内容概要：本文档详细介绍了MediaPipe人脸检测项目在Linux系统上的安装、配置和运行步骤。首先讲解了通过Bazelisk安装和管理Bazel的方法，包括下载、赋予执行权限、验证安装等步骤。接着阐述了MediaPipe的三种导入或下载方式，并重点描述了如何安装OpenCV和FFmpeg，包括使用包管理器安装预编译库、从源代码构建等方法。此外，文档还涉及了CUDA或GPU加速的配置，以及C++和Python版本的“Hello World”示例的编译与运行。最后，针对常见的编译错误如GCC版本不兼容、Python路径设置错误等提供了详细的解决方案。 适合人群：具备一定Linux操作基础，对计算机视觉或机器学习领域感兴趣的开发者，尤其是希望在嵌入式设备或Linux平台上实现人脸检测功能的研发人员。 使用场景及目标：①帮助开发者在Linux系统上快速搭建MediaPipe人脸检测环境；②解决在编译和运行过程中可能出现的技术难题；③为后续深入研究MediaPipe或其他相关项目提供基础支持。 阅读建议：由于涉及到较多命令行操作和技术细节，建议读者在实际环境中跟随文档逐步操作，同时注意根据自身环境调整相关配置参数。对于遇到的问题，可以参考文档提供的常见问题解决方案，并结合自身情况进行排查和解决。

设计一个新的编译器往往需要几年的时间因此我们希望能找到一种缩短开发时间的方法修改已有的编译器就是一种有效的手段本文讨论的是GNU C编译器的移植GNU C编译器自身有许多符合移植的特点如支持不同系统的配置文件详尽的文档公开的源代码等文中介绍了GNU C编译器 系统的移植机制主要包括机器描述tm.h 和md文件同时通过以i386为例具体说明了移植的步骤以及移植过程中应注意的问题 ### 解析GCC编译器的移植方法 #### 摘要 设计一款全新的编译器是一项耗时且复杂的任务，通常需要数年时间才能完成。为了加速这一过程，本篇文章探讨了通过修改现有的编译器作为缩短开发周期的有效手段。特别地，本文将重点讨论GNU C编译器（以下简称“GCC”）的移植方法。GCC因其开放源代码、丰富的文档支持、灵活的配置选项等特性而成为移植的理想选择。文章不仅会介绍GCC的移植机制，还会详细说明机器描述文件（`tm.h` 和 `md` 文件）的作用，并以Intel i386架构为例，具体阐述移植步骤及其注意事项。 #### 背景 随着计算机科学的发展和技术进步，新的处理器架构和操作系统不断涌现。对于每个新的硬件平台，都需要有对应的编译器来生成高效的机器代码。传统的做法是从头开始设计编译器，但这需要大量的时间和资源。因此，探索一种能够加快编译器开发的方法变得至关重要。 GCC作为一款成熟的开源编译器，因其高度可移植性和灵活性而受到广泛欢迎。它支持多种操作系统和处理器架构，这意味着开发者可以通过修改GCC来快速适应新出现的硬件平台，而不是从零开始构建新的编译器。 #### 目标 GCC已经成功移植到了各种类型的计算机上，包括VLIW（超长指令字）、超标量的RISC（精简指令集计算）计算机，以及一些已经过时的机器。这表明GCC具有很高的可移植性，能够在多种计算机上生成高质量的代码。本文旨在提供一个关于如何将GCC移植到新平台的指南，特别是针对i386架构的移植过程。 #### 方法概述 ##### ABI(应用二进制编程接口)的规范化 ABI定义了程序与操作系统之间交互的基本规则，包括数据类型的内存分配方式、函数调用和返回值等。为了确保与先前不同体系结构的项目的兼容性，移植时应保持ABI的一致性。 ##### 机器的描述 机器描述文件（md文件）是GCC移植过程中的关键组成部分。它的作用在于描述目标机器的体系结构和ABI，并将这些信息告知编译器。在GCC中，这项工作通过C文件和特殊的机器描述语言来完成。 #### GNUC编译器 ##### 特点 GCC是一款跨平台的编译器，作为一个免费软件，其源代码完全公开，允许任何人安装、使用或修改。GCC具有定义良好的中间语言和详细的文档支持，这些特点使得GCC非常适合移植工作。 ##### 工作原理 GCC的工作流程大致可以分为以下几个阶段： - **前端(frontend)**：负责将源文件的代码转换成RTL（一种类似Lisp的高级组合语言的内部形式）。 - **后端(backend)**：对RTL进行优化，并最终生成目标CPU的汇编语言代码。 - **汇编器(assembler)**：将汇编语言代码转换成机器码。 这种架构赋予了GCC极大的灵活性，使得开发者可以通过编写新的前端来支持新的编程语言，或者通过修改后端来支持新的处理器架构。 #### 移植机制 ##### C的宏文件（tm.h） tm.h文件包含了对目标机器特性的宏定义，这些宏定义描述了编译器环境的关键属性，比如处理器架构、数据类型大小、寄存器布局等。这些信息是GCC正确生成目标代码的基础。 ##### 机器描述文件（md文件） md文件使用了一种特殊的语言来描述目标机器的具体细节，包括指令集架构（ISA）、指令模板、寄存器使用策略等。这些信息对于GCC来说至关重要，因为它直接影响到编译器如何选择最合适的指令来生成高效的机器代码。 ##### 实例分析：i386架构移植 为了更直观地理解GCC的移植过程，以下将以i386架构为例，具体说明GCC的移植步骤及注意事项： 1. **了解目标架构**：熟悉i386架构的特点，包括其指令集、寄存器布局、内存模型等。 2. **准备基础文件**：创建必要的tm.h和md文件，这些文件将用于描述i386的特定属性。 3. **编写机器描述**：根据i386的特性，在md文件中详细描述指令模板、寄存器使用策略等内容。 4. **测试和调试**：编译并运行测试程序，检查生成的代码是否符合预期，及时调整机器描述文件中的设置。 5. **优化**：根据测试结果，进一步优化编译器设置，提高生成代码的质量。 #### 结论 通过上述讨论可以看出，GCC的移植不仅是一项技术挑战，也是对开发者对目标平台深入了解的过程。借助GCC的强大功能和灵活性，开发者能够有效地缩短新编译器的开发周期，从而更快地适应新兴的硬件平台。未来，随着更多新型处理器的出现，GCC的移植能力将继续发挥重要作用。

内容概要：本文详细解析了如何通过抓包、反编译、Hook等技术手段破解B站视频播放量上报接口。首先介绍了目标是通过特定接口（如`https://api.bilibili.com/x/report/click/android2`）增加视频播放量，并指出早期简单的点击和心跳接口已受到风控限制。接着，文章深入探讨了请求体的加密算法破解过程，包括sign签名的SHA256加密及请求体内容的AES加密，明确了加密所需的盐、密钥和IV。此外，还涉及了如何获取视频的aid和cid，以及did（设备标识）的生成规则。最后，提供了完整的Python代码示例，用于生成合法的请求体并模拟发送播放量增长请求。 适用人群：具备一定编程基础和技术好奇心的开发者，尤其是对逆向工程、网络安全和API破解感兴趣的读者。 使用场景及目标：①理解B站视频播放量上报机制，包括接口调用流程、参数构成及加密算法；②学习如何通过抓包、反编译、Hook等技术手段分析移动应用的网络通信；③掌握SHA256和AES加密算法的具体实现，能够独立完成类似的安全破解任务。 其他说明：此资源不仅展示了具体的破解技术和代码实现，还强调了逆向工程中常见的工具使用（如Frida、JADX）和方法论。需要注意的是，文中提供的技术仅限于学习和研究目的，不得用于非法用途。

**Android反编译工具——JADX详解** 在Android应用开发领域，反编译是一个重要的环节，主要用于代码分析、安全审计以及二次开发等目的。本文将详细介绍一款名为JADX的Android反编译工具，它以其图形化界面和易用性赢得了开发者们的喜爱。 ### 一、JADX简介 JADX是一款免费且开源的Android反编译工具，由Dmitry Skiba开发。它的主要功能是将APK文件转换为可读性强的Java源代码，让开发者能够查看并理解APK内部的工作原理。JADX支持 Dalvik Executable (DEX) 和 Android Application Package (APK) 文件格式，能快速解析出类结构、方法、变量等信息，并提供了一套直观的GUI界面，便于用户浏览和搜索代码。 ### 二、JADX特点 1. **图形化界面**：JADX提供了用户友好的图形界面，使得非技术背景的人员也能轻松上手。 2. **代码质量**：反编译出的Java代码保持了较高的可读性，接近原始的编写样式。 3. **注释保留**：JADX尽可能地保留了原代码的注释，便于理解代码逻辑。 4. **资源解析**：不仅反编译代码，还能解析APK中的资源文件，如XML布局和图片等。 5. **调试信息**：支持反编译出的代码包含调试信息，方便进行代码调试。 6. **命令行模式**：除了图形界面，JADX还提供命令行工具，适合自动化脚本和集成到其他工具链中。 ### 三、JADX使用步骤 1. **安装与启动**：下载JADX的最新版本，解压后运行jar文件启动图形界面。 2. **导入APK**：在主界面中点击“Open APK”或“Open DEX”，选择待反编译的APK或DEX文件。 3. **反编译过程**：JADX会自动开始反编译，进度条显示处理状态。 4. **浏览代码**：反编译完成后，可以在左侧文件树中看到类结构，右侧则展示选定类的源代码。 5. **搜索功能**：利用顶部的搜索框可以快速查找特定的类、方法或字符串。 6. **导出代码**：如果需要，还可以将反编译后的Java代码导出为源代码文件。 ### 四、JADX的应用场景 1. **安全分析**：通过反编译，开发者可以检查APK是否存在恶意代码，评估其安全性。 2. **学习借鉴**：对已有的应用进行反编译，学习其设计思路和技术实现。 3. **二次开发**：基于反编译的代码进行功能修改或定制，创建新的应用。 4. **漏洞检测**：分析代码，找出可能存在的安全漏洞，提高应用的安全性。 ### 五、JADX与其他反编译工具对比 相比于其他流行的Android反编译工具，如dex2jar和JD-GUI，JADX在代码可读性和用户体验上有明显优势。虽然像Apktool这样的工具更适合于资源文件的反编译，但JADX在代码反编译上更胜一筹，因为它能生成高质量的Java源代码。 ### 六、注意事项与进阶使用 尽管JADX易于使用，但在处理大型或复杂的APK时可能会消耗较多的系统资源。此外，对于混淆过的代码，反编译效果可能会大打折扣。为了优化使用体验，建议在配置较好的计算机上运行JADX，并结合其他工具如dex2jar和JD-GUI进行互补分析。 JADX是一款强大的Android反编译工具，无论是初学者还是经验丰富的开发者，都能从中受益。通过熟练掌握JADX，我们可以更好地理解Android应用的内部机制，提升开发和分析能力。

iTOP-4412开发板是基于ARM架构的开发板，主要用于嵌入式系统的学习和开发。Android操作系统是由Google主导开发的一个基于Linux内核的开源操作系统，广泛应用于移动设备。源码编译是将操作系统源代码通过编译器转化成可在特定硬件上运行的二进制文件的过程。本文详细记录了在iTOP-4412开发板上编译Android操作系统源码的完整流程以及遇到的问题和解决方法。 编译Android系统源码需要相对较高的硬件资源。由于笔者的笔记本电脑内存较小，最初只分配了1GB内存给虚拟机进行编译，这导致在编译过程中内存耗尽，系统终止了编译任务，并显示了"Killed"错误。由于Android编译系统依赖于足够的内存资源，以支持编译过程中的大量数据处理，1GB内存远远不足以满足需要。因此，当内存不足时，系统会杀死一些进程来释放内存，导致编译中断。 对此，文章提供了一个有效的解决方案，即增加虚拟机的内存分配至4GB，并建议虚拟机的初始硬盘空间至少分配60GB，以便提供足够空间用于编译时产生临时文件和中间文件。如果电脑物理内存确实有限，可以使用SWAP分区来扩展虚拟内存，具体方法包括：创建一个SWAP文件、格式化该文件为SWAP分区、将其挂载并永久配置在系统启动时加载。 在解决了内存问题之后，编译过程得以继续。在文章中提到，最终生成了四个关键文件：system.img、ramdisk-uboot.img、u-boot-iTOP-4412.bin和zImage。这些文件分别包含了Android系统的文件系统、ramdisk镜像、uboot引导加载器的二进制文件和Linux内核映像。通过fastboot工具，这些文件被烧写到开发板的存储设备中，使iTOP-4412开发板能够启动并运行Android操作系统。 在文章的后半部分，作者提到了第二个遇到的问题，尽管具体内容没有详细展开，但大致提到了通过vi编辑器修改fstab文件。fstab（filesystem table）是Unix和类Unix系统中的文件系统表，它告诉操作系统有关当前安装的所有文件系统的类型、挂载点、文件系统状态等信息。在某些情况下，如果fstab配置不正确，可能会导致系统启动时无法正确挂载文件系统，或者影响系统的存储配置。修改fstab文件往往是为了调整这些设置。 通过修改fstab文件解决编译过程中的问题后，Android源码编译过程顺利结束，四个文件成功生成，并通过fastboot烧录到iTOP-4412开发板上。至此，开发板能够正常运行Android操作系统，开发者可以进一步进行应用开发、系统定制或性能测试等后续工作。 总结来说，本文针对iTOP-4412开发板上Android操作系统的源码编译过程进行了深入的探讨和记录，详述了硬件资源的要求、编译过程中的常见问题以及相应的解决方案，具有很高的实用价值和参考意义，对于进行类似项目的开发者来说是一份宝贵的经验总结。

**imglab：Dlib的图像标注工具** **一、imglab简介** `imglab`是Dlib库中的一个工具，专门用于对图像进行物体识别和分割的标注工作。这个工具的强大之处在于它允许用户轻松地在图像上绘制矩形边界框和多边形，为机器学习模型提供训练数据。`imglab`已经预先编译好了，适用于Visual Studio 2015环境，无需用户自行编译，大大简化了使用流程。 **二、Dlib库概述** Dlib是一个用C++编写的功能丰富的开源库，广泛应用于计算机视觉和机器学习领域。它包含了大量的实用工具，如线性代数、优化算法、图形模型以及机器学习算法等。在计算机视觉中，Dlib特别出名的是它的面部识别和对象检测功能，而这很大程度上得益于`imglab`这样的辅助工具。 **三、图像标注的重要性** 在训练深度学习模型，特别是目标检测和图像分类模型时，高质量的标注数据至关重要。`imglab`提供的图形界面使得用户能够方便地在图像上标注物体的位置和形状，这些标注信息随后可以被用于训练模型，帮助模型理解图像中的目标物体。 **四、使用imglab进行标注** 1. **启动imglab**：下载并解压预编译的`imglab`，在VS2015环境下运行，打开需要标注的图像文件。 2. **创建项目**：首次使用时，需要创建一个新的项目，指定输入图像目录和输出标签文件路径。 3. **添加类别**：定义要识别的物体类别，如“人”、“车”等。 4. **绘制边界框**：在图像上选择物体，绘制边界框，框住需要识别的对象。 5. **保存标注**：完成标注后，保存为XML或JSON格式的标签文件，供后续的模型训练使用。 6. **标注点**：除了边界框，`imglab`还支持标记点，对于需要更精细定位的场景，如人体关键点检测，可以使用这个功能。 **五、与Dlib的结合** `imglab`生成的标注文件可以直接与Dlib的机器学习算法配合使用，例如SVM（支持向量机）或现代的深度学习模型。通过读取这些标签文件，模型可以学习到物体的特征，并在新的图像上进行预测。 **六、总结** `imglab`作为Dlib库的一部分，为开发者提供了便利的图像标注工具，简化了训练数据的准备过程。通过使用它，我们可以高效地创建训练数据集，进而训练出精确的目标检测和识别模型。无论是对于学术研究还是工业应用，`imglab`都是一个不可或缺的工具。

GMSSL（Great Wall Secure Socket Layer）是中国自主研发的密码算法库，它是基于OpenSSL进行扩展和改造，以支持中国的国家密码标准，如SM2、SM3和SM4等。这个压缩包包含了一系列与GMSSL相关的资源，对于理解和使用国密算法在软件开发中具有重要意义。 1. **源码**：源码是理解GMSSL工作原理的关键，它提供了加密和解密算法的具体实现。通过阅读源码，开发者可以深入理解国密算法如何被集成到SSL/TLS协议中，以及如何与其他加密库如OpenSSL交互。源码的学习可以帮助开发者定制自己的加密模块，以满足特定的安全需求。 2. **编译好的32位库和64位库**：这些预编译的库文件是为不同体系结构（32位和64位）的系统准备的，使得开发人员无需自行编译就可以直接在相应系统上使用GMSSL。库文件包含动态链接库（.dll或.so）和静态链接库（.lib或.a），它们是程序在运行时调用GMSSL功能的基础。 3. **Qt调用64位库的demo**：Qt是一个跨平台的C++图形用户界面应用程序开发框架。这个示例演示了如何在Qt应用中使用GMSSL的64位库进行加解密操作。通过分析和运行这个demo，开发者可以快速了解如何在Qt项目中集成GMSSL，进行安全通信。 4. **运行目录文件**：运行目录通常包含了执行demo所需的所有依赖，如配置文件、资源文件等。这使得开发者可以在没有完整开发环境的情况下，也能直接运行和测试GMSSL的功能。 国密算法包括： - **SM2**：是一种非对称加密算法，用于公钥加密和数字签名，其安全性基于椭圆曲线密码学。 - **SM3**：是一个密码散列函数，类似于SHA系列，用于生成消息摘要，确保数据完整性。 - **SM4**：是对称加密算法，类似于AES，用于块加密，速度快，适用于大量数据的加密。 使用GMSSL库，开发者可以实现符合中国法规的加密解密服务，例如在金融、政府、电信等领域，保证数据传输的安全性。同时，GMSSL也支持SSL/TLS协议，可以用于构建安全的网络通信环境。 总结来说，这个压缩包提供了全面的资源，帮助开发者快速理解和使用国密算法，包括源代码学习、预编译库的直接应用，以及Qt环境下的实际操作示例，对于提升中国本土化安全软件的开发能力有着重要价值。

UACME - uac by pass工具，已编译版本。可以直接使用。 项目源代码 、使用说明参考 https://github.com/hfiref0x/UACME 未对代码进行任何修改，直接进行了编译。 经测试好用。 版本 v 3.6.3

vc6中可以使用的jsoncpp类库项目源代码 jsoncpp从官网上下载后里面不提供vc++6的工程文件， 添加相关工程文件后在vc++6中编译通过，目前已投入到项目使用，运行正常。 资源中包括工程文件。

在Windows环境下，开发C++应用并利用OpenCV库是一个常见的需求。OpenCV是一个强大的计算机视觉库，它提供了许多用于图像处理、计算机视觉以及机器学习的函数。本篇将详细介绍如何在Windows系统上，使用CMake和Visual Studio 2019（VS2019）来编译OpenCV 4.8.0以及opencv_contrib模块。 你需要确保已经安装了以下软件： 1. **Visual Studio 2019**：Microsoft的集成开发环境（IDE），支持C++项目开发。 2. **CMake**：一个跨平台的自动化构建系统，用于管理项目构建过程。 3. **Git**：版本控制系统，用于下载OpenCV源代码。 4. **OpenCV 4.8.0**：官方OpenCV库，可以从GitHub上获取。 5. **opencv_contrib**：OpenCV的扩展模块，包含额外的功能和算法。 编译步骤如下： 1. **下载源代码**：使用Git克隆OpenCV和opencv_contrib的仓库到本地。运行以下命令： ``` git clone https://github.com/opencv/opencv.git git clone https://github.com/opencv/opencv_contrib.git ``` 2. **设置CMake**：打开CMake，指定源代码目录（opencv和opencv_contrib的根目录）和构建目录。构建目录是新建的一个空文件夹，用于存放生成的解决方案和编译结果。 3. **配置CMake**：在CMake的GUI中，设置编译选项。确保以下选项被选中： - `BUILD_opencv_world` - `WITH_CUDA`（如果你的系统支持CUDA并希望使用GPU加速） - `OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH` 指向opencv_contrib的`modules`目录 还可以根据需要选择其他模块，如`BUILD 示例`，`WITH_QT`等。 4. **生成项目文件**：点击CMake的“Configure”按钮，然后根据提示选择Visual Studio的版本（例如，选择`Visual Studio 16 2019`和`Win64`以创建64位项目）。配置完成后，再次点击“Generate”生成VS项目文件。 5. **打开并编译项目**：在生成的构建目录下，你会发现一个.sln文件，用VS2019打开它。在解决方案资源管理器中，选择所有项目，右键单击并选择“生成”。这将编译OpenCV库及其所有依赖项。 6. **安装OpenCV**：编译完成后，选择解决方案中的`install`项目并生成，这会将编译好的库和头文件复制到指定的安装目录。 7. **配置环境变量**：为了让其他项目能够找到编译后的OpenCV库，你可能需要添加库目录到系统的`PATH`环境变量，以及`OPENCV_DIR`环境变量指向库的安装路径。 8. **测试编译结果**：编写一个简单的C++程序，使用OpenCV的库函数，例如读取和显示图片，确保编译和链接成功。 通过以上步骤，你就成功地在Windows环境下编译了OpenCV 4.8.0及opencv_contrib模块，并准备好了在VS2019中使用它们进行C++开发。这个过程可能会遇到一些问题，如依赖库的缺失或版本不兼容，但只要你按照正确的步骤和解决遇到的问题，最终都能顺利完成编译。记得保持耐心，因为这是一项复杂但非常有价值的任务，让你能更好地理解和掌控OpenCV的内部工作。