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JD Sign

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简介:
JD Sign是一家专注于创新标识设计与制作的企业,致力于为客户提供独特而高质量的品牌展示解决方案。 使用教程: 1. 创建新仓库。 2. 填入Repository name后单击最下面的“Create repository”按钮。 3. 在导入存储库页面填入旧存储库的克隆URL,然后按提示完成复制操作。 4. 进入Settings - Secrets里面添加JD_COOKIE,多条cookie用&替换,支持无数条cookie。具体如何获取Cookie请参考相关文档或说明。 5. 最后点击右上角的star按钮(fork左边的那个),让工作流运行一次。 注意:该方法需要自行定期替换或更新脚本,不会自动同步。强烈建议按照以下教程进行自动同步仓库脚本操作: 在完成上述步骤之后,请特别注意: - 本仓库发布的脚本项目中涉及的任何解锁和解密分析脚本仅供测试与学习研究使用,禁止用于商业用途。 - 使用时请自行判断其合法性、准确性和有效性。 此外,请勿将此项目中的所有资源文件以任何形式转载或发布于公众号、自媒体等平台。

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客服
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  • JD Sign
    优质
    JD Sign是一家专注于创新标识设计与制作的企业,致力于为客户提供独特而高质量的品牌展示解决方案。 使用教程: 1. 创建新仓库。 2. 填入Repository name后单击最下面的“Create repository”按钮。 3. 在导入存储库页面填入旧存储库的克隆URL,然后按提示完成复制操作。 4. 进入Settings - Secrets里面添加JD_COOKIE,多条cookie用&替换,支持无数条cookie。具体如何获取Cookie请参考相关文档或说明。 5. 最后点击右上角的star按钮(fork左边的那个),让工作流运行一次。 注意:该方法需要自行定期替换或更新脚本,不会自动同步。强烈建议按照以下教程进行自动同步仓库脚本操作: 在完成上述步骤之后,请特别注意: - 本仓库发布的脚本项目中涉及的任何解锁和解密分析脚本仅供测试与学习研究使用,禁止用于商业用途。 - 使用时请自行判断其合法性、准确性和有效性。 此外,请勿将此项目中的所有资源文件以任何形式转载或发布于公众号、自媒体等平台。
  • 反编译工具apktool、dex2jar、auto-signjd-gui
    优质
    简介:本文介绍了几种重要的安卓应用开发辅助工具,包括用于反编译APK文件的Apktool和Dex2Jar,以及查看与签名管理的Autosign和JD-GUI。 关于反编译工具的具体用法,请参考我早些时候上传的博客文章。我已经设置了0积分下载,希望大家能够从中受益并免费获取相关资料。
  • 京东签到一键多合一脚本:script-jd-sign
    优质
    script-jd-sign是一款专为京东用户设计的一键自动化签到工具,能够帮助用户轻松完成每日签到任务,累积更多积分和优惠。 script-jd-signjd签到多合一脚本是一个集成了多种京东签到功能的自动化工具。用户可以通过该脚本轻松完成每日或周期性的任务以获取积分或其他奖励。此脚本适用于希望提高效率、节省时间并最大化收益的用户群体,特别适合那些经常参与京东活动但手动操作较为繁琐的情况。
  • JD-DailyReward
    优质
    JD-DailyReward是一款由京东推出的每日签到领奖励的应用功能,用户可以通过简单的每日签到获取积分、优惠券等奖励,增加购物乐趣与实惠。 请注意:“TB和XY上的许多人受到利益诱惑而采取只顾自己的行为,这种做法风险极高且不负责任。当这些人意识到可能面临的后果后选择删除数据并离开平台,这对其他用户造成了损害。此类不良行为者可能会非法收集他人的账号信息,请大家积极向平台举报。 本项目中的所有解锁和解密分析脚本仅供测试与研究之用,并严禁用于任何商业用途。由于无法保证这些脚本的合法性、准确性及有效性,因此使用者需自行评估其适用性并承担相应风险。此外,禁止将该项目内的资源文件以任何形式转载或发布到公众号或其他自媒体平台。 对于因使用相关脚本而产生的问题,我们概不负责,包括但不限于由错误引发的一切损失和损害。同样地,在违反国家法律及法规的情况下进行传播的用户,我们也对其可能造成的任何后果不负责任。请勿将MyActions项目的任何内容用于商业或非法目的,并且由此产生的一切风险需自行承担。 如果任何人认为该项目中的脚本存在违法嫌疑,请及时向有关部门报告。”
  • JD-GUI-Cleaner
    优质
    简介:JD-GUI Cleaner是一款专为JD-GUI用户设计的插件或工具,旨在帮助开发者清理和优化JD-GUI环境,提升软件开发效率。 使用正则表达式删除JD-GUI反编译后的多余注释。
  • JD标志
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    JD标志是京东公司的品牌标识,象征着高效、可靠和创新。该标志简洁而富有现代感,体现了京东致力于为消费者提供最佳购物体验的品牌承诺。 请注意:“TB和XY上的许多人被夺利。这种只顾自己而不考虑他人利益的行为风险极高,导致仓库运营者选择撤离。这些行为被视为垃圾操作,并且涉及收集他人的账号及大量个人信息,请大家积极向平台举报此类行为。 特别声明:MyActions项目中包含的任何解锁或解密分析脚本仅用于测试和学习研究目的,不得应用于商业用途;我们无法保证其合法性、准确性、可行性和有效性。请自行判断使用情况并承担相应风险。 该项目中的所有资源文件禁止任何形式的转载与发布,请严格遵守版权规定。 wuzhi01不对任何因错误使用的脚本而产生的损失或损害承担责任,包括但不限于建立VPS或其他违反国家和地区法律的行为导致的风险和后果。严禁将MyActions项目的内容用于商业目的或非法用途,由此引发的所有责任由使用者自行承担。
  • DEX2JAR & JD-GUI
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    DEX2JAR & JD-GUI是一对用于安卓应用逆向工程的工具。DEX2JAR能将Android APK中的dex或class文件转换为jar格式,便于反编译;JD-GUI则是一个简洁的Java类库查看器,可直观展示转化后的代码结构和内容。 在Android应用开发过程中,安全性和隐私保护是至关重要的问题之一。对APK文件进行逆向工程是一种常见的分析手段。在这个过程中,`dex2jar` 和 `jd-gui` 是两个非常关键的工具,它们可以帮助开发者或研究人员将Android特有的Dalvik字节码(.dex)转换为Java源代码,从而更深入地理解应用程序的工作原理。 `dex2jar` 是一个开源项目,它允许用户将Android应用中的.dex格式文件转换成.jar文件。这一过程是必要的,因为Dalvik字节码仅适用于Android运行时环境,并且直接分析相对困难;而Java源代码则更容易理解和解析。通过使用 `dex2jar` 工具,可以将应用的.dex文件转化为.class格式,这是进一步利用诸如JD-GUI等反编译器的前提条件。 另一方面,`jd-gui` 提供了一个易于使用的图形界面来查看和分析.jar或.class文件中的Java源代码。当有了由 `dex2jar` 生成的 `.class-dex2jar.jar` 文件后,可以使用 JD-GUI 打开并浏览其中的内容。这个工具使得类结构、方法及变量等信息变得直观易懂,对于调试、学习和逆向工程Android应用非常有用。 利用这两个工具的基本流程如下: 1. 首先下载 `dex2jar` 工具,并将其添加到系统路径中以方便在命令行使用。 2. 接下来,找到目标APK文件并用如 `apktool` 等类似工具提取出其中的.dex文件。 3. 在命令行界面运行 `dex2jar` 命令将 `.dex` 文件转换为 `.jar` 文件,例如:`dx --dex --output myapp.dex2jar.jar myapp.dex` 4. 生成的`.jar`文件可以被JD-GUI打开。通过“File”菜单选择“Open”来加载刚刚创建的.class-dex2jar.jar文件。 5. JD-GUI将显示源代码,用户可以在其中浏览、搜索并理解应用逻辑。 值得注意的是,尽管这些工具提供了便捷的功能,但它们并不完美无缺。在反编译过程中可能会丢失一些元数据和注释信息,导致生成的Java源代码可能与原始开发时略有不同。此外,为了保护知识产权,开发者有时会使用混淆技术使反编译后的代码难以理解。 因此,在使用`dex2jar`和`jd-gui`进行逆向工程的过程中,请务必尊重软件授权协议,并确保遵循合法的使用范围以避免侵犯他人的版权问题。对于商业用途而言,则需要获得必要的授权或许可,遵守相关法律法规的要求。 随着Android系统的持续发展,这两个工具也在不断地更新迭代中,以便更好地满足开发者和安全研究人员的需求。`dex2jar` 和 `jd-gui` 是进行Android逆向工程不可或缺的利器,它们帮助我们深入了解APK的工作原理,并在教学、研究及安全性分析方面发挥着重要作用。同时,在使用这些工具时也要注意遵守相关法律法规并尊重软件开发者的权益。
  • American Sign Language Letters v1-yolov5pytorch.zip
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    这是一个使用PyTorch框架和YOLOv5模型的美国手语字母识别项目代码包,适用于ASL手势识别研究与应用开发。 英文字母手语数据集包含24个英文字母,大约有2000张图片。这些图片已经全部分类好,并可以直接使用。数据集分为测试集、验证集和训练集三部分。
  • 手语MNIST(sign-mnist).zip
    优质
    手语MNIST(sign-mnist)数据集包含25000个手势图像样本,用于识别美国手语中的24个字母和数字。每个样本均为28x28像素灰度图。该数据集适用于手语识别模型的训练与测试。 该数据集是从Kaggle平台下载的,并介绍了手语MNIST。它遵循与经典MNIST相同的CSV格式,在单行内包含标签和像素值。美国手语字母手势数据库代表了一个多类问题,有24个类别(不包括需要动作的手势J和Z)。每个训练案例和测试用例表示一个从0到25的标签,这对应于A至Z之间的映射关系(由于手势运动的原因,9=J或25=Z不存在)。 数据集格式与经典MNIST非常相似。训练数据包含约27,455个案例,而测试数据则有大约7172个案例,这两者的规模大致为标准MNIST的一半大小。图像的标题行包括“pixel1”,“pixel2”等标签一直到“pixel784”,这表示一个单个的28x28像素图像,并且灰度值范围在0-255之间。 原始的手势数据是由多个用户在不同背景下重复手势得到的数据集。