duangsuse::Echo
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美而不丑、明而不暗、短而不凡、长而不乱,扁平不宽,读而后码,行之天下,勿托地上天国。
异常勿吞,难过勿过,叹一真理。效率是很重要,盲目最是低效。
简明是可靠的先验,不是可靠的祭品。
知其变,守其恒,为天下式;穷其变,知不穷,得地上势。知变守恒却穷变知新,我认真理,我不认真。

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#reveng 啊,说起来 drakeet 又开始在纯纯写作的代码保护上下工夫了... 100% 胜率退役么...

不知道他有没有应对动态调试的情况... 机器代码也会被逆向分析的情况、月读运行时内存的情况、不过,显然我现在不能也没时间去看了。

我不是密码学爱好者,但我很清楚,程序映像是被动地『被』解释的、用户看到的是解释器依照它看得懂的程序做到的、解释器是你控制的。
程序是 Ring 3 的,它看不到很多东西。而你是 root,你操纵一切。

让代码完全被保护就像使水不湿、信息不被复制一样,是做不到的,只能尽可能提升成本。
『向左看的同时又像右看』么,可是现实世界里不存在影分身这种东西啊。

『破解』爱好者们啊,这一点狭隘的视角、孱弱的直觉模拟、程序设计都做不到的程度,也能自称『神』么。
连计算机科学的基础,PLT,程序设计语言理论、操作系统都不了解的话,又怎么能称得上是破解者。

说起来,其实集成电路 circuit 和嵌入式的设计反“破解”还更为令人骄傲一点,各种 MCU 的厂家都做了很好的代码保护,物理上反破解。

其实这又有什么的,不如自己好好继续看自己的程序分析... 可是我最近又咸鱼了... 自己开发反编译器么
LLVM 编译器也要来一个哦
本质上谁都能看,或者不登录也能看
黑名单此时更多的是表达一种态度
duangsuse::Echo
本质上谁都能看,或者不登录也能看
是的
duangsuse::Echo
是的
#math 函数曲线么... 好怀念啊

也是我最近在考虑的东西呢,说起来 cubic bezier 函数的求值器可不好学啊...
折线图那么好看那么方便,不如写一个来吧...

优化... 管他呢,反正以后会专门有学习的呢(计算机图形学)。其实 duangsuse 这段时间有考虑基于始末状态和函数曲线的动画帧插值。

所谓心型曲线是两条一次分数直线(分段函数),比较简单,我也不想多说... 我不擅长数值函数、斜率和等式推导什么的 没办法...


def y(x, threshold = (10/13)): return x*(13/10) if x < threshold else (1-x)*(13/3)


from numpy import arange
from pandas import DataFrame

xs = arange(0, 5, 0.1)
ys = [y(x) for x in xs]

curve = DataFrame()
curve['y'] = ys

curve.index.name = 'x'
curve.plot(title = 'Heart <3')

嘛,还蛮有爱的
duangsuse::Echo
#math 啊... 我居然花了很大精力变换等式才想起来,1-x 其实是 (-x) 和常数项 1 的叠加... 🙈 之前还误解为 -1+x 的说,,,, 果然还是不擅长等式变换,连这个都要靠字面表示的直觉,不能模拟... QAQ
duangsuse 对计算的厌恶是有目共睹的... 但是自从接触了函数式以来,也想办法去做一些基本无须计算的判断了,比如值域
duangsuse::Echo
duangsuse 对计算的厌恶是有目共睹的... 但是自从接触了函数式以来,也想办法去做一些基本无须计算的判断了,比如值域
嗚嗚 我數學只有代數領域還能理解 圖形領域幾乎是每看到一次想自殺一次的等級
duangsuse::Echo
嗚嗚 我數學只有代數領域還能理解 圖形領域幾乎是每看到一次想自殺一次的等級
其实这也算是代数啦,
我小时候是完全平方公式别人死教我都教不会

我根本不知道为啥 1+1 = (1+(-1))+2
我代数真的超菜的,连 n^2n*n2nn * 2 都不知道;辣鸡的要死 #math
但是 -1 + 5.... 是 4 呢
或許你可以想成 -(-1+x)
duangsuse::Echo
其實我自己有個小方法 令 x = 5 好了 1 - 5 = -5 + 1 應該沒問題吧
我也是差不多,不过如上面所说的,我厌恶计算...
看來你比較喜歡理論,我比較喜歡應用
duangsuse::Echo
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对了,上次逆向工程酷安令牌生成的成果还没有扩大呢,今天内会写个 Firefox 插件看看