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不,你并不傻!

不,你并不傻! 尝试建立一个社区来帮助崭露头角的开发人员让我回想起了最初的感受。 我只懂一种口语(英语)是有原因的。学习语言很难。

不必知道一切

不必知道一切 大约六年前,当我成为一名“专业”软件开发人员时,我对自己的职位进行了大量的思考。 我想成为“全栈”,并且在某种程度上,我想要那个“高级”前缀。

拍手切换暗/亮模式

拍手切换暗/亮模式 这篇文章最初发表在我的博客上

在 Node.js 模块中运行勒索软件攻击

摘要: 本文介绍了作者在Node.js模块中运行勒索软件攻击的详细过程。文章首先声明了重要提示并强调了仅供学习之用的目的,然后解释了勒索软件攻击的作用,包括自定义Node.js模块如何获取托管在云平台上的Shell脚本,在目标计算机上创建新文件并执行,以及使用非对称加密技术压缩并加密目标文件夹。文章还详细描述了创建脚本的过程,包括压缩文件夹、删除原始文件、使用openssl进行非对称加密等步骤。最后,文章强调了非对称加密的重要性,并提供了生成私钥和公钥的命令。

使用 PoseNet 和 Tensorflow.js 在浏览器中通过身体动作玩 Beat Saber

文章摘要:本文介绍了一种使用 PoseNet 和 Tensorflow.js 在浏览器中通过身体动作玩 Beat Saber 的方法。作者首先介绍了对 VR 游戏 Beat Saber 的热爱,然后描述了如何使用 Supermedium 的 repo 克隆版来玩这款游戏,并详细介绍了遇到的一些问题及其解决方法,特别是如何逆向工程该游戏并利用 PoseNet 模型进行身体追踪以实现无 VR 设备玩游戏的愿景。作者还分享了代码库的详细信息以及如何从基本的姿势估计开始进行测试的步骤。

使用 JavaScript 演奏空气鼓

本文介绍了作者如何使用JavaScript、蓝牙和硬件构建项目来演奏空气鼓。作者首先提到他通过购买一套Freedrum鼓来开始这个项目,然后通过连接蓝牙传感器到鼓槌和鞋子上来实现演奏空气鼓的功能。文章详细描述了如何使用Web蓝牙API和Node.js构建项目,包括连接蓝牙设备、请求服务和特性以及接收通知等步骤。最后,文章展示了代码示例,包括Web蓝牙API和Node.js版本的代码。总的来说,本文介绍了如何使用JavaScript演奏空气鼓的过程和技术细节。

使用 JavaScript 和 Web 套接字制作交互式悬浮滑板游戏。

摘要: 本文介绍了如何使用JavaScript和Web套接字制作交互式悬浮滑板游戏的过程。文章首先介绍了项目的背景故事和原始版本,解释了如何从使用Daydream控制器转变为使用手机和电脑上的Web套接字进行通信。接着,详细阐述了游戏的工作原理,包括检测手机方向并通过WebSockets发送到电脑上的浏览器。文章还介绍了所需材料和所用技术栈,包括HTML、CSS、JavaScript、设备方向Web API、Node.js和Socket.io。接下来,文章逐步指导如何设置服务器和前端,获取并流式传输方向数据,以及在游戏内监听这些数据。最后,介绍了如何加载必要的库来构建游戏的3D环境。整体而言,本文提供了制作交互式悬浮滑板游戏的具体步骤和所需技术知识。

使用 Three.js 和 TensorFlow.js 制作具有头部跟踪功能的交互式数字相框

摘要: 本文介绍了作者使用 Three.js 和 TensorFlow.js 制作具有头部跟踪功能的交互式数字相框的项目经历。作者通过创建五个几何体来组成盒子的形状,并使用 Three.js 中的 CameraUtils.frameCorners 方法来实现随着用户移动而变化的视角效果。同时,作者利用 TensorFlow.js 提供的 MoveNet 模型进行头部跟踪,实现头部耦合透视技术。本文还详细描述了代码实现的过程,包括几何体的位置设置、向量的创建以及使用 CameraUtils.frameCorners 方法的示例等。

使用 Node.js 中的反向 Shell 攻击获取计算机的远程访问权限

摘要: 本文主要介绍了使用 Node.js 中的反向 Shell 攻击获取计算机的远程访问权限的过程。首先,文章强调了什么是反向shell及其用途,并明确指出此操作仅用于教育目的,未经许可的攻击行为是违法的。接着,文章详细描述了如何在同一网络上的计算机之间创建反向shell,包括使用私有IP地址的情况。此外,文章还介绍了如何使用公共IP地址进行远程访问,包括使用Linode创建虚拟机并将其公网IP地址用于反向shell连接。整体而言,文章提供了关于反向shell攻击的教育性介绍,并强调了其潜在风险与合法使用的重要性。

Creating a Github action to detect toxic comments using TensorFlow.js

摘要: 这篇文章介绍了如何使用 TensorFlow.js 创建一个 GitHub 操作来检测有害评论。该操作利用 TensorFlow.js 的毒性预训练模型评估评论的毒性程度,基于身份攻击、侮辱、猥亵、严重毒性、色情内容、威胁和毒性等7个类别进行判断。当用户在 GitHub 上发布新评论或 PR 评论时,该操作会自动触发。如果内容被分类为有害内容的可能性很高,机器人就会创建一条评论,标记作者并建议更新内容。文章还介绍了操作的设置和代码实现。