6.97版本

base64 // // Created by jksun on 2021/4/15. // #include "base64.h" #include <stdio.h> #include <stdlib.h> /** * 转解码过程 * 3 * 8 = 4 * 6; 3字节占24位, 4*6=24 * 先将要编码的转成对应的ASCII值 * 如编码: s 1 3 *

被加密内容 由 url+ xy-common-params + xy-direction + xy-platform-info 拼接。

shield纯算法分析还原，使用Python实现

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案例：小H书，版本：6.90.0 本文主要讲述了小H书的shield算法的分析过程，以及用py复原算法时所遇到的坑。关于调试方面，frida足以，虽然麻烦了点。如果能用ida调试就最好，不过他的反调试我没有过多的研究，就没有走ida动态调试这条路。看到还有很多大佬用unidbg的，这个工具我还没有做过多的了解。因为看到了一个改内核可以绕过所有反调试的，之前尝到了ida动态调试的甜头，所以打算试试这一招。话不多说，开始分析。 复原shield，两个native函数，initialize、intercept是

题目： 薯队长带着小红薯参加密室逃脱团建游戏，首先遇到了反转游戏，小红薯们根据游戏提示收集了多个单词线索，并将单词按要求加一个空格组 成了句子，最终要求把句子按单词反转解密。 说明：收集的时候单词前后可能会有多个空格，反转后单词不能有多个空格，具体见输入输出样例。 思路： 放在一个列表中，反转之后在采用join函数链接在一起。 import sys if __name__ == "__main__": res = list(sys.stdin.readline().split()) res

⽬标检测算法已⼴泛应⽤于⽆⼈机（UAV）的智能系统 中，例如⾏⼈检测和⻋辆检测。它⾃动执⾏⽆⼈机拍摄照 ⽚的分析过程。然⽽，此类应⽤的最⼤问题在于检测⼩物 体，因为照⽚中的⼤多数物体从更⾼的⾼度变得更⼩。这 ⼀事实对物体检测的准确性造成了负⾯影响，包括⽬标遮 挡、⽬标密度低和光线的剧烈变化。You Only Look Once (YOLO)[15]是⼀种单阶段⽬标检测 算法，由于其低延迟和⾼精度⽽在⽆⼈机系统中占据主导 地位。它以图像作为输⼊并在⼀个阶段输出对象的信息。

常用iperf对网络通路进行带宽测试，当需要24小时不间断甚至更长时间的持续测试时，记录过程信息就非常有必要，可在网络出现问题时，根据日志来定位问题发生时段。

近年来，分割任意模型（SAM）因其对图像分割性能而迅速获得了广泛的关注。由于其较强的图像分割能力和不同提示的高交互性，我们发现其在视频一致性分割效果较差。因此，在本报告中，我们提出了跟踪任何事物模型（TAM），它可以在视频中实现高性能的交互式跟踪和分割。详细地说，给定一个视频序列，只有很少的人类参与，也就是说，几次点击，人们可以跟踪任何他们感兴趣的东西，并在本体推理中得到令人满意的结果。没有额外的训练，这种交互式设计执行的视频对象跟踪和分割令人印象深刻。

上一课我们通过JustTrustMe + Xposed的方式禁止了小红书的SSL 证书验证，这一节课开始，我们正式开始撸小红书。 什么自动化测试工具 什么Appium…… 什么AirTest…… 什么selenium…… 什么webdriver…… 不存在的，我们就是要硬刚***************************************************************...

在for循环中 v496 和 v156进行异或处理，才是最终的sig3，而v156是在do while循环中计算出来的，可以看出v156的结果是v496前23个字节的和。用unidbg跑一下，可以快速定位到doCommandNative函数地址在0x46435，doCommandNative函数根据java层传入的指令号，执行相应的逻辑，hook 可以发现sig3对应的指令序号在10418。通过多次hook分析发现，v496的数据组成如上图，其中最复杂的是数据e0c281e3数据的生成。

学习

小红书 x-s x-t x-commen

某书shield算法还原

Shield 新版

hmac 结果都是在，响应头里，所以 hmac 是服务器下发给客户端的.或者在抓包响应头中: 查找xy-ter-str。上面一遍unidbg解密shield文章。

某书加密参数