cnbeta: Iphone 破解新突破

黑客NerveGas等人成功在iPhone上编译了Apache、Python等开源应用,使得iPhone具备Web服务器的功能。此外,还开发了一系列二进制包,包含路由工具、vim、curl等工具,为深入研究提供了可能。
在成功完成Hello World之后,#iphone-shell的黑客NerveGas等人成功为iPhone编译了Apache、Python等开源应用程序.这意味着iPhone已经可以被作为一台Web服务器使用,也说明iPhone的第三方软件必然会出现.这些使用iPhone黑客天才Nightwatch的工具链建立的软件包包括一份可用的Apache、Python和“一个包括路由工具、 vim、curl和更多程序的二进制包”.这些程序可以从iPhone web的Wiki下载,但是记住它们是为那些钻研技术的人而不是为普通顾客设计.

在解锁iPhone方面,这是最近的更新:

我们确认了有某种记录解锁尝试次数的计数器的存在:在没有解锁尝试的情况下,运行XLOCK返回"PN",1,0,"PU",5,0,"PP",5,0, "PC",5,0,"PS",5,0;在进行解锁尝试之后,XLOCK返回"PN",3,0,"PU",5,0,"PP",5,0,"PC",5,0, "PS",5,0.
当第一个数字大于1的时候,解锁Handler就会失效.尽管我们观察到一些奇怪的行为,但我们仍然不知道它的意义和它如何被设定的.

目前它的意义差不多是这样:


0=未知 1=默认/锁定 2=未知 3=未知(和进行解锁尝试有关),4=可被锁定 5=解锁

即便这看上去无关紧要,但这可能意味着他们能够尝试去控制解锁行为计数器,由此他们就能开始进行全面解锁iPhone且不让它们变成板砖的全力攻击.虽然每次只是一小步,但都是坚实的一步.
如果愿意帮助这些黑客们,请加入#iPhone Channel:irc://irc.osx86.hu/iphone.或者你也可以等待他们放出完全可以公开的程序版本.
Tags - iphone
基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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