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HOJ部分题目的源代码

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简介:
这段内容包含了一些HOJ(通常是在线Judge系统的简称)平台上部分题目官方提供的或者精选出来的高质量解答源代码,旨在帮助学习者理解解题思路和提高编程技巧。 湖南大学HOJ部分题目的源代码包括了中国余数定理等内容的讲解。

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客服
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  • HOJ
    优质
    这段内容包含了一些HOJ(通常是在线Judge系统的简称)平台上部分题目官方提供的或者精选出来的高质量解答源代码,旨在帮助学习者理解解题思路和提高编程技巧。 湖南大学HOJ部分题目的源代码包括了中国余数定理等内容的讲解。
  • HOJ备份,不容错过
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    本资源汇集了精选的HOJ平台经典编程题目,旨在帮助程序员和编程爱好者巩固算法知识、提升解题技巧。不容错过的学习材料! HOJ题目备份指的是在编程竞赛平台HOJ(华中科技大学在线评测系统)上的题目资源备份。这样的备份通常是为了防止数据丢失,方便参赛者或者编程爱好者随时查阅和练习过去的题目。 这些备份包含了部分或全部的HOJ平台上题目的相关资料,包括输入测试用例、预期输出以及可能的题目描述和解题指南等信息,以便在离线环境中复现和测试代码。备份中的文件与HOJ平台上的具体问题紧密关联,涵盖了各种算法知识领域如数据结构、图论、动态规划及排序算法等。 例如,在备份中可以看到以下特定题目测试用例的文件名: 1. `8.out`:代表第8题的正确输出结果。 2. `43.out`:对应第43题的预期输出。 3. `3.out`:第3题的正确答案。 4. `50.in`:第50题的输入测试案例。 5. `13.out`:代表第13题的预期输出。 6. `9.out`:表示第9题的正确结果。 7. `20.out`:对应于第20题的预期输出。 8. `47.in`:指向第47题的输入数据文件。 9. `.out` 文件代表了不同题目(如 42、31等)各自的测试用例和标准答案。 这些备份包含了各种难度级别的题目,每个题目都配有对应的输入和输出文件。通过这样的备份资源,用户可以进行自我测试,并确保自己的程序在面对不同的输入条件下能够产生正确的结果。这不仅有助于学习编程技能,还能提升算法能力和为竞赛做准备提供帮助。 此外,这些备份还可以用于教学目的,在没有网络的情况下也能让学生接触到各种编程题目并锻炼他们的编程思维和问题解决能力。因此,HOJ题目标识是编程学习和实践的重要资源,并且对于个人技术的提高以及团队训练都具有极大的价值。
  • ACM模板及实现
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    本资源包含ACM竞赛所需的基础算法和数据结构模板代码,并附有部分经典题目的完整解决方案与实现细节。 ACM模板以及一些题目的代码实现。
  • 2024 NCTF
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    简介:本资源包包含2024年NCTF赛事的部分精选题目,涵盖网络安全、编程挑战等多个领域,适合不同水平选手学习参考。 自2015年成立以来,Nu1L Team在国内CTF赛事中屡获佳绩,并成功闯入DEFCON CTF总决赛。这一切离不开团队成员的共同努力。 为了发掘并培养年轻人才,我们决定从2023年开始举办N1CTF Junior比赛,旨在选拔优秀的新锐选手加入我们的队伍。
  • HSPICE
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    本资料包含HSPICE软件的部分源代码,为电路仿真与设计提供了深入的技术洞察,适用于研究和高级开发。 HSPICE 的一些源代码可以在文件 HSPICE_CMOSedu.rar 中找到,该文件大小为 220.91 KB,已被下载 143 次。
  • BUUCTF中Web
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    本文介绍了在BUUCTF平台上几个具有代表性的Web安全攻防实践题目,适合不同水平的安全学习者进行挑战和练习。 ### BUUCTF部分Web题目分析 #### WMCTF2020 Make PHP Great Again **背景**: 此题主要考察PHP中的`require_once()`函数及其使用方法,并探讨如何通过符号链接读取文件。 **关键点**: 1. **`require_once()`函数**: 在PHP中,此函数用于包含并执行指定的文件。与`require()`类似,但当一个文件已被包含一次后,则不再重复包含。 - 语法: `require_once file_name;` - 功能: 确保在程序运行期间只包含文件一次。 2. **符号链接和路径解析**: 符号链接是Unix-like系统中的一个重要概念。题目中利用了`procselfroot`指向根目录的特性,通过多次嵌套使用它来访问特定文件。 - 路径: `procselfroot`实际上是指向当前进程根目录的一个符号链接,即系统的根目录``。 - 技巧: 通过构造URL参数中的符号链接路径(如利用`procselfroot`)绕过限制并最终读取到指定的文件。 #### EasyBypass **背景**: 此题主要考察如何在PHP中进行输入过滤以防止命令注入攻击。 **关键点**: 1. **正则表达式过滤**: 使用`preg_match()`函数来验证用户输入,阻止可能引起命令注入的行为。 - 语法: `preg_match(pattern, subject, matches, flags, offset)` - 功能: 检查字符串是否符合给定的正则模式。 2. **绕过过滤机制进行命令注入**: 用户可以通过构造特殊的输入来规避这些检查,使用`system()`函数执行任意系统命令。 #### ISITDTU 2019 EasyPHP **背景**: 此题要求在严格限制条件下创建一个不含字母和数字的WebShell。 **关键点**: 1. **`eval()`函数**: 在PHP中用于执行字符串形式的代码。 - 语法: `eval(code, options, lineno)` - 功能: 执行给定的字符串作为PHP代码,但受限于输入字符种类数量不超过规定值。 2. **绕过限制**: - 使用`count_chars()`函数统计和处理特定字符集。 - 语法: `count_chars(string, mode)` 3. **无字母数字WebShell构造**: 构造一个不含任何字母或数字的代码来执行命令,如使用特殊编码技术。 ### 总结 上述题目分别考察了`require_once()`函数的应用、输入过滤与绕过以及在字符限制条件下创建webshell的技术。这些知识点帮助理解PHP的安全机制和漏洞防护策略,并提升实际问题解决能力。
  • BUCTOJ展示(仅限学习参考)
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    本页面展示了北京化工大学在线Judge系统(BUCTOJ)中精选题目的源代码,仅供学习和参考之用。通过查看这些示例,学生可以更好地理解编程挑战的解决方案和最佳实践。 在线判题系统(Online Judge,简称OJ)是计算机科学教育领域中的重要工具,用于编程教学与竞赛。这类系统允许用户提交程序代码,并自动运行、测试及评估这些代码,通常针对特定的问题或算法挑战。例如北京化工大学的在线评测系统BUCTOJ提供了约200道编程题目供学习者练习和参考。 OJ系统的功能主要包括以下几方面: 1. **题目展示**:列出各类难度与类型的题目,包括描述、输入输出格式及样例测试信息,帮助用户理解问题要求。 2. **代码提交**:支持多种编程语言(如C、C++、Java、Python等),用户可以编写并提交代码到OJ系统中。 3. **编译与运行**:接收用户的代码进行编译和执行。若出现编译错误,会返回相应的信息;如果成功,则继续执行程序,并收集结果。 4. **测试用例**:每个题目都有多组测试数据用于验证用户提交的代码正确性。这些案例涵盖边界条件、异常情况及复杂场景等。 5. **评分机制**:根据运行的结果给出分数,例如完全正确的得满分,部分正确的得分;因超时或内存超出限制等情况则扣分。 6. **反馈报告**:提供详细的反馈信息,包括程序执行的时间、消耗的内存和输出结果对比等内容,帮助用户识别错误并优化代码。 7. **排行榜功能**:展示各用户在解决问题上的表现排名情况,激发学习积极性与竞争意识。 8. **讨论区设置**:促进交流互动的空间,在这里可以分享解题思路或提问解答问题等。 BUCTOJ提供的部分题目源码对学习者而言具有极大的参考价值。通过研究这些代码,不仅能够了解不同问题的解决方案和编程技巧、算法思想的学习,还能看到如何处理边界条件及优化时间和空间效率的方法,并学会避免常见的错误陷阱。这有助于提升整体编程能力和深入理解解决问题策略。 在使用过程中建议结合实际案例逐步分析并理解源代码内容,尝试进行修改与优化实践操作;同时也不应忽视对基础知识的巩固(如数据结构、算法知识以及各语言特性等),这些都是解决复杂问题的重要基础条件。通过持续练习于OJ系统中不仅能提高编程技巧水平,还能为参加各类竞赛做好充分准备。
  • 本项文本情感
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    这段代码是用于执行文本情感分析项目的程序源码,它能够对输入的文字进行处理并判断其情感倾向。 用于本项目文本情感分析部分的源码已经准备好。这段代码实现了对输入文本的情感倾向进行分类的功能,包括但不限于正面、负面或中立情绪的识别。相关实现细节考虑到了效率与准确性之间的平衡,并且在设计时充分考虑到后续可能的需求变更及扩展性问题。
  • 蓝桥杯.zip
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    《蓝桥杯题目部分.zip》包含了历届蓝桥杯竞赛的部分编程挑战题及解决方案,适合编程爱好者和参赛选手练习与参考。 蓝桥杯算法学习冲刺(主要以题目为主)。
  • ONNXRuntime项集:ONNXRuntime相关
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    ONNXRuntime项目集包含了一系列与ONNXRuntime相关的优化代码,旨在提升模型推理效率和性能。 ONNXRuntime项目介绍 该存储库包含一些基于ONNXRuntime的项目的代码示例,例如分类、分割、检测、样式转换以及超分辨率。 **关于 ONNX Runtime** ONNX Runtime是一个面向性能的完整评分引擎,适用于开放神经网络交换(ONNX)模型。它拥有一个开放且可扩展的架构,并不断解决AI和深度学习领域的最新发展需求。 在本存储库中,已经编译了onnxruntime.dll文件。您可以下载此文件并查看有关ONNX Runtime的相关信息。项目采用C++编程语言,在Visual Studio平台上开发。 此外,我已经基于官方示例完成了一些项目。您还可以下载一些预训练的ONNX模型,并视需要查阅这些模型的具体结构和参数设置(例如输入分辨率、批量大小等)。 测试环境包括Windows平台上的不同配置组合:CPU运行时间、GPU运行时间和TRT(TensorRT)加速模式下的性能数据也已记录在案。