请教关于玩客云APP的sign算法问题.

慕晨曦 2017-11-09 08:39:25

如题, 根据调试.

第一个签名, 是验证手机号码是否已经注册, 签名方式如下:

sign=md5("phone=18964357644&key=");


第二个签名, 是登录的. 就怎么样得不到正确的签名方式, 因为每一次的签名结果都是不一样的. 应该是加了时间之类的变量里去.

有谁知道该怎么解? 可以分享一下算法么??
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XiaoquotDiGua 2017-12-15
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亲们加个好友一起研究一下,我现在也在研究这个呀。 381842894
danscort2000 2017-12-06
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你这是要破解协议,然后用rom把100来块的盒子刷成正版, 去代替官方399的烂货刷玩客币吗 我看行, 但是你破解方法好像不对头 要使用蜜罐服务器法,反向破解可能性比较高 但是如果X雷把芯片id后台做个数据库比对,并且和电话号码捆绑,然后用芯片id进行验证,这就算破解了意义也不大啊
jklwan 2017-12-06
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登录是要验证码的img_code,参数如下。
params("deviceid", h.b(a), new boolean[0])).params("imeiid", h.c(a), new boolean[0])).params("phone", str, new boolean[0])).params("pwd", s.b(str2), new boolean[0])).params("img_code", str3, new boolean[0])).params("account_type", MessageService.MSG_ACCS_READY_REPORT, new boolean[0]))
内容概要:本文系统研究了基于雅可比伪逆迭代的双臂协同轨迹规划与跟踪误差收敛性问题,结合机械臂正向与逆向运动学建模、蒙特卡洛法分析工作空间、笛卡尔空间内的圆弧轨迹生成等关键技术,利用Matlab实现了双臂系统的协同控制与轨迹跟踪仿真。重点探讨了雅可比矩阵伪逆法在解决冗余自由度机械臂逆运动学问题中的应用,深入分析了轨迹跟踪过程中误差的收敛特性,并通过仿真实验验证了该方法在复杂任务场景下的有效性、稳定性与鲁棒性,为多臂机器人在工业自动化、精密操作等领域的协同作业提供了理论依据与技术支持。; 适合人群:具备机器人学、自动控制理论基础及Matlab编程能力的科研人员与工程技术人员,特别适合从事机械臂控制、轨迹规划、多机器人协同等方向的硕士、博士研究生及相关领域研究人员。; 使用场景及目标:①掌握基于雅可比伪逆法的机械臂逆运动学求解原理与实现方法;②理解双臂系统在笛卡尔空间中协同轨迹规划的机制;③分析并优化轨迹跟踪过程中的误差收敛性能;④为多机器人系统在复杂动态环境下的高精度协同控制提供算法设计与仿真验证支持。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,按照文档目录循序渐进地学习,重点关注算法实现细节、仿真参数设置与结果分析部分,同时可进一步探索将智能优化算法或深度学习方法引入轨迹规划与误差补偿的研究方向。

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