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AndroidNativeEmu模拟执行计算出某电商App sign

一、目标 这几天写代码写的很爽,因为经过几天没日没夜的调试,终于成功的把某电商App的sign用 AndroidNativeEmu 跑出来了,填了无数的坑,跑出正确结果的那一刻,内牛满面呀,心里充满了对 AeonLucid 大神的敬意,请收下我的膝盖 https://github.com/AeonLucid/AndroidNativeEmu,从大神的介绍里面看应该是荷兰人。 所以这里插播一个广告: 我预计会花2-3周的时间,把这次从原工程到跑出sign的过程详细到每一步的所思所想和解决方法完整的过程发布出来,绝对是全网唯一一个AndroidNativeEmu实操教程,仅会发布至 "奋飞的朋友们" 知识星球,这份教程一定会让你物超所值 请注意,要学习这个AndroidNativeEmu实例教程有两个前置条件: 1、Android编程入门,起码能写个Hello World; 2、 能读懂 AndroidNativeEmu使用指南并跑通例子代码 否则强练九阴真经会走火入魔的。

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量子计算及量子计算模拟

通常对于量子计算机的理解就是,因为量子计算机的存储特征,可以处理很大的数据,而不是像传统计算机那样只是处理1、0二进制数,因此计算效率更高。 传统计算机 说量子计算之前,我们首先要看一下传统的计算机是如何工作的: 体系结构、硬盘、内存、CPU啥的就不用说了,对于计算本身来说,这些体现不出来什么不同。 我们要从CPU来解析,当前不管多么复杂的计算机,计算的根本来自于两个部件: 寄存器 :用于存储计算用的数据,及计算的结果,比如当前的64位CPU,其实就代表寄存器是由64位二进制数组成的。 X门:求非变换,NOT门 Z门:相位移动操作 Y门:相当于上面两个门的组合,Y=ZX 量子计算模拟 目前的情况,除非是在相关单位工作,否则一般的开发人员尚无法亲身体验量子计算机。 除了在实际的量子计算机上实验,目前也有很多软件提供了量子计算模拟能力,从而可以尝试自己的算法和实验,达到学习的目的。

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    模拟计算

    #coding:utf-8 #Author:Mr Zhi """ 模拟计算器开发: 实现加减乘除及拓号优先级解析 用户输入 1 - 2 * ( (60-30 +(-40/5) * (9-2*5/3 + 568/14 )) - (-4*3)/ (16-3*2) )等类似公式后, 必须自己解析里面的(),+,-,*,/符号和公式(不能调用eval等类似功能偷懒实现),运算后得出结果, 结果必须与真实的计算器所得出的结果一致 (num)) #先算乘除,后算加减 return res '''用户交互模式''' while True: input_str = input("\033[38;1m请输入您要计算的内容

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    模拟 Altair 8800 计算

    有些人认为为 Z80(与 Altair 的 Intel 8080 密切相关的处理器)编写仿真器真是太棒了,并认为它需要一个模拟 Altair 的控制面板。 首先解压文件: $ tar -xvf z80pack-1.26.tgz 进入解压目录: $ cd z80pack-1.26 控制面板模拟基于名为 frontpanel 的库。你必须先编译该库。 Altair 模拟器位于 z80pack-1.26/altairsim 下。你现在需要编译模拟器本身。 . $ make -f Makefile.osx clean 该过程将在 z80pack-1.26/altairsim 中创建一个名为 altairsim 的可执行文件。 运行该可执行文件,你应该会看到标志性的 Altair 控制面板! 如果你想要探究,请阅读原始的 Altair 手册 如果你喜欢这篇文章,我们每两周更新一次!

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    执行所有后缀指令(模拟

    机器人可以从 s 中的任一第 i 条指令开始执行。 它将会逐条执行指令直到 s 的末尾,但在满足下述条件之一时,机器人将会停止: 下一条指令将会导致机器人移动到网格外。 没有指令可以执行。 - 0: "RRDDLU" 在移动到网格外之前,只能执行一条 "R" 指令。 - 1: "RDDLU" 可以执行全部五条指令,机器人仍在网格内,最终到达 (0, 0) 。 - 2: "DDLU" 可以执行全部四条指令,机器人仍在网格内,最终到达 (0, 0) 。 - 3: "DLU" 可以执行全部三条指令,机器人仍在网格内,最终到达 (0, 0) 。 - 4: "LU" 在移动到网格外之前,只能执行一条 "L" 指令。 解题 朴素模拟 class Solution { public: vector<int> executeInstructions(int n, vector<int>& startPos, string

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    python GUI模拟实现计算

    python编写计算器,供大家参考,具体内容如下 (1)计算器界面如下: ? (2)基本满足了计算器的所有需求,使用时不可键盘输入,只能鼠标点击左键才可执行。 因此计算机会出现 0.1+0.2=0.3000000000004 的现象 能对数据进行截断处理,可以解决问题,但精度丧失。 (此计算机没有进行截断处理) import tkinter,os from tkinter import * def temp(string):#空白间隔 temp=tkinter.Frame(string num.txt",'w') as f: f.write('0.0\n') global root#定义全局变量root,方便Label更新 root=tkinter.Tk() root.title("计算器 =tkinter.Button(number,text="AC",width=10,command=lambda : work('AC')).grid(row=0,column=0) #左键点击,执行函数

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    如何使用scemu安全地模拟Shellcode执行

    关于scemu scemu是一款功能强大的Shellcode模拟工具,该工具支持x86 32位模拟仿真,可以帮助广大研究人员以安全的方式运行和分析Shellcode。 reg <REGISTER> 跟踪指定的寄存器,包括值和内容 -s, --string

    监控指定地址的字符串 工具使用场景 scemu模拟一个简单的 Shellcode并检测execve()中断: 我们选择某一行停止并检查内存: 在Linux下模拟了将近两百万条GuLoader指令后,伪造cpuid和其他内容,便足以混淆调试器: API加载器的内存导出数据 : 工具默认提供了一些映射信息,我们也可以手动进行创建: 模拟基于LdrLoadDLl()的Windows Shellcode,并输出信息: 终端窗口支持查看和编辑CPU的当前状态: --- console ............... dump structure enter .................. step into Cobalt Stike API加载器与Metasploit类似,模拟结果如下

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    Java selenuim用执行js模拟鼠标滚动的方式

    题目: Java selenuim用执行js模拟鼠标滚动的方式完成页面滚动的异步加载及Java接收浏览器js的返回值 在使用selenuim webdriver爬取网页时,经常会有很多网页并不是访问链接就会加载全部内容的 这样在爬取的过程中并不能直接抓数据,需要先模拟鼠标滚动,让页面先加载出来才行。 ---- 我使用的方法是利用如下js代码来完成页面的滚动,每次滚动多少可以根据不同情况自行调整。 想到加载过程中 document.body.scrollHeight 这个值是会根据每次新加载数据动态变化的,那么也就是说 当执行一次js代码后,这个值没有发生改变,就代表本次没有加载新的数据了。 接下来的问题就是如何使Java代码能够接收到浏览器执行的js代码返回值的问题了。很简单,在js代码上加上return 即可。注意有一个空格。 return flag; } public static void loadAll() { while (scrollDown()); } } 只要是true,就继续执行

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    计算模拟定积分的定义

    计算π的值 定积分的精确定义 对于定积分 ,在[0,1]内随机取一个数r,通过 转换成矩形的高。再乘以矩形的宽度1,就是一个矩形的面积。 ? 经过多达1000000000次的重复计算,并把这些面积相加,再除以重复计算的次数,得到的值应该是一个接近PI的实数。且计算的次数越多,误差就越小。

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    模拟计算与表示(cs.GL)

    相对于数字计算模拟计算在哲学文献中一直被忽视。就人们对模拟计算的关注而言,它被误解了。 人们所接受的观点--认为模拟计算本质上与连续性有关,这是完全错误的,正如对历史上不连续的、离散的模拟计算机例子的仔细关注所表明的那样。 我不接受这种观点,而是从允许非连续性的一种特殊类型的模拟表示的角度来发展模拟计算。因此,这个论述描述了所有类型的模拟计算,无论是连续的还是离散的。 此外,这个论述的结构可以推广到其他类型的计算模拟计算本质上涉及模拟表示,而数字计算本质上涉及数字表示。 除了是对计算的完整哲学理解的一个必要组成部分之外,理解模拟计算对于当代神经科学和认知科学的计算解释也是很重要的。

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    如何计算程序执行时间?

    计算for循环执行时间(JavaScript版) <script type="text/javascript"> var myDate = new Date(); console.time 192.384033203125ms var myDate1 = new Date(); console.log(myDate1 -myDate);//192ms </script> 估算上面代码中一个for循环语执行所需脉冲信号个数 单个for循环执行时间约等于0.2ms,单个for循环所需要脉冲信号个数 = 2 * 10^(-4) s * 1.810^9 个/s = 3.6 * 10^5 个。

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    命令行执行整合pathinfo模拟定时任务

    控制器中根据配置定时执行指定方法 Application.php <? \r\n"; } } 效果: 方法doSomething每隔2秒执行一次 方法doSomething2每隔5秒执行一次 现在执行其他方法是同步的,可以再优化成开新线程执行这些方法,就不会阻塞主线程的定时了

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    前端编程-大气模拟计算之预报查询

    image.png image.png 如何将大气计算模型的结果在网页上展现和交互呢。我们介绍一下为展示和查询大气计算模型计算结果的前端开发。 (注意:本文截图中使用的数据均为模拟测试数据,没有真实参考价值) 1.WRF气象预测结果按城市查询的前端页面 image.png image.png 2.CMAQ空气质量预测结果按城市查询的前端页面

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    不能Hook的人生不值得 jsHook和模拟执行

    模拟执行第一步 先用 Nodejs 跑通 子曾经曰过:逆向是杂学,A-Z语言都要略懂点。js本来是跑在服务器端的,Nodejs一出,谁与争锋。 可以用NodeJs启动一个web服务器,然后rpc来执行。 下面我们再介绍一个优雅的方法,直接用python来执行js Js模拟库介绍 江湖上有很多Python写的JavaScript执行引擎。 Selenium https://www.selenium.dev/ 一个 web 自动化测试框架,可以驱动各种浏览器进行模拟人工操作 用于渲染页面以方便提取数据或过验证码 也可以直接驱动浏览器执行 JS Selenium可以驱使浏览器,那么执行个js就不在话下了,这个做最后的杀手锏用。 PyminiRacer模拟执行encryptSm4ECB 先来个Hello World from py_mini_racer import py_mini_racer jsSource = ''' var

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    R语言 蒙特卡洛模拟计算π

    蒙特卡洛法的基本思想是:为了求解问题,首先建立一个概率模型或随机过程,使它的参数或数字特征等于问题的解:然后通过对模型或过程的观察或抽样试验来计算这些参数或数字特征,最后给出所求解的近似值。 用蒙特卡洛法求解实际问题的基本步骤为: 根据实际问题的特点.构造简单而又便于实现的概率统计模型.使所求的解恰好是所求问题的概率分布或数学期望; 给出模型中各种不同分布随机变量的抽样方法; 统计处理模拟结果

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    前端编程-大气模拟计算之来源解析

    'name': x['name'], 'value': value } }); // 动态计算柱形图的高度

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    Python模拟决赛现场最终得分计算过程

    代码执行过程:首先输入评委人数,然后依次输入每个评委给出的得分,接下来分别去掉最高分和最低分,最终给出平均分。 100 scores.append(score) #如果数据合法,跳出while循环,继续输入下一个评委的得分 break except: print('分数错误') #计算并删除最高分与最低分

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    技巧 | OpenCV程序执行时间计算

    01 引言 大家用OpenCV做开发,经常需要调试算法,打印出算法的执行时间,OpenCV中没有直接获取时间戳的函数,但是有两个根据CPU时钟可以精准计算算法每个步骤执行时间的函数,通过它们可以计算一行或者多行代码的执行时间 计算执行时间 cv.getTickCount, 返回CPU执行的时间周期数, cv.getTickFrequency 每秒CPU时间周期总数 计算一段算法处理执行的时间秒数,代码结构如下: e1 = cv.getTickCount 计算秒/毫秒/FPS 在算法执行阶段,有三个经常使用的速度性能计量指标分别是秒、毫秒、FPS(每秒多少帧),根据上面的cv.getTickCount与cv.getTickFrequency两个函数,这三个指标的计算代码如下 - e1) 网络模型推理执行时间计算 OpenCV中还提供了网络模型推理执行时间得计算函数,完成一次深度学习模型推理的时间,可以从模型的getPerfProfile函数中获取,转换为毫秒数,相关的计算代码如下 net.getPerfProfile() label = 'Inference time: %.2f ms' % (t * 1000.0 / cv.getTickFrequency()) 人脸检测模型与代码执行时间计算

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