son of bitch cut off my network cable | 哈希那点事

拉了一条黑网代理的宽带上网,才刚续费,就来了一波 整治工作,把所有拉黑网的人的网线给剪了。

少数黑网代理通过关系拉到整改的单子,摇身一变,洗白了,代理官方的宽带安装业务了,更多的黑网代理是跑路了,这些洗白了的人更干起了一件不可思议的事,回购跑路了的黑网代理的网络收费单据!!!(还不让愤怒的群众拍照)


这些洗白了的少数派在旧时干黑网业务时就没见过你们这么热心支持ZF。

闹心的是,正好这个月面临换工作和搬家,让我花个1599拉一年的宽带+299安装一个光猫,shit


破解别人的wifi这种事,我只能说,下不为例。

1)aircrack-ng 工具收集到目标wifi的握手包

2)hashcat 工具用gpu加速sha1 hash计算(现在的wifi都是wpa2了)



先用一个21G的手机号码密码包试试,要5个小时,如果没有找到再挂其它的密码包。


可以 按 c 保留进度同时暂时计算工作,可以下次恢复计算。


===================== 突然有点感想 ==========================

到处都可以看到 hash 应用的例子,如百度网盘在上传文件时有一个的秒传功能,只需要上传文件中的一小部分内容,在服务器这边计算它的 hash 值,再查一下网盘服务器中是否已经存在过同样 hash 值的文件,如果存在就认为是有别的用户已经上传过同样的文件了,只需要给你的网盘中放一个软链接即可,这就是瞬间完成上传的原理。


3 年前我曾经有机会去115网盘做文件上传这块工作(基于nginx代码来定制文件上传接入server),3年后的现在再来看网盘的这个行业趋势,感慨还是要顺势而为。


同样是基于顺势而为,4年前打算做加速网络、下载相关的创业,做了两个月的demo后果断放弃了,也是站在今天再看,网络带宽已经不再是痛点了,曾经的下载老大的CEO也黯然下台了。


没有选择去115网盘后,加入O2O创业公司算是在2015年站在风口上,但风很快也很容易就变向了,融资没有全部到账、裁员、降薪、缩小办公室......,16、17年转做2B的企业业务暂时解决了公司资金的问题。



内容概要:本文是一份针对2025年中国企业品牌传播环境撰写的《全网媒体发稿白皮书》,聚焦企业媒体发稿的策略制定、渠道选择与效果评估难题。通过分析当前企业面临的资源分散、内容同质、效果难量化等核心痛,系统性地介绍了新闻媒体、央媒、地方官媒和自媒体四大渠道的特与适用场景,并深度融合“传声港”AI驱动的新媒体平台能力,提出“策略+工具+落地”的一体化解决方案。白皮书详细阐述了传声港在资源整合、AI智能匹配、舆情监测、合规审核及全链路效果追踪方面的技术优势,构建了涵盖曝光、互动、转化与品牌影响力的多维评估体系,并通过快消、科技、零售等行业的实战案例验证其有效性。最后,提出了按企业发展阶段和营销节定制的媒体组合策略,强调本土化传播与政府关系协同的重要性,助力企业实现品牌声量与实际转化的双重增长。; 适合人群:企业市场部负责人、品牌方管理者、公关传播从业者及从数字营销的相关人员,尤其适用于初创期至成熟期不同发展阶段的企业决策者。; 使用场景及目标:①帮助企业科学制定媒体发稿策略,优化预算分配;②解决渠道对接繁琐、投放不精准、效果不可衡量等问题;③指导企业在重大营销节(如春节、双11)开展高效传播;④提升品牌权威性、区域渗透力与危机应对能力; 阅读建议:建议结合自身企业所处阶段和发展目标,参考文中提供的“传声港服务组合”与“预算分配建议”进行策略匹配,同时重视AI工具在投放、监测与优化中的实际应用,定期复盘数据以实现持续迭代。
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/987bb7a43dd9 VeighNa - By Traders, For Traders, AI-Powered. Want to read this in english ? Go here VeighNa是一套基于Python的开源量化交易系统开发框架,在开源社区持续不断的贡献下一步步成长为多功能量化交易平台,自发布以来已经积累了众多来自金融机构或相关领域的用户,包括私募基金、证券公司、期货公司等。 在使用VeighNa进行二次开发(策略、模块等)的过程中有任何疑问,请查看VeighNa项目文档,如果无法解决请前往官方社区论坛的【提问求助】板块寻求帮助,也欢迎在【经验分享】板块分享你的使用心得! 想要获取更多关于VeighNa的资讯信息? 请扫描下方二维码添加小助手加入【VeighNa社区交流微信群】: AI-Powered VeighNa发布十周年之际正式推出4.0版本,重磅新增面向AI量化策略的vnpy.alpha模块,为专业量化交易员提供一站式多因子机器学习(ML)策略开发、投研和实盘交易解决方案: :bar_chart: dataset:因子特征工程 * 专为ML算法训练优化设计,支持高效批量特征计算与处理 * 内置丰富的因子特征表达式计算引擎,实现快速一键生成训练数据 * Alpha 158:源于微软Qlib项目的股票市场特征集合,涵盖K线形态、价格趋势、时序波动等多维度量化因子 :bulb: model:预测模型训练 * 提供标准化的ML模型开发模板,大幅简化模型构建与训练流程 * 统一API接口设计,支持无缝切换不同算法进行性能对比测试 * 集成多种主流机器学习算法: * Lass...
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