顶3L，我刚刚新学期开学C语言…没太难了，确实，仅仅立刻高三了，時间焦虑不安，进展要变缓了！

给已经客的盆友

今日给大伙儿写点物品，期待对大家有一定的协助。

如今黑客手机软件的傻瓜化铸就了中国许多说白了的“黑客”，每天拿黑客专用工具瞎扫找肉食鸡瞎鼓捣，连HTML都不清楚是啥。互联网的七个层也不知道是啥。更不要说每一个层是干什么用的了。

针对什么叫黑客坚信许多盆友比我明白的更深入，大伙儿也都奔这一个总体目标的。可是我发现了许多高中学生每天翘课泡网吧学黑客。最终高考失利，懊悔终生。假如你是一名高中学生我想告诉你们的是先把自己课业做好。等到了高校有时间了再聊。

再一个便是发觉学黑客的一个盲区，也是许多盆友很关心的一个难题。究竟应当从那刚开始学。针对这一因为我说一两句，更先你需要把握计算机一些基础知识，掌握互联网和一些语言。假如你对计算机一些基础知识了解了，那提议你刚开始学习 *** 专业知识和计算机语言。先从简易的下手，例如配备路由器，撰写路由表。 *** 交换机的应用。更简易的有网线的 *** 。WINDOWS/LINUX一些计算机 *** 的服务器的配置（WEB FTP EMAIL DNS DHCP）。学好这种后就深层次了接下来互联网原理和 *** 层协议（TCP/IP FTP UDP等）也有要学习培训一些计算机语言。提议学习培训C如果你觉得C真的很难那入学DELPHI。此外把握一门脚本 *** 语言如ASP PHP *** P等的等着你把这种弄懂了再开始学习黑客专业知识一定会事倍功半。

黑客在我了解便是找寻系统漏洞修复系统漏洞的人，如今很多人也不知道为了更好地证实比他人强大還是脑壳有什么问题，发觉站有系统漏洞就给别人黑了。更甚至删他人的数据信息。后果严重了被抓。很大青春年少就是这样在铁窗下渡过了。如果你发觉站有系统漏洞如果你侵入取得成功后把系统漏洞补上，随后给管理人员发了电子邮件。离开。等着你作完这种后坚信内心要比把被别人站黑了要舒适的多。我国句老话便是好心有好报，善恶终有报。多做些好事儿我感觉要比每天捣乱好许多。

先写这么多，企业也有工作中要做，假如大伙儿感觉有效就听下，假如感觉不起作用那么就全当没看见好啦。最终祝福大伙儿很多年后全是中国知名的黑客。

- -!就这样吧你

黑客并不是这么简单的

不必认为偷了他人个哪些 *** 号便是黑客了

看一下英国这些黑客就了解什么是黑客了

无论是在计算机层面還是在各种各样行业层面全是很出色的

1L说的这些全是鸡毛掸子哪些皮罢了

TCP/IP,C语言程序编写，Linux/Unix系统软件程序编写。

自己于今年1月12日触碰黑客，想变成一名黑客，但在网上找不着資源

《中华人民共和国 *** 安全法》

《中华人民共和国刑法》

《中华人民共和国治安管理条例》

先学法律。

随后学 *** 信息安全技术专业。

想通过自学，去耍雪。

更先法律法规，次之是，

要熟练以下层面的技术性:

linux电脑操作系统，kali linux

计算机互联网

C语言

各种各样黑客技术性

书许多，自身到当当网上找。

零基础？基础不太可能，能？在牢房。

假如你数学课够好

算法导论

哪些，你觉得语言英语的语法，那玩意两个星期就会了

安全师 | 安全社区|网站渗透测试-学安全生产技术就上secshi!

期待可以为你答疑解惑

"黑客"(Hacker)大量的是指一种精神实质。这个词被用滥以后，就网站被黑化作一群对计算机和/或应用系统捣乱的人的统称。

想变成真实的Hacker，先看下面的主题风格。

怎么会有那麼多的人坚持不懈黑客精神实质？

随后再看下面的主题风格：

怎样使用74系列产品集成ic自做CPU？

自身 *** 一台计算机，而且为其撰写电脑操作系统和c语言编译器，及其一些系统软件。

进行以后，你就是稳稳的一枚黑客。

编程学习到下葬的书看见选就可以了，随后看视频，去高校多找师兄教师求教，多报名参加计算机类单位。即然一窍不通，比不上先从计算机的原理及其怎样实际操作学习，这儿的实际操作是掌握构建程序编写的软件环境，说着很高档，实际上就跟驱动安装手机软件没有什么差别，很有可能略微难那么一点，在网上都是有实例教程，跟随做就ok了。

实际上你要无需过度紧张，由于读大学都是会有相对的课教你，但是最重要還是要多动手能力，但不必蒙头自己做，多往前悲教师虚心请教，沟通交流，才会事半功倍。暑假就先了解一下github这一网站吧，随后先把计算机运作的原理先弄清楚，公共图书馆都是有相对的计算机维修的新手入门书，大部分会出现计算机的基础原理，先掌握这种会对之后大学学编程有协助。假如要想也学着敲一敲编码，提议学习培训python。

软件开发将要大三的渣滓师兄在这里。

先确立几个方面：

本科学校全部课程内容深度广度充足，深层略差，因而加强学习只有靠自己。由于追求完美深度广度，课程内容会许多，请依据自身的具体要求挑选一个方位钻研，其他做为掌握。不论是黑客還是技术工程师，切勿眼高手低，打好基础最重要。

什么叫基本？

一门新手入门的程序编写语言，即然是软件开发，更好是挑选C语言新手入门，C语言学习比Java、Python这些险峻一些，可是学精C语言，后边的语言都是会非常容易许多，更何况你是软件开发。算法设计和优化算法，它是最关键的物品。

例如计算机原理、电脑操作系统、计算机互联网这些是程序编写的基本，但并不宜做为学习培训的基本，这种专业知识事实上是搞手机软件的，搞黑客哪些的升阶必不可少专业知识。

再度注重，关键是算法设计与优化算法。

数学课和音乐也是升阶的关键专用工具。

C语言学习建议《C语言程序设计》，能够 去bilibili找寻视频教程服用，提议边学习培训边写文章赚钱，用以累积知识开阔眼界。

写文章赚钱的情况下还记得学好markdown。

学得表针之后能够 开始学习算法设计了，随后实际升阶看自身究竟喜欢什么语言了，或是精磨C语言。

边学习培训边写文章赚钱是发展强有力的方式。

当黑客是很枯燥乏味的，特别是在你需要持续单步调节，真是太是一杯茶，一包烟，一个bug调一天了

由于单步追踪的全是选编语言，枯燥无味

没必要看那么多花哨的书

想起哪些干什么就完后，全过程中你也就能提高自己的水准

例如你要想得到某音的无水印视频

立即刚开始动手能力，不必想那么多

之一步、更先你需要寻找总体目标联接，要分析高清大图的视頻，必须在手机端个人中心 -> 左上方 -> 以连接的方式共享，那样你能获得类似那样的连接：

在 PC 端开启就会全自动跳转到这一连接：

拉下去你就会见到她发布的视频了，这种视頻便是大家要想的无水印视频。

接下去便是了解的一步，开启微信开发工具，找寻大家要想的要求。非常容易就寻找大家要想的要求

第二步、你需要找寻数据加密主要参数的全过程

面2个很有可能必须数据加密的主要参数，還是老办法，先立即检索这一必须数据加密的主要参数姓名：_signature，非常容易就寻找这个地方

立即下中断点 刷新网页，你能见到这一

这一目标转化成了，基础就完成了，最终数据加密必须采用的主要参数便是 视頻首页的 id， 这一找邦企，做好了。

全过程中你很有可能会碰到的难题

将必须的编码扣下来以后，立即应用 python 的第三方库 pyexecjs 运作，会出现这一不正确

这个问题找邦企，由于 pyexecjs 的模块是 v8，不兼容 dom 的，因此 自身搭建一个 dom 目标就可以。像那样就可以拿下了：

如今编码是能够 转化成大家要想的主要参数了，可是有时候還是无法得到数据信息，群内一大佬说成还必须一个 tac 自变量，在这儿：

也是在要求个人中心就可以获得，立即应用正则表达式就可以获得，设计效果图

这儿看下设计效果图

这儿仅仅让你举个简易的小事例练着手

学习技术不必光啃书，啃书你啃不上多长时间就会舍弃，关键是你难以得到满足感。动手能力就是你唯一你可以迅速提高技术性的方式，没有之一，半途碰到不明白的地区再去填补专业知识，那样实际效果会特别好

多动手能力，你的技术性就会得到提高

很感兴趣能够 跟我一起来学

import numpy as np

""" Here I implemented the scoring functions.

MAE, MSE, RMSE, RMSLE are included.

Those are used for calculating differences between

predicted values and actual values.

Metrics are slightly differentiated. Sometimes squared, rooted,

even log is used.

Using log and roots can be perceived as tools for penalizing big

errors. However, using appropriate metrics depends on the situations,

and types of data

"""

# Mean Absolute Error

def mae(predict, actual):

"""

Examples(rounded for precision):

>>> actual=[1,2,3];predict=[1,4,3]

>>> np.around(mae(predict,actual),decimals=2)

0.67

>>> actual=[1,1,1];predict=[1,1,1]

>>> mae(predict,actual)

0.0

"""

predict=np.array(predict)

actual=np.array(actual)

difference=abs(predict - actual)

score=difference.mean()

return score

# Mean Squared Error

def mse(predict, actual):

"""

Examples(rounded for precision):

　　>>> actual=[1,2,3];predict=[1,4,3]

　　>>> np.around(mse(predict,actual),decimals=2)

　　1.33

　　>>> actual=[1,1,1];predict=[1,1,1]

　　>>> mse(predict,actual)

　　0.0

　　"""

　　predict=np.array(predict)

　　actual=np.array(actual)

　　difference=predict - actual

　　square_diff=np.square(difference)

　　score=square_diff.mean()

　　return score

　　# Root Mean Squared Error

　　def rmse(predict, actual):

　　"""

　　Examples(rounded for precision):

　　>>> actual=[1,2,3];predict=[1,4,3]

　　>>> np.around(rmse(predict,actual),decimals=2)

　　1.15

　　>>> actual=[1,1,1];predict=[1,1,1]

　　>>> rmse(predict,actual)

　　0.0

　　"""

　　predict=np.array(predict)

　　actual=np.array(actual)

　　difference=predict - actual

　　square_diff=np.square(difference)

　　mean_square_diff=square_diff.mean()

　　score=np.sqrt(mean_square_diff)

　　return score

　　# Root Mean Square Logarithmic Error

　　def rmsle(predict, actual):

　　"""

　　Examples(rounded for precision):

　　>>> actual=[10,10,30];predict=[10,2,30]

　　>>> np.around(rmsle(predict,actual),decimals=2)

　　0.75

　　>>> actual=[1,1,1];predict=[1,1,1]

　　>>> rmsle(predict,actual)

　　0.0

　　"""

　　predict=np.array(predict)

　　actual=np.array(actual)

　　log_predict=np.log(predict + 1)

　　log_actual=np.log(actual + 1)

　　difference=log_predict - log_actual

　　square_diff=np.square(difference)

　　mean_square_diff=square_diff.mean()

　　score=np.sqrt(mean_square_diff)

　　return score

　　# Mean Bias Deviation

　　def mbd(predict, actual):

　　"""

　　This value is Negative, if the model underpredicts,

　　positive, if it overpredicts.

　　Example(rounded for precision):

　　Here the model overpredicts

　　>>> actual=[1,2,3];predict=[2,3,4]

　　>>> np.around(mbd(predict,actual),decimals=2)

　　50.0

　　Here the model underpredicts

　　>>> actual=[1,2,3];predict=[0,1,1]

　　>>> np.around(mbd(predict,actual),decimals=2)

　　-66.67

　　"""

　　predict=np.array(predict)

　　actual=np.array(actual)

　　difference=predict - actual

　　numerator=np.sum(difference) / len(predict)

　　denumerator=np.sum(actual) / len(predict)

　　# print(numerator, denumerator)

　　score=float(numerator) / denumerator * 100

　　return score