这两天在HDCTF遇到了Quine注入的考点，刚开始接触CTF的时候也在记不清哪个新生赛遇到了，这里记录一下
选自arXiv 作者：Oscar Chang、Hod Lipson 机器之心编译 参与：程耀彤、路 近日，哥伦比亚大学的研究者发布论文，从生命的角度看待人工智能的发展。论文提出一种不寻常的自我复制神经网络，能够实现自我复制，还可以解决辅助任务，本论文使用 MNIST 图像分类作为辅助任务。 生物的生命是从第一次自我复制开始的（Marshall, 2011），而自然选择倾向于支持在复制方面更有优势的生物体，从而形成了自我完善机制。类似地，如果 AI 智能体能够在没有额外机器的情况下进行自我复制和完善，我们就可
<body onload='setInterval(f=_=>{for(t++,o=i=0,w=35;i<384;o+=i++%+w?(f+f+f)[i].fontcolor(g==9?"#FFF":
每当学习一门计算机语言，我们也要做一些练习以便逐步熟悉。随着我们对这种编程语言本身支持的抽象手段理解的过程，以下这些问题，基本可以在几乎每门编程语言学习的过程中完成，这些语言可以包含但不限于C、C++、Shell、awk、Python、JavaScript、Java、Scala、Ruby、Lisp(Common Lisp、Scheme、Clojure)、Prolog、Haskell等。
当%XML.Reader找到与启用了XML的类相关的XML元素时，读取器会调用该类的XMLNew()方法，后者又会在默认情况下调用%New()。也就是说，当读取器找到相关元素时，它会创建相关类的新对象。新对象由从XML文档读取的数据填充。
题图来自 Rust vs. Golang: Which One is Better?[1] 182. Quine program Output the source of the program. 输
选自DeepMind 机器之心编译 近日，DeepMind在其官方博客上发表了一篇题为《Interpreting Deep Neural Networks using Cognitive Psychology》的文章，试图通过认知心理学来解决深度神经网络中的「黑箱问题」，随着神经网络被广泛应用于实际问题，这一问题正变得越发重要；并且在已被ICML收录的DeepMind最新论文《Cognitive Psychology for Deep Neural Networks: A Shape Bias Case S
精彩回顾 2018新智元产业跃迁AI技术峰会圆满结束，点击链接回顾大会盛况： 爱奇艺 http://www.iqiyi.com/l_19rr3aqz3z.html 腾讯新闻 http://v.qq.com/live/p/topic/49737/preview.html 新浪科技 http://video.sina.com.cn/l/p/1722511.html 云栖社区 https://yq.aliyun.com/webinar/play/419 斗鱼直播 https://www.douyu.c
AI 科技评论按：因为AlphaGo而名声大噪的人工智能公司DeepMind近期发表了一篇论文介绍自己在神经网络的解释性问题上最新探索。论文被ICML接受后，DeepMind的研究员们又写了一篇通俗的介绍文章让更多的人理解他们的方法和效果。 以下为 AI 科技评论对DeepMind介绍文章的翻译。 人类已经教会了深度神经网络做许多惊人的事情，从识别和推理图像中的物体，到在Atari游戏和围棋中发挥出超越人类的水平，不一而足。随着神经网络的结构和所做的任务变得越来越复杂，神经网络学到的解题方法也越来越难以被人
因为上石油工程认知只做了半小时题，赛后才来复现，和阿里云CTF和DASCTF x SU都堆一天了hhh
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默认情况下，next()方法不检查是否存在与标记为必需的属性相对应的元素和属性。要使读取器检查此类元素和属性是否存在，请在调用Next()之前将读取器的CheckRequired属性设置为1。出于兼容性原因，此属性的默认值为0。
http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/46754515
$ORDER函数返回给定级别(下标编号)的下一个下标的值。例如，假设定义了以下全局设置：
本博客为 SpiritCTF 2021（吉林大学 CTF 校赛）Misc 部分（及一道Reverse）的官方题解。本次比赛共放出 Misc 题目 8 道，题解按照题目难度从低至高排序。
有人拍了拍你的肩膀，你皮肤上有组织的触摸感受器会向你的大脑发送信息，大脑处理信息并引导你向左看，即朝着轻敲的方向看。宾夕法尼亚州立大学（Penn State）和美国空军的研究人员利用了这种机械信息处理，并将其集成到能够“思考”的工程材料中。
这一次的作业除了关注函数式编程之外，也增加了递归的考察。我个人觉得也是学习和理解递归的一个非常不错的案例。
机器之心报道 编辑：蛋酱 科技公司CEO：「最重要的是，我们有了很多钱可以支付顶级律师的费用。」 打工人的生活，向来是不容易的。开发者 Radon，最近遇到了一点和前雇主之间的麻烦。 Radon Rosborough 是一名 2020 年刚刚本科毕业的新人，目前在加州金融科技公司 Plaid 担任软件工程师。在全职工作之余，他也会维护一些开源项目。 大学期间，和很多同学一样，Radon 曾在暑假找到一家科技公司实习。Replit 是一家制作在线应用程序的公司，用户可以用它以不同的编程语言在线运行代码。 欢
大家好，我是大老李。这集节目属于补课，因为我们讲了半天质数，还没有讲质数定理，虽然我在节目里已经多次提到质数定理。
【新智元导读】DeepMind 的最新论文称自己“首次”将认知心理学方法引入了对深度神经网络黑箱的理解研究中，并用认知心理学的方法发现了深度神经网络存有和人类儿童在学习词汇时也存在的“形状偏好”的行为。此文一出，就有学者指出，DeepMind 是在将过去的研究包装为全新的研究。 DeepMind 的最新论文称过去“首次”将认知心理学方法引入了对深度神经网络黑箱的理解研究中，并用认知心理学的方法发现了深度神经网络存有和人类儿童在学习词汇时也存在的“形状偏好”的行为。此文一出，就有学者指出，DeepMind 是
当今世界随着大数据、人工智能算法、云计算等技术的发展机器翻译技术又掀起一波新浪潮。伴随着该项技术不断发展的是一场由战争与压迫转为和平与发展的历史，同时这项技术的发展背后亦隐藏着巨大的权力纠纷。
SQL任务是ODPS中使用最频繁的一类作业,大部分用户开始使用ODPS时要做的第一件事情就是学习怎么写ODPS的SQL。ODPS SQL是一种非常灵活的语言,兼容大部分的SQL92规范,也对大规模计算场景做了一些特别的定制。有些用户写出的SQL让人看了之后茅塞顿开的感觉,也有一些神级用户经常写一些1000多行的SQL,让人看的只想撞墙。本文会介绍一下SQL是如何分析解析,并拆解成分布式飞天任务的一些实现原理。
【新智元导读】新智元智库专家王飞跃教授在新智元于2016年3月出版的《新智元：机器+人类=超智能时代》一书中就人工智能发展历史，技术瓶颈、未来发展趋势等问题给出真知灼见。王飞跃认为，回顾人工智能发展的
工作中的吴文俊（1919年5月12日－2017年5月7日）。图源：中国科学院数学与系统科学研究院
【导读】Nick Bostrom 是《超级智能：路线图、危险性与应对策略》的作者，他认为真正的人工智能可能拥有巨大的威胁，如果人类没有小心处理，很可能会走向自我灭绝的道路。 Bostrom 提出了大过滤器的观点，他说生命总倾向于扩张，但到目前为止我们还没有观察到外星生命。Bostrom 说这可能是大过滤器的原因，所有的文明可能都得发展出某些技术，而新的技术发现也许会导致普遍的生存灾难。 这里所说的技术，就是人工智能。 Bostrom 的论述总有一种“优雅”的悖论：一方面是逻辑清晰的分析和论述，另一方面又不
|270|Missing Number.java|Easy|Java|[Array, Bit Manipulation, Math]|| |271|LRU Cache.java|Hard|Java|[Design, Hash Table, Linked List]|| |272|Remove Duplicates from Sorted Array.java|Easy|Java|[Array, Two Pointers]|| |273|Remove Duplicates from Sorted Array II.java|Medium|Java|[Array, Two Pointers]|| |274|Remove Duplicates from Sorted List.java|Easy|Java|[Linked List]|| |275|Remove Duplicates from Sorted List II.java|Medium|Java|[Linked List]|| |276|QuickSort.java|Medium|Java|[Quick Sort, Sort]|| |277|MergeSort.java|Medium|Java|[Merge Sort, Sort]|| |278|Longest Word in Dictionary.java|Easy|Java|[Hash Table, Trie]|| |279|Binary Tree Level Order Traversal.java|Medium|Java|[BFS, DFS, Tree]|| |280|Binary Tree Level Order Traversal II.java|Medium|Java|[BFS, Tree]|| |281|Binary Tree Longest Consecutive Sequence II.java|Medium|Java|[DFS, Divide and Conquer, Double Recursive, Tree]|| |282|Binary Tree Maximum Path Sum.java|Hard|Java|[DFS, DP, Tree, Tree DP]|| |283|Path Sum.java|Easy|Java|[DFS, Tree]|| |284|Path Sum II.java|Easy|Java|[Backtracking, DFS, Tree]|| |285|Path Sum III.java|Easy|Java|[DFS, Double Recursive, Tree]|| |286|Rotate String.java|Easy|Java|[String]|| |287|Combinations.java|Medium|Java|[Backtracking, Combination, DFS]|| |288|Combination Sum IV.java|Medium|Java|[Array, Backpack DP, DP]|| |289|Binary Tree Right Side View.java|Medium|Java|[BFS, DFS, Tree]|| |290|Binary Tree Maximum Path Sum II.java|Medium|Java|[DFS, Tree]|| |291|Rotate List.java|Medium|Java|[Linked List, Two Pointers]|| |292|Basic Calculator.java|Hard|Java|[Binary Tree, Expression Tree, Math, Minimum Binary Tree, Stack]|| |293|Longest Consecutive Sequence.java|Hard|Java|[Array, Hash Table, Union Find]|| |294|Binary Tree Longest Consecutive Sequence.java|Medium|Java|[DFS, Divide and Conquer, Tree]|| |295|Number of Connected Components in an Undirected Graph.java|Medium|Java|[BFS, DFS, Graph, Union Find]|| |296|Next Closest Time.java|Medium|Java|[Basic Implementation, Enumeration, String]|| |297|Serialize and Deseriali
从开始这个Github已经有将近两年时间, 很高兴这个repo可以帮到有需要的人. 我一直认为, 知识本身是无价的, 因此每逢闲暇, 我就会来维护这个repo, 给刷题的朋友们一些我的想法和见解. 下面来简单介绍一下这个repo:
Java当前日期/时间Java将字符串转换为日期Java当前工作目录Java正则表达式Java立方体编译并执行Java Online
同样，也有一些工具可以很方便的对线程的stack信息进行可视化的分析： fastthread就是一个在线分析线程stack的工具 fastthread使用界面：
这篇文章记录一个正则表达是导致 CPU 高的问题排查。由于无法直接使用线上的代码测试，所以我自己把代码整理了下来，具体代码如下：
从事Java软件开发工作很大程度是要利用各种类库的api，有组织曾经从10000个开放源码的Java项目中,统计API类的使用频率；下面的列表显示了前100名。 网络配图 下面是前100名列表（括号中
Project Loom 主要目标是在 Java 平台上提供一种易于使用、高吞吐量的轻量级并发性和新的编程模型的 JVM 特性和API。这带来了许多有趣和令人兴奋的前景，其中之一是简化网络交互的代码的同时兼顾性能。现在的服务器能够处理打开的套接字连接的数量，远远超过它们能够支持的线程数量，这既带来了机遇，也带来了挑战。
本套视频适合绝对零基础的小白学习，课程内容细度前无古人，每个知识点以“掰开了揉碎了”的方式讲解，本视频基于JDK最新版本13进行讲解，主要包括Java核心语法、Java程序运行内存分析、Java面向对象等内容。虽然本视频是专门为小白量身打造，但是课程在每一个知识点上进行了很大的延伸，深度完全完胜三年工作经验的程序员。为您以后的发展奠定坚实的基础。
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在习惯了使用mysql进行数据操作后，突然转到sql server，虽然说两者在mybatis中的语法基本相同，很容易替换，但是，这也是最容易出问题的地方，因为往往我们会被这些些微的“不同”坑害。
日志内容如下： java.lang.NoClassDefFoundError: org/springframework/core/ErrorCoded at java.lang.ClassLoader.defineClass1(Native Method) at java.lang.ClassLoader.defineClass(ClassLoader.java:763) at java.security.SecureClassLoader.defineClass(SecureCla
https://blog.csdn.net/zxh87/article/details/52137335
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我 10 年前在一家外企做 Java 实习生的时候，就差不多这个水平（（月薪 3k-5k），10 多年过去了，可以稍微把目标放得大一点，比如说 8k-10k，我觉得也不是不可能！
报错日志如下 ERROR StatusLogger Log4j2 could not find a logging implementation. Please add log4j-core to the classpath. Using SimpleLogger to log to the console... ERROR SpringApplication Application run failed java.lang.NoClassDefFoundError: org/springframewor
今天在ActFramework群里面谈及了Spring的调用栈, 大家都觉得调用栈太长了影响性能,也不利于调试. 我这边刚好有一个Web框架性能测试项目的代码, 其中有一些常见的Java MVC框架,包括Springboot, JFinal, NinjaFramework等, 我在代码中添加了 new RuntimeException().printStackTrace(); 用来打印调用到应用逻辑(控制器)的调用栈.下面是我的测试结果: ActFramework java.lang.RuntimeExce
每500ms统计一次gc情况，共执行200次。jstat -gc 262968 500 200
有些时候我们需要查看下jvm中的线程执行情况，比如，发现服务器的CPU的负载突然增高了、出现了死锁、死循环等，我们该如何分析呢？ 由于程序是正常运行的，没有任何的输出，从日志方面也看不出什么问题，所以就需要看下jvm的内部线程的执行情况，然后再进行分析查找出原因。 这个时候，就需要借助于jstack命令了，jstack的作用是将正在运行的jvm的线程情况进行快照，并且打印出来。 jstack是jdk自带的线程堆栈分析工具，使用该命令可以查看或导出 java 应用程序中线程堆栈信息。 jstack用于生成java虚拟机当前时刻的线程快照。线程快照是当前java虚拟机内每一条线程正在执行的方法堆栈的集合，生成线程快照的主要目的是定位线程出现长时间停顿的原因，如线程间死锁、死循环、请求外部资源导致的长时间等待等。 线程出现停顿的时候通过jstack来查看各个线程的调用堆栈，就可以知道没有响应的线程到底在后台做什么事情，或者等待什么资源。 如果java程序崩溃生成core文件，jstack工具可以用来获得core文件的java stack和native stack的信息，从而可以轻松地知道java程序是如何崩溃和在程序何处发生问题。另外，jstack工具还可以附属到正在运行的java程序中，看到当时运行的java程序的java stack和native stack的信息, 如果现在运行的java程序呈现hung的状态，jstack是非常有用的。
动态地向目标应用程序的代码注入追踪代码。 JavaComplierApi、JVMTI、Agent、Instrumentation
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Java 是世界上最古老、最流行的编程语言之一，凭借在多个平台上运行的能力，Java 可以在近30 亿台设备上运行，世界上最流行的移动操作系统，Android 依赖于 Java。
按应用范围，Java 可分为 3 个体系，即 Java SE、Java EE 和 Java ME：
不记得之前几天把什么maven依赖包删除了，今天利用htmlunit运行代码的时候报了下面的错误：
序 本文主要研究一下jvm的Stack Memory Java-Heap-Stack-Memory.png Virtual Machine Stack 每个jvm线程都有一个私有的Virtual Machine Stack，它在线程同时被创建 该stack主要用于存储frames，即所谓的stack frames 每个方法在执行的时候都会创建一个stack frame，用于存储方法的局部变量、返回值、Operand stack等 Stack Memory Stack Memory是执行线程时所使用的内存
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