需要破解的程序 输入用户名和序列号,点击 Check,程序会进行校验 用 OD 打开程序 按快捷键 Ctrl+F9 跟随表达式 GetDlgItemTextA 点击 ok 在这里调用了 GetDlgItemTextA,按 F2 下一个断点 按这个 C 字母,快捷键为 Alt+C 回到程序的起始处 然后按 F9 运行程序,将弹出对话框 输入用户名 sch01ar,序列号 123456,然后点击 Check 程序将在断点处停下 此时的程序没有弹出序列号错误的对话框,因为程序只运行到断点处 按 F7

使用IdentityServer4 实现OpenID Connect服务端,添加用户身份验证.客户端调用,实现授权. IdentityServer4 目前已更新至1.0 版,在之前的文章中有所介绍.IdentityServer4 ASP.NET Core的OpenID Connect OAuth 2.0框架学习保护API . 本文环境:IdentityServer4 1.0  .NET Core 1.0.1 下面正式开始. 新建IdentityServer4服务端 服务端也就是提供服务,如QQ

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添加快捷代码块 在开发过程中,一些常用的代码段,我们可以设置成快捷代码段来快速实现代码的编写. 如上图中的属性的设置,它们都有相同重复的代码@property (nonatomic, strong),为了快速编写,我们这里就把它设置成快捷代码段 出现如图的框框 点击Edit Title为设置代码段的标题 Completion Shortcut为设置的快捷代码,当在xcode里输入这个快捷代码,就会出现你设置的代码片段 Completion Scopes为需要设置的启动作用域,如某些方法内就不能启

Github:https://github.com/chariothy/laravel4-sae (已更新至v1.1.0) laravel4-sae (v. 1.0.0) 仅仅需手动添加一行代码就可以让Laravel4(~4.2)执行在SAE,并且在本地和在SAE开发无需命令切换,自己主动推断环境并切换配置. 安装 在SAE安装Laravel 在SAE安装Laravel与本地环境安装稍有差别: 在SAE的"应用管理"中新建一个没有代码的应用.比方叫project-name(这里面仅仅是

Block Design 小技巧之添加RTL代码到block_design 1.首先得打开Block Design,右击RTL文件,才会出现Add module to Block Design选项. 2.点击Add module to Block Design选项,有可能会报出如下错误: 3.官方论坛解决方案: 4.在tcl命令行中输入: set_property source_mgmt_mode All [current_project] 5.可以成功将RTL代码添加到BD中

easyui的验证框架,validatebox不能有效的支持多个条件的验证,比如中文用户名,既要验证其是中文,又要验证其长度不超过6位时便显得很繁琐,需要反复的为easyui添加验证规则. 在此实现一个多个条件验证的验证规则,使验证规则通过参数传入自定义的验证规则中. 首先为easyui添加两个验证规则,即验证中文,和长度的规则. $.extend( $.fn.validatebox.defaults.rules,{ length : {//验证长度 validator : function(v

ThreadLocal提供了线程安全的数据存储和访问方式,利用不带key的get和set方法,居然能做到线程之间隔离,非常神奇. 比如 ThreadLocal<String> threadLocal = new ThreadLocal<>(); in thread 1 //in thread1 treadLocal.set("value1"); ..... //value的值是value1 String value = threadLocal.get(); in

在<神经网络的梯度推导与代码验证>之数学基础篇:矩阵微分与求导中,我们总结了一些用于推导神经网络反向梯度求导的重要的数学技巧.此外,通过一个简单的demo,我们初步了解了使用矩阵求导来批量求神经网络参数的做法.在篇章,我们将专门针对DNN/FNN这种网络结构进行前向传播介绍和反向梯度推导. 注意:本系列的关注点主要在反向梯度推导以及代码上的验证,涉及到的前向传播相对而言不会做太详细的介绍. 目录 2.1 FNN(DNN)的前向传播 2.2 FNN(DNN)的反向传播 2.3 总结 参考资料 2

在<神经网络的梯度推导与代码验证>之FNN(DNN)的前向传播和反向梯度推导中,我们学习了FNN(DNN)的前向传播和反向梯度求导,但知识仍停留在纸面.本篇章将基于深度学习框架tensorflow验证我们所得结论的准确性,以便将抽象的数学符号和实际数据结合起来,将知识固化.更多相关内容请见<神经网络的梯度推导与代码验证>系列介绍. 需要用到的库有tensorflow和numpy,其中tensorflow其实版本>=2.0.0就行 import tensorflow as tf

在FNN(DNN)的前向传播,反向梯度推导以及代码验证中,我们不仅总结了FNN(DNN)这种神经网络结构的前向传播和反向梯度求导公式,还通过tensorflow的自动求微分工具验证了其准确性.在本篇章,我们将专门针对CNN这种网络结构进行前向传播介绍和反向梯度推导.更多相关内容请见<神经网络的梯度推导与代码验证>系列介绍. 注意: 本系列的关注点主要在反向梯度推导以及代码上的验证,涉及到的前向传播相对而言不会做太详细的介绍. 反向梯度求导涉及到矩阵微分和求导的相关知识,请见<神经网络的梯

在<神经网络的梯度推导与代码验证>之CNN的前向传播和反向梯度推导 中,我们学习了CNN的前向传播和反向梯度求导,但知识仍停留在纸面.本篇章将基于深度学习框架tensorflow验证我们所得结论的准确性,以便将抽象的数学符号和实际数据结合起来,将知识固化.更多相关内容请见<神经网络的梯度推导与代码验证>系列介绍. 需要用到的库有tensorflow和numpy,其中tensorflow其实版本>=2.0.0就行 import tensorflow as tf import n

在本篇章,我们将专门针对vanilla RNN,也就是所谓的原始RNN这种网络结构进行前向传播介绍和反向梯度推导.更多相关内容请见<神经网络的梯度推导与代码验证>系列介绍. 注意: 本系列的关注点主要在反向梯度推导以及代码上的验证,涉及到的前向传播相对而言不会做太详细的介绍. 反向梯度求导涉及到矩阵微分和求导的相关知识,请见<神经网络的梯度推导与代码验证>之数学基础篇:矩阵微分与求导 目录 4.1 vanilla RNN的前向传播 4.2 vanilla RNN的反向梯度推导 4.

在<神经网络的梯度推导与代码验证>之vanilla RNN的前向传播和反向梯度推导中,我们学习了vanilla RNN的前向传播和反向梯度求导,但知识仍停留在纸面.本篇章将基于深度学习框架tensorflow验证我们所得结论的准确性,以便将抽象的数学符号和实际数据结合起来,将知识固化.更多相关内容请见<神经网络的梯度推导与代码验证>系列介绍. 提醒: 后续会反复出现$\boldsymbol{\delta}^{l}$这个(类)符号,它的定义为$\boldsymbol{\delta}^

前言 在本篇章,我们将专门针对LSTM这种网络结构进行前向传播介绍和反向梯度推导. 关于LSTM的梯度推导,这一块确实挺不好掌握,原因有: 一些经典的deep learning 教程,例如花书缺乏相关的内容 一些经典的论文不太好看懂,例如On the difficulty of training Recurrent Neural Networks上有LSTM的梯度推导但看得我还是一头雾水(可能是我能力有限..) 网上关于LSTM的梯度推导虽多,但缺乏保证其正确性的验证实验 考虑到上述问题,本篇章

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这些队列的 api ,就是添加队列,出队列,检测对首元素, 由于 add()--remove(), offer()--poll(),太简单这里不做验证, 只验证后二组api: 阻塞等待( put()--take() ), 超时等待( offer()--poll() ) 多线程下,验证: public static void main(String[] args) throws InterruptedException { ArrayBlockingQueue<String> arrayBloc

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