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https://firefox2100.github.io/proxmark3/2020/10/12/Proxmark3/

最近看见各个讨论群内各种和Proxmark3有关的问题比较多，所以专门写一篇有关问题的整理以备日后参考。

https://firefox2100.github.io/p.e.m.p.w.s2020/03/05/RANSAC/

在进行其他方面的学习之前，我准备先仔细了解一下RANSAC算法，虽然这一算法在整个项目里一般只占很小的一个比重，而且很多开源的库里（比如OpenCV）都带有这一算法，或整合了这一算法，但是它的**和方法可以被用在很多地方。

https://firefox2100.github.io/p.e.m.p.w.s2020/02/13/SIFT(2)/

上一篇文章中，我们讨论了卷积和初始化GSS（高斯尺度空间）的操作和含义，在这片文章中，我们将继续学习SIFT特征的知识。 Credit: 本次学习中所引用的研究来自: 王芳芳，陈华 《动态背景下的视频目标跟踪》，硕士学位论文

https://firefox2100.github.io/encryption/im/2020/03/17/pidgin/

在这篇文章里，我将介绍一种很传统的即时通信方式，它能够允许我们不借助QQ，WeChat这样的由一家公司运营并管理的聊天工具，实现功能全面的即时通信，同时有很强的加密保护。

https://firefox2100.github.io/songs/2020/05/21/Heavens_Divide/

Heavens Divide 是”Metal Gear Solid Peace Walker“的主题曲，在原作中由Donna Burke演唱。这是我很早以前翻译的版本，略有改动之后发布。

https://firefox2100.github.io/nethunter/2021/02/03/NetHunter_1/

接近半年前我因为手机坏了，所以彻底重置成了未解锁的氧OS。经历了一段时间没有安装NetHunter之后，感觉还是有一些不太方便，于是决定重新安装回来，写一篇文章以备日后查看。 重要提示：因为本文中用到的东西（内核，ROM等等）会不断更新，这篇文章仅在写成时有效，在某一部分用到的东西更新之后可能会导致其他的错误。请确认最新的版本和本文的修改/发布时间，如果遇到问题欢迎讨论。我不对阅读和跟随本教程所造成的任何损失负责。

https://firefox2100.github.io/proxmark3/2022/03/17/Amiibo_1/

这篇文章每段都附有英文翻译，一般情况下这个博客我只会用中文写，但是这个问题无论在中文还是英文论坛上的记录都不足，所以我决定同时用英文记录以供参考。我在之前的一篇文章中就记录了模拟Amiibo的方法，但是在最近的测试中发现了之前方法存在的不足，和新的方法，在此作以整理。

https://firefox2100.github.io/p.e.m.p.w.s2020/02/14/SIFT(3)/

上一篇文章中，我们讨论了构建高斯差分尺度空间的基本操作，在这片文章中，我们将继续学习SIFT特征的知识。 Credit: 本次学习中所引用的研究来自: 王芳芳，陈华 《动态背景下的视频目标跟踪》，硕士学位论文

https://firefox2100.github.io/p.e.m.p.w.s2020/02/17/CBWH(1)/

在之前的文章里，我们学习了SIFT描述法和利用SIFT进行特征点匹配的方法，在之后的这一系列文章里，我将开始学习CBWH方法，这一方法相较于SIFT，国内的资料较少，我会尽量从多个来源收集合适的研究，来更清楚的认识这一算法。 Credit: 本文中所引用的研究来自： J. Ning, Robust mean-shift tracking with corrected background-weighted histogram, DOI: 10.1049/iet-cvi.2009.0075 王芳芳，陈华 《动态背景下的视频目标跟踪》，硕士学位论文 Kernel-Based Object Tracking, DOI: 10.1109/TPAMI.2003.1195991 成伟，柴毅 《均值漂移算法在视频目标跟踪中的应用》，硕士学位论文

https://firefox2100.github.io/archery/2020/11/30/Compound_Bow_1/

练习复合弓射箭已经有一段时间了，现在写一篇东西总结一下之前射箭过程中遇到的问题，积累的经验，以备之后参考。 在这篇文章中我将总结复合弓基本的结构，原理和配件方面的知识。

https://firefox2100.github.io/sample/2019/05/25/sample3/

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https://firefox2100.github.io/kernel/2020/03/09/Linux_3DS/

Credit 项目原作者：Sergi Granell: xerpi 所有这里使用的源码，以及固件，均来自他创建并维护的GitHub仓库。 交叉编译工具链以及库来自GBATEMP和toolchains.bootlin.com。同时感谢一位大佬提供的服务器，很大的加速了我对内核的测试和编译！

https://firefox2100.github.io/raspberry%20pi/2020/07/09/Pwnagotchi/

这周一偶然发现Pwnagotchi更新了，于是在更新我的镜像和配置的同时，我也尝试为我的设备加入了更多的功能，断断续续的折腾了几天，终于完成了，在这里记录一下过程，因为**国内这方面资料极少，所以起一个备忘的作用。同时因为我成功在这个项目上同时使用了UPS Lite，DS1302 RTC模块和Waveshare 2.13 inch e-paper显示屏，根据我在论坛上搜索的结果，有很少的人尝试过这种配置，但是没有人发出完整的配置教程和配置方法，所以作以记录，供有类似需要的人参考。

https://firefox2100.github.io/communication/2020/06/18/Data_Check/

在最近开始研究RFID之后，数据校验成为了必须仔细研究的一个题目。所以借此机会整理一下不同的数据校验方法，以备后来参考。

https://firefox2100.github.io/notes/Huorong-Intro.html

最近在知乎上看到一个问题，问的是，火绒的用户体验到底怎么样，该不该卸？刚好有时间，就这个问题发表一点我自己的看法，若有错误，还望指正。

https://firefox2100.github.io/p.e.m.p.w.s2020/02/22/SVM/

在之前的文章里，我们已经进行了SIFT，CBWH和卡尔曼滤波的基础知识的学习。在这篇文章中，我们将进行SVM的简单梳理，因为SVM的有关内容应用非常广泛，且在我们要实现的算法中并不是主要部分，所以不深入探究。

https://firefox2100.github.io/p.e.m.p.w.s2020/02/19/CBWH(3)/

在之前的文章里，我们学习了均值漂移的基本方法，在这篇文章里，我们从BWH方法入手，继续学习CBWH方法。 Credit: 本文中所引用的研究来自： J. Ning, Robust mean-shift tracking with corrected background-weighted histogram, DOI: 10.1049/iet-cvi.2009.0075 王芳芳，陈华 《动态背景下的视频目标跟踪》，硕士学位论文 Kernel-Based Object Tracking, DOI: 10.1109/TPAMI.2003.1195991 成伟，柴毅 《均值漂移算法在视频目标跟踪中的应用》，硕士学位论文

https://firefox2100.github.io/sdr/2020/08/23/LimeSDR_1/

刚刚拿到LimeSDR，在自己从零开始慢慢研究的同时，我也决定把我学习的过程和内容记录下来，以备之后参考。

https://firefox2100.github.io/p.e.m.p.w.s2020/03/02/SURF(2)/

在这篇文章中我们将继续讨论SURF方法和SIFT方法之间的差异，和它们对比起来的优缺点。

https://firefox2100.github.io/p.e.m.p.w.s2020/02/11/P.E.M.P.W.S.-Intro/

P.E.M.P.W.S. 项目简介

https://firefox2100.github.io/p.e.m.p.w.s2020/02/12/SIFT(1)/

因为最近刚好有时间，把之前的项目整理了一下，整合成了P.E.M.P.W.S.项目。考虑到项目的实用性，准备给上面加上目标追踪的功能。在经过一番寻找之后，发现这一方面公开的研究比我想象中的要少许多，所以只能自己从头来。我找到了一篇论文，并且准备尝试复现论文中描述的算法，作为一个入门。这一系列博客，也方便我整理这一段时间的所学。博客将不定时更新，跟进我的学习进度。因为是第一次做图像追踪和机器视觉方面的内容，若有错误，还望指正。 Credit: 本次学习中所引用的研究来自: 王芳芳，陈华 《动态背景下的视频目标跟踪》，硕士学位论文

https://firefox2100.github.io/p.e.m.p.w.s2020/02/18/CBWH(2)/

在之前的文章里，我们学习了CBWH方法的一些基础知识，在这篇文章里，我们将继续学习CBWH方法。 Credit: 本文中所引用的研究来自： J. Ning, Robust mean-shift tracking with corrected background-weighted histogram, DOI: 10.1049/iet-cvi.2009.0075 王芳芳，陈华 《动态背景下的视频目标跟踪》，硕士学位论文 Kernel-Based Object Tracking, DOI: 10.1109/TPAMI.2003.1195991 成伟，柴毅 《均值漂移算法在视频目标跟踪中的应用》，硕士学位论文

https://firefox2100.github.io/notes/2020/02/09/At-the-beginning/

今天上午，在半个小时的研究和折腾（中间还重来了两次）之后，我终于成功的在GitHub上建立了自己的第一个博客。这篇博文，也是我第一篇博文，不说别的，就简单的谈一下这个博客的目的，维护，还有之后的一些打算吧。

https://firefox2100.github.io/p.e.m.p.w.s2020/02/28/SURF(1)/

在之前，我们了解过了SIFT算法。另一个与SIFT几乎同样常用的方法是SURF方法。在这篇文章中，我们将简要了解SURF方法，并且通过分析它和SIFT方法的优缺点，来决定我们之后在什么解决方案中使用哪种方法。

https://firefox2100.github.io/p.e.m.p.w.sSIFT(1).html

因为最近刚好有时间，把之前的项目整理了一下，整合成了P.E.M.P.W.S.项目。考虑到项目的实用性，准备给上面加上目标追踪的功能。在经过一番寻找之后，发现这一方面公开的研究比我想象中的要少许多，所以只能自己从头来。我找到了一篇论文，并且准备尝试复现论文中描述的算法，作为一个入门。这一系列博客，也方便我整理这一段时间的所学。博客将不定时更新，跟进我的学习进度。因为是第一次做图像追踪和机器视觉方面的内容，若有错误，还望指正。 Credit: 本次学习中所引用的研究来自: 王芳芳，陈华 《动态背景下的视频目标跟踪》，硕士学位论文

https://firefox2100.github.io/p.e.m.p.w.s2020/02/23/SCK/

在之前的文章中，我们已经了解了SCK算法的基础知识。在这篇文章中，我们将通过完整构建算法的方式，来对SCK进行进一步的学习。 Credit: 本文中所引用的研究来自： 王芳芳，陈华 《动态背景下的视频目标跟踪》，硕士学位论文

https://firefox2100.github.io/p.e.m.p.w.s2020/02/16/SIFT(4)/

在上一篇文章中，我们讲到了寻找并过滤极值点，在本次的学习中，我们将继续关注SIFT特征点提取，重点关注怎样从特征点生成可以匹配的描述子。

https://firefox2100.github.io/jekyll/2020/07/02/Jekyll/

我在GitHub Pages上部署博客已经有一段时间了。经历了一段时间的使用和对其他平台的测试，我还是决定暂时继续使用这一方案。现在来总结一下建立的方法和我这么选择的原因。

https://firefox2100.github.io/p.e.m.p.w.s2020/02/21/Kalman-filtering/

在之前的文章里，我们完成了SIFT和CBWH方法的基本学习。在之后的这一系列文章中，我们将进行卡尔曼滤波的学习。 Credit: 本文中所引用的研究来自： 王芳芳，陈华 《动态背景下的视频目标跟踪》，硕士学位论文 以及源自互联网的大量信息与课程整理。

https://firefox2100.github.io/notes/2020/02/27/freedom/

总是写一些技术类文章，总是看算法也是比较累的，也违背了我建立这个博客的目的。当初在建这个博客的时候，就是为了能够想到什么就写什么，不用管分类，也不用觉得会有人看所以刻意怎么去写，这里就当成我记录自己学习，想法，以及一些值得写下来的事的地方吧。

https://firefox2100.github.io/3ds/2020/04/16/3DS_Mods/

前言