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    2021-05-25

    准备工具:WPE和IE浏览器,WPE是一个比较不和谐的东西,我就不上传了,想学的人自己百度去下载一个,注意360要添加白名单。...你有什么好的拦截数据工具,你可以用你自己觉得习惯的东西,我选择用WPE,是因为我只会用WPE,各种复杂的工具对我来说,不如WPE直接让send与recv函数呈现数据那么直观。...才打开的论坛的浏览器,如果此时,WPE上发现数据包有动静了,那么就说明我们要拦截封包的IE就是这个进程了,然后把WPE停止拦截掉。...然后我们先点击红色方块的停止拦截按钮,停止拦截,停止后WPE视图中会弹出一个数据包窗口,把它关掉,现在暂时不需要他。...  然后在把你的论坛帐号,密码输入好,但是不要点击登录,到WPE里,再次点击 拦截按钮,开始拦截以后,回到论坛页面,点击登录。回到WPE,点击停止拦截按钮。

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    游戏封包,你会了吗?

    二、wpe三件套 下载这个工具,地址:,这里面包含了三个工具,如图: 三、页游封包 首先打开ccproxy,如图: 首先查看他的设置功能,如图: 设置成以上这样就对了,然后更改账号允许范围为全部...这些都设置好了之后我们打开easy2game,如图: 这一步搞定了之后,你以为就可以抓包360浏览器上的数据了吗,No,你还要设置代理服务器地址,如图: 这个设置好了之后,我们就可以打开wpe...下面打开wpe,如图: 选择选项,然后设置我们的记录类型,如图: 然后我们设置一下过滤,如图: 然后我们打开360浏览器,打开一个页游,如图: 然后点击wpe上的黑色三角,过两秒按下暂停...五、总结 我们可以看到,wpe所呈现出来的数据都是以十六进制的形式展现出来的,这就需要我们将它进行一系列的转化才能得到我们想要的信息。...另外,wpe对于想做网游封包过检测很有帮助,我们一般会用到od来对客户端程序做逆向分析,但是分析过后就需要了解他是怎么运作的,有哪些数据发生了变化从而好进行破解,这个时候wpe就显得相当有用了。

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    先进工艺中几种二级效应解释(1)

    阱邻近效应 1、阱邻近效应(Well Proximity Effect,WPE) 是指在先进工艺技术下,靠近阱边缘的器件的电特性会受到器件沟道区域到阱边界距离的影响。...下图是WPE效应示意图: 3、对mos管造成的影响 首先定义mos管的几个尺寸表示,如下图: Tips:这些尺寸表示会陆陆续续在后续文章中出现,请记住这些字母代表的尺寸。...4、版图中减小WPE影响的几种方法 4.1 优化减少阱个数,如:同一电位的器件放在一个阱里面; 4.2 对于一些关键匹配的器件(如差分对、电流镜等),远离阱放置,特别注意在远离的同时,需要注意匹配器件SC...4.3 在有限的空间内,添加Dummy器件,这样可以使器件远离阱边缘,即增大SC距离值; Tips:不仅仅阱(NW/PW)影响WPE效应,而且OD2(高压部分,tsmc中名称叫:OD2)也会影响WPE效应

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    60行代码就能构建GPT!网友:比之前的教程都要清晰|附代码

    从GPT是什么讲起 在介绍之前,还是需要说明一下,这篇教程不是完全零门槛,需要读者提前熟悉Python、NumPy以及一些基本的训练神经网络。...博主先是甩出了他那只有60行的代码: import numpy as np def gpt2(inputs, wte, wpe, blocks, ln_f, n_head):     pass # ...直接在笔记本或者Python会话中运行下面这个代码: from utils import load_encoder_hparams_and_params encoder, hparams, params...架构 随后,博主将GPT的架构总结成了三大部分: 文本 + 位置嵌入 变压器解码器堆栈 下一个token预测头 并且还将这三部分用代码展示了出来,是酱紫的: def gpt2(inputs, wte, wpe..., n_head):  # [n_seq] -> [n_seq, n_vocab]     # token + positional embeddings     x = wte[inputs] + wpe

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    60行NumPy手搓GPT

    注意: 本文假定读者熟悉Python,Numpy,还有一些训练神经网络的基本经验。 考虑到在保持完整性的同时让实现尽可能的简单,本文的实现故意丢弃了原始模型的大量功能和特点。...BPE分词器的代码,这是直接从gpt-2仓库[35]拿过来的 utils.py:包含下载并加载GPT-2模型的权重,分词器和超参数 gpt2.py:包含了实际GPT模型以及生成的代码,这个代码可以作为python...fire.Fire(main)将我们的源文件转成一个命令行应用,然后就可以像这样运行我们的代码了:python gpt2.py "some prompt here" 我们先在notebook或者python...为了这个目标,我们可以使用另一个学习到的嵌入矩阵: wpe[range(len(inputs))] # [n_seq] -> [n_seq, n_embd] wpe是一个[n_ctx, n_emdb...我们可以通过以下代码测试: python gpt2.py \ "Alan Turing theorized that computers would one day become" \

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    人类大脑活动的时空复杂性结构

    时间序列估计采用的是通过对时间序列向量进行符号编码,计算出BOLD活动的信号复杂度(WPE),WPE是排列熵(PE)对振幅敏感,是一个捕获模式程度的信息理论量。...为了评估信号复杂性和参与者特征之间的关联,将每个ROI和参与者的平均WPE值与年龄和认知表现、运动技能指数以及感官得分进行了分析,通过PLS分析BOLD信号复杂度与个体参与者测量之间的多变量关系。...(A)对中每个ROI的神经信号的时间分辨WPE典型的静息状态记录(脑网分割;窗口长度为60 TRs,95%重叠)。插图显示了两个具有代表性的高复杂度和低复杂度信号的BOLD关联。...网络度量与ΔWPE的关联对应于各自矩阵的相关性。(C)连续两天的一致性,并与年龄相关的降低状态分散指数(SDI)。

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