摘要: 不想无限使用,直接破解到正版: 输入邮箱 名字之后 还有licence信息之后,处理函数是: this.text.getText() 很明显是你输入的licence. 然后交给父类okPress处理了. licence字符串存放的变量是 this.r. 获取这个变量的方法是 am() 查看调用lic 阅读全文
posted @ 2019-07-28 23:02 Please Call me 小强 阅读(9518) 评论(2) 推荐(4) 编辑
摘要: const http = require('node:http'); const url = require('node:url'); const os = require('node:os'); const { exec } = require('node:child_process'); // 阅读全文
posted @ 2024-04-30 17:04 Please Call me 小强 阅读(14) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: aws-sdk v3 js-sdk 阅读全文
posted @ 2024-04-29 15:34 Please Call me 小强 阅读(5) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: const koa = require('koa'); const session = require('koa-session'); const app = new koa(); const mobileAgents = ['iphone', 'ipod', 'android', 'samsung 阅读全文
posted @ 2024-04-11 17:21 Please Call me 小强 阅读(3) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: prisma 要求mongo服务必须是集群, 需要有副本集执行事务。 本地开发环境安装了一个debian12虚拟机: 在debian12系统中, 安装docker, docker-compose 下载mongo镜像: docker pull mongo 创建配置文件docker-compose.ym 阅读全文
posted @ 2024-04-07 22:49 Please Call me 小强 阅读(10) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: https://www.bitdefender.com/media/html/av-for-mac/ 阅读全文
posted @ 2024-04-07 08:38 Please Call me 小强 阅读(5) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1. 安装docker. https://desktop.docker.com/mac/main/amd64/Docker.dmg?_gl=1*14rgpxs*_ga*MTI2ODM5NDc4Mi4xNzEyMDYyNzAw*_ga_XJWPQMJYHQ*MTcxMjA2MjcwMC4xLjEuMT 阅读全文
posted @ 2024-04-02 21:48 Please Call me 小强 阅读(24) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 修改代码并压缩成wxapkg后发现,出现了。 什么加载小程序代码包出错。 开始真正破解之旅.... 第一步:寻找突破口, 看到了加载小程序 1. 微信安装目录搜索 “加载小程序失败” Get-ChildItem -Path "C:\Users\Administrator\AppData\Roamin 阅读全文
posted @ 2024-01-05 01:46 Please Call me 小强 阅读(376) 评论(1) 推荐(0) 编辑
摘要: 目标分数, 每关至少要得的分: 1 1000 2 1500 3 2000 4 2000 5 2500 6 2500 7 2500 8 2500 9 2500 10 2500 11 3000 12 3000 13 3000 14 3000 15 3000 16 3000 17 3000 18 3000 阅读全文
posted @ 2023-11-19 16:39 Please Call me 小强 阅读(53) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 有好几年没怎么使用Windows系统了,Windows版本微信居然小程序和小游戏了, 这个确实会方便很多用户。 总体来说是不错的。 对a56爆大奖在线娱乐来说,这个非常不安全,非常容易制作辅助和外挂, 感觉现在小程序Windows版本的辅助应该满天飞了吧 a56爆大奖在线娱乐现在简单记录一下小游戏存储路径, 搞一些小动作需要知道的路径 阅读全文
posted @ 2023-11-18 19:52 Please Call me 小强 阅读(117) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 强化学习下两类:有模型和无模型。意思就是字面意思,就是算法里有没有网络模型。 没有模型的强化算法有: Q-learning, Sarsa. (PS: 垃圾中的战斗机,了解就行, 有一个Q表,不停迭代) 有模型的强化算法有: 有太多了,没有必要纠结。 常见的就是DQN家族算法,PPO,A2C, A3C 阅读全文
posted @ 2023-11-16 23:58 Please Call me 小强 阅读(6) 评论(0) 推荐(0) 编辑