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的确,现在 web 逆向的大佬越来越多,瑞数之前的 js 逆向天花板也变成二线加密的一员。
爬虫工程师在做加密参数逆向的时候,经常会遇到各种各样的加密算法、编码、混淆,每个算法都有其对应的特征,对于一些较小的网站,往往直接引用这些官方算法,没有进行魔改等其他操作,这种情况下,如果我们能熟悉常见算法的特征,通过密文就能猜测出使用的哪种算法、编码、混淆,将会大大提高工作效率!在 CTF 中通常也会有密码类的题目,掌握一些常见密文特征也是 CTFer 们必备的技能!
其实这个问题,之前在Python黄金群也有问过【十一姐】,当时【十一姐】和【孙文】大佬也有给过思路,今天这里整理成文章,分享给大家。
2、 通过System.currentTimeMillis()取得需要的位数(纯数字位)
(i)输出长度“最小长度为5”,所以当长度<=5时,所得为左对齐的长度为5的固定格式。 (ii)当长度>5时,完全输出,并且如输出结果第二行所示,会紧贴右边数据。
z-index 属性设置元素的堆叠顺序,拥有更高的堆叠顺序的元素总是会处于堆叠顺序较低的元素的前面
计算机系统中,数值一律采用补码来表示和存储(寄存器)。 javascript 中所有数字均用浮点数值表示,采用 IEEE 754 标准定义的 64 位浮点格式表示数字。
文:shirly(腾讯云前端开发高级工程师) 直播、短视频、在线会议等应用越来越多地进入人们的生活,随之诞生的是丰富的各类创意玩法与新鲜体验,其中大量应用了以AI检测和图形渲染为基础的AR技术。 此类技术在原生应用已经十分成熟,而由于Web的功能和性能瓶颈,使得实现Web端上的AI人脸识别与实时渲染成为了一种挑战。而随着Web技术的不断成熟,AR技术在Web上的实现成为了一种可能。笔者总结了在Web端实现此功能的几个技术要点,跟大家一起探讨一下。 技术实现 抽象整体的实现思路如下,使用AI检测模型检测输
随着 IPv6的推进,我们发现线上需要使用 IPv6 定位的流量已经达到了 8000 QPS。此前我们并未对 IPv6 定位做任何缓存或者其它优化,这部分流量会直接请求定位服务,随着流量进一步提升可能触发调用量报警以及流控。另外由于此前已经对 IPv4 进行了缓存,如果 IPv6 不做相应的优化,因为多了一次 RPC 请求,服务的响应时间会随着 IPv6 流量占比提升而变长。
如今已然是大数据时代,数据正在驱动着业务开发,驱动着运营手段,有了数据的支撑可以对用户进行用户画像,个性化定制,数据可以指明方案设计和决策优化方向,所以互联网产品的开发都是离不开对数据的收集和分析,数据收集的一种是方式是通过上报API进行自身平台用户交互情况的捕获,还有一种手段是通过开发爬虫程序,爬取竞品平台的数据,后面就重点说下爬虫的应用场景和实践中会遇到的问题和反反爬虫的一些套路与技巧。
使用position定位有四种方式,分别为absolute、relative、static、fixed,static是静态定位,也为系统自动定位。下面主要分析其他三种定位方式的特点。
今天碰到了这样一个情况, 使我又去翻阅了原来课本, 在Pthon中如果输入下面这段程序:
「吸附效果」就是网页滚到到某个位置,元素固定在该位置,后续不随网页滚动而滚动。吸附效果很常见,譬如吸顶效果和吸底效果,经常用在跟随导航、移动广告和悬浮提示等场景中。
安装依赖 yarn add paho-mqtt 新建mqtt模块 // utils/mqtt.ts import Paho from "paho-mqtt"; var client: any = ""; const topicSendMsg: string = "safetyHat/data/"; // 安全帽采集(前端模拟定位数据上传) const topicReceiveMsg: string = "safetyHat/loc/#"; // 定位数据(前端接收定位数据) const
Maxicode是一种中等容量、尺寸固定的矩阵式二维条码,它由紧密相连的六边形模组和位於符号中央位置的定位图形所组成。Maxicode是特别为高速扫瞄而设计,主要应用於包裹搜寻和追踪上。Maxicode二维码外形近乎正方形,由位于符号中央的同心圆(或称公牛眼)定位图形 (Finder Pattern),及其周围六边形蜂巢式结构的资料位元所组成,这种排列方式使得Maxicode可从任意方向快速扫瞄。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 一、我们首先从经典的“四舍五入”算法讲起 1、四舍五入的情况 ?12 var num =2.446242342; num = num.toFixed(2)
后端Java实现的接口如下,返回一个json格式的大整数 123456789123456789:
大家好,我是柒八九。从今天起,我们又重新开辟了一个新的领域:JS算法编程。为什么,会强调 JS 呢。其实,市面上不乏优秀的算法书和资料。但是,可能是出书的人大部分都是后端,所用语言都是偏向java,C++等传统的OOP语言。而这恰恰也是前端同学(没接触过此类语言的同学,「鄙人不才,上述语言都会点」),通过此类书籍进行学习算法的一个障碍。因为,有些语法和使用方式和平时自己开发中所使用的JS语法,「大相径庭」。导致在学习过程中,遇到了不小的阻力。
网站为了防止用户利用机器人自动注册、登陆和灌水,都会采用验证码技术。验证码技术其实就是把一串随机的数字生成图片,在图片中添加一些干扰元素,用户采用肉眼识别输入验证码,给后台提交数据完成验证。接下来就来讲解一下如何利用JavaScript制作网页随机验证码。
ip2region v2.0 - 是一个离线IP地址定位库和IP定位数据管理框架,10微秒级别的查询效率,提供了众多主流编程语言的 xdb 数据生成和查询客户端实现。v1.0 旧版本: v1.0版本入口
“瑞数” 是逆向路上的一座大山,是许多JS逆向者绕不开的一堵围墙,也是跳槽简历上的一个亮点,我们必须得在下次跳槽前攻克它!! 好在现在网上有很多讲解瑞数相关的文章,贴心的一步一步教我们去分析瑞数流程,分析如何去扣瑞数逻辑,企图以此教会我们 (手动狗头)。却鲜有文章详细去讲解如何通过纯补环境的方式过瑞数。今天,它来了!
sticky 定位的元素,有两个状态:相对定位和固定定位。开发时,有给处于固定定位(Pined)状态 sticky 定位的元素加额外样式的需求。如加个阴影效果。
如上代码的运算意义:n的最后8位数被截取下来,存储到了k中,经常用于截取数据部分位计算,这种计算称为“掩码(Mask)运算”。 其中m称为“掩码”,按照1的个数是8个称为8位掩码。
在使用VSCode的过程中,经常遇到很多需要重复写的简单代码,如果有快捷键可以快速生成这些代码该多好。那么用户代码片段就可以帮你解决这个问题。
如何在js文件中写加载Applet控件(js与jsp分离技术)
进制即是进位计数制。是用一组固定的符号和统一的规则来表示数值的方法。生活中常见的进制有十进制、二进制、八进制、十六进制。 在计算机中,数据都是以二进制形式存储的。 进制主要包括三个部分:数位、基数、位权
储存保管的目标 (1) 空间的最大化使用。 (2) 劳力及设备的有效使用。 (3) 储存货品特性的全盘考量 即对储存货品的材积、重量、包装单位等品项规格及腐蚀性、温湿度条件、气味影响等物性 求彻底 解,来达到对货品能按特性适当储放。 (4) 做到所有品项皆能随时准备存取 因为储存增加商品的时间值,因此若能做到一旦有需要时物品马上变得有用,则此系统才算是一有计划的储位系统及良好的厂房布置。 (5) 货品的有效移动 在储区内进行的大部份活动是货品的搬运,需要多数的人力及设备来进行物品的搬进与搬出,因此人力与机械
作为 web 工程师,我们每天都在和端口、socket 打交道,用的话可能很多人会用,但是问到它们的本质,可能能答出来的就很少了。
在计算机网络和数据通信领域,为了确保数据的完整性和准确性,通常会采用各种校验码技术。其中,奇偶校验、循环冗余检验(CRC)和海明校验是三种常见的校验方法。它们各自有不同的特点和应用场景。
在这里已经有了数组list中的id号,那么根据这个id号就可以查询到该数组在数组中的索引index。
JSON Crack是一款开源、免费的JSON可视化工具,可以轻松分析复杂结构的JSON数据,提供树状图式的显示。相比于传统的JSON工具,JSON Crack让我们的JSON数据一目了然,快速定位数据中的某个节点,操作简单方便。
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众所周知,JavaScript 浮点数运算时经常遇到会 0.000000001 和 0.999999999 这样奇怪的结果,如 0.1+0.2=0.30000000000000004、1-0.9=0.09999999999999998,很多人知道这是浮点数误差问题,但具体就说不清楚了。本文帮你理清这背后的原理以及解决方案,还会向你解释JS中的大数危机和四则运算中会遇到的坑。
上一节程序员的数学笔记1--进制转换是介绍了进制,特别是十进制和二进制之间的转换,移位操作和逻辑操作。
在使用高级语言例如java,C++,python来编写代码时,我们使用最多的莫过于分支跳转控制语句,例如if..else, switch..case, for()等,本节我们看看这些分支跳转语句如何在X86汇编语言下呈现。
② 页面加载时间过慢,需要查找的元素程序已经完成,单页面还未加载,此时可以加载页面等待时间
今天笔者整理了一份自己最近用到的一些小技巧分享给大家,虽然都是基础技术,不过在某些特殊时刻还蛮有用的,不至于加载一堆体积庞大的第三方库,今天笔者用本文归纳一下分享给大家。本篇文章主要包含以下内容:
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1.Web services 使用 XML 来编解码数据,并使用 SOAP 来传输数据。 基础的 Web Services 平台是 XML + HTTP。 HTTP 协议是最常用的因特网协议。 XML 提供了一种可用于不同的平台和编程语言之间的语言。 Web services 平台的元素: SOAP (简易对象访问协议) UDDI (通用描述、发现及整合) WSDL (Web services 描述语言) 特点: Web services 可以把应用程序组件作为服务来提供,比如汇率转换、天气预报或者甚至是语
position:sticky定义, eg:CSS中position属性介绍(新增sticky)
【注】x、z 轴对应函数同理;具体函数详解在 MatLab 中使用命令 help func 查阅。
在计算机中,常用像素点的灰度值序列{p1,p1,……pn}表示图像。其中整数pi,1<=i<=n,表示像素点i的灰度值。通常灰度值的范围是0-255。因此需要8位二进制数来表示一个像素。这个时候大家应该有了一些小的疑问:我能不能用更少的位数来表示灰度值?(因为有的灰度值并没有达到255这么大)所以我们引入了图像压缩算法来解决这个问题。 不过在引入问题之前,我要在这里介绍一些算法设计的知识——我们要将灰度值序列分组,而每一组中所有的数就有可能是<255的,所以我们就不需要用8位数字去表示像素大小了,但是分组会带来一个新的问题:我如何表示当前组中像素的个数和像素的位数呢(因为不是八位,所以要有一个数据来记录真正的位数)?这里我们引入两个固定位数的值来表示,①我们用3位数字来表示当前组的每一位像素的的位数②我们引入8来表示当前组中像素点的个数 因为我们在这里规定了一组中最多存储–>0~255个数字,而一个灰度值最多有8位(2^3),所以我们可以用即3位数字来表示当前组的像素位数(注意这里都是二进制) 压缩的原理就是把序列{p1,p1,……pn}进行设断点,将其分割成一段一段的。分段的过程就是要找出断点,让一段里面的像素的最大灰度值比较小,那么这一段像素(本来需要8位)就可以用较少的位(比如7位)来表示,从而减少存储空间。 b代表bits,l代表length,分段是,b[i]表示每段一个像素点需要的最少存储空间(少于8位才有意义),l[i]表示每段里面有多少个像素点,s[i]表示从0到i压缩为一共占多少存储空间。 如果限制l[i]<=255,则需要8位来表示l[i]。而b[i]<=8,需要3位表示b[i]。所以每段所需的存储空间为l[i]*b[i]+11位。假设将原图像分成m段,那么需要
前言 前段时间, 在群里跟 Peter 说到JS的浮点数问题。 他问我, 为什么 0.1 + 0.2 !== 0.3, 而 0.05 + 0.25 === 0.3 ? 当时也大概解释了下是精度丢失,
为了理解插件背后的原理机制,我们实现一个自己简易版的虚拟列表,希望在实际业务项目中能带来一些思考和帮助。
基于运动想象的脑机接口(BCI)已经在之前没有控制受试者注视位置的情况下进行了研究。gaze fixation和内隐注意(covert attention)对 BCI 行为表现的影响尚不清楚。
WebAssembly是一种可以让C/C++这些非JavaScript语言编写的代码在浏览器上运行,是一种在web上运行二进制文件的技术标准。
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