条形码扫描应用在更新之后变成恶意程序

2021-02-08 17:11 #安全

安全公司 Malwarebytes 报告，Google Play 官方应用商店一个下载量超过千万的条形码扫描应用 Barcode Scanner 在去年 12 月的一次更新之后变成恶意程序。ZXing Team 开发的 同名开源条码扫描应用随后遭到了差评轰炸，开发者声明他们在 2019 年之后就没有更新过，它不是广告软件。Malwarebytes 称，Barcode Scanner 的开发商利用了混淆代码去躲避检测，使用了与旧版本相同的数字证据签名。Google 已经将该应用从商店下架。

一张图告诉你框架是怎么写的。 为了简化重复逻辑(比如这个 判断-更新判断条件依赖变量) 开始剔出套版函数， 接着就发现需要更高层的封装来访问 nowTime, cfg.keyBind, updated.time 这样耦合在应用内/某生命周期的配置/周期(如帧重绘)上下文信息，把它们提取出来变成 class 、参数之类的东西，就成了「我怎么就不明白🤔」的框架。 一些优雅，一些半通不通的东西就是这么来的。

框架最美的地方在于封装，最丑恶的地方也在于封装
好的封装协调一致，反映出领域模型最直观、最本质的样子，坏的呢？有的过度可配置，数据/层叠次序混乱，有的算法时序不直白，或者在语言外部的处理过多，容易让人搞糊涂
怎么封装合适，怎样混合子程序所能触及的信息来完成领域内的常规生命周期，就是设计者的事了

#cplusplus #linux #backend #sysadmin 🌚 编写自己的 WM (迫真

https://jichu4n.com/posts/how-x-window-managers-work-and-how-to-write-one-part-i/ #linux #xwindow

副作用表达式警告（迫真 🌚 #js #code

{ color: red; position: absolute }
翻译： 又 红 又 专

你也有看走眼的时候（ 这个的确必须叠加两个 canvas 而不是覆盖，不然不能双重绘制；但 multi-player 的 score 必须共享，绝不能覆盖

https://duangsuse-valid-projects.github.io/Share/HTMLs/renju_spaceship/
顺便提一句，第二次重构已经完成；但发现必须再来一次才能彻底替换各种绘制/帧更新的框架，因为既有代码用的语言特性实在太不一致了，不得不选择 50% 重写

#China #dev #net #freedom #statement 当你觉得你翻墙是「小众」「与国家达成默契」时，应该想想那些为民众自由访问真正意义的『互联网』而努力，甚至被维稳的人。

你能翻墙不是因为你「高人一等」，更不会因为翻墙就让你高人一等，而是有社区的帮助，是因为不在乎有没有小白跪舔的一大群工程师里每个人的帮助。你能「建立国际“信道”」是因为同一个社会的其他人，不是因为政府的默许。
如果技术上可能，政府会真的屏蔽一切它不承认的东西，可惜现实做不到不误伤。

也正是因为对开源社区和自由软件的感激，对同样无私奉献知识的人的赞同，我才一直努力保证自己所有代码和文档的开放性呢。

建议发到推特让粉蛆们看看

投稿By:Mark 🕯🕯🕯
#翻墙

#math https://t.me/c/1270345254/147519 《关于我在 iseki 私群获得数学大佬的一次帮助并写出了正常的图形计算器这件事》

#dev #math 日常精神分裂
但凡稍微有点数学直觉也不需要靠人问出答案了

A: 医生您好，我的项目用到了xy函数图，可我不明白怎么把x映射到屏幕宽、把y映射到屏幕高，并且可以移动和缩放
B: 你现在的做法是怎么样的？
A: x轴是 for(ix=0, x=vx; ix<w; ix++, vx+=x_step) y(x) 的情况
B: 看来误解比较严重啊，首先绘制的 vx 就过界了，我怀疑你绘制算法的其他部分也有问题
A: 假设不用绘制 ix 个，而是直接 for(x=vx; x<w; x+=x_step) ，绘制出的图像就会扭曲；后来试修了一下 ys[ix] 的存储效果也不好
B:
首先来说 x 和 hor (横向) xaxis 数轴，默认初始值是 for(x in 0..w) x/w
首先你迭代 vx 值的做法就不对，据我所知 let [vx,vy] = vp_xy ，也就是说它的值是直接和你 WheelEvent.deltaY 关联的对吧
测试时 deltaY= +-3 ，按这个差量 sin 等周期函数可能不会乱，其它函数不保证，但你的思维绝对会乱

所以说 vx 觉对要先和 w 相关下，再说。式子一定要简单，只有这样才容易是对的。

A: 这样会影响第二象限(x<0) 的绘制吗？
B: 你说的太远了，象限轴的屏幕位置是拿 coerceAtLeast 这类函数计算的，本质类似 x(y)=0 这样的函数，计算上不会影响
A: 那么 x 和 vx 到底该怎么关联？
B:
先试试 y(x/w+vx) ，刚才说了不行(vx 没系数)
y((x+vx)/w) 看起来可以，但如果 vx 为负呢？这时式子的值如果 abs(vx)>x ，会得到第二象限的值。实际上 x 在迭代中是 in 0..w 的，是可以。
y(x/w+(w/vx)) 呢？ deltaY 是 px (像素)单位，第二项是从 px 算出 shift 比率，是正确的做法，但 n/0==NaN 所以必须检查 (w/vx)||0

A: 那么第二条到底是对是错？
B: 其实是对的。 x 实际迭代于 0..w ，x 和 vx 的单位都是 px ，没问题
A: 那我们谈谈 y 轴吧，我画的 y 轴似乎是随着函数值扭曲的
B: 从 y 函数画 (x, y) 不是很简单的事情吗？为什么会扭曲？
A: 应该是公式的问题，整体是 h-h*y(x+vx)/(yceil-yfloor)
B: h-h*k 应该是 vert (纵向) 翻转吧？那为什么要 y/yBounds 呢？
A: 画 sin, x, x*x 什么的都有不同的 xrange 映射吧， sin(x) 始终 in 0..+-1 ，而 x 的值就是 0..w 了，所以……
B: 看来还是 x 轴建模失当的缘故， yBounds/1 可以用于 ky 的自动缩放，但不能作为 pY 的系数
A: 大概避免 y/yBounds 就好了，那么怎么缩放 y ？
B:
放大y轴就是增大x采样量， x*delta
缩小y轴就是减小x采样量， x/delta
当然，这会引入更大的 xrange

初中应该学过，连续函数的缩放和移动，还有x的内容
左移(y轴)就是 x-delta (前觑数据)，右移就是 +
缩放、移动就是正反相关、正负号的问题。
A: (试验了一下) 你说的很多都是错的，但帮我找出了正确的心智模型，我最终还是做出来了
B: x（
A: from/into 和屏幕/func 二座标系的关系果然还是很重要，你的式子是正确的，我原来以为写好 fromPx(px) 就万事大吉了，没想到 intoPx 也得对称才行
为此我手动穷举各项正反比、正负号，试了二十分钟，才发现最开始的没写对仗
B: 是数学，不要想当然。

#cs #math #ce #dev #statement
duangsuse:
Maxima 还是 Wolfram 🤔
我之前没听说过 mma
刚刚看那个 prompt 我还以为是 IPython (想想并不

MĐĦĐ:
wolfram alpha 也好用，还带解题步骤。mma 里面可以直接调用

duangsuse:
（数学软件果然是闭源的多呢
那就是 Wolfram 了，看看支不支持 Linux
我们大专的数学书也教这个

duangsuse:
感觉开源界编译原理的和符号代数的一 vs 瞬间就比不过了
类型推导也就那点基础，符号化执行
不像关系式，各种等式变形多的要死，看看现在 IDE 支持多少种重构了

看来还是数学好啊，懂数学的软件工程师写的东西最吼玩，不会弄一大堆没用的名词和设计模式
当然开源的也有很牛逼的人，但数学软件其实还是闭源的多（诡异的是这些软件基本免费可扩展，而且无障碍功能比许多开源软件都强）

#Security #game 🌚👍

#ai #ml #Web 厉害
#Learn 做交互性文档的人也很有创意

不容易啊…大概用了五十多分钟来调试神经网络模型（
交互视频各方面都特别优秀，性价比超高，创造神经网络的过程也很有成就感，可惜我数学实在拉胯 pic.twitter.com/DxadeVyD5H— Rachel 呱 (@Rachel030219) February 8, 2021

我又自己推导出一个，大致步骤是后序树遍历，构造新树，天哪，已知量(实际是子表达式形式)还不能逆序……

看哪个公式速度快用哪个
Python 一下子就跑出来了

w,h,vy,ky=200,300,0,1
%timeit sum(-(ky*(h*vy-h*w+py*w)/(h*w)) for py in range(10000))
%timeit sum((-(py-h)/h)*ky/ky-vy/w for py in range(10000))

2.85 ms ± 58.4 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
2.19 ms ± 38.7 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

结论手推的更快（那就用手推的

后来发现 -(py-h)/h-vy/w 更快，结果意识到手推错了， ky 没用到（草
再后来 (-(py-h)/h)*ky-vy/w 又对了（ 1.83 ms

#performance #js #drawing