前段时间经历了自己人生中的第一出题，在出题过程中遇到了很多问题，而网上相关的教程很少，于是打算记录一下自己出题的过程以及踩过的坑。
result.append(line) line.append(line.pop(0)) # 注意，这里的切片很重要 line = line[:] # Python...result[index][second]) =\ (result[index][second], result[index][first]) # 随机交换行...) for i in range(0,7,2): switchRows(randomRows[i],\ randomRows[i+1]) # 随机交换列...range(0,7,2): switchColumns(randomColumns[i],\ randomColumns[i+1]) # 随机清空一些格子
我们本次测试的方向是题目，使用Baidu Comate智能代码助手出一些MySQL的题目，看看情况如何。
HCTF2018-web-admin来自出题人的write up ——特别感谢本文作者：ckj123—— 感谢本文作者长期在...(～￣▽￣)～ admin 这题本来的思路是希望大家了解下Unicode的安全问题 然后因为出题人的安全疏忽，产生了很多非预期（出来挨打挨打） 学习学习非预期 预期解法 这个是 spotify的一个漏洞...github了 所以可以伪造我的cookiehttps://github.com/noraj/flask-session-cookie-manager用这个工具 首先先获得cookie然后使用这个工具 python...csrf_token': '5af00371a5e197f0f7a3acee7892962ac5ea9fc6', 'image': b'jbTp', 'name': 'vvvv', 'user_id': '10'} python3...出题人一脸懵逼=。=，我猜是条件竞争的原因吧 总结 出题人第一次出题，太菜了=。
python中生成随机数主要使用random模块和numpy库中的random函数。 前者主要用于生成随机数和实现序列中随机数和随机数列的挑选，后者用来生成a*b维的随机矩阵。...一、random模块 random模块中将近有7个函数都是可以用来生成随机数，列举如下： 1. random.random() 功能：随机生成一个[0, 1)的浮点数 示例： import random...[a, b)的浮点数 3. random.randint(a, b) 功能：随机生成一个[a, b)的整数 4. random.randrange(a, b, step) 功能：在随机生成的以这样的一个整数序列中随机选择一个数 5. random.choice(sequence) 功能：从一个已有的sequence中随机选择一个元素 6. random.sample..., 3, 4, 3, 3, 4], [3, 4, 2, 3, 3, 2, 2], [3, 3, 3, 3, 2, 3, 2]]) 总结： （1）random模块主要用于生成随机数和实现序列中随机数和随机数列的挑选
参考链接： Python中的随机数 python生成随机数、随机字符、随机字符串 本文是基于Windows 10系统环境，实现python生成随机数、随机字符、随机字符串： Windows 10 ...PyCharm 2018.3.5 for Windows (exe) python 3.6.8 Windows x86 executable installer (1) 生成随机数 随机整数 ...(0, 101, 2) # 左闭右开区间 print(num) 随机浮点数 import random num = random.random() # 生成0-1之间的随机浮点数 num2 = random.uniform...(1, 10) # 生成的随机浮点数归一化到区间1-10 print(num) print(num2) (2) 生成随机字符 随机字符 import random alphabet = 'abcdefghijklmnopqrstuvwxyz...@#$%^&*()' char = random.choice(alphabet) print(char) (3) 生成随机字符串 生成指定数量的随机字符串 import random alphabet
文章目录 前言 一、随机数种子 二、生成随机数 1.random() 2.ranint(a,b) 3.randrange(start,stop [,step]) 4.getrandbits(k) 三、生成随机序列...,而是对随机数的一种模拟。...random模块包含各种伪随机数生成函数，以及各种根据概率分布生成随机数的函数。今天我们的目标就是摸清随机数有几种生成方式。 ---- – 一、随机数种子 为什么要提出随机数种子呢？...咱们前面提到过了,随机数均是模拟出来的, 想要模拟的比较真实,就需要变换种子函数内的数值,一般以时间戳为随机函数种子。 例如以下案例,将随机数种子固定的时候,生成的随机数也将固定。...单一时间戳 随机时间戳 第一次结果 第二次结果 二、生成随机数 以下一生成10个1-100的随机数为例 1.random() 生成[0-1)的随机数为float型。
/usr/bin/python import random print(random.random()) #打印0-1之间的随机浮点数 print(random.uniform(1,10)) #打印...1-10之间的随机浮点数 print(random.randint(1,10)) #打印1-10直接的整数 print(random.randrange(10, 30, 2)) #10到30，步数为...2 lst = ['python','C','C++','javascript'] print(random.choice(lst)) #随机选择 p = ['A' , 'B', 'C', 'D'..., 'E' ] random.shuffle(p) #重新排序 print(p) lst = [1,2,3,4,5] print(random.sample(lst,4)) #随机截取长度
from fake_useragent import UserAgent def getHtml(url): try: ua = UserAgent() # 随机
python的随机模块–random random.random 模块名称.模块中的函数 random.uniform random.randint random.choice random.sample...random.randrange random.random 随机返回0~1之间的浮点数 random.uniform 产生一个a,b区间的随机浮点数 random.randint 产生一个a, b区间的随机整数...random.choice 返回对象中的一个随机元素 random.sample 随机返回对象中指定的元素 # 即个数 random.randrange 获取区间内的一个随机数 random.randrange
使用场景： 随机 短信验证码 import random import string # 指定随机数长度 r_num = 4 # 生成数字 + 字母（字符串序列） token = string.ascii_letters...+ string.digits ''' string.ascii_letters:生成大小写字母（type:字符串） string.digits:生成数字（type:字符串） ''' # 随机选择...指定长度 随机码（字符串列表） token = random.sample(token,r_num) # 生成 数字 + 字母 随机数 token = ''.join(token) # 加强版（一行代码
: oaixnah@163.com Time : 2019-07-27 17:12 Home Team : Golden State Warriors 随机生成...main__': a = sys.argv if len(a) == 3: main(a[1], a[2]) else: print('Use: python
什么是随机森林？ 在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器， 并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。要想理解好随机森林，就首先要了解决策树。...重复n次，这k个特性经过不同随机组合建立起来n棵决策树（或者是数据的不同随机样本，称为自助法样本）。 3. 对每个决策树都传递随机变量来预测结果。...换句话说，将得到高票数的预测目标作为随机森林算法的最终预测。 针对回归问题，随机森林中的决策树会预测Y的值（输出值）。通过随机森林中所有决策树预测值的平均值计算得出最终预测值。...而针对分类问题，随机森林中的每棵决策树会预测最新数据属于哪个分类。最终，哪一分类被选择最多，就预测这个最新数据属于哪一分类。 随机森林的优点和缺点？ 优点： 1....如何理解随机森林的“随机”？ 主要体现在两个方面： 1.数据的随机选取：从原始数据中采取有放回的抽样。 2.特征的随机选取：每次随机选取k个特征构造一棵树。
本文所述的题目源码已经开放到https://github.com/NJUPT-coding-gay/NCTF2018 NaiveNetwork 最近出题人不知道吃错了什么药，开始研究起了神经网络，于是就有了这道题...当然，一个这么简单的网络肯定是不够大师傅们玩的，所以辣鸡出题人又在后面增加了一层check。既然都是浮点数，那么就往几何上面靠。...check模糊了起来： 先选取第一点A和第二点B，用余弦定理计算角AOB的余弦 随机选取点集中一个异于A、B的点C，用余弦定理计算角ACB的余弦 用二倍角公式检查角AOB是否为角ACB的两倍 选取连续的两个点...A[i]和A[(i+1)%17]，再随机选一点X，计算角A[i]XA[i+1]是否等于之前角ACB的余弦，对所有的i=0到16进行此check 为了防止偶然现象，进行10000次check。...// ps: 为了凑这个方程组，出题人采用了传说中的猴子算法，每次随机打乱两个顺序数组，不停地解一下方程，直到都在0-1之间为止。
描述 seed() 方法改变随机数生成器的种子，可以在调用其他随机模块函数之前调用此函数。。...---- 参数 x — 改变随机数生成器的种子seed。如果你不了解其原理，你不必特别去设定seed，Python会帮你选择seed。...random.random()用于生成 用于生成一个指定范围内的随机符点数，两个参数其中一个是上限，一个是下限。如果a > b，则生成随机数 n: a <= n <= b。...其中参数a是下限，参数b是上限，Python生成随机数 print random.randint(12, 20) #生成的随机数n: 12 <= n <= 20 print random.randint...random.randrange 从指定范围内，按指定基数递增的集合中 ，这篇文章就是对python生成随机数的应用程序的部分介绍。
import random #随机整数： print random.randint(1,50) #随机选取0到100间的偶数： print random.randrange(0, 101, 2) #随机浮点数...： print random.random() print random.uniform(1, 10) #随机字符： print random.choice('abcdefghijklmnopqrstuvwxyz...,'w','v','u','t','s','r','q','p','o','n','m','l','k','j','i','h','g','f','e','d','c','b','a'], 5)) #随机选取字符串
使用 random 包生成随机数 2. 使用 numpy 包生成随机数 3. 使用 scipy 包生成随机数 1....韦布尔分布的随机数 由此可见，random 包支持的随机分布比较有限，功能较少...., 10] 内的随机整数 random.randint(1, 10) Out[30]: 2 (3) 生成一个正态分布的随机数，均值为 5， 标准差为 1 random.gauss(5, 1) Out[32...使用 numpy 包生成随机数 numpy 包的 random 方法基本支持所有分布，并且能够一次生成多行多列的随机数....使用 scipy 包生成随机数 用 scipy 包不同分布函数自带的 rvs 生成随机数，例如，生成一个正态分布的 2 行 2 列随机数，均值为 5， 标准差为 1： >>> import scipy.stats
python生成随机密码或随机字符串 import string,random def makePassword(minlength=5,maxlength=25): length=random.randint
前言 在实际工作中，我们难免会用到随机操作。例如年会抽奖，随机选择中奖用户；爬虫时，随机选择 user-agent 等。今天我们就一起来看看那些 Python 中的随机操作。...随机数 randint 以下代码实现生成随机整数（正负）。.../python.exe test.py -40 PS C:\Users\xxx\Desktop\study> & D:/Python37/python.exe test.py 56 以上，你会发现生成的随机数都是在...python.exe test.py 0.9803235033128287 uniform uniform 会返回范围内的一个随机实数，类型为 float。...随机排序 shuffle sequence 可以实现将一个列表，字符串进行随机排序。
安装包 pip install fake_useragent pip install faker 用法 # -*- coding:utf-8 -*- # #可以随机获取一个user-agent头 from...UserAgent #pip install fake_useragent ua = UserAgent() user_agent=ua.random print(user_agent) # #使用Faker库随机生成虚假
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