实验目的：通过对目标靶机的渗透过程，了解CTF竞赛模式，理解CTF涵盖的知识范围，如MISC、PPC、WEB等，通过实践，加强团队协作能力，掌握初步CTF实战能力及信息收集能力。熟悉网络扫描、探测HTTP web服务、目录枚举、提权、图像信息提取、密码破解等相关工具的使用。 系统环境：Kali Linux 2、WebDeveloper靶机来源：https://www.vulnhub.com/ 实验工具：不限

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matlab集成c代码 现当今机器学习/深度学习技术在某些具体垂直领域已被大量广泛应用到现实世界中，已经不再像前几年那么“火热”，与之对应的各类深度学习框架也是“百花齐放,百家争鸣”，框架终究只是个工具，不过简化了从“零”开始复杂繁琐的工作，让很多普通人都可以快速入门。本博客不单纯完成一个任务，也不涉及过多理论推导，而是真正体会到算法工作一步步原理，逐步实现，岂不乐乎？ 以经典的识别为例，逐步一步步实现通用的深度学习网络模型架构，不调用任何第三方库和框架，使用matlab进行快速搭建、训练和测试。程序中所涉及的理论知识及使用的变量名严格按照、 这两篇博客的符号和公式进行。MNIST手写数字包含60000张训练图片，10000张测试图片，图片大小为28×28，灰度图像，给出的是四个二进制存储的文件,分别为训练和测试的数据集和标签文件。假设读者已经明白所给链接博客的理论知识（不清楚可以参考更多文后的文献和程序代码中给的链接），我们接下来进行下面的具体实现。 网络架构设计 考虑到网络简单和易用性，根据MNIST数据集特点，设计了四层网络层，分别为conv+relu+meanPool、conv

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