本文详细分析了得物小程序中sign签名加密、请求参数解密以及响应数据解密的逆向过程。首先通过搜索特定接口定位到sign加密的关键函数，发现其使用md5加密方式生成sign。接着解析了请求参数的明文和密文转换过程，以及如何通过特定函数生成加密的请求参数。最后，文章介绍了响应数据的解密方法，通过Fun99函数实现数据解密并获取最终结果。整个过程涉及多个关键函数和加密步骤，为逆向分析提供了详细的技术参考。 在当今互联网应用快速发展的时代，信息安全与数据保护成为了至关重要的问题。本文针对得物小程序的加密机制进行了深入的技术剖析，旨在揭示其内部加密和数据处理流程。通过逆向工程的手段，我们可以发现得物小程序在数据传输过程中使用了一系列安全措施以保证通信安全。其中，sign签名的生成是保证数据完整性和身份验证的关键一环。通过对特定接口的深入分析，我们确定了sign签名生成所采用的加密算法为md5。这种算法虽然已不是最安全的选择，但在很多应用中仍广泛使用，因为其具备操作简单、速度快等优势。不过，md5算法容易受到碰撞攻击，所以仅依靠md5进行签名验证存在一定的风险。 在对请求参数的处理方面，得物小程序采取了明文与密文相互转换的策略，确保了敏感数据在传输过程中的安全性。这种转换过程涉及到了特定函数的应用，这些函数的作用是将明文数据加密成密文，并在接收端再进行解密还原，以保障数据在传输过程中不被轻易截获和篡改。这一系列的加密解密流程，体现了得物小程序对数据安全的重视。 文章还详细介绍了响应数据的解密方法。得物小程序通过Fun99函数来实现数据的解密，并成功获取最终的数据结果。Fun99函数作为数据解密的工具，它的使用让得物小程序在处理响应数据时能够保持高效和安全。这种解密技术的使用，确保了用户在小程序中的数据交互不会轻易被外部威胁所威胁。 逆向工程并不仅限于破解和攻击，它更是一种深入理解软件工作原理的手段。本文通过逆向分析的方式，详细介绍了得物小程序的加密与解密机制，为相关的技术研究人员提供了宝贵的信息和参考。对于软件开发者而言，了解和掌握自己的产品安全机制，避免潜在的安全漏洞，仍然是开发过程中极为重要的一环。 此外，对于网络安全和小程序开发者来说，本文提供了关于如何处理数据加密和安全传输的技术参考，有助于提升小程序的安全性能。同时，也强调了逆向工程技术在提升软件安全性和透明度方面所发挥的重要作用。在保护个人数据和用户隐私日益受到关注的今天，本文的研究成果具有积极的现实意义和应用价值。

本文分享了作者对a_bogus加密的逆向分析过程。作者通过参考相关文章和B站视频（版本V1.0.1.5），成功逆向出a_bogus的生成逻辑，并指出关键点如_tnc_request_url的重要性及a_bogus生成位置的影响。整个分析耗时两天，最终实现了完美调用。文末提供了交流方式，包括网址和扫码联系途径。 在本文中，作者详细分享了对a_bogus加密技术的逆向分析过程。作者首先参考了相关文章和B站视频（版本V1.0.1.5），然后通过逐步分析，揭示了a_bogus加密生成逻辑。在分析过程中，作者特别强调了_tnc_request_url的重要性，指出其在加密过程中的关键作用。同时，作者还发现a_bogus生成位置的影响，这一发现对于理解整个加密机制至关重要。 作者通过对a_bogus的逆向分析，成功掌握了其生成逻辑，整个分析过程耗时两天。在分析结束时，作者不仅完全理解了a_bogus加密的机制，而且达到了能够完美调用的程度。这表明作者的逆向分析技能相当扎实，能够深入理解复杂的加密技术，并在实际应用中发挥出来。 文章的作者提供了交流方式，包括网址和扫码联系途径，以便读者在理解过程中遇到问题可以及时与作者沟通。这样的交流方式能够更好地帮助读者解决实际问题，提升学习效率。 在软件开发领域，对加密技术进行逆向分析是一项非常重要的技能。通过逆向分析，开发者可以更好地理解加密技术的工作原理，提升对加密和安全技术的认识。同时，逆向分析对于软件包、源码、代码包的安全性分析具有重要的意义。它可以帮助开发者找到可能存在的安全隐患，提高软件的整体安全性。 在实际应用中，开发者往往需要对各种加密技术进行深入分析，以确保软件的安全性。尤其是在开发涉及金融、数据处理等敏感信息的软件时，对加密技术的逆向分析尤为重要。通过逆向分析，开发者可以发现加密技术的潜在缺陷，对软件进行优化，从而提升软件的稳定性和安全性。 对于a_bogus这样的加密技术，逆向分析不仅可以帮助开发者掌握其工作原理，还可以发现潜在的改进空间。比如，在本文中作者提到的_tnc_request_url的重要性以及a_bogus生成位置的影响，这些发现对于后续的软件开发和优化具有重要的指导意义。开发者可以根据这些关键点，对软件进行相应的改进，提升软件的安全性和稳定性。 本文不仅为读者展示了一个完整的逆向分析过程，还提供了深入理解加密技术、提升软件安全性的案例。作者通过具体的技术分析，为软件开发领域提供了宝贵的实践经验。

本书深入讲解Polyspace Code Prover在嵌入式软件静态分析中的应用，涵盖从规则配置、并发建模到结果解读的完整流程。重点介绍如何利用Polyspace检测运行时错误、违反编码标准（如MISRA、JSF++）等问题，并支持自定义注解与多格式结果导出。结合桌面与Web界面操作，帮助开发者实现高效缺陷排查与软件质量目标认证，适用于高安全性要求的航空、汽车等领域。

本书深入解析Polyspace Bug Finder工具在C/C++代码静态分析中的应用，涵盖常见编程缺陷的识别与修复，如内存溢出、空指针使用和字符串操作错误。通过实际代码示例，展示如何利用Polyspace进行代码审查，提升软件可靠性与安全性。内容涉及MISRA、CERT等编码规范的合规性检查，适用于嵌入式系统和高安全要求领域的开发团队。同时介绍如何生成质量报告、设置软件质量目标（SQO），并通过自动化流程集成到开发环境中，助力实现高效、可追溯的代码验证过程。

MATLAB仿真：多普勒频移下的8-PSK调制解调及同步算法原理与性能分析 - 代码实现及图像解析,MATLAB 多普勒频移条件 8-PSK调制解调及同步算法仿真 代码 程序 包含：原理讲解 星座图 时、频域图 ,MATLAB; 多普勒频移条件; 8-PSK调制解调; 同步算法仿真; 原理讲解; 星座图; 时频域图; 程序代码。,MATLAB中多普勒频移下的8-PSK调制解调与同步算法仿真程序：原理、图解与分析 在现代通信系统中，调制解调技术是实现信息传输的核心环节，而多普勒频移现象在无线通信中尤为关键，因为它影响着信号的频率稳定性。8-PSK（八相位偏移键控）是一种高效率的数字调制技术，能够以较短的符号周期携带更多的信息位。在多普勒频移的条件下，对8-PSK调制解调系统进行仿真研究具有重要意义，它可以帮助设计者评估和优化系统在动态环境中的性能。 MATLAB作为一款强大的数学计算软件，提供了丰富的工具箱来模拟通信系统。通过MATLAB的仿真功能，研究者可以构建包含多普勒频移的8-PSK调制解调系统模型，并对其性能进行深入分析。仿真过程中可以详细考察信号在各种条件下的变化，以及同步算法如何适应频率偏移以保证通信质量。 在进行8-PSK调制解调仿真时，首先需要了解其基本原理。8-PSK调制是通过改变载波的相位来表达信息的，每个相位状态对应于三个比特的数据。在接收端，通过解调过程恢复出原始的数据比特。多普勒频移会影响载波频率，造成接收信号的相位和频率变化，因此需要同步算法来追踪这些变化并校正它们。 同步算法在通信系统中扮演着至关重要的角色，尤其是在移动通信中。它确保了发射信号与接收信号之间的同步，从而减少失真，提高通信质量。在多普勒频移的环境中，同步算法需要能够识别并补偿频率的变化，以维持正确的相位和频率同步。 通过MATLAB仿真，可以得到一系列图形化结果，如星座图、时域波形和频域谱图。星座图是调制解调过程分析中一种常用的表现形式，它能够直观地展示信号在调制和解调过程中的相位变化。时域波形和频域谱图则提供了信号的时间特性和频率特性信息，这对于分析信号的完整性以及多普勒频移对信号的影响至关重要。 在MATLAB仿真中，技术文档通常也会被编写来记录仿真流程、参数设置、结果分析等。这些文档对于理解仿真工作的细节和深入研究具有重要价值。例如，“仿真多普勒频移条件下的调制解调及同步算法摘要”可能会简明扼要地概括仿真项目的要点，而“关于多普勒频移条件与调制解调及同步算法仿真的技术博”则可能提供了更为详细的理论背景和技术细节。 图像文件（如1.jpg、3.jpg、5.jpg等）在文档中往往用来展示关键的仿真结果，如星座图的变化，以图形化的方式直观地表达多普勒频移对信号的影响以及同步算法的校正效果。这些图像文件为研究者和工程师提供了直观的证据，帮助他们评估同步算法的有效性和调制解调系统的稳健性。 通过MATLAB仿真研究多普勒频移下的8-PSK调制解调及同步算法，不仅可以深入理解其工作原理，还可以通过仿真结果评估通信系统的性能。这些仿真结果和理论分析对于通信系统的设计和优化具有重要的参考价值，有助于推动无线通信技术的发展。

在本挑战中，我们主要关注的是“学生成绩影响因素分析”。这是一项常见的数据分析任务，旨在探索哪些变量可能对学生的考试成绩产生显著影响。我们有两个关键文件：`Students_Exam_Scores.csv` 和 `学生成绩影响因素分析.ipynb`。前者是一个CSV文件，通常包含学生的基本信息和他们的考试分数；后者是一个Jupyter Notebook文件，里面可能包含了数据清洗、探索性数据分析（EDA）、特征工程以及建模的过程。 `Students_Exam_Scores.csv` 数据集可能会包含以下列： 1. **学生ID** - 用于唯一标识每个学生的标识符。 2. **年龄** - 学生的年龄，可能会影响学习能力和注意力集中。 3. **性别** - 男性或女性，性别差异可能在某些学科上存在。 4. **年级** - 学生所在的学习阶段，初级、中级或高级。 5. **家庭背景** - 家庭经济状况和社会环境，可能影响教育资源的获取。 6. **出勤率** - 参加课程的频率，直接影响学习效果。 7. **兴趣** - 对学科的兴趣程度，可以影响学习投入度。 8. **教师质量** - 教师的教学能力，可能对学生的学习成果有显著影响。 9. **科目** - 学生所学的学科，不同的科目可能有不同的难度和评分标准。 10. **考试分数** - 最终的成绩，是我们要预测或解释的目标变量。 在`学生成绩影响因素分析.ipynb`中，我们可能会看到以下步骤： 1. **数据加载** - 使用pandas库的`read_csv()`函数读取CSV文件。 2. **数据预处理** - 检查缺失值、异常值和不一致的数据，可能需要进行填充、删除或转换。 3. **描述性统计** - 计算变量的均值、中位数、标准差等，了解数据的基本情况。 4. **相关性分析** - 使用`corr()`函数查找变量之间的关联，寻找潜在的影响因素。 5. **可视化** - 使用matplotlib或seaborn创建散点图、箱线图等，帮助理解数据分布和关系。 6. **特征工程** - 可能会创建新的特征，如平均出勤率或性别编码（例如，男性=0，女性=1）。 7. **模型选择** - 可能会尝试多种模型，如线性回归、决策树、随机森林或梯度提升机。 8. **训练与验证** - 划分训练集和测试集，使用训练集训练模型，测试集评估模型性能。 9. **模型调优** - 使用网格搜索或随机搜索调整模型参数，提高预测准确性。 10. **结果解释** - 分析特征重要性，解释模型如何根据输入变量预测学生成绩。 11. **模型评估** - 使用R²分数、均方误差（MSE）或根均方误差（RMSE）等指标评估模型性能。 通过这个挑战，参与者不仅能学习到如何进行实际的数据分析流程，还能了解如何在实际问题中应用统计和机器学习方法，从而发现影响学生成绩的关键因素，并为教育政策或教学实践提供有价值的见解。

资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/6b3e936ec683 文本情感分析是自然语言处理（NLP）领域的一项重要任务，旨在识别和提取文本中的主观信息，尤其是情绪色彩。在“Python机器学习——英文文本情感分析”项目中，提供了一套完整的Python代码，用于分析英文文本的情感倾向。情感分析通常分为三类：极性分析（判断文本是积极、消极还是中立）、情绪识别（如喜怒哀乐）和主题检测。该项目的重点可能是极性分析。 在Python中进行情感分析时，常用的库有NLTK、TextBlob、VADER和Spacy等。这些库提供了预处理工具、情感词典和模型，能够帮助快速实现情感分析功能。例如，TextBlob利用Pattern库的情感分析API，通过单词的极性得分来计算文本的情感极性；VADER则适合社交媒体文本分析，因为它考虑了缩写、感叹号和否定词等在情感表达中的特殊作用。 在代码实现过程中，通常包含以下步骤：首先是数据预处理，包括去除停用词（如“the”“is”等常见无意义词）、标点符号、数字，进行词干提取和词形还原，以及将文本转化为小写等。其次是特征工程，可能采用词袋模型（BoW）、TF-IDF或词嵌入（如Word2Vec、GloVe）来表示文本。接着是模型训练，可选择传统的机器学习算法，如朴素贝叶斯、支持向量机（SVM）、决策树等，或者深度学习模型，如LSTM或BERT。然后是模型评估，通过准确率、精确率、召回率、F1分数等指标来评估模型性能。最后是预测与应用，训练好的模型可用于预测新未标注文本的情感。 该项目的代码可能涵盖了以上所有步骤，通过加载数据集、预处理文本、构建特征、选择合适的机器学习模型并进行训练，最终实现对新文本的情感预测。对于初学者来说，这是一个很好的实践案例，有助于理解情感分析的工作原理和流程。需要注意的是，在实际使用中，应根据具体需求调

基于Matlab的通信信号调制识别数据集生成与性能分析代码，自动生成数据集、打标签、绘制训练策略与样本数量对比曲线，支持多种信号参数自定义与瑞利衰落信道模拟。,通信信号调制识别所用数据集生成代码 Matlab自动生成数据集，打标签，绘制不同训练策略和不同训练样本数量的对比曲线图，可以绘制模型在测试集上的虚警率，精确率和平均误差。 可以绘制不同信噪比下测试集各个参数的直方图。 注释非常全 可自动生成任意图片数量的yolo数据集(包含标签坐标信息) 每张图的信号个数 每张图的信号种类 信号的频率 信号的时间长度 信号的信噪比 是否经过瑞利衰落信道 以上的参数都可以根据自己的需求在代码中自行更改。 现代码中已有AM FM 2PSK 2FSK DSB，5种信号。 每张图的信号个数，种类，信噪比，时间长度均是设定范围内随机 可以画出不同训练策略，不同训练样本数量的对比曲线图 可以计算验证集的精确率，虚警率，评论参数误差并且画出曲线图 可以画出各个参数在不同信噪比之下的直方图 ,核心关键词： 1. 通信信号调制识别 2. 数据集生成代码 3. Matlab自动生成 4. 打标签 5. 对比曲线图

SEACAS [] [ ] 注意：旧的基于imake的版本已被删除。 获取资源 git clone https://github.com/gsjaardema/seacas.git 这将创建一个目录，在以下说明中将其称为seacas 。 您可以将此目录重命名为所需的任何其他名称。 通过执行以下操作来设置指向此位置的环境变量： cd seacas && export ACCESS=`pwd` 制作说明 自动下载和构建依赖关系（第三方库） 构建SEACAS需要（或可选）一些外部开发的第三方库（TPL）：HDF5，NetCDF，CGNS，MatIO，Kokkos和（如果设置了MPI）PnetCDF库。 您可以使用install-tpl.sh脚本来构建库，也可以按照详细说明手动安装它们。 要使用该脚本，只需键入./install-tpl.sh 可以通过一些环境变量来修改默认行为： 多变

机器学习模型案例与SHAP解释性分析：涵盖类别与数值预测，CatBoost、XGBoost等六大模型深度解析及SHAP分析比较,shap分析代码案例，多个机器学习模型+shap解释性分析的案例，做好的多个模型和完整的shap分析拿去直接运行，含模型之间的比较评估。 类别预测和数值预测的案例代码都有，类别预测用到的6个模型是（catboost、xgboost、knn、logistic、bayes，svc），数值预测用到的6个模型是（线性回归、随机森林、xgboost、lightgbm、支持向量机、knn）,机器学习模型; SHAP解释性分析; 多个模型比较评估; 类别预测模型（catboost、xgboost、knn、logistic、bayes、svc）; 数值预测模型（线性回归、随机森林、xgboost、lightgbm、支持向量机、knn）; 完整shap分析代码案例; 模型之间比较评估。,"多模型SHAP解释性分析案例集：类别预测与数值预测的全面比较评估"