互联网入侵新手段

鸟哥,已在mm上发了相关内容,这里再提提。当然此技术早就被人利用了,这里就再落后的提提,相关wap应用要小心了。

 

在普通的web应用中,很多应用引入了人工识别操作,以避免来自互联网的恶意行为。比如,验证码。随着wap的流行,避开人工识别有了新途径。因为很多wap提供web一样的功能,比如wap.163.com,wap.qq.com等等,wap因为与gprs流量有关,wap上的wml是非常小容量的,如果采用了验证码等人工识别手段,用户反感度将大增。而wap提供相应的功能,往往又是黑客们需要的东西。
这里提一个手段:
借助opra浏览器,可以访问wap,利用截包工具分析出http协议头,socket模拟发包收包。鸟哥,在前公司利用wap成功任意注册某论坛的账号,用于恶意发贴,扣完发贴分后,再注册新账号
这方面,网易做得挺好的,它在wap上不提供email注册!呵呵

 

 

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值