StarUML2 全平台破解方法

[url]http://blog.youkuaiyun.com/hoo_chsodene/article/details/50741112[/url]

首先,找到安装目录下的“LicenseManagerDomain.js”文件;
其次,按照如下图所示的代码内容更改上面的js文件:
代码更改内容图
也可以参照如下代码段:
[javascript] view plain copy 在CODE上查看代码片派生到我的代码片
function validate(PK, name, product, licenseKey) {
var pk, decrypted;
// edit by 0xcb
return {
name: "0xcb",
product: "StarUML",
licenseType: "vip",
quantity: "bbs.chinapyg.com",
licenseKey: "later equals never!"
};

try {
pk = new NodeRSA(PK);
decrypted = pk.decrypt(licenseKey, 'utf8');
} catch (err) {
return false;
}
var terms = decrypted.trim().split("\n");
if (terms[0] === name && terms[1] === product) {
return {
name: name,
product: product,
licenseType: terms[2],
quantity: terms[3],
licenseKey: licenseKey
};
} else {
return false;
}
}
最后,打开安装好的StarUML,选择“help”->“enter license”。然后按上述代码中的name和licenseKey输入相应的内容,确定后便会提示注册成功。
【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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