选完题目就面临着一个问题：是先做开发还是先写文章，或者是一边写一边开发。我的建议是一边写一边开发。原因是：开发的过程是需要写一些文案的，比如需求分析、数据库的表结构的关系、整个系统的交互逻辑等等。而这些文案是可以出现在我们的论文当中的。
那接下来就说一下如何开发和写文论，当然某些开发过程我只能粗略的说一下。
1摘要：
这是所有论文的第一个小title，说他恶心有时候也恶心，说他简单也是蛮简单的。那么这一部分究竟是要写什么的？由于这一部分需要展现出做这个系统的必要性、开发这个系统的实现方式、系统的功能和系统的作用。所以可以这样写：
随着中国经济的高速发展以及网络技术的普及，互联网的技术得到全面的发展，中国的各行各业都在互联网的影响下发生了变革。互联网的快速发展催生了许多产业，其中最具代表性的便是电子商务，电子商务使得企业和客户的营销关系由实体店销售准换为网络电子商务营销。马云曾说：“让天底下没有难做的生意”，越来越多的店家选择在网上开店，使得交易不再限制于天南地北，同时也大大降低了店家的经营成本，在提高收益的同时，也方便了客户，本课题正式在这种背景下应运而生。
本课题介绍了“基于SSM的XX网上商城”的开发环境、需求分析、界面设计和数据库设计以及涉及到的框架。
本系统采用了B/S架构，使用了Java、HTML、JS等语言，使用了主流的后台开发框架SSM(spring+springMVC+Mybatis)，以及采用了开源的轻量级数据库Mysql进行开发，为网络商城提供了前端展示和后台管理的模块，实现了注册、登录以及购物等主要功能，为消费者提供了便捷快速的购物体验，以及为提高了店家的销售效率。
关键字：网上商城，SSM，Java，HTML，JS，MySQL
（关键字一般就是把摘要中提及到的关键性技术提取出来，让阅读者一目了然，知道哪些是重点）
Abstract：
（英文摘要建议谷歌翻译，然后把明显错误的地方修改一下即可）
2第一章：引言
这一部分也是比虚的，其实随便扯一扯就可以了，一般包含以下几部分1背景2研究内容。其中背景主要讲一些关于社会发展的趋势导致了一些什么问题，而这些问题又应该如何去解决，多说几句，写到两三百字即可。研究内容就是针对上述的背景我们如何进行改进。细心的同学可能会说，感觉跟摘要有些重复。是的！这两部分内容其实是挺重复的，但是没关系，不过不要使用完完全全一样的话去描述，因为最后论文查重的时候会对文章自引用进行查重的。这一部分也是三五百字即可。
3第二章：系统的开发技术介绍
这一部分是需要我们在正式开发之前做好的技术调研，然后对这一部分的技术进行详细的介绍。这一部分我不可能细讲，因为内容太多了，而且对于不同的项目有不同的内容，在查阅资料的过程也是提升技术的一个重要的环节，你可以真真切切的了解到开发一个工程是需要哪方面的知识，因此我就对我所选的这个课题应该使用到的技术栈进行一下介绍，也算是抛砖引玉，各位同学可以根据自己的实际情况进行撰写。
开发不同的系统虽然涉及到的业务逻辑不同，处理方式也千差万别，但是本质上都是一样的，都是前端界面通过服务器跟数据库进行数据交互的一个过程，涉及到的内容也无非就是前端、后台和服务器。但是有一个需要注意的点，就是不要把HTML、JAVA等使用的语言介绍也给堆在这里，老师没细看还好，细看还是会显得太水字数了，记住，写工程性的课题不怕没字数。那问题来了，语言介绍不给写那应该些什么呢？应该写涉及到的框架、使用的工具。这些就够了，随随便便就几千字了。下面举例简单说明一下。
a 前端
强调一下，不要把HTML、CSS等一下前端的规范展开来写，可以轻描淡写，但篇幅不能过多。这里可以写前端框架的使用，比如使用npm管理包（可以介绍一下npm以及在工程中的使用）、vue的使用（同样可以介绍vue框架以及应用）、element（element以及使用他的好处）等等。也希望同学在做毕设的过程中要真的去了解这些技术并且去使用它，相信我，看完再去用你的技术会有质的飞跃。
b 后台
这一部分是重点，对于本课题来说，标题就写了是基于SSM的。对于这个java框架并不熟悉的同学来说建议先去查一下资料，而且很多同学会有疑问，使用技术框架的目的就是为了让开发更加的便捷和快速，但是为什么我们自己在开发的过程中会感觉好像变得更加复杂？很负责任的告诉你，是正常的。因为框架不仅会帮我们封装好一些常用的方法，而且会考虑到更新迭代以及代码可读性等等的一系列的问题，某些规定和配置我们之所以没有感受到他的好处是因为这种校园内的开发并不涉及生产问题，也不会有很多的更新迭代，更加不会考虑到代码的可读性。例如spring的工厂，一开始使用的时候很多同学会觉得为什么我new一个类的时候还要去改配置文件，直接new不香吗？直接new是很香，但是你考虑到真正去工作的时候，假设你要改类的一些关系的时候，还要去改代码，当工程一大，代码去哪里找呢？一个一个文件看吗？显然是非常不可取的，效率非常低，这个时候配置文件的优势就发挥出来了，直接修改配置文件，不需要更改代码，耦合性也大大的降低。好像跑题了，说了这么多就告诉同学们，要沉住气，理解框架这样设计背后的原因，对大家自身技术的提高非常的有帮助！
那这一部分我们就可以介绍spring（包括spring的IOC、spring的工厂、spring的AOP等等，并且可以在论文中强调如何应用到我们的系统当中）、springMVC（这一部分可以讲解srpingMVC作为一个连接前端和数据库的工具在实际工作过程中的具体流程，也可以讲述springMVC的分层的概念以及如何应用）、Mybatis（包括跟JDBC的关系、mybatis依赖的配置、使用到的接口、动态代理、一级缓存和二级缓存以及延迟加载等等的一些技术问题）
c 服务器和数据库
这一部分可以介绍一下用来搭建服务器的工具和所使用的数据库。假设你是使用了云服务器来搭建了，可以详细介绍一下云服务器的搭建过程包括防火墙、端口等等内容。一般服务器使用tomcat进行搭建，可以把tomcat介绍一下并且介绍一下tomcat是如何监听和解析用户请求的具体流程。
一般小型的项目采用MySQL作为数据库，可以详细说一下选择MySQL的原因，比如相对于Oracle的好处。可以介绍一下MySQL数据库的一些特点包括分页、是否支持事务等等。
4第三章：需求分析
这一部分是针对具体的业务场景来分析需要开发哪些功能，这一部分可以让你感受一下产品经理的职责，只不过不需要跟程序员对接，因为你自己就是程序员哈哈。一般来说分成两部分就可以了，一部分是对于前端的业务流程，另一部分就是后台服务器的业务流程，可以使用一些软件来绘画流程图，想图个方便可以直接使用word自带的图形进行编写，也不至于难看，就比较简约。想做的好看点的话个人推荐使用xmind，非常简单，可以快速做出美观的流程图。如果没有什么思路，那前端就按照着使用者的逻辑去写，比如用户需要注册、登录、找回密码、购物、退货等 *** 作，那后端就对应着这些前端逻辑需要有相应的业务处理。个人感觉这一部分比较好写，就不再赘述。
5第四章：系统的设计和实现
这一部分可以挑选一些有代表性的功能出来细讲，有些同学可能会有疑问，论文可不可以贴代码呢？答案是可以的。但是我个人的建议是贴伪代码，不要把你写的长篇大论的代码全部放进去，不好看而且逻辑混乱，应该做的是把代码抽取为伪代码，贴代码的目的是为了让阅读者清晰地读懂你是如何实现这个功能的，他并不会在意你的语法你的命名。下面列举若干个可以写的内容，并不限于此。
a SSM框架的整合。如何使用Spring来整合并且管理SpringMVC和Mybatis
b 客户登录状态保存的实现。这一部分可能会涉及到cookies，sessions以及>
一般都是匿名的委托方式，直接传参数进去：
例如：
Func<int,string,string> t=(int x, string b) => (xToString() + b);就等于private string deletegate TestString(int x， string b );//定义一个委托,返回值为string类型private string test(int x，string b)｛
return xToString() + b;
｝
TestString t=new TestString(test);
t(44,"bbb");
Func<int,string,string>就是定义一个委托=private string deletegate TestString(int x string b )，前两个参数是相应方法的参数类型，最后一个为方法的返回类型。
据外媒报道，虽然暗物质约占宇宙物质的85%，但令人沮丧的是，人们对它的了解少之甚少。为了弄清暗物质是什么，大部分的研究都是在排除暗物质不是什么，现在，来自斯坦福大学和SLAC国家加速实验室的物理学家们就进一步缩小了范围。
通过对环绕银河系的星系的观察，研究小组发现暗物质可能比之前认为的更亮、并且跟正常物质的相互作用也更少。
暗物质之所以被称为暗物质，是因为它不会以任何方式发光或对光作出反应，也很少跟普通物质发生相互作用，进而使人们几乎看不见它。
虽然对暗物质究竟是什么、它的性质怎么样仍有待讨论，但科学家们对此建立了一些模型。其中一个最被广泛接受的则是被称为Lambda冷暗物质(Lambda CDM)模型，其假定对这个神秘的天体进行了假设：它的“冷”意味着它的运动速度比光速要慢得多，并且由于是“无碰撞的”所以它很少撞到普通物质。
Lambda CDM模型还认为暗物质在宇宙的形成过程中发挥了至关重要的作用。在早期，宇宙基本是扁平且均匀，但由于它运动得较慢，暗物质往往会聚集成“光晕”。最终重力将规则物质吸引到这些团块中，于是就会导致星系看起来像一个巨大的、闪闪发光的蜘蛛网结构。
虽然这个模型很好地解释了这些大型结构，但当它应用于更小结果时如单个星系，它就站不住脚了。打个比方，这个模型预测，银河系应该被数千个较小的卫星星系环绕，然而目前却只发现了59个。
于是，来自斯坦福大学和SLAC国家加速实验室的研究人员们以此作为调整模型的起点。他们对宇宙中充满各种性质的暗物质的样子进行了模拟，然后利用已知银河系卫星星系的结构覆盖由此产生的暗物质晕，看看它们是否完全吻合。
结果他们发现，为了让所有的东西都能整齐地重合在一起，暗物质必须拥有一个更轻的质量并且必须比之前假设的“更热”(即移动得更快)，同时它跟普通物质的相互作用似乎也更少--大约比之前的极限弱一千倍。这或许可以解释为什么许多旨在检测这些相互作用的实验都没有得到任何信号。
当然，关于暗物质的争论远未结束。有其他研究表明，这种神秘的物质可能处于模糊的受激状态、其由带电粒子构成并聚集在行星周围的“毛发”中或以一种负质量的“暗流体”的形式存在。
相关研究报告已发表在《 Astrophysical Journal Letters 》上。
暗物质演化过程模拟视频
并不是所有接口都可以使用Lambda表达式，只有函数式接口可以。按照Java8函数式接口的定义，其只能有一个抽象方法，否则就不是函数时接口，就无法用Lambda表达式。
可以使用@FunctionalInterface标注函数式接口，在编译时提前发现错误。统计学的应用随着微型计算机的普及越来越广泛，在社会科学实证研究中几乎是无处不在。有了一定规模的数据和一个统计分析软件，就可以很方便地进行各种估算和分析。然而由于统计分析方法本身并不像加减乘除那样简单，而一些统计分析软件已经发展到几乎是人人都可使用的程度，如果使用者在只知其然不知其所以然的情况下 *** 作并得到结果，可能出现对统计分析方法误用或滥用的现象。本文仅对一些统计分析中比较常见的问题进行讨论，以引起各方面的重视。
1 描述性统计
描述性统计是社会科学实证研究中最常用的
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方法。准确、全面、正确的描述是所有实证分析的基础，如果对某个事件或某种现象的描述不清楚或存在偏差,
那么其后的所有分析都将是值得怀疑的。一项研究能够将所研究的现象或对象描述清楚，就是一个极大的贡献；而描述的偏差可能会引起公众或学术界对某些社
会现象的误解，甚至误导政府决策。但是因为描述性统计所用方法简单易得，往往没有得到足够的重视。
均值的局限普遍用于描述样本集中趋势的测量之一是均值。它对于近似正态的对称分布样本来说是比较好的测量，对于不对称分布则不然，尤其会受到极
端值的影响。两个分布完全不同的样本可能
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会有相同的均值，因此均值在某种程度上抹杀了样本内部的差异，而往往这种内部差异正是需要我们进行深入研究的、或应当引起人们注意的。为了弥补均值的这个缺陷，一般在报告均值的同时也报告方差，或用直方图/散点图的形式描述分布，以提请读者注意群体内部的差异。
不同群体的可比性在描述性统计中，往往涉及到对不同时期或不同人群的总体描述，以反映社会变化或地区差异。在社会科学中、尤其是人口研究中，不少事件的发生都是与年龄密切相关的，如我国妇女大部分在35岁以前完成了生育，从而导致35岁以上育龄妇女中极高的避孕现用率。在这种情况下，两个样本之间存在避孕现用率的差异可能只是年龄结构的差异，而不是年龄别避孕现用率
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的差异。又如在报告流动人口犯罪问题时，给人的印象往往是流动人口犯罪率高于常住人口，但忽视了流动人口的年龄和性别构成与常住人口完全不同，且青年男性
是犯罪率较高的人群。这种对两个不同群体的比较往往会导致错误的结论。
绝对数的使用由于中国人口数量巨大，调查研究也比较容易得到大容量的样本，所以对任何小概率事件用绝对数报告都会出现惊人的巨大数字，单纯对绝
对数的强调往往会产生戏剧性的效果。比较合理的方式一般是在报告某事件绝对数的同时，给出该事件的发生率或占研究人群的比例。
小样本的代表性在一次抽样的小样本中求得
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的率或比例会非常不稳定，与另一次抽样的结果可能会有较大差距。因此当研究仅限于从小样本获得的资料时，应当在报告比例的同时也报告样本量。
2 双变量统计分析
在社会科学研究中，首先分析的往往是两个变量之间的关系，如用相关或列
联表等方法。一般在确定两个变量之间确实有某种关系，如在经过统计检验后证实两变量有显著相关关系，进行更进一步的分析才有意义。因此，双变量统计分析在实证分析中占有重要地位。但是，由于在应用中对有些问题的忽视，双变量统计
分析也很容易出现偏差或错误。
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卡方检验的局限在利用列联表对两个定序/定类变量进行相关分析时，需要进行统计检验来判断两个变量的相关是否有统计上的显著意义。不少研究结果都用卡方检验的显著性报告相关状况。但值得注意的是，卡方统计量的计算本身是有局限性的，样本越大，卡方值就会相应增大，因此大样本的卡方检验很容易得到显著结果。所以一般在报告卡方检验结果以说明两变量是否显著相关时，还应当同时报告相关强度，即相应的相关系数，如Gamma,Lambda等。
统计意义上的显著与差别的实际意义在检验两个定距变量的均值差别是否具有统计上的显著性时，也存在相似的问题。由于样本量越大，样本均值分布的方差就越小，因此常用的t检验结果就越可能显著，任何细微的
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差别都可能有统计上的显著性。但有时具有统计意义显著性的差异，在实际生活中可能意义并不大，如同在两个草堆之间找出一根草的差距，对判断两个草堆的大小没有实际意义。因此，对任何检验结果都应当有符合实际的解释和说明。
虚假相关问题双变量分析中的虚假相关问题，几乎在所有关于社会科学研究方法的教科书中都会涉及到，在统计分析方法的教学中也被视为经典问题。但是多少年来，人们仍然在不断地重复着这个“经典的错误”，即认为可见的或统计检验结果显著的相关就是真正的相关；更为大胆的做法是把这种相关关系推向因果关系。我们知道，对于有的变量来说，即使是经过检验判定两者具有统计上显著的相关关系，也不一定存在实际意
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义上的关系，因为可能有未考虑到的变量或不可测量的变量在同时对两个研究变量起作用，有时甚至可能完全是偶然的巧合。例如，火灾的大小是以火灾损失来衡量的，而参加灭火的消防员人数是与火灾大小有关的，火灾越大，出动的消防员就越多，但凡是具有常识的人都不会根据出动消防员人数和火灾损失两个变量之间的高度相关，断定出动消防员越多火灾损失就越大，因为火灾的规模是决定因素(但很难直接衡量)。在有关人口科学研究中也有报告虚假相关的现象，如人口增长率的降低导致了经济增长的提法就是一例。因此，在分析相关关系时，应当根据理论、知识、经验、甚至常识来判断这种分析是否有意义、是否存在其他变量的作用(称为外在变量)，避免得出有悖于常理的分析结果。有些虚假相关是可以通过统计分析
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方法判别的，如在控制了另外一些变量后观察两个变量的偏相关，或在双变量分析的基础上，进一步用多变量分析深入研究。
3 多变量分析
回归分析是多变量分析中应用最多的方法，尤其是逻辑斯蒂回归更是被广泛地应用。在众多应用中，比较明显的问题是使用方法是否得当和对结果的报告和解释是否规范、合理(见2002年第2期《人口研究》刘金塘文)。此外还有一些应当引起注意的问题。
分析框架的重要性在社会科学研究中，各变量之间往往存在错综复杂的关系，如果在进行回归分析之前没有一个清晰合理的分析框架，那么回归的结果有可能会引起质疑。一般应在报告回归分析结果之前，介绍该分析
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的框架，如各变量的定义、各自变量与因变量的假设关系及其理由等，对建立的回归模型做出合理性论证。有一些变量可能是作为控制变量纳入回归模型的，如性别、年龄等，最好事先解释清楚。对假设因果关系的模型，应当至少能够说明:
(1)该因果关系在理论上是正确的、在实践中是合理的;
(2)从事件发生的时间上来说，应当是原因发生在先、结果发生在后。如有些回归分析中，未加说明即把所有与因变量显著相关的变量都囊括在自变量中，甚
至有些自变量与因变量有明显的互为因果关系，显得分析逻辑混乱；还有的论文
在简单介绍研究背景和数据来源之后，急于
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建立因果关系并推出回归分析结果,
然后再根据各变量在回归模型中的显著性一一说明，这相当于事后解释；这些做
法都是错误的。
在具备“奔4”微机和较易 *** 作的软件的今天，转瞬间就可完成一次回归分析，但是在此之前，需要有大量的前期准备工作，包括文献检索和理论框架构建,
才能确保统计分析的科学性。
分析方法应用的条件每种多变量方法都有各自的前提条件或假设，如果这些条件不具备或者假设不成立，该方法的应用就成问题。如Pearson相关是考察线性相关关系，多元方差分析只能辨别线性相关因变量的多元差异，线性
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回归分析假设自变量与因变量之间为线性关系，因子分析方法也是建立在各变量具有一定的线性相关基础之上的；另外，在逻辑斯蒂回归中，每个分类都应保证有足够的频数，如果频数太少就会影响参数估计的稳定性；等等。尽管一般不在报告分析结果时说明各种假设是否成立或条件是否满足，但是在进行分析时应当自觉地进行考察。如果不能满足条件或假设不能成立，就对数据进行转换或调整后再分析，或者改变分析方法。
多变量分析结果的展示和解释多变量分析的结果一般是通过列表来展示的。现在一种并不少见的做法是直接把统计软件的输出直接复制到论文中，我们往往会在文章中看到包括回归参数估计、参数标准差、检验统计值、检验显著性、偏相关系数等等n行m列
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的大表，使人有目不暇接的感觉。实际上参数标准差和检验统计值是提供给分析者的信息，没有必要列在结果中；如果不是有特别需要
的话，偏相关系数也不是关注重点；最主要的应当是回归参数估计及其显著性。
在列出分析结果之后，应当对结果的实际意义进行解释和讨论，而不是复述
分析结果的数学意义。此外，在多元统计分析中一个常见的问题是分析者对变量作用不具有预期统计显著性的失望，因此绕开不显著的变量，甚至对数据或模型
进行各种调整以获得显著结果。其实，统计分析结果不显著往往也是有实际意义的。例如在分析我国高龄老人的地区分布时发现，
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高龄老人比例与当地医疗卫生指标没有显著关系，这说明我国医疗系统还没有具备延长老人寿命的功能；另一
方面也说明这些高龄老人的存活不是主要靠医药维持的。所以，在解释分析结果时，只要是在分析框架中涉及并参与分析的变量，无论作用显著与否，都应当给予充分的讨论；对于那些由于知识或信息的限制难以下结论的结果，可以作为问题
提出，以便进行更有针对性的进一步研究。
此外，任何方法都有其局限性，分析结果也不会十分完美。因此在讨论结果的同时，也应当就此向读者说明。例如当一个多元线性回归分析的确定系数较低时，需要指出该模型有限的解释能力，探讨可能存在但没有纳入分析的更重要的影响因素。
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不必求最新、只求最合适有些研究生在撰写学位论文时，常常因为自己没有应用最新的统计分析方法而感到忐忑不安；在评论某项研究的创新性时，有时
也出现把学术创新和应用新方法混为一谈的现象，例如认为应用描述性统计方法的研究水平低于应用解释性或预测性方法的研究。新方法是层出不穷的。但是，出现了新方法并不意味着传统方法就不再适用，而是各有千秋。统计分析方法是工具，哪件合适就用哪件，能用锤子解决的问题不必开冲床。有时越是复杂的方法，假设条件也会相应较多，应用的局限性更大。因此，盲目追求方法的新颖并不是高
水平研究的保证，真正需要注意的是使用最合适的方法。而对所用方法的真正了解，是
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正确运用统计分析方法的前提。
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字符串与十六进制转换
例如百度ctf 12月的第二场第一个misc
1
666C61677B65633862326565302D336165392D346332312D613031322D3038616135666137626536377D
比较简单的一种做法就是直接调用字符串的decode('hex')解密即可, 但如果不用这个函数你会怎么解呢？
一种思路就是先2个分组，解出每组的ascii值，合并下字符串即可得到,具体代码如下
1234567
import res='666C61677B65633862326565302D336165392D346332312D613031322D3038616135666137626536377D's = refindall(r'{2}',s)s = map(lambda x:chr(int(x,16)),s)print ''join(s)>>>flag{ec8b2ee0-3ae9-4c21-a012-08aa5fa7be67}
前面说了字符串的decode('hex')函数，另外还有两个转16进制的函数，这里都总结一下
内置函数hex()
只能转换10进制整数为十六进制，不能转字符串
binascii库的hexlify()和b2a_hex()
这两个函数的功能是将字符串转换成十六进制，对应的解密函数分别为 unhexlify()和a2b_hex()
进制互转
二进制，八进制，十六进制转10进制比较简单，直接调用
int函数
1
int(str,base) //返回十进制整数,但注意此时第一个参数为字符串
对应的解密函数分别是
12345
bin() //10进制转二进制 oct() //十进制转八进制 hex() //十进制转十六进制
但二进制直接转16进制就需要多走一步了，先用int转十进制，在用上面提到的hex()函数将十进制转换成十六进制,比较精简的写法是
1
map(lambda x:hex(int(x,2)),['0011']) //lambda表达式
或者是
1
[hex(int(x,2)) for x in ['0011']] //列表解析
对应的解密函数就是
1
map(lambda x:bin(int(x,16)),['ef'])
最后在附上自己用python写的一个进制转换小工具，主要功能是对一组二进制，或者ascii，或十六进制转换成字符串，想必ctf上也经常会遇到这类题型吧
1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344
# make by 江sir#coding:utf-8import reimport argparse def bintostr(text): text = textreplace(' ','') text = refindall(r'{8}',text) s = map(lambda x:chr(int(x,2)),text) #批量二进制转十进制 flag = ''join(s) return flag def asciitostr(text): if ' ' in text: text = textsplit(' ') elif ',' in text: text = textsplit(',') s = map(lambda x:chr(int(x)),text) flag = ''join(s) return flag def hextostr(text): text = refindall(r'{2}',text) #print text s = map(lambda x:chr(int(x,16)),text) #print s flag = ''join(s) return flag if __name__ == '__main__': parser = argparseArgumentParser() parseradd_argument("-b") parseradd_argument("-a") parseradd_argument("-x") argv = parserparse_args() #print argv if argvb: res = bintostr(argvb) elif argva: res = asciitostr(argva) elif argvx: res = hextostr(argvx) print res
用法:
十六进制转字符串：
666C61677B65633862326565302D336165392D346332312D613031322D3038616135666137626536377D
12
bintostrpy -x "666C61677B65633862326565302D336165392D346332312D613031322D3038616135666137626536377D"flag{ec8b2ee0-3ae9-4c21-a012-08aa5fa7be67}
二进制转字符串：
可以有空格，也可以无空格
00101111 01100110 00110110 00110111 00110011 00110010 00110100 00110001 00110000 01100001 01100001 01100100 01100011 00110000 00110011 00110111 01100110 01100010 00110000 01100011 01100010 01100001 01100001 00110000 00110000 01100011 00110111 00110101 00110011 00110001 00110011 00110111 00110011 00101110 01110100 01111000 01110100
12
bintostrpy -b "00101111 01100110 00110110 00110111 00110011 00110010 00110100 00110001 00110000 01100001 01100001 01100100 01100011 00110000 00110011 00110111 01100110 01100010 00110000 01100011 01100010 01100001 01100001 00110000 00110000 01100011 00110111 00110101 00110011 00110001 00110011 00110111 00110011 00101110 01110100 01111000 01110100"/f6732410aadc037fb0cbaa00c7531373txt
ascii转字符串
可以是空格分隔，也可以是,分隔
s='45 46 45 46 32 45 32 46 46 45 46 32 46 45 46 46 32 46 46 46 32 45 46 46 46 32 46 46 45 45 46 45 32 45 46 46 46 32 46 46 46 32 46 45 46 46 32'
12
bintostrpy -a "45 46 45 46 32 45 32 46 46 45 46 32 46 45 46 46 32 46 46 46 32 45 46 46 46 32 46 46 45 45 46 45 32 45 46 46 46 32 46 46 46 32 46 45 46 46 32"-- - - - - --- - -
以上实例均来自某些ctf赛题
总结
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