62、编程技巧与游戏破解：从LEA指令到扫雷作弊

最新推荐文章于 2025-07-28 09:08:22 发布
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分类专栏： 探索逆向工程与汇编语言的秘密 文章标签： 编程技巧 LEA指令 游戏破解
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编程技巧与游戏破解：从LEA指令到扫雷作弊

1. LEA指令加载值

在某些情况下， taskmgr.exe 中使用 LEA 指令而非 MOV 指令来设置 NtQuerySystemInformation() 的第一个参数。例如： 

xor r9d, r9d
div dword ptr [rsp+4C8h+WndClass.lpfnWndProc]
lea rdx, [rsp+4C8h+VersionInformation]
lea ecx, [r9+2] ; put 2 to ECX
mov r8d, 138h
mov ebx, eax
; ECX=SystemPerformanceInformation
call cs:__imp_NtQuerySystemInformation ; 2

可能是因为 LEA 的机器码比 MOV REG, 5 更短。当偏移量在 -128 到 127 范围内，且使用 32 位寄存器时， LEA 指令甚至更短（因为不需要 REX 前缀），仅需 3 字节。

2. Color Lines 游戏恶作剧

Color Lines 游戏有多种实现，以 1997 年的 BallTriX 为例，可从 https:

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WinXP下 扫雷程序逆向分析 --扫雷辅助(一)
Quartz's Blog
11-21 1615
逐步走向逆向的坑 , 慢慢的锻炼 也算是一种兴趣爱好吧突然起兴 , (及时行乐) 就想着尝试分析一下扫雷 这次就用 winxp自带的扫雷试试 查壳使用peid 直接拖进去 可以看到 是使用VC 编写 而且 是 debug 版本 (M$ 还是比较厚道)OD分析直接拖进 OD API 编程的逆向优势在于 调用的 api 函数 是直接可以查找到符号的 除非自己编写实现同样功能的代码
61、编程技巧与游戏破解：从指令优化到游戏作弊
tomato的博客
08-19 62
本文介绍了编程中 LEA 指令相比 MOV 的优化优势，并通过逆向分析 Color Lines 和扫雷游戏，展示了如何利用随机数生成器实现游戏破解。内容涵盖指令优化、逆向分析、内存修改及工具开发，适合对逆向工程和游戏破解感兴趣的开发者。
61、编程技巧与游戏逆向探索
chair的专栏
07-28 676
本文探讨了在编程中使用LEA指令加载值的技巧，并深入分析了Color Lines和Windows XP扫雷游戏的逆向过程。内容包括识别和修改随机数生成函数、分析内存数据以揭示游戏状态、编写辅助工具实现内存读取与自动查找网格等。通过实例演示了如何修改游戏逻辑，同时总结了相关编程与逆向技术的关联及应用前景。
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）
11-24
【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究（Matlab实现）内容概要：本文研究了基于机器学习（ML）和离散小波变换（DWT）的电能质量扰动分类方法，并提供了Matlab实现代码。首先利用DWT对电能质量信号进行特征提取，有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的时频特性；随后结合多种机器学习分类器（如SVM、BP神经网络、随机森林等）对提取的特征进行训练与分类，构建高效的扰动识别模型。文中详细阐述了信号预处理、特征工程、模型训练与评估的全过程，验证了该方法在多类扰动识别中的准确性与鲁棒性。; 适合人群：具备一定信号处理和机器学习基础知识，从事电力系统、电气工程及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标：①用于电能质量监测系统中对异常信号的自动识别与分类；②为智能电网中的故障诊断与电能质量管理提供技术支持；③作为Matlab仿真实践案例，帮助理解DWT在信号分析中的应用及ML分类器的实现流程。; 阅读建议：建议结合Matlab代码同步运行与调试，深入理解DWT分解过程及特征提取方法，同时可尝试更换不同分类器或优化参数以提升分类性能，进一步拓展至实际数据的应用验证。
Lua字符串替换函数[源码]
11-24
本文介绍了在Lua编程语言中使用string.gsub函数进行字符串替换的方法。string.gsub函数接受三个参数：第一个参数是需要进行替换操作的原始字符串，第二个参数是被替换的子字符串，第三个参数是用于替换的新字符串。通过示例代码展示了如何使用该函数将字符串中的换行符替换为逗号，从而实现对字符串的修改。这对于处理文本数据或格式化输出非常有用。
html5游戏源码一笔画
11-24
html5游戏源码一笔画
Win10连接自定义SMB端口[代码]
11-24
本文详细介绍了在Windows 10系统中如何连接使用自定义端口的SMB服务器并进行文件上传的方法。由于SMB协议默认使用的445端口存在安全隐患，许多服务器会禁用该端口并改用自定义端口。文章通过端口转发技术，将本地445端口映射到远程SMB服务器的自定义端口，从而实现安全连接。具体步骤包括：配置端口转发规则、映射网络驱动器、输入凭据连接服务器等操作。最后还提供了传输完成后删除转发规则的注意事项。该方法适用于需要访问带用户名和密码验证的自定义端口SMB服务器的场景。
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制（Matlab代码实现）
11-24
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开，采用Matlab代码实现相关算法，属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制（DMPC）在多无人机系统中的一致性控制问题，通过构建固定翼无人机的动力学模型，结合分布式协同控制策略，实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程，并提供了完整的Matlab代码支持，便于读者复现实验结果。; 适合人群：具备自动控制、无人机系统或优化算法基础，从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师；熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳； 使用场景及目标：①用于多无人机协同控制系统的算法研究与仿真验证；②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发；③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法，提升对多智能体协同控制的理解与实践能力； 阅读建议：建议结合提供的Matlab代码逐模块分析，重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑，同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术，以深化对无人机集群控制的整体认知。
AutoDL迁移虚拟环境[代码]
11-24
本文详细介绍了如何将AutoDL中的miniconda3虚拟环境从系统盘迁移到数据盘的全过程。首先需要停止所有相关进程，然后移动miniconda3目录到新位置，并修改环境变量配置文件.bashrc和/etc/profile中的路径指向。接着通过source命令使环境变量生效，并检查conda路径是否正确。若遇到问题，需检查系统级配置文件和conda脚本中的路径，并进行相应修改。最后重新初始化conda，确保环境迁移成功。整个过程涵盖了从停止服务、移动目录、修改配置到验证结果的完整步骤，适合需要扩展虚拟环境空间的用户参考。
前端分析-202307110078910
11-24
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adb 调试工具，专业调试安卓app
11-24
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MAX6675使用笔记[项目代码]
11-24
本文详细介绍了MAX6675热电偶数字转换器的功能和应用。MAX6675是一款精密的热电偶数字转换器，内置12位模数转换器（ADC），支持冷端补偿检测和校正，并通过SPI兼容接口输出数据。文章详细解析了MAX6675的温度转换、冷端补偿和数字化过程，并提供了应用信息，包括串行接口、开放式热电偶检测、噪音和散热考虑以及降低噪声影响的措施。此外，还提供了STM32 HAL库的参考程序，帮助开发者快速实现MAX6675的读取功能。文章内容丰富，适合从事恒温、过程控制或监控应用的开发者参考。
Skynet框架解析[项目代码]
11-24
本文详细介绍了云风开发的Skynet游戏服务器框架，基于Actor模型实现，核心功能是处理服务间的消息传递。文章从Skynet的基本概念入手，解释了服务的初始化、消息队列的维护、消息的派发与执行流程，并通过代码示例展示了如何实现服务间的通信。此外，还分析了Skynet中coroutine的使用和回收机制，以及阻塞和非阻塞API的实现原理。最后，总结了Skynet的核心设计理念和消息处理流程，为开发者提供了深入理解和使用Skynet的指南。
JS去除视频绿幕背景[项目代码]
11-24
本文介绍了如何使用原生JavaScript和Canvas技术去除视频中的绿幕背景。通过逐帧截取视频画面，利用Canvas的drawImage和getImageData方法获取像素数据，判断并修改绿幕像素的alpha值实现透明效果。文章还探讨了优化方法，如羽化和颜色过渡，以减少边缘绿幕像素的残留。虽然这种方法仅适用于实时播放而非视频导出，但为前端开发者提供了一种轻量级的解决方案。代码示例详细展示了实现过程，包括如何处理跨域问题和优化边缘效果。
学生学业表现数据集，学生成绩影响因素数据集，数学、阅读和写作中的学业表现，以及详细背景信息，如性别、种族/民族、父母教育水平、午餐类型和考试准备情况，适用于数据分析、机器学习
11-24
该数据集涵盖了学生在三大主要科目——数学（Math）、阅读（Reading）和写作（Writing）中的学业表现，以及详细背景信息，如性别、种族/民族、父母教育水平、午餐类型和考试准备情况。通过这个数据集，可以探索社会、经济及教育因素如何影响学生的学业成绩，并为教育领域的预测性机器学习模型提供坚实的基础。 记录数：未明确提及，但通常这类公开数据集包含数百至数千条记录 特征数量：8 个核心字段（含目标变量） 应用场景： 教育公平研究 成绩预测与干预策略制定 影响学生成绩的关键因素分析 学生群体划分与个性化支持 字段描述 字段名 类型 描述 gender 分类 学生的性别（如 "male", "female"） race/ethnicity 分类 学生所属的人口统计组/类别（如 "group A", "group B" 等） parental level of education 分类 学生父母的最高教育水平（如 "bachelor's degree", "some college" 等） lunch 分类 学生接受的午餐类型（如 "standard", "free/reduced"） test preparation course 分类 学生是否完成了考试准备课程（如 "completed", "none"） math score 数值 数学科目的分数（如 75, 92） reading score 数值 阅读科目的分数 writing score 数值 写作科目的分数
Web课程管理系统设计[代码]
最新发布
11-24
本文详细介绍了基于Web的课程管理系统的设计与实现，采用Java和SQL Server技术栈。系统分为学生、教师和管理员三大模块，学生模块包括选修课申请、查看课程信息、修改个人信息等功能；教师模块涵盖课程管理、学生成绩录入等；管理员模块则负责用户管理、课程审核等。系统采用B/S架构，结合JSP技术和SSH2框架，确保了系统的稳定性和可扩展性。文章还详细阐述了系统的需求分析、数据库设计以及各功能模块的具体实现过程，为类似系统的开发提供了参考。
C++调用海康SDK获取视频流[代码]
11-24
本文详细介绍了在Windows环境下使用C++调用海康威视SDK获取实时视频流并进行检测的完整流程。首先需要从官网下载并解压海康威视SDK，然后在VS 2022中创建32位项目，并将相关文件复制到工程目录下。接着配置海康威视SDK和OpenCV的环境，包括包含目录、库目录以及添加必要的dll文件。最后提供了测试代码示例，展示了如何初始化SDK、登录设备、启动预览以及处理异常回调。整个过程涵盖了从环境搭建到实际应用的关键步骤，为开发者提供了实用的参考。
解决Node.js报错0308010C[项目源码]
11-24
本文详细介绍了三种解决Node.js报错Error: error:0308010C:digital envelope routines::unsupported的方法。报错原因是Node.js V17版本中OpenSSL3.0对算法和密钥大小增加了严格限制。解决方案包括：1. 在终端设置环境变量NODE_OPTIONS=--openssl-legacy-provider（Linux/Mac和Windows命令不同）；2. 使用PowerShell设置环境变量；3. 卸载Node.js 17+版本并安装17-版本。作者建议优先尝试前两种临时方案，若无效再考虑第三种彻底解决方案。
高通合作项目网页优化升级版-高通技术合作网页设计重构响应式布局性能提升用户体验增强多语言支持移动端适配SEO优化安全加固跨浏览器兼容-用于展示高通技术合作成果提.zip
11-24
高通合作项目网页优化升级版_高通技术合作网页设计重构响应式布局性能提升用户体验增强多语言支持移动端适配SEO优化安全加固跨浏览器兼容_用于展示高通技术合作成果提.zip上传一个【Java】VIP资源
微机原理与接口技术：LEA指令详解
"微机原理与接口技术复习课件包含了取有效地址指令LEA以及课程的详细教学内容，如数制与码制、8086CPU、指令系统、汇编语言程序设计、总线及其形成、存储器设计、常用芯片接口技术、中断系统、定时/计数器和并行接口...
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