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    WPE修改攻击伤害透视基础课程 小白一定要仔细多看几遍

    二、WPE 的核心哲学：成为数据的“中间人”要理解 WPE 的威力，首先要理解它的工作哲学——成为目标应用与互联网之间的“中间人（Man-in-the-Middle）”。...“抄录”所有信件： 当该应用程序尝试与外部服务器通信时，所有的数据请求都会先经过 WPE 这个“路障”。WPE 会完整地“抄录”（记录）下这些请求的内容，包括请求的网址、方法、携带的参数等。...三、基础实战：用 WPE 的“眼睛”看透网络掌握了 WPE 的核心思想后，我们就可以开始“实战”。这里的“实战”并非指具体的操作步骤，而是指如何运用 WPE 的视角去解决实际问题。...使用 WPE，你可以清晰地看到：请求是否发出？ 在 WPE 的记录列表中，你能否找到那个对应“刷新”动作的网络请求？如果找不到，说明问题可能出在客户端的逻辑，按钮点击后根本没有触发网络请求。...提前掌握 WPE，你将获得以下长期价值：不可替代的“黑盒”洞察力： 无论前端技术如何变迁，无论应用如何封装，只要它通过网络通信，WPE 就能提供最底层的、不受干扰的洞察。

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    2021-05-25

    准备工具：WPE和IE浏览器，WPE是一个比较不和谐的东西，我就不上传了，想学的人自己百度去下载一个，注意360要添加白名单。...你有什么好的拦截数据工具，你可以用你自己觉得习惯的东西，我选择用WPE，是因为我只会用WPE，各种复杂的工具对我来说，不如WPE直接让send与recv函数呈现数据那么直观。...才打开的论坛的浏览器，如果此时，WPE上发现数据包有动静了，那么就说明我们要拦截封包的IE就是这个进程了，然后把WPE停止拦截掉。...然后我们先点击红色方块的停止拦截按钮，停止拦截，停止后WPE视图中会弹出一个数据包窗口，把它关掉，现在暂时不需要他。...  然后在把你的论坛帐号，密码输入好，但是不要点击登录，到WPE里，再次点击 拦截按钮，开始拦截以后，回到论坛页面，点击登录。回到WPE，点击停止拦截按钮。

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    游戏封包，你会了吗？

    二、wpe三件套 下载这个工具，地址：，这里面包含了三个工具，如图： 三、页游封包 首先打开ccproxy，如图： 首先查看他的设置功能，如图： 设置成以上这样就对了，然后更改账号允许范围为全部...这些都设置好了之后我们打开easy2game，如图： 这一步搞定了之后，你以为就可以抓包360浏览器上的数据了吗，No，你还要设置代理服务器地址，如图： 这个设置好了之后，我们就可以打开wpe...下面打开wpe，如图： 选择选项，然后设置我们的记录类型，如图： 然后我们设置一下过滤，如图： 然后我们打开360浏览器，打开一个页游，如图： 然后点击wpe上的黑色三角，过两秒按下暂停...五、总结 我们可以看到，wpe所呈现出来的数据都是以十六进制的形式展现出来的，这就需要我们将它进行一系列的转化才能得到我们想要的信息。...另外，wpe对于想做网游封包过检测很有帮助，我们一般会用到od来对客户端程序做逆向分析，但是分析过后就需要了解他是怎么运作的，有哪些数据发生了变化从而好进行破解，这个时候wpe就显得相当有用了。

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    先进工艺中几种二级效应解释（1）

    阱邻近效应 1、阱邻近效应（Well Proximity Effect，WPE） 是指在先进工艺技术下，靠近阱边缘的器件的电特性会受到器件沟道区域到阱边界距离的影响。...下图是WPE效应示意图： 3、对mos管造成的影响 首先定义mos管的几个尺寸表示，如下图： Tips：这些尺寸表示会陆陆续续在后续文章中出现，请记住这些字母代表的尺寸。...4、版图中减小WPE影响的几种方法 4.1 优化减少阱个数，如：同一电位的器件放在一个阱里面； 4.2 对于一些关键匹配的器件（如差分对、电流镜等），远离阱放置，特别注意在远离的同时，需要注意匹配器件SC...4.3 在有限的空间内，添加Dummy器件,这样可以使器件远离阱边缘，即增大SC距离值； Tips：不仅仅阱（NW/PW）影响WPE效应,而且OD2（高压部分，tsmc中名称叫：OD2）也会影响WPE效应

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    60行代码就能构建GPT！网友：比之前的教程都要清晰｜附代码

    从GPT是什么讲起 在介绍之前，还是需要说明一下，这篇教程不是完全零门槛，需要读者提前熟悉Python、NumPy以及一些基本的训练神经网络。...博主先是甩出了他那只有60行的代码： import numpy as np def gpt2(inputs, wte, wpe, blocks, ln_f, n_head):     pass # ...直接在笔记本或者Python会话中运行下面这个代码： from utils import load_encoder_hparams_and_params encoder, hparams, params...架构 随后，博主将GPT的架构总结成了三大部分： 文本 + 位置嵌入 变压器解码器堆栈 下一个token预测头 并且还将这三部分用代码展示了出来，是酱紫的： def gpt2(inputs, wte, wpe..., n_head):  # [n_seq] -> [n_seq, n_vocab]     # token + positional embeddings     x = wte[inputs] + wpe

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