iOS触动精灵模拟触控类外挂原理分析
一、外挂功能: 类似于模拟按键,该类型外挂主要用于通过图像识别,利用luac脚本对图像进行识别。而后再通过私有api实现触屏操作的功能。
二、外挂特征 外挂安装后,会有下面三个主要程序,touchsprite,tsevent,tsdeamon. 其中,touchsprite 为gui的界面程序,其主要功能为提供交互界面由用户选择加载的脚本。(脚本保存在/User/Media/TouchSprite/lua中)
三、外挂实现 另外两个程序则为实现模拟触控的核心程序。 其中tsdeamon为守护进程,监控手机的音量的“-”按键事件(用于弹出是否运行脚本的窗口),以及负责解析lua脚本。并将脚本中的触控事件通过共享内存,交由tsevent处理 而tsevent则主要负责处理模拟触控信息,其利用苹果的一系列私有api: 实现模拟触控的功能 |
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知乎上有一个问题“在mfc框架中,有上面方法能直接将opencv2.0库中的Mat格式图片传递到Picture Control”中显示?
一直以来,我使用的方法都是shiqiyu在opencvchina上面提供的引入directshow,并且采用cvvimage和cameraDs的方法。这个方法虽然在xp/win7/win8下面都能够成果使用,但是一直以来我都没有动机去深入看一看这个方法。这次在知乎上面看到 jie wu 提出的“将Opencv窗口添加到PictureControl”中的方法,感到思路很好,进行了具体实现 http://pan.baidu.com/s/1nuixdhR 具体可以看代码,我帖一些主要代码 void CMfcRibbonTemplateView : :OnInitialUpdate() { CFormView : :OnInitialUpdate(); GetParentFrame() - >RecalcLayout(); ResizeParentToFit(); //根据控件的大小设置初始帧的大小 CRect rect; GetDlgItem(IDC_PBSRC) - >GetClientRect( &rect ); // 获取控件尺寸位置 m_lframe = Mat ...
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机器学习路线图
机器学习路线图 1. 引言 最近google的阿尔法狗大战李世石刷屏了,闲下来时也了解点机器学习or深度学习的理论 2. 机器学习关注问题 并非所有的问题都适合用机器学习解决(很多逻辑清晰的问题用规则能很高效和准确地处理),也没有一个机器学习算法可以通用于所有问题。咱们先来了解了解,机器学习,到底关心和解决什么样的问题。 从功能的角度分类,机器学习在一定量级的数据上,可以解决下列问题: 1.分类问题 根据数据样本上抽取出的特征,判定其属于有限个类别中的哪一个。比如: 垃圾邮件识别(结果类别:1、垃圾邮件 2、正常邮件) 文本情感褒贬分析(结果类别:1、褒 2、贬) 图像内容识别识别(结果类别:1、喵星人 2、汪星人 3、人类 4、草泥马 5、都不是)。 2.回归问题 根据数据样本上抽取出的特征,预测一个连续值的结果。比如: 星爷《美人鱼》票房 大帝都2个月后的房价 隔壁熊孩子一天来你家几次,宠幸你多少玩具 3.聚类问题 根据数据样本上抽取出的特征,让样本抱抱团(相近/相关的样本在一团内)。比如: google的新闻分类 用户群体划分 我们再把上述常见问题划到机器学习最典型的2个分类上。...
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