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1.ZLMediaKit教程(五)支持webrtc
2.当Yakit 与 Burpsuite正面对碰
3.怎么提取网页背景图？
4.xkit是页代什么意思？
5.AI驱动的前端UI组件生成器（Next.js，GPT4，理源理源Langchain和CopilotKit）
6.ZLMediaKit 服务器源码解读---RTSP推流拉流

ZLMediaKit教程(五)支持webrtc

       ZLMediaKit教程(五)支持webrtc

       WebRTC是码w码什么

       WebRTC是Web Real Time Communication的缩写，全称为网络实时通信，线代是页代由Google和多家大公司发起的一个开源项目。它通过JavaScript API实现了无插件的理源理源第一行代码 源码实时通信功能，促进了浏览器到浏览器的码w码语音呼叫、视频聊天和文件共享等应用的线代快速发展。目前，页代大多数浏览器已经支持WebRTC。理源理源

       实践过程

       首先，码w码需要安装OpenSSL，线代Ubuntu .对应的页代版本是1.1.1。如果操作系统版本较旧，理源理源可以从源码开始安装，码w码命令如下。

       接着，安装libsrtp，即Secure Realtime Transport Protocol，方法依然熟悉，包括configure、make和make install。

       随后，进行ZLMediaKit的编译。在使用cmake进行编译时，需要关注输出信息，确保已开启webrtc功能。

       编译完成后，ecshop 分销 源码生成的可执行文件位于release/linux/MediaServer目录下。

       启动服务，使用ffmpeg将本地视频文件推送到服务器。

       在Chrome浏览器中输入服务器IP地址..1.，选择6webrtc选项。由于没有证书，忽略HTTPS警告。设置分辨率，点击开始播放，播放器开始播放推送的视频。

当Yakit 与 Burpsuite正面对碰

       知名WEB安全测试工具BurpSuite在业界享有盛誉，长期以来，它几乎是每一位安全从业者不可或缺的利器。然而，随着使用时间的累积，BurpSuite所面临的挑战也逐渐显露。破解版本存在被投毒的风险，而商业版本价格高昂，开发插件难度大，且对Java环境有依赖，这些问题逐渐成为用户心头痛点。在这背景下，用户开始寻找替代方案。

       在与BurpSuite的使用过程中，用户会遇到网站在打开时被WAF拦截的情况。正是这一契机，用户转而尝试了Yakit，android 4.4.4 源码对两个工具的功能模块进行了深入对比和分析。

       BurpSuite的Proxy模块在抓包方面表现出色，能够拦截并管理所有流量，包括那些可能被视为无用的“心跳”数据包。然而，设置过滤策略相对繁琐，需要频繁地调整。在使用Yakit之前，用户通过安装名为knife的插件，针对这些无用且频繁发送的数据包进行处理，实现dismiss操作，但仍然存在操作上的不便，特别是在特定URL或主机上进行选择性拦截时。

       Yakit Proxy模块在界面简洁性和操作便捷性上明显优于BurpSuite。用户反馈显示，Yakit在设置过滤规则方面更为直观和高效，减少了重复操作的步骤。新增规则后，用户能够轻松地设置规则的生效范围，并通过发送特定请求参数（如wifi）验证规则的正确性，结果显示，Yakit在流量替换和标记功能上提供了更方便的实现方式。

       值得注意的是，Yakit在功能实现上还引入了热加载特性，允许用户在不依赖Java或Python等编程语言的情况下，自定义处理经过代理的流量。用户可以编写简单的lol盒子 源码代码逻辑，如将请求中包含特定路径的产品信息进行替换或直接丢弃，极大地方便了用户的定制化需求。

       在BurpSuite的Repeter模块实现Web Fuzzer功能方面，Yakit的替代方案同样表现出色，提供了与Burp相似的用户体验。然而，在BurpSuite的Decoder模块中，Yakit则展现出了更优秀的表现，不仅支持编码和加解密算法，还引入了热加载功能，使得用户能够在无需修改源码的情况下自定义payload生成过程，极大地提高了效率和便利性。

       对于BurpSuite的Intruder模块，Yakit提供了更丰富的payload生成选项，包括代码生成和定义好的payload调用功能。用户可以根据需求生成特定类型的payload，甚至直接通过热加载功能自定义payload生成逻辑，显著提高了攻击或测试的灵活性和效率。

       在并发测试方面，Yakit通过集成在Web Fuzzer中的并发功能，实现了与BurpSuite Turbo Intruder类似的功能，满足了用户对高并发测试的需求。此外，Yakit在网站树状图展示方面提供了更直观的布局，使得用户能够更轻松地管理数据包信息。

       综上所述，Yakit作为后起之秀，linux源码在线在功能实现、操作便捷性以及用户定制化需求的满足上，均表现出色。与BurpSuite相比，Yakit在插件开发的友好性、云端数据存储与同步的特性等方面也有显著优势。用户在使用Yakit的过程中，能够体验到更加高效、便捷的安全测试流程，使得其成为替代BurpSuite的理想选择。

怎么提取网页背景图？

       点击看大图

       方法:

       右键--查看网页源码,前提是要能基本看明白.以下是那四张的地址

       /stores/realmadrid/artwork/english/banners/kit_reveal_xl_tlm_ma.jpg

       /stores/realmadrid/artwork/english/banners/new_training_range_launch_xl_tlm_man.jpg

       /stores/realmadrid/artwork/english/banners/ladecima_xl_tlm_man.jpg

       /stores/realmadrid/artwork/english/banners/ucl_final_winners_range_xl_tlm_chi.jpg

xkit是什么意思？

       XKit是一种浏览器扩展程序，它可以在多个网站上使用。它的主要目的是改善用户体验，增加浏览网站的便利性。XKit提供了一些工具和选项，使用户能够自定义所访问的站点的外观和功能，例如增加特定的快捷键、更改字体和颜色、隐藏广告等等。

       XKit是由一群热爱编程的志愿者开发的，他们认为互联网应该是开放的、自由的和协作的。因此，XKit是免费提供给所有用户使用的，它的源代码也是开源的。任何人都可以查看和修改它的代码，使XKit更加适合自己的需求。这种精神为互联网社区注入了活力和创造性。

       XKit的使用者群体遍布全球，无论是程序员、设计师还是普通用户，都可以从中获益。通过使用XKit，他们可以更快速、更高效地浏览网站，同时也可以更好地保护自己的隐私和信息安全。尽管它在功能上可能不及一些商业化的浏览器插件，但它的存在证明了人们对互联网普及化和民主化的追求，同时也表现了人类创新精神的一面。

AI驱动的前端UI组件生成器（Next.js，GPT4，Langchain和CopilotKit）

       构建AI驱动的前端UI组件生成器，以帮助您生成Next.js Tailwind CSS UI组件，是一个兼具高效与便捷的开发方法。本教程将引导您通过几个关键步骤，构建一个集成有AI功能的UI组件生成器，从项目设置与包安装，到前端界面设计与AI功能集成，最终实现生成及使用UI组件的全过程。以下内容将具体介绍如何完成这一构建过程。

       首先，确保您的开发环境已准备就绪。为了能充分理解接下来的教程，您需要对React或Next.js有基本了解。本项目将利用Ace代码编辑器、Langchain包及其依赖项，以及CopilotKit工具。您需要在终端中运行以下代码片段以创建Next.js应用程序：`bash npx create-next-app@latest aiuigenerator`。接下来，安装Ace、Langchain及其依赖，以及CopilotKit，这将为添加AI功能做好准备。

       在项目结构中，我们将创建一个名为`components`的文件夹，并在其中包含`Header.tsx`与`CodeTutorial.tsx`两个文件。`Header.tsx`负责定义导航栏，`CodeTutorial.tsx`则展示生成的UI组件、嵌入式代码编辑器及实现教程。在`page.tsx`文件中，导入并定义`Home`函数组件，用于整合`Header`和`CodeTutorial`组件。在完成上述步骤后，删除`globals.css`中的CSS代码，并添加自定义CSS以优化界面外观。运行`npm run dev`命令，然后访问`http://localhost:/`，以预览UI组件生成器的前端界面。

       接下来，我们将利用CopilotKit将AI功能集成到组件生成器中。CopilotKit提供了前端与后端包，允许您通过React状态与AI代理进行互动。首先，在`CodeTutorial.tsx`中导入`useMakeCopilotReadable`和`useCopilotAction`自定义钩子。在`CodeTutorial`内部，使用这些钩子设置上下文与生成代码及教程的动作。这将允许通过应用内聊天机器人进行交互，以生成UI组件代码和实现教程。

       在`page.tsx`文件中，导入CopilotKit前端包，并将`CopilotSidebar`与`CodeTutorial`组件集成，以实现在前端展示生成的代码与教程。通过配置CopilotKit后端端点与聊天机器人，您能够利用AI代理处理请求，生成代码并提供教程。此外，集成Tavily AI代理，以进行在线主题研究。

       配置完后端服务，通过在终端中运行命令并访问`http://localhost:`，您将能体验到AI驱动的UI组件生成器功能。通过应用内聊天机器人提示生成特定组件，如“生成一个联系表单”，生成的代码与教程将立即呈现于界面上，您可直接在嵌入式代码编辑器中进行调整。

       至此，您已成功构建了一个AI驱动的前端UI组件生成器。CopilotKit的集成使得AI功能变得触手可及，极大地提升了开发效率。这一构建过程不仅展示了AI在软件开发领域的强大应用，也为未来的项目集成提供了灵感与参考。通过GitHub链接，您可以访问完整的源代码，深入了解实现细节。在AI技术的驱动下，未来的开发流程将更加智能化与高效。

ZLMediaKit 服务器源码解读---RTSP推流拉流

       RTSP推流与拉流在ZLMediaKit服务器源码中有着清晰的解析过程和处理逻辑。数据解析通过回调到达RtspSession类的onRecv函数，进而进行分包处理，头部数据与内容分离。根据头部信息判断数据包类型，rtp包与rtsp包分别由onRtpPacket和onWholeRtspPacket函数处理。

       RTSP处理过程中，解析出的交互命令被分发至不同的处理函数。对于rtp包处理，数据封装成rtp包后，执行onBeforeRtpSorted函数进行排序，排序后的数据放入缓存map，最终回调到RtspSession的onRtpSorted函数。这里，回调数据进入RtspMediaSourceImp成员变量，该变量指向RtspDemuxer解复用器，用于H等视频格式的解复用。

       在H解复用器中，rtp包经过一系列处理后，由HRtpDecoder类的decodeRtp函数转化为H帧数据，最终通过RtpCodec::inputFrame函数分发至代理类。代理类在处理H帧数据时，分包并添加必要参数（如pps、sps信息），然后通过map对象将数据传递给多个接收者。

       处理完H帧后，数据将流转至编码阶段。在RtspMediaSourceImp中，H帧数据被传递至MultiMediaSourceMuxer编码类。在编码过程中，数据通过RtspMuxer的inputFrame接口进入编码器HRtpEncoder，最后被打包成rtp包，准备分发。

       总结而言，RTSP推流过程主要包含数据解析、视频解复用与编码三个关键步骤。在拉流阶段，通过鉴权成功后获取推流媒体源，利用play reader从缓存中取出rtp包并发送给客户端。