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黑洞资源笔记

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  1. 原创丨JavaScript 逆向过程中无限 Debug 的绕过方案
    InstantView from Source
    Telegraph
    原创丨JavaScript 逆向过程中无限 Debug 的绕过方案
    在做爬虫的时候，我们经常会在代码里面遇见 debugger 这么一个关键字。debugger 是 JavaScript 中定义的一个专门用于断点调试的关键字，只要遇到它，JavaScript 的执行便会在此处中断，进入调试模式。 有了 debugger 这个关键字，我们可以非常方便地对 JavaScript 代码进行调试，比如使用 JavaScript Hook 时，我们可以加入 debugger 关键字，使其在关键的位置停下来，以便查找逆向突破口。 但有时候，debugger 会被网站开发者利用，使其成为阻挠我们正常调试的拦路虎。…

  2. hashcat 号称是世界上最快、最陷阱的密码恢复 #工具，支持超过 300 种高度优化的哈希算法的独特的攻击模式。hashcat 目前支持 Linux、Windows 和 macOS 上的 CPU、GPU 和其他硬件加速器，并具有帮助实现分布式密码破解的工具

    特点：

    世界上最快的的密码恢复器
    同时也是世界上第一个以及唯一的内核规则引擎
    开源、自由
    支持多平台多操作系统（Linux、Windows、macOS，CPU、GPU、APU 等）
    支持分布式破解
    支持交互式暂停、恢复
    支持会话
    支持还原
    支持从文件和标准输入读入密码
    支持十六进制盐和十六进制字符集
    支持自动性能调优
    内置基准测试系统
    集成热监控器
    支持 350 多种哈希算法

  8. Demixr mobile application：手机端音源分离App。

    音乐源分离是将音乐分解为其组成成分的任务，例如，为人声、贝斯和鼓产生分离的词干。

    该项目仍在开发中，所有功能可能还不能完美运行

    特征
    从设备加载歌曲，支持mp3和wav格式
    从 YouTube 下载歌曲
    在 4 个不同的词干中进行源分离：Vocals、Bass和DrumsOther
    本地未混合歌曲库
    集成音乐播放器，能够静音/取消静音每个茎

  9. 面向Meta全公司工程师的AI优化平台解析

    “如今的人工智能通常比精心构建的人工启发式策略更有效。但是为了在我们的产品中更有效地利用人工智能，我们需要解决几个挑战：系统必须适应没有机器学习背景的软件工程师；它必须提供针对许多不同产品目标进行优化的机制，这可能不同于封闭形式的机器学习损失函数；它必须区分数据中的因果关系和相关性；它必须有效地扩展以进行训练”

    “为了满足 Meta 的这些需求，我们构建了一个名为 Looper 的端到端 AI 平台，具有用于优化、个性化和反馈收集的易于使用的 API。支持从模型训练、部署和推理到评估和调整产品的整个机器学习生命周期。”

  11. Kestra，一个可扩展性极强的开源编排和调度平台，可快速创建、运行、调度和监控数百万个复杂管道。

    支持任意类型的工作流程，易于上手学习，支持从 API、调度、检测、事件来触发执行，可通过界面直接配置流程

  13. linux内核环形队列kfifo

    Linux kernel 里面从来就不缺少简洁，优雅和高效的代码，只是我们缺少发现和品味的眼光。在Linux kernel里面，简洁并不表示代码使用神出鬼没的超然技巧，相反，它使用的不过是大家非常熟悉的基础数据结构，但是kernel开发者能从基础的数据结构中，提炼出优美的特性