现在已经分析清楚了，就这么点玩意，照着之前分析出来的接口用python写个小脚本就行了。
背景 不知道从什么时候开始，学校的体育理论考试搞成了下载一个app然后在这上面考。。。...再后来，有个专门搞app的同学说他能够刷到满分，我稍微想了下，这种考试型app的逻辑能够被破解，无非有两个方法：第一种就是记录所有模拟题库中的题目和答案，然后比对考题进行提交；第二种就是他在把题目发送过来的时候顺带把答案也发送过来了...后来实际操作了下，发现app中的题库在考试阶段是关闭的，那么只就剩下第二种可能了。不得不说开发的同行们也是人才，发送考试卷子还会把答案发过来，而且报文还是明文未加密的，这不是成心勾人犯罪么。。。...说白了，我们需要做的就是抓包分析，分析他前后台传送的http报文，然后模拟考试。 抓包分析 跟抓网页不一样，这次是抓手机的包，那么就需要用电脑来代理手机的网络，具体做法详见Fiddler代理如何配置。...二、进入考试 request GET http://appsrv.ihodoo.com/auth/exam/enterIndex?
文章目录 一、理论基础 1、蝴蝶优化算法 2、改进的蝴蝶优化算法 （1）柯西变异 （2）自适应权重 （3）动态切换概率策略 （4）算法描述 二、函数测试与结果分析 三、参考文献 一、理论基础...2、改进的蝴蝶优化算法 为了改进蝴蝶算法容易陷入局部最优和收敛精度低的问题，本文从三个方面对蝴蝶算法进行改进。...首先通过引入柯西分布函数的方法对全局搜索的蝴蝶位置信息进行变异，提高蝴蝶的全局搜索能力；其次通过引入自适应权重因子来提高蝴蝶的局部搜索能力；最后采用动态切换概率 p p p平衡算法局部搜索和全局搜索的比重...CWBOA的具体执行步骤如下： 图1 改进算法的流程图 二、函数测试与结果分析 本文选取了基于柯西变异和动态自适应权重的蝴蝶优化算法(CWBOA) 、基本蝴蝶算法 (BOA)、鲸鱼算法(WOA...柯西变异和自适应权重优化的蝴蝶算法[J]. 计算机工程与应用, 2020, 56(15): 43-50. 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
最近，提出了一些增量(或者基于小批量)的算法来自适应模型参数的学习率。1、AdaGradAdaGrad算法，独立地使用所有模型参数的学习率，缩放每个参数反比于其所有梯度历史平方值总和的平方根。...它就像一个初始化与该碗状结构的AdaGrad算法实例。RMSProp的标准如下所示，结合Nesterov动量的形式如下下一个算法所示。...，目前它是深度学习从业者经常采用的优化算法之一。...4、选择正确的优化算法目前，最流行的算法并且使用很高的优化算法包括SGD、具动量的SGD、RMSProp、具动量的RMSProp、AdaDelta和Adam。...此时，选择哪一个算法似乎主要取决于使用者对算法的熟悉程度(以便调剂超参数)。
我要讲的几种方法 绪论 自适应滤波的基本原理 自适应滤波算法 自适应滤波算法种类 最小均方误差算法（LMS） 递推最小二乘算法（RLS） 变换域自适应滤波算法 仿射投影算法 其他 自适应滤波算法性能评价...自适应滤波一般包括3个模块：滤波结构、性能判据和自适应算法。其中，自适应滤波算法的研究是自适应信号处理中最为活跃的研究课题之一，包括线性自适应算法和非线性自适应算法。...非线性自适应算法具有更强的信号处理能力，但计算比较复杂，实际应用最多的仍然是线性自适应算法。...自适应滤波的基本原理 自适应滤波算法 自适应滤波算法种类 最小均方误差算法（LMS） 由Widrow和Hoff提出的最小均方误差(LMS)算法，因其具有计算量小、易于实现等优点而在实践中被广泛采用。...自适应滤波算法性能评价 下面对各种类型的自适应滤波算法进行简单的总结分析。
在算法考试中的最后一题，题目为：对于任意一个数字n，我们有一个长度为2n的数组，我们需要把1~n个数填入这个数组里2次。...现在我们要设计一个算法，我们求出n个数字的所有排列方式。...我的算法思想如下：既然两个n之间的距离为n，我们应该从n开始填入，因为n可以填入的位置最少，为1~n-1，而当n填入数组之后，n-1可以选择填入的位置的个数也为n-1，如此类推，1可以填入的位置的个数也为...讲到这里，大家应该我所采用的算法就是深度遍历树，就像遍历一个文件夹里所有的文件一样。废话不多说，下面贴代码。...{ cout<<"output the array:"<<endl; for(int i=0;i<size;i++){ cout<<array[i]<<"\t"; } cout<<endl; } 算法正确性我还没检验
辰辰是个天资聪颖的孩子，他的梦想是成为世界上最伟大的医师。为此，他想拜附近最有威望的医师为师。医师为了判断他的资质，给他出了一个难题。医师把他带到一个到处都...
前言 总结算法设计与分析课程期末必记知识点。...考试算法汇总篇 1、求解梵塔问题的递归算法 void Hanoi(int n,char x,char y,char z){ if(n==1) printf("将盘片%d从%c搬到%c\n",n,x...else { Hanoi(n-1,x,z,y); printf("将盘片%d从%c搬到%c\n",n,x,z); Hanoi(n-1,y,x,z); } } 2、二路归并的递归算法...的递归算法 int fun(int n){ if(n==1) return(1); else return(fun(n-1)*n); } 4、斐波那契数列对应的递归算法 int Fib(int...lefta] < b[rightb])//否则用田忌最慢的马与齐威王最快的马比赛 ans -= 200; lefta++; rightb--; } } } } 结语 考试算法汇总篇结束
** 示例 ** 很明显，如果直接拿这种图去跑机器学习算法的话肯定准确率不高，必然需要进行灰度或者二值化。当然，二值化是比较好的选择。...但是由于灰度分布是不均匀的，如果采用类似OTSU的全局阈值显然会造成分割不准，而局部阈值分割的Bersen算法则非常适合处理这种情况。...OTSU算法得到的图像： import cv2 from pylab import * im=cv2.imread('source.png',cv2.IMREAD_GRAYSCALE) cv2.imwrite...原始的Bersen算法很简单，对于每一个像素点，以他为中心，取一个长宽均为((2w+1)^2)的核；对于这个核，取当中的极大值和极小值的平均值作为阈值，对该像素点进行二值化。...实现效果 算法比较简单，而且OpenCV里直接给了个函数调用，方便省事。
然而，传统的算法生产方式无法适应和满足AIoT 市场对AI算法的海量需求，市场供需明显失衡。于是，各大人工智能厂商试图革新算法生产模式，全面提高算法生产力，让AI得以在海量的场景中发挥应有效应。...近期，旷视提出算法量产的理念，意在降低算法生产的门槛，提升算法生产效率。这个办法可行吗？...当下， AIoT市场算法供给、落地过程中，主要存在5大挑战：行业数据匮乏、算法通用性低、IoT设备繁杂、Software2.0的挑战以及算法供给质量参差不齐。...面对这些课题，行业中存在着不同方向的探索：目前绝大多数算法都是定制化生产模式，根据需求进行算法定制化开发，一个一个项目解决，但往往成本较高、算法交付质量参差不齐；预训练大模型能为算法带来良好的泛化性，但其背后需要大量算力支持...只有标准化才有可能让算法生产的所有环节实现自动化，进而提高算法生产的效率。为此，旷视推出了适配算法量产的AI基础设施——算法生产平台AIS（AI Service）。
这是算法利用的一个负面指标，但是我们根本拿不到数据。 一则算法理论 YouTube的算法设计时关注的是频道效果而不是单个视频效果。但是它要利用单个视频来提高频道效果。...一种打分算法 这里我们打算破解YouTube的算法，然后重建一个。用了15个信号量，以及我们估计的权重，来重新构建打分算法。信号量列举如下： ?...用来开发打分算法的信号量／因素 下面这些图是这些信号量实际产生的效果。 ? 三天的算法平均分与访问量的相关趋势 ? 算法打分与访问量的相关性趋势 下面这张图更详细一些。 ?...三天的算法打分均值与每日访问量 知道你还是很好奇，那下面就揭晓我们模拟出来的各种权重: ? 各种算法的权重分布模拟 ? 观看时长优化算法的各信号量权重分布模拟 ?...我这里是私人博客，需要提醒一下，YouTube可是储备了大量的算法弹药啊，也希望他们不把本文视为对算法的负面消息。通过这篇研究，我更加感谢YouTube及其算法工程师们，有预见性地设计了这些算法。
本文描述了已经开发的不同的算法来阈值一副图像，然后提出了一种比较合适的算法。这个算法（这里我们称之为快速自适应阈值法）可能不是最合适的。但是他对我们所描述的问题处理的相当好。...三 自适应阈值 一个理想的自适应阈值算法应该能够对光照不均匀的图像产生类似上述全局阈值算法对光照均匀图像产生的效果一样好。...以下部分提出了不同的自适应阈值算法已经他们产生的结果。 四、基于Wall算法的自适应阈值 R. J. Wall开发的根据背景亮度动态计算阈值的算法描述可见《Castleman, K....图 7 五、快速自适应阈值 文献中记载的大部分算法都比Wall算法更为复杂，因此需要更多的运行时间。...开发一个简单的更快的自适应阈值算法是可行的，因此这接我们介绍下相关的理论。 算法基本的细想就是遍历图像，计算一个移动的平均值。
因此合理组合这些算法是一种比较好的提升搜索能力的方式，基于这个想法，这篇文章提出了组合了GA，DE和EDA的一种自适应的memetic 算法。...将自适应memetic的算法融入得到支配和分解的算法中 在38个benchmark中进行 两个议题 如何根据适应度景观或者问题特征自适应交换信息--如果一个优化器探测到一个有希望的区域，则更多的利用这个优化器优化区域周围的信息...本文贡献 设计了一种自适应模因计算方法用于多目标优化。虽然本文提出的自适应原理与AMALGAM[16]和Borg MOEA[17]有相似的概念，但两种算法都缺少一种渐进控制范式。...考虑了自适应模因计算中的多种全局和一种局部搜索算法。AMALGAM和Borg MOEA都不涉及任何局部搜索算法。此外，还在算法中实现了不同的优化器。 实现了基于支配和分解两种框架中的算法。...提出的算法 将自适应memetic算法分别应用到支配和分解两种框架中--分别提出mNSEA和mMOEA/D 初始化阶段，每个优化算子都有相同的概率生成初始解 较优秀的解会被选出并存进存档中 在子代解生成之前
网站是：aHR0cHM6Ly93d3cuZmVuZy5jb20v 话说这个网站在过年前使用了aes算法，当然过年后也是aes，但就是把秘钥换了，换成更需要解密一段字符串，然后获得秘钥，最后请求时候再去用这个秘钥加密...总结一下：js逆向一般来说不太难，一般网站用全局搜索大法+调试就可以破解，当然瑞数这种需要很深的功底+足够的耐心，一般人就放弃吧，我就是一般人。。。。
Nic*app的native层算法破解 抓包分析 这里抓包分析的过程不详细说了 可以看到主要有两个参数 sign和signV1 ? ?...反编译 1、 sign破解 搜索关键词定位以及跳转到声明之后，最后就是一个md5，用objection看看就完事了 ? ? ? ? 这是java层的sign破解，完事。...2、*-sign-v1破解 这个算法主要是在native层，这里借助了frida进行破解，最后换成cpp代码。这里定位到这个，刚开始我也不知道这里，就瞎找，分析到这里。 ?...至于为什么最后不放python算法，实在是因为，还原成python之后，高低位操作的时候，部分数据不对了。...就只有cpp了 更多推荐 修改xposed特征并刷机 破解某交(y)友(p)app的VIP&&半自动im机器人 编译xposed、刷机并送书
在之前的漫画中，我们介绍了MD5算法的基本概念和底层原理，没看过的小伙伴们可以点击下面的链接： 漫画：什么是MD5算法？ 这一次，我们来讲解如何破解MD5算法。...设MD5的哈希函数是H（X），那么： H(A) = M H(B) = M 任意一个B即为破解结果。 B有可能等于A，也可能不等于A。 用一个形象的说法，A和B的MD5结果“殊途同归”。...MD5碰撞通常用于登陆密码的破解。...2009年，冯登国、谢涛利用差分攻击，将MD5的碰撞算法复杂度进一步降低。 几点补充： 对于单机来说，暴力枚举法的时间成本很高，字典法的空间成本很高。...但是利用分布式计算和分布式存储，仍然可以有效破解MD5算法。因此这两种方法同样被黑客们广泛使用。 —————END—————
不过也还是请大家多多支持正版，https://www.jetbrains.com/idea/buy/； 破解步骤： 1.下载安装IDEA，我下载的版本是2018.2.7，下载地址：https://www.jetbrains.com
常见的排序算法有：冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序、快速排序、堆排序、希尔排序、计数排序、桶排序和基数排序。...每种算法都有其适用场景和优劣，如果数据量较大时，归并排序和快速排序更加高效，但如果数据量较小且数据范围较小时，插入排序和选择排序更加高效。...在实际应用中，速度最快的排序算法是内部排序算法中的快速排序，它的时间复杂度平均为O(nlogn)，最差情况下为O(n^2)，但是它在大多数情况下都是O(nlogn)。...快速排序是一种非常高效的排序算法，在实际应用中也是最常用的排序算法之一。...算法的复杂度为O(nlogn)。
Modelsim是一款专业仿真软件，有se、de、pe等多个版本，拥有操作简单、编译速度更快、效率更高的特点，小编为大家整理了软件的安装和破解教程。...6、reboot（重启）询问选Yes、No似乎都可以，在安装的过程中选择的是No，即不重启系统 破解 1、将解压的破解文件（MentorKG.exe和patch_dll.bat）复制到安装目录下的win64...至此，破解就完成了，可以愉快滴玩耍叻。 简单使用 1、打开ModelSim软件，新建一个工程，并保存到自定义的目录中 ?...哈哈，人丑话不多，下面小编为大家附上该工程中使用的Scaler算法仿真。...Scaler算法仿真下载地址 ModelSim 百度网盘链接：https://pan.baidu.com/s/1h4qER4IV2NIg9l9u24q_kQ提取码：679c
CABR是一种闭环内容自适应速率控制机制，可在降低视频编码输出码率的同时，保留更高码率编码的视觉感知质量。...文 / Tamar Shoham 译 / John image.png 基于Beamer的帧级内容自适应速率控制进行视频编码 在视频方面，质量和比特率之间的权衡十分微妙。...内容自适应编码致力于通过使每个独一无二的内容（无论是完整剪辑还是单个场景）达到“最佳”比特率来解决这一挑战。我们的CABR技术在帧级别调整编码上取得了显著进展。...对比内容自适应编码解决方案 内容自适应编码不是使用固定的编码参数，而是根据视频剪辑的内容动态配置视频编码器以实现比特率和质量之间的最佳平衡。...手动内容自适应技术在场景等方面都存在诸多限制。
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