1.原码，反码，补码，移码
2.新版小说泛目录站群系统网站源码 小说站群源码 海量关键词霸屏
3.如何识别java源代码中的源码恶意代码?
4.按键精灵实战+源码+思路网游CQ打怪、拾取屏蔽干扰

原码，反码，补码，移码

        写在前面：该文章为本人学习中写的一些笔记和心得，发表出来主要是为了记录自己的学习过程。本人才疏学浅，笔记难免存在不足甚至纰漏，但会不定期更新。

        基本知识：假设有一个n位的二进制数

        则这个二进制数共有 种状态，这个数最大为

        反过来 ，写成二进制为 ，一共有8位，1后面7个小数

        以下举例均为n位数，实例为8位数

        原码

        简单直接的二进制，以下以定点数为例。

        定点纯小数： 0 首位为符号位，0为正1为负，这里表示0.1（）

        定点纯整数： 0 这里表示1（）

        因为有符号位，所以有正负零之分 0 和 1

        数据范围：-~（后面7位全为1）//公式表达为

        特点：原码不适合加减，但适合乘除

        反码

        正数的反码与其原码相同；负数的反码是对其符号位后的原码逐位取反，符号位不变（为1）

        反码能表达的数据范围：与源码一样

        补码

        目的：方便计算机进行加减

        特点：在机器中适合加减的数字表示方式

        补码能实现计算机"加上负数"的本质原理是模运算，也就是A减去B等于A加上B相对于A的补数再求模。就好像时钟顺时针拨动3h和逆时针拨动9h得到的结果一样。

        二进制求补码：

        补数=（原数+模）（mod 模），很明显，若原码是正，则补码是它本身，对于正数完全不用考虑求补码。

        对于计算机，因为两个相加的数的位数相同（n），且和不能超过n+1位，因此应该取的模是...（n个0）。

        因此对于n位纯小数，它的模（十进制）为2 ，对于n位纯整数，它的模为2 n

        模 ： （1 0 ）

        原码： （ 0 ）

        注意到，尽管符号位没有任何数值信息，这里取模依然把符号位考虑进去了，原因是我们可以通过定义补码，来使第一个符号位参与计算机计算，从而得到想要的结果。

        （同时，把符号位算进去可以让我们在用数学公式法求二进制补数时，直接从结果得到补码

        例: x= -0.

        [x]è¡¥=+x=.-0.=1.

        原来是要取模得补数为0.（2），但正好首位的1可以表示原数的负号，因此可直接读出补码为1

        ）

        因此对于补码，符号位既起指示正负号的作用，又参与运算。

        另外，区别于原码有两个0（正负0），在补码的规定中，只有一个0（...的正0，因为原码也全是0），而1 ...可以表示-1（补码纯小数）或-2 n-1 (补码纯整数)

        //可以这么记（以纯整数为例）：因为后面n-1个0取反后为n-1个1，加1后为2 n-1 ()，前面一个1表示负数，因此补码能表示-2 n-1

        补码怎么来：原码为正，补码与原码相同；原码为负，后面的位数为原码取反加1

        移码

        目的：为了方便计算机比大小，消除符号位对计算机的干扰

        原理是把负数部分全部移到非负数方向，也就是说要把第一位符号位的意义给消除掉。消除方法为：对于补码的正数，符号位由0变为1，增大；对于补码的负数，符号位概念消除，在计算机中被定义为正数，又为了确保原负数小于原正数，符号位由1变为0。

        为了保证每个数之间大小关系不变，要用补码来转换成移码，用原码来转换的话，负数之间的大小关系会反转。

        数学公式：

        宏观上来看是把居中的整个数轴平移到了非负半轴上，每个数之间的大小关系不变。

        纯小数[X] 移 =1+X

        纯整数 [X] 移 = (一般标准)

        移码怎么来：移码和补码尾数相同，符号位相反(也就是补码 首位的1->0 ;0->1）

        因为移码从补码那里来，所以也能额外多表示一个数

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如何识别java源代码中的恶意代码?

       恶意代码的分类主要包括基于基础技术和混淆技术两大类。混淆技术按实现机理又可细分为干扰反汇编的混淆和指令/控制流混淆。干扰反汇编混淆使反汇编无法得到正确结果，而指令/控制流混淆则通过垃圾代码插入、寄存器重分配、等价指令替换及代码变换等方式，改变代码的语法特征，隐藏其内部逻辑关系。影视分享源码

       混淆技术从作用层面可分为代码层混淆和行为层混淆。代码层混淆通过变形、压缩等方式模糊、隐藏或改变原有代码特征，使基于代码特征的检测失效。行为层混淆则通过垃圾行为插入、执行顺序变换及等价行为替换等方式，改变行为序列或执行流程，使基于行为序列或流程图的检测失效。

       恶意代码检测方法主要分为基于启发式和基于特征的两大类。启发式检测方法通过比较系统上层信息和取自内核的mesh协议源码系统状态来识别隐藏的文件、进程及注册表信息。而基于特征的检测方法则根据由恶意代码中提取的特征进行检测，相比于启发式方法，基于特征的检测方法具有效率高、误报率低等优点。

       传统的基于代码特征的检测方法在检测新恶意代码样本时，由于恶意代码使用简单混淆方法即可绕过相应检测，故需及时、不断地更新特征库。基于行为特征的检测方法着眼于恶意代码的实际行为，从而避免了仅针对代码的混淆方法的影响，但无法抵御等价行为替换等行为层混淆方法的干扰。

       基于语义的检测方法结合了代码特征和行为特征的优点，通过分析当前的混淆技术原理，利用其仍保留行为语义的特点，通过抽象语义特征来实施检测，可以提高对恶意代码变种的检测能力。

       恶意代码分析分为静态分析和动态分析两种。静态分析首先对可执行程序进行反汇编，分析并提取代码的特征信息，此方法不会对系统产生实质上的危害。动态分析则在代码执行过程中进行分析，直接执行所分析的代码，但动态分析一次执行过程只能获取单一路径行为。常见的序列描述法和控制流程图描述法易受代码混淆手段的干扰，有工作正在解决垃圾代码插入、代码顺序变换等问题。

       利用深度学习检测恶意代码是当前的研究热点。通过搜集大量的良性数据和VirusShare样本库中的恶意数据，对模型进行训练，使其学会如何区分良性和恶意的Windows可执行文件。虽然深度学习方法在检测恶意代码方面取得了一定的进展，但仍面临着许多挑战，如上万级别长度的API调用序列等，还需要进一步的研究和推广。

按键精灵实战+源码+思路网游CQ打怪、拾取屏蔽干扰

       在制作网游CQ打怪脚本时，会遇到怪物与物品颜色、文字相近的问题。为了解决这个问题，我们将怪物与物品进行分开查找。思路是利用怪物与物品显示的间隔（y间隔）固定且不在同一行的特性，通过图像修改软件如图灵，将不属于怪物或物品的y坐标范围内的图像涂改，只显示怪物或物品。

       以游戏为例，客户区大小为x，图像显示范围为0,0,,。怪物与物品文字为宋体9号，带文字描边的行高为。怪物与怪物、物品与物品之间的y间隔为。非物品坐标范围为0,5,,，非怪物坐标范围为0,,,。

       借助第三方插件，修改图像后进行文字识别或找图，可以提高效率与准确率。物品间隔和怪物间隔可具体查看示意图。

       源码获取途径：关注按键精灵论坛、知乎账号、微信公众号“按键精灵”。有任何问题可在底部留言或私信。详情请参考教程：实战+源码+思路网游CQ打怪、拾取屏蔽干扰