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Z3prover 学习记录

z3作为微软开发的求解器,其提供的接口在很多应用程序和编程语言中都可以使用。 > z3prover在CHAINSAW和NAVEX中均有使用 在这里关键的作用是想要配和CodeQL,通过CodeQL提取路径约束,然后用Z3求解约束 其实关于如何用CodeQL提取出可以作为z3输入的约束还是一头雾水 ...但是这不妨碍先学习z3使用,说不定可以找到一些灵感完成两者的结合。 ://ericpony.github.io/z3py-tutorial/guide-examples.htm > 如果二进制版的z3不便于后期结合,还需要花时间学下z3py z3使用的语法标准 算数运算 基本运算 z3内置了对于整数和实数等数学类型的支持,而且貌似最新版已经合并了原先的插件——z3str,可以进行字符串处理,关于这部分文档似乎没有详细说明... declare-const可以用于声明整数和实数常量

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Java学习历程之----基础篇(六)

3.3、条件运算符 Java 提供了一个特别的三元运算符(也叫三目运算符)经常用于取代某个类型的 if-then-else 语句。条件运算符的符号表示为“? :”,使用该运算符时需要有三个操作数,因此称其为三目运算符。具体说明如下: result=<expression>? arges)throws ParseException { int i=10,j=5; int z1=i&j; int z2=i|j; int z3 ; System.out.println("i和j进行位异或运算结果:"+Integer.toBinaryString(z3)); System.out.println( 在1960年代,当时的输入设备是老式的电传打字机,使用5位的baudot码,那是不包含小写字母的。

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    Z3简介及在逆向领域的应用

    前几天在萌新粉丝群看到机器人分享了z3求解约束器,正好在寒假的时候仔细研究过这个模块,今天就和大家分享下z3的简易使用方法和在ctf中该模块对于求解逆向题的帮助 简介 z3 z3是由微软公司开发的一个优秀的 ,我们通常用到如下几个语句 Solver() Solver()命令会创建一个通用求解器,创建后我们可以添加我们的约束条件,进行下一步的求解 add() add()命令用来添加约束条件,通常在solver make make install z3的简单使用 求解流程 上文提到我们可以将z3理解为一个解方程的计算器,对于求解方程,我们通常会经历四个步骤:设未知数,列方程,解方程,得到正解 使用z3模块,在我的眼中也是同我们解方程一样需要经历四个步骤 可以看到我们仅用几行代码就得出了答案,如果用普通的解法,我们要算4个方程所组成的方程组,所以使用z3有时候会大大增加我们的计算效率,简化我们的计算步骤。 总结 z3是一个强大的约束求解器,它不仅能处理一些看起来很复杂的逻辑问题,在逆向领域中往往可以简化我们计算步骤,增加求解效率,尤其是在ctf比赛中一些繁杂的RE题目通过z3来解往往显得非常简单,我们在解决问题时如果能灵活应用

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    有了这个工具,不执行代码就可以找PyTorch模型错误

    如果 Z3 的约束求解花费太多时间,PyTea 会停止并发出「don’t know」提示。 PyTea 的整体结构。 如果 PyTea 在分析代码时发现任何错误,它将停在该位置并将错误和违反约束通知用户; 离线分析器:生成的约束传递给 Z3Z3 将求解每个路径的约束集并打印第一个违反的约束(如果存在)。 训练模型需要先定义网络结构,图 2 为一个简化的图像分类代码,取自官方的 PyTorch MNIST 分类示例: 在这里,上述代码首先定义一系列神经网络层,并使它们成为单一的神经网络模块。 网络使用超参数的初始化参数进行实例化,例如隐藏层的数量。接下来,对输入数据集进行预处理并根据网络的要求进行调整。从该阶段开始,每个数据集都被切成较小的相同大小的块(minibatch)。 通常形状错误很难手动查找,只能通过使用实际输入运行程序来检测。

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    Z3Py在CTF逆向中的运用

    基本使用 现在我们利用官方文档中的一个例子来粗略的看一下Z3Py的使用。 ? 代码非常简单,首先利用Int()定义两个int型未知数x和y,然后利用三个约束条件进行相应的求解: x > 2 y < 10 x + 2*y == 7 由上述的代码看得出来Z3Py的使用方式比较简单, 对于上面的题目我们首先定义x1,x2,x3,x4四个int变量,然后添加逆向中的约束条件,最后进行求解。Z3会在找到合适解的时候返回sat。我们认为Z3能够满足这些约束条件并得到解决方案。 但是现实中很多的逆向题都是基于位运算的,同样在Z3Py中可以使用Bit_Vectors进行机器运算。它们能够实现无符号和有符号二进制运算。 命令pp与print类似,但是它使用Z3Py格式化程序而不是Python的格式化程序来使用列表和元组。

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    zookeeper快速入门——部署

    既然我们要使用zookeeper,肯定是有分布式协作需求,所以本文只讲述仲裁模式的部署。 第三行显示z2也发起了一次选举,由于此时z3没有启动,所以它只能和z1进行通信。最终它们使用FastLeaderElection协商出z2作为Leader。 ?         然后z2和z1进行了数据同步。         我们再看下z1日志的变化。 ?         z1仍然和z3通信失败。但是和z2通信后,自己成为了follower。         最后我们启动z3。         切到z3目录下执行 ../../bin/zkServer.sh start ./z3.cfg         查看z3的日志 ?         再看下z2的日志,它发现z3后,给z3同步了一次数据 ?         我们切换到bin目录,执行 .

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    《Java8实战》笔记(14):函数式编程的技巧

    不过你也可以按照自己的习惯,使用if-then-else这种方式,在每一个判断结束处使用return返回。  那么,update 和fupdate之间的区别到底是什么呢?  比如,5 + 0可以简化为5。使用我们的域语言,new BinOp("+", new Number(5), new Number(0))可以简化为Number(5)。 由于你选择使用Lambda,原则上你的代码里不应该使用if-then-else。 不过,我们也注意到,Java的switch和if-then-else无法完全实现模式匹配的思想,而Lambda表达式能以简单的方式实现单层的模式匹配——对照使用if-then-else链的解决方案,这种方式要简洁得多 下面这段代码通过简化的加法和乘法表达式展示了如何使用patternMatchExpr。

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    Spock 测试框架的介绍和使用详解

    Java项目中使用groovy简化测试 、 java项目测试框架spock的使用教程 简介 Spock 框架是一个基于groovy语法的测试框架,由于使用groovy,所以使用起来比 junit 更加灵活 如果使用过junit,spock的则很容易上手,可以类比来学习。 int z1 = calculateService.plus(1, 1) int z2 = calculateService.plus(1, 2) int z3 calculateService.plus(1, 3) then: verifyAll { z1 == 1 z2 == 3 z3 3 * calculateService.plusPlus(a) == 3 // 执行3次后结果为 3 } “3 * _” 表示这个语句会被执行三次,再与“==”后面的3进行比较

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    相关性 ≠ 因果性,用图的方式打开因果关系

    在这种情况下我们未必能够使用调整公式。例如,如果 X 的某个父代未被观察到,则我们无法将它作为识别策略。不过,我们或许仍可以使用后门或前门准则。 我们来看一个相关示例。 假设 P(v|do(X=x)) 表示干预,则它可以通过截断上述表达式进行表示,这样我们就不用计算 X 的概率了: ? 我们能使用观测变量表示 P(v|do(X)) 吗? 假设我们只对单个变量 Y 的因果关系感兴趣,那么我们可以只考虑 Y 的祖代变量的子图,来简化问题。 直观理解 如何直观地理解可识别性测试呢? 该示例中所有其他变量都是 Y 的祖代,在这种情况下我们无法简化问题。 ~ z2, x ~~ z3, y ~ z1 + z3) ?

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    Mathematica学习笔记

    2.0 在mma中,函数名和变量名之间分隔符用[],不是一般数学上的(); 3.0 在交互界面,使用?可以查询运算符,函数和命令定义。 ? 如果计算机内存足够大,mma可以表示任意长度的精确实数,可以简化分数,可以科学计数法,可以复数。 ? Mma可以进行数据转换,%表示上一个输出结果。 数的输出形式 在数的输出中可以使用转换函数进行不同数据类型和精度的转换。 清除上一次的变量值,使用Clear[var]函数。可以使用变量替换来计算表达式的值,即 expr/.x->xval。 ? 输入 ContourPlot3D[(x^2 + 9/4 y^2 + z^2 - 1)^3 - x2*z3 - 9/80 y2*z3 == 0, {x, -1.5, 1.5}, {y, -1.5, 1.5

    1.1K60

    Convolutional Neural Networks: Application

    tf.placeholder('float',[None, n_y]) ### END CODE HERE ### return X, Y Initialize parameters 使用 tf.contrib.layers.xavier_initializer(seed = 0)对变量W1,W2进行初始化 def initialize_parameters(): """ Hint: one of the arguments should be "activation_fn=None" Z3 = tf.contrib.layers.fully_connected (P2, 6,activation_fn=None) ### END CODE HERE ### return Z3 Compute cost def compute_cost(Z3, Y): """ Computes the cost Arguments: Z3 -- output of forward propagation (output

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    【DL笔记5】一文上手TensorFlow,并搭建神经网络实现手写数字识别

    针对这种痛点,各种深度学习框架出现了,他们基本上都是帮我们自动地进行反向传播的过程,我们只用把正向传播的“图”构建出来即可。 的值给取出来,这样通过分析Z3,即可知道预测值是什么了。 我们成功地利用TensorFlow搭建了一个三层神经网络,并对手写数字进行了出色的识别! ---- 对于TensorFlow更丰富更相信的使用,大家可以去TensorFlow中文社区或者TensorFlow官网了解。 之后的文章我也会介绍keras的使用。 ----

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    tf API 研读2:math

    tf.divide(x,y)] 功能:对应位置元素的除法运算(使用python2.7除法算法,如果x,y有一个为浮点数,结果为浮点数;否则为整数,但使用该函数会报错)。 (使用python3除法算法,又叫真除,结果为浮点数,推荐使用tf.divide) 输入:x,y具有相同尺寸的tensor,x为被除数,y为除数。 ,b是否当作稀疏矩阵进行运算。 如果输入是训练变量,不要使用,应使用tf.add_n。 必须从0开始,且以1进行递增。

    1.2K50

    干货 | 携程基于BookKeeper的延迟消息架构落地实践

    entry在客户端进行编号,每条entry会根据设置的副本数(Qw)要求判定写入成功与否; bookie客户端通过打开一个已创建的ledger进行entry读取操作,entry的读取顺序与写入保持一致, ;当z1故障后,将以满足minNumOfZones限制生成新的ensemble:[z1, z2, z3, z1, z2, z3] -> [z3, z2, z3, z3, z2, z3]。 我们首先将存储资源进行分片管理,每个分片上都支持读写操作,但同一时刻只能有一个业务层节点来读写。 我们选择了基于ZooKeeper进行选主的一主多从式架构。 如图所示,协调器对等部署在业务层应用节点中。 3.2 持久化数据 原有架构将延迟消息根据调度时间按每10分钟桶存储在本地,时间临近的桶加载到内存中,使用HashedWheelTimer来调度。

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    初步了解TensorFlow

    N位状态寄存器来对N个状态进行编码,每个状态都由他独立的寄存器位,并且在任意时候,其中只有一位有效。 我们可以使用独热编码当做图像的标签。 ? 首先是加载数据: X_train_orig, Y_train_orig, X_test_orig, Y_test_orig, classes = load_dataset() 对数据进行扁平化和归一化: = np.dot(W3,Z2) + b3 Z3 = tf.add(tf.matmul(W3, A2), b3) return Z3 计算损失: def compute_cost (Z3, Y): # 转置,为下面计算计算损失做准备 logits = tf.transpose(Z3) labels = tf.transpose(Y) #

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    MySQL索引优化

    不在索引列上做任何操作 不在索引列上(计算,函数,自动或者手动的进行类型转换),会导致索引失效。 in不会有影响;如果索引有效,使用in则会进行全表扫描 EXPLAIN SELECT * FROM staffs WHERE NAME = 'July' and age = 22 and pos in OR改UNION效率高 EXPLAIN select * from staffs where name='July' or name = 'z3' (索引失效,解决方案UNION或者覆盖索引) |-- :UNION EXPLAIN select * from staffs where name='July' UNION select * from staffs where name = 'z3 ' |-- 解决方式:覆盖索引 EXPLAIN select name,age from staffs where name='July' or name = 'z3' 除了索引优化之外,还有一些查询优化的技巧

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    验证C程序的高效浮点位爆破API(CS LO)

    我们描述了一种新的用于浮点的SMT位爆破API,并在几个C程序的验证过程中使用不同的SMT解算器对其进行了评估。 为了进行评估,我们将我们的浮点API与Z3和MathSAT中的本机浮点API进行了比较,结果表明,Boolector在使用浮点API时,比使用本机浮点API的解算器性能更好,能够在更短的时间内正确地验证更多的程序 此外,当使用浮点运算验证程序时,我们的新浮点API没有产生错误的答案。 For the evaluation, we compared our floating-point API against the native floating-point APIs in Z3 and

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    02.改善深层神经网络:超参数调试、正则化以及优化 W3. 超参数调试、Batch Norm和程序框架(作业:TensorFlow教程+数字手势预测)

    sess.close() ### END CODE HERE ### return cost 1.4 One_Hot 编码 比如有标签 y 向量,有4种标签值,要进行编码 归一化像素值(除以255),对标签进行 one_hot 编码 # Flatten the training and test images X_train_flatten = X_train_orig.reshape Z3 = " + str(Z3)) # Z3 = Tensor("add_2:0", shape=(6, ?) 运行优化 _ , c = sess.run([optimizer, cost], feed_dict={X: minibatch_X, Y: minibatch_Y}) 2.6 建立完整的TF模型 使用上面的函数 使用 Adam 优化器 optimizer = tf.train.AdamOptimizer(learning_rate=learning_rate).minimize(cost) def model

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