度：中 参与人数：4913人 Get Flag：1541人 答题人数：1577人 解题通过率：98% LSB 解题链接： http://ctf5.shiyanbar.com/stega/ste.png 原题链接：http://www.shiyanbar.com/ctf/45 【解题报告】 这是我入门隐写术开始写的第一道题，题目标题为SB!SB!SB!，这题目有点意思，我们点击链接来看一下题干，咦，是一张愤怒的小鸟反派里面的猪，咱们把这个图片下载下来，看起
点击上方蓝色“程序猿DD”，选择“设为星标” 回复“资源”获取独家整理的学习资料！ 继修复涂鸦图片之后，厚码文字也不再安全了？近日，名为Depix的Github项目火爆全网，一切故意而为之的“文字密码”，在这一AI技术的处理下，瞬间就“暴露于光天之下”。 “来P个图吧！” “好呀，不过这段话得打码，不然就麻烦了！” 如果现在告诉你，”打码“已经不再安全，你所想保护的信息，已然如”皇帝的新衣“，你会作何想？ 不，这不是耸人听闻，最近一个名为Depix的GitHub项目火了，上线仅仅三天，star量就已经高达
且打开2.jpg可以像1.jpg一样显示图像。 把以下代码放入目标网站，即可按asp执行。 <% #include files=”2.jpg”%> 2.Uedit32 本制作来自于：雪糕。 我们通常在得到webshell之后都想给自己留个后门，等下次或以后有用得到的时候再进来看看。但如果直接加入一句话木马<%execute request("value")%>到asp文件中时，在该页面上就会有类似如下的错误： Microsoft VBScript 运行时错误 错误 '800a000d' 类型不匹配: 'execute'
让我们从设置Spread的大小和表单的外观开始学习如何定制Spread，这些操作通常放在Form的构造函数中进行，在InitializeComponent()之后调用。 自定义控件的大小 你可以设置S
通过这道题可以加深对png结构的了解，相关考点在国内很少见，是很不错的一道题 ~ [SuSeC CTF] perceptron 附件链接：https://pan.baidu.com/s/1oyXUbwRP0EFALdR6A-ZWjA 提取码：vurw 题目描述 Simulating the human brain is currently impossible, but perceptron is trying to do that! Hint 1：There are many same sizes IDA
压缩文件转图片 命令行输入 copy /b test.png+test.zip data.png 修改data.png的扩展名为zip可以解压，修改扩展名为png可以显示图片 图片中包
Movavi Picverse是一款强大的AI智能修图工具，可以为用户提供现代技术，不需要复杂的操作就能够获得专业的照片效果，智能自动增强校正您的照片，支持快速的从图像中删除不需要的人和物体以免影响整体构图。您还可以快速从照片中删除背景，创建具有透明背景的图像，去除照片中的瑕疵，具有神经网络照片恢复、有效的对象和背景删除工具、一键式自动照片增强、简单的界面提示等功能优势，满足初学者和专业摄影师对于图片的编辑需求！
压缩文件转图片 📷 命令行输入 copy /b test.png+test.zip data.png 📷 修改data.png的扩展名为zip可以解压，修改扩展名为png可以显示图片 图片中包含命令 copy test.png /b+test.php /a out.png 可以搜索图片木马，通过上面方式攻击服务器，图片必须在前，否则打开图片失败 完全透明的隐藏文件 命令工具 stegify Silent Eye Steg Hide Ultima Steganography
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
