HQY

简要介绍WASAPI播放音频的方法

Fri, 03 Jul 2026 11:31:00 +0800

说说怎么用WASAPI播放声音吧。

本文完整代码可以在以下链接找到

https://gitee.com/peaboss/archive/tree/main/learnaudios

目录是demo/wasplay。

WASAPI介绍

参考链接https://learn.microsoft.com/en-us/windows/win32/coreaudio/wasapi，这个是英文原版的，建议阅读，https://learn.microsoft.com/zh-cn/windows/win32/coreaudio/wasapi是机翻的，有些地方不太好，当然也可以两份对照着阅读。

WASAPI是Windows Core Audio的一部分，是从Vista开始引入的，作为应用层最底层的音频API。所以现在用的DirectSound系列也好，waveXxx(也就是MME)也好，他们都是基于Core Audio的，而音频流的管理，则是通过WASAPI。

WASAPI是一个比较复杂的API，但是其方便了许多偏底层的音频开发，因为在这之前有WDM音频驱动和Kernel Streaming(内核流)这种模式，开发难度极高，甚至为了降低延迟就有厂商搞出了ASIO这玩意。

延迟对于音频开发来说非常重要，因为早期Windows没有一套像样的低延迟音频API，所以开发起来要另辟蹊径，费时费力，而现在有了WASAPI就不一样了，一套API就可以实现低延迟、高品质的音频输入输出了。

可以说微软推出WASAPI就是为了一统Windows音频开发的江湖。

WASAPI使用

现在我们看看WASAPI应该怎么用吧。

首先说明，WASAPI(或者说整个Core Audio)是基于Windows经典的COM组件对象模型，使用一系列接口来实现各类功能。所以我们要使用它，就必须先了解一些基础的COM知识。

其实之前讲DirectSound的时候也说到了这个，但是因为DirectSound有DirectSoundCreate这个函数，所以操作简单了不少，而用Core Audio就复杂一些了。

一些有关COM概念的介绍网上有不少不错的资料，这里就不多说了，比如
官方文档 https://learn.microsoft.com/zh-cn/windows/win32/com/component-object-model--com--portal
或者 https://blog.csdn.net/qq_40628925/article/details/118097146
还有 https://blog.csdn.net/wangqiulin123456/article/details/8026270（排版差了点）

COM在我们的使用中就是一个接口，这个接口类似于Java或者C#里的接口，在C++就是一个纯虚类，用C语言表示就是一个虚函数表，利用这个特性实现了跨编程语言、跨操作系统的功能。每个接口都继承自IUnknown类，有三个基本方法，一般最需要关注的就是Release的调用了，因为这涉及到内存释放，如果不调用就会造成泄漏。

使用COM的函数需要注意返回值，类型为HRESULT，实际上就是一个int，其中S_OK代表成功，其他不少返回值都有其特定的含义，具体在查API的时候可以看到，不过呢一般情况下都是会返回S_OK的，只有少部分会失败，我们只需关注容易失败的就行了。

在使用COM之前先要初始化，这个过程比较简单，调用CoInitializeEx函数即可，当然使用完了一会要调用CoUninitialize来撤销初始化。

其中CoInitializeEx有两个参数，第一个固定为NULL，第二个填0即可，默认就是多线程的，返回值一般不用管，基本上不会出错的；CoUninitialize没有参数也没有返回值。

然后需要调用CoCreateInstance来创建一个对象，这个函数比较复杂，这里是官方的介绍。

贴一下官方的函数原型

HRESULT CoCreateInstance(  [in]  REFCLSID  rclsid,  [in]  LPUNKNOWN pUnkOuter,  [in]  DWORD     dwClsContext,  [in]  REFIID    riid,  [out] LPVOID    *ppv);

第一个是CLSID，我们只要知道这是一个GUID常量就行了
第二个一般用NULL就行了
第三个一般用CLSCTX_ALL就行了
第四个一是要创建的对象的类型IID，也是一个GUID常量
第五个就是创建的对象指针的地址

下面贴出创建的例子

const GUID IID_IMMDeviceEnumerator = __uuidof(IMMDeviceEnumerator);const CLSID CLSID_MMDeviceEnumerator = __uuidof(MMDeviceEnumerator);IMMDeviceEnumerator *enumerator = NULL;CoCreateInstance(CLSID_MMDeviceEnumerator, NULL, CLSCTX_ALL, IID_IMMDeviceEnumerator, (void **)&enumerator);

这样我们就有了一个IMMDeviceEnumerator对象指针了。

接着再

IMMDevice *device = NULL;enumerator->GetDefaultAudioEndpoint(eRender, eConsole, &device);enumerator->Release();

就能创建一个IMMDevice对象了，这里创建的是默认设备对象，也可以枚举所有设备选择其中一个，选择的过程一般交给用户来处理，具体可以去看看IMMDeviceEnumerator的介绍。

拿到了IMMDevice对象之后就可以创建IAudioClient对象了。

const GUID IID_IAudioClient = __uuidof(IAudioClient);IAudioClient *aclient = NULL;device->Activate(IID_IAudioClient, CLSCTX_ALL, NULL, (void **)&aclient);

前面说了这么多，终于到了我们需要的IAudioClient了。这是我们的核心部分，接口文档链接：https://learn.microsoft.com/en-us/windows/win32/api/audioclient/nn-audioclient-iaudioclient

IAudioClient后面还有IAudioClient2和IAudioClient3，不过都是一些扩展功能，本文内容用不上。不过如果要用的话，就得用IUnknown的QueryInterface方法了，这个在之前讲DirectSound事件驱动模式的时候已经用过了。

这里是一个官方示例代码https://learn.microsoft.com/zh-cn/windows/win32/coreaudio/rendering-a-stream，不过呢虽然官方的代码很详细，但是不能直接跑，而且用的方法也不能体现WASAPI的优势(居然在循环里调用Sleep来等，而且这个时间是500ms)。而我们采用的是事件驱动机制，和之前用DirectSound是一样的，好处在于其延迟可以低至10ms左右，如果用独占流配合更好的设备的话，理论上可以更低(据说Win10共享流也可以更低)，这对于录音来说是极其重要的。当然我们用共享流就行了，不然其他程序的声音就没了，独占流更适合专业性强的软件。

IAudioClient有若干方法，其中大部分都会用到，具体细节可以看文档说明。

首先我们要调用的是Initialize方法，不过在调用之前可以用IsFormatSupported来确认选定的格式是否受支持。也可以调用GetDevicePeriod来查看设备支持的处理周期。还可以调用GetMixFormat来获取系统内部的混音格式直接用，不过这样的话就得自己处理重采样了，对于专业的软件来说还是需要的，毕竟早期Windows自带的重采样质量稍差(其实DirectSound就默认支持重采样了，但是WASAPI一开始不支持，关于重采样的更多内容会在后文讨论)。除了以上三个方法可以在Initialize之前调用，其他的全部要先调用Initialize才能用。

官方文档上Initialize的原型：

HRESULT Initialize(  [in] AUDCLNT_SHAREMODE  ShareMode,  [in] DWORD              StreamFlags,  [in] REFERENCE_TIME     hnsBufferDuration,  [in] REFERENCE_TIME     hnsPeriodicity,  [in] const WAVEFORMATEX *pFormat,  [in] LPCGUID            AudioSessionGuid);

第一个参数是共享模式还是独占模式的选项，就AUDCLNT_SHAREMODE_EXCLUSIVE、AUDCLNT_SHAREMODE_SHARED这俩，我们用AUDCLNT_SHAREMODE_SHARED共享模式就行了
第二个参数是控制流的选项，多个参数用按位或运算叠加，我们需要AUDCLNT_STREAMFLAGS_EVENTCALLBACK实现事件驱动，还有AUDCLNT_STREAMFLAGS_AUTOCONVERTPCM和AUDCLNT_STREAMFLAGS_SRC_DEFAULT_QUALITY(提供更高的质量)实现自动重采样
第三个参数是缓冲区持续时间长度(单位100纳秒)，对于共享模式和事件驱动同时使用的情况，填0即可
第四个参数是设置设备处理周期，独占模式才要设置，填0即可
第五个参数是音频格式，支持WAVEFORMATEX和WAVEFORMATEXTENSIBLE，从要播放的文件获取
第六个参数是AudioSession类型GUID的指针，不用Session填NULL即可

调用完以后检查一下返回值，因为那么多方法里这个出错的概率比较大，当然规范的写法是每个方法都要检测返回值以避免错误。

之后需要调用SetEventHandle来指定接收事件的句柄，调用GetBufferSize来确定系统分配的缓冲区大小(单位是音频帧个数)，也可以选择调用GetStreamLatency查看系统安排的延迟时间(单位100纳秒)(不过我发现这个方法似乎不会给出一个有效的值，一直是0，可能是bug)。

现在可以调用GetService来获取一个IAudioRenderClient对象，该对象仅提供两个方法：GetBuffer和ReleaseBuffer，用来获取和释放需要填充的音频数据缓冲区指针。

在第一次调用Start之前用IAudioRenderClient提前获取缓冲区并填充数据可以降低播放的延迟，这样就可以开始播放了。

紧接着我们就要启动一个线程来等待事件的到来然后填充数据了。

要在线程中调用GetCurrentPadding来获取缓冲区已有的数据，因为缓冲区一般比较大，而实际上每10毫秒就会需要新的数据了，此时缓冲区内还有剩余数据没有播放。

具体代码如下：

device->Activate(IID_IAudioClient, CLSCTX_ALL, NULL, (void **)&aclient);HRESULT hr = aclient->Initialize(AUDCLNT_SHAREMODE_SHARED,AUDCLNT_STREAMFLAGS_EVENTCALLBACK | AUDCLNT_STREAMFLAGS_AUTOCONVERTPCM |  AUDCLNT_STREAMFLAGS_SRC_DEFAULT_QUALITY,0, 0, fmtex, NULL); // fmtex是要播放的文件的// 这里最好检测一下hr结果，然后妥善处理aclient->GetBufferSize(&blocksize);aclient->SetEventHandle(hevents[0]);aclient->GetService(IID_IAudioRenderClient, (void **)&arender);BYTE *pdata;arender->GetBuffer(blocksize, &pdata);fill(pdata, blockalign * blocksize); // 注意这个blockalign是文件里获取的，实际数据大小等于帧数*每帧大小arender->ReleaseBuffer(blocksize, 0);hthread = CreateThread(0, 0, fill_thread, this, 0, NULL);SetThreadPriority(hthread, THREAD_PRIORITY_TIME_CRITICAL); // 提高一下线程优先级aclient->Start();

线程代码如下：

DWORD __stdcall fill_thread(void *obj){WASPlayer *player = (WASPlayer *)obj;while (1) {DWORD r = WaitForMultipleObjects(2, player->hevents, FALSE, INFINATE);BYTE *pdata;if (r == 0) {UINT32 padding;player->aclient->GetCurrentPadding(&padding); // 获取当前缓冲区已经填充的数据大小UINT32 frames = player->blocksize - padding; // 计算需要填充的大小UINT32 bytes = frames * player->blockalign;  // 计算出需要的字节数player->arender->GetBuffer(frames, &pdata);int filled = 0; // 实际填充的大小if (pdata) // 一般不会为空filled = player->fill(pdata, bytes);player->arender->ReleaseBuffer(frames, 0);if (filled < 0) {printf("[debug] No buffer\n");break;}}else if (r == 1) {printf("[debug] Set stop\n");break;}else {printf("[debug] Unknown\n");break;}}player->stop();printf("[debug] Thread end\n");return 0;}

以上就是一些简单的说明和示例代码了，具体可以查看本文前面的完整代码。

录音说明

本文代码适当修改就可以实现录音功能了，还可以实现环回(Loopback)录音，不过Loopback和事件驱动模式下还有一些bug，据说win10修复了但是没有具体测试过。

这里贴一下官方文档：

麦克风录制 https://learn.microsoft.com/en-us/windows/win32/coreaudio/capturing-a-stream
Loopback录制 https://learn.microsoft.com/en-us/windows/win32/coreaudio/loopback-recording

有兴趣可以去参阅一下。

关于重采样

这个单独拎出来讲，是因为内容比较多，几句话是说不完的，有关资料可以提供一个斯坦福大学CCRMA的Julius O. Smith教授的网站，介绍了关于数字音频重采样的理论和方法等内容。

链接在此：https://ccrma.stanford.edu/~jos/resample/resample.html

简单说的话，音频方面的重采样包括采样率转换、量化方式的转换和声道数等的转换(尽管大部分时候采样率转换可能是很多人说的意思)。打个比方，系统内部的混音格式是48000Hz、32位浮点数，而我要播放的文件是48000Hz、16位定点整数，那么只需要把每一帧的数据按量化最大值(16位整数是32767)进行除法转换到-1~1范围的浮点数就行了，比较容易；但如果我要播放的文件是44100Hz、16位的标准CD格式(这也是主流的格式)，那就不仅仅是转换浮点数这么简单了，涉及到采样率转换这个比较棘手的问题。

还有比如32位浮点数或者24位整数转16位整数就涉及到抖动(Dither)这个概念，这是因为16位整数的量化误差相对较大，人为加入一些小噪音可以减少量化误差带来的影响。关于抖动，可以看看这篇文章：https://www.bilibili.com/read/cv13718097/。

高采样率转低采样率会造成混叠的现象(如96kHz到44.1kHz)，理想情况下高于22.05kHz的频率应该被低通滤波器过滤掉，但实际上不存在这样的滤波器，所以在这种情况下多少会有混叠，如何减少这个现象也是一个重要的因素；反过来低采样率到高采样率还有产生镜像频率的问题。

关于采样率转换算法CCRMA网站上有详细的描述，网上也有不少开源代码，当然不同厂商也有自己的独家改进算法，不同软件采样率转换质量的比较，可以看这个：http://src.infinitewave.ca/。

如果把采样率转换和量化的转换放一起，那难度就更高了，不过一般情况下，Windows内部的混音器都是采用32位浮点数的，不同的是采样率，所以对Windows来说采样率转换可能才是重点。

当然不知到什么时候开始WASAPI有了AUDCLNT_STREAMFLAGS_AUTOCONVERTPCM和AUDCLNT_STREAMFLAGS_SRC_DEFAULT_QUALITY这俩，一个是自动重采样，同时使用另一个可以获得高质量的采样率转换，我们姑且认定其质量应该不会太差，但实际不敢保证，因为http://src.infinitewave.ca/并没有关于WASAPI的采样率转换质量对比，只有DirectSound的。

重采样这块可以挖个大坑，什么时候能填就不知道了（非专业，没怎么学过数字信号处理?）。

总结

WASAPI看起来麻烦，其实并不难，实现简单的功能甚至比DirectSound还方便，但是关于WASAPI的说明介绍还是太少了，导致相关资料不好找，除了官方那份庞大的文档，而没有一份简单的入门介绍。于是在研究一段时间WASAPI后写了一些代码，并写出本文，希望起到抛砖引玉的效果。

Lada 马赛克修复神器 Restore videos with pixelated/mosaic regions ，基于AI 视频像素化与马赛克去除开源工具

Fri, 03 Jul 2026 11:14:12 +0800

去除各种视频马赛克是众多老司机乐此不疲的追求，也有众多的收费、免费工具。

Lada是一个最近在社区比较火的基于AI 视频像素化与马赛克去除开源工具，Lada的核心功能是恢复视频中马赛克／像素化部分，并将处理结果与原始视频的音频进行合成输出。

项目地址：https://codeberg.org/ladaapp/lada

备注：2025/10/21 https://github.com/ladaapp/lada 删库

https://github.com/ladaapp/lada

Lada 的目标并不是对所有视频、所有场景都做到完美恢复，而是希望在条件允许的前提下，对那些有遮挡（像素化、马赛克）处理的视频内容，尝试“还原”或“减弱”遮挡效果，使得画面更可识别。

Lada 建立在几个成熟的开源库之上，包括用于视频超分辨率的 BasicVSR++、用于对象检测的 YOLO，以及用于增强的 Real-ESRGAN。此种组合使 Lada 能够高效处理复杂的视频恢复任务。

Lada 的处理流程可以抽象成两大子模块：

马赛克／像素块检测（Mosaic Detection）：即首先识别出视频帧中哪些区域被像素化或马赛克覆盖，需要被恢复。
马赛克恢复 / 图像重建（Mosaic Restoration / Depixelization）：在确定要恢复的区域后，用深度学习模型对这些区域进行“还原”或重构，使它们看起来更清晰、更接近真实图像

在实际应用中，Lada 的一些应用场景：

研究或学术用途：探索图像修复、去遮挡、图像重建等前沿技术
工业或工具用途：例如内容审核、视频增强、后期修复
教育或技术演示用途

喜欢动手的老司机们行动起来吧，DIY你最爱视频无马赛克版本。

脑配置16G内存，3060显卡，12G显存，视频大小2G多，转码流畅，去码还原度95以上，细节上差一点，但是差的不多

从逻辑角度看，应该还是会依据原内容进行ai补足。其原理是追踪马赛克位置的变化，随着画面内容的变化，马赛克内容抖动也会变，然后不断用算力去依据大量变化的内容数据进行推理补足

Lada

Lada is a tool designed to recover pixelated adult videos (JAV). It helps restore the visual quality of such content, making it more enjoyable to watch.

Features

Recover Pixelated Videos: Restore pixelated or mosaic scenes in adult videos.
Watch/Export Videos: Use either the CLI or GUI to watch or export your restored videos.

Usage

GUI

After opening a file, you can either watch the restored video in real time or export it to a new file to watch it later:

Additional settings can be found in the left sidebar.

CLI

You can also use the command-line interface (CLI) to restore video(s):

lada-cli --input <input video path>

For more information about additional options, use the --help argument.

Performance expectations and hardware requirements

The restoration quality can vary depending on the scene. Some may look quite realistic, while others could display noticeable artifacts, sometimes worse than the original mosaics.

To run the app effectively, you'll need a GPU and some patience. A graphics card with at least 4-6GB of VRAM should work well for most cases.

The app also requires a fair amount of RAM for buffering, which improves performance. For 1080p content, 6-8GB of RAM should suffice, but 4K video will require significantly more.

To watch the restored video in real-time, you'll need a powerful machine. Otherwise, the player may pause and buffer as it computes the next set of restored frames. While viewing the video, no encoding is done, but additional RAM will be used for buffering.

If your GPU isn't fast enough for real-time playback, you can export the video and watch it later in your preferred media player (this is supported in both the GUI and CLI).

Although the app can run on a CPU, performance will be extremely slow, making it impractical for most users.

Installation

Using Flatpak

The easiest way to install the app (CLI and GUI) on Linux is via Flathub:

Note

The Flatpak only works with x86_64 CPUs. Nvidia/CUDA (Turing or newer: RTX 20xx up to including RTX 50xx) and Intel Arc GPUs are supported. Ensure your GPU driver is up-to-date. It can also be used without a GPU but it will be very slow. Make sure to install either the Intel or the Nvidia Add-On from Flathub.

Tip

After installation you should find Lada in your application launcher to start the GUI. You can also run it via flatpak run io.github.ladaapp.lada.

Tip

When using the CLI via Flatpak we need to make the file/directory available by giving it permission to the file system so it can access the input/output files

flatpak run --filesystem=host --command=lada-cli io.github.ladaapp.lada --input <input video path>

You may want to set an alias to make it easier to use

alias lada-cli="flatpak run --filesystem=host --command=lada-cli io.github.ladaapp.lada"

You could also give the filesystem permission permanently via Flatseal

Tip

If you want to use the Post-export action feature to run a command/script after export has finished you'll need to give the Flatpak additional permissions. Add the --talk-name=org.freedesktop.Flatpak permission and then run your command via flatpak-spawn. For example: If the script you want to run is /home/user/myscript.sh then set custom command as flatpak-spawn --host /home/user/myscript.sh

Tip

If you installed Lada from Flathub and drag-and-drop doesn't work, your file browser might not support File Transfer Portal. You can fix this by:

Switching or updating your file browser to one that supports it.
Granting the app filesystem permissions (e.g., via Flatseal so it can read files directly).
Using the 'Open' button to select the file instead of drag-and-drop.

Using Docker

The app is also available via Docker (CLI only). You can get the image ladaapp/lada from Docker Hub with this command:

docker pull ladaapp/lada:latest

Note

The Docker image only works with x86_64 CPUs and Nvidia/CUDA GPUs (Turing or newer: RTX 20xx up to including RTX 50xx). Ensure your NVIDIA GPU driver is up-to-date. It can also be used without a GPU but it will be very slow.

Tip

Make sure that you have installed the NVIDIA Container Toolkit on your system so Docker can pass through the GPU

Tip

When using Docker you'll need to make the file/directory available to the container as well as the GPU:

docker run --rm --gpus all --mount type=bind,src=<input video path>,dst=/mnt ladaapp/lada:latest --input "/mnt/<input video file>"

Tip

If you want to use hardware encoders like hevc_nvenc you have to provide the container with video capability.

With docker run you can use --gpus 'all,"capabilities=compute,video"'. Learn more here.

Using Windows

For Windows users, the app (CLI and GUI) is packaged as a standalone .7z archive file. You'll need 7-zip to unpack the files. It is recommended to validate the file after downloading. See the Tip below.

Get the latest release from the Releases Page.

You'll find lada.exe and lada-cli.exe after extracting the archive.

Note

The Windows release only works with x86_64 CPUs. Nvidia/CUDA (Turing or newer: RTX 20xx up to including RTX 50xx) and Intel Arc GPUs are supported. Ensure your GPU driver is up-to-date. It can also be used without a GPU but it will be very slow.

Note

Be aware that the first start of lada.exe or lada-cli.exe could take a while before Windows Defender or your AV has scanned it. The next time you open the program it should start fast.

Tip

It is recommended to compare the checksum of the downloaded file against the value you'll find in the release announcement. This makes sure that you got the correct and unaltered file, especially important if you got the file from an unofficial source.

Calculate the checksum of the downloaded file on your computer and compare it against the SHA256 value you'll find in the release announcement. They must be the same!

You can do this with Powershell Get-FileHash /path/to/file.7z or QuickHash-GUI.

Alternative Installation Methods

If the packages above don't work for you then you'll have to follow the Build steps to set up the project.

Note that these instructions are mostly intended for developers to set up their environment to start working on the source code. But you should hopefully be able to follow the instructions even if you aren't a developer.

Officially, Lada supports only Nvidia and Intel Arc GPUs but there have been reports that AMD ROCm-compatible cards and Apple work as well.

You can check the issue tracker to find out more about the current state of supporting other systems.

Contribute

You can find the Lada project on GitHub and on Codeberg.

The home of the project is on Codeberg. GitHub is set up only as a mirror so it's code will stay in sync with the main branch on Codeberg.

For contributing code, ideas or bug reports use Pull requests and the Issue tracker on Codeberg.

If you want to help translating the app you can contribute to existing translations or set up a new language over at Codeberg Translate.

Releases

New releases will be published on both GitHub Releases and Codeberg Releases. You should get a notification about new releases if you star the project on either platform.

Build

If you want to start hacking on this project you'll need to install the app from source. Check out the detailed installation guides for Linux, macOS, and Windows.

Training and dataset creation

For instructions on training your own models and datasets, refer to Training and dataset creation.

License

Source code and models are licensed under AGPL-3.0. See the LICENSE.md file for full details.

Acknowledgement

This project builds upon work done by these fantastic individuals and projects:

DeepMosaics: Provided code for mosaic dataset creation. Also inspired me to start this project.
BasicVSR++ / MMagic: Used as the base model for mosaic removal.
YOLO/Ultralytics: Used for training mosaic and NSFW detection models.
DOVER: Used to assess video quality of created clips during the dataset creation process to filter out low-quality clips.
DNN Watermark / PITA Dataset: Used most of its code for creating a watermark detection dataset used to filter out scenes obstructed by text/watermarks/logos.
NudeNet: Used as an additional NSFW classifier to filter out false positives by our own NSFW segmentation model
Twitter Emoji: Provided eggplant emoji as base for the app icon.
Real-ESRGAN: Used their image degradation model design for our mosaic detection model degradation pipeline.
BPJDet: Model for detecting human body and head. Used for creating SFW mosaics so that mosaic detection model can be trained so skip such material.
CenterFace: Model for detecting human faces. Used for creating SFW mosaics so that mosaic detection model can be trained so skip such material.
PyTorch, FFmpeg, GStreamer, GTK and all other folks building our ecosystem

一个在浏览器里运行的太阳系实时探索工具，1:1 还原真实比例，从太阳表面一直延伸到 10 万 AU 外的奥尔特云

Fri, 03 Jul 2026 11:11:52 +0800

Solar-Wanderer

一个在浏览器里运行的太阳系实时探索工具，1:1 还原真实比例，从太阳表面一直延伸到 10 万 AU 外的奥尔特云。数据来自 NASA JPL 星历表，行星位置跟实际天文观测对得上。

Github地址

https://github.com/hyqzz/Solar-Wanderer

功能特性

实时定位：九大行星、月球、21 颗卫星、小行星带、柯伊伯带、28 颗海外天体、4 颗彗星，位置误差不超过 0.074 度
无缝缩放：从太空轨道一路扎到星球表面，再进到水里，没有加载画面打断
双端可用：电脑键鼠、手机触屏都能操作，同一套物理和比例
体量够轻：核心代码 gzip 后约 200KB，不用装东西、不用注册、没有后端服务器

精度可验：测过跟 JPL Horizons 的对比，行星角度差不到 0.1 度，月球 0.12 度，地球自转跟真实子午线对齐

怎么用

直接打开 https://sw.icodestar.net，等页面加载完就能点目录里的天体名字跳转。

几个上手路线：

点"月球"→双指捏合放大→着陆→抬头看，地球悬在黑天上
从地球不断后拉，行星缩成点，再拉远直到奥尔特云浮现
双击"土星"→ zoom 到能看见卡西尼缝

想自己改代码的话，仓库是 MIT 协议：


git clone https://github.com/hyqzz/Solar-Wanderer.git
cd Solar-Wanderer
npm install
npm run dev

有人拿开源项目收费200元，被喷惨了！我查了 License 后，发现很多人都搞错了……

Fri, 03 Jul 2026 11:07:37 +0800

前几天，在一个技术交流群里，看到这样一段聊天。

原因是一个码农拿一个开源产品ITOps Agent来收取200的会员费用，提供后续长期更新，群里炸锅了，都说要举报他。

我去看了一眼这个项目的 License。

结果发现，它使用的是：

Mozilla Public License Version 2.0（MPL-2.0）

看到这里，我突然意识到：

很多程序员、运维，甚至开发者，都误解了"开源"。

今天，我们就聊聊这个话题。

开源，就一定不能收费吗？

这是很多人的第一反应。不少人认为：

开源 = 免费
开源 = 公益
开源 = 谁收费谁没良心

但事实上，开源和免费，从来都不是一回事。

真正决定一个项目能不能商用、能不能收费的，不是网友怎么看，而是：

开源协议（License）。

它才是真正具有法律效力的规则。

我查了一下，这个项目用的是 MPL 2.0

很多人听过：

MIT
Apache
GPL

但是对 MPL 2.0 可能不太了解。

它其实属于一种：

弱 Copyleft（弱传染）协议。

简单来说：它既鼓励开源，又允许商业化。

很多人以为：

MPL = 不能赚钱。

实际上，并不是。

MPL 2.0 到底允不允许收费？

答案是：允许的。只要遵守协议。

也就是说，别人可以收安装费，技术支持费，培训费，咨询费或运维服务等费用。

以上这些协议本身都没有禁止。

很多人听到这里可能会惊讶：

什么？开源还能收费？

是的。而且这种模式，在开源世界其实非常普遍。

那为什么大家会觉得不舒服？

因为很多人脑海里出现的是另一种画面。

别人花了几年时间：

写代码
修 Bug
回 Issue
写文档
做版本更新

结果另一个人：下载源码，打包，改个 Logo，换个名字。

然后开始收费。

如果真是这样，很多人心里都会觉得：这不是"借鸡生蛋"吗？

其实，这里面混淆了两个概念。

收费，本身没有问题

真正应该讨论的是：

收费有没有提供价值。

举个最简单的例子。

很多企业根本不会部署 Kubernetes。有人提供：

私有化部署
Helm 安装
Docker 镜像
升级方案
Bug 修复
企业微信群支持
持续版本更新

收费吗？当然收费。甚至几百，几千都很正常。

因为客户买的不是源码。而是你的时间，你的经验，你的服务。

真正容易踩坑的是这一点

很多人不知道，MPL 2.0 有一个非常重要的规定。

如果你修改了原来的源码文件。

那么修改后的这个文件，仍然必须遵循 MPL。

也就是说：别人有权获得这部分源码。

但是，如果是你自己新增了一些新模块，完全是可以闭环的。

这就是 MPL 最经典的一点：

文件级开源。

不像 GPL 那样，整个项目都必须开源。

也不像 MIT 那样，改完全部闭源也可以。

它刚好处于两者之间。

所以，交流群里的那个人违法吗？

答案其实很简单。

但要分两种情况。

第一种：卖的是服务

比如：

提供安装包
持续更新
售后支持
视频教程
微信交流群

然后收费 200 元。这种情况，大概率没有问题。

因为：收费的是服务，不是 License。

虽然不道德，但不违法

第二种：修改源码还不遵守协议

比如：修改了 MPL 源码，删除原作者版权，完全闭源。

然后当成自己的产品卖。如果是这样，就有可能违反 MPL 协议。

所以真正的问题，不是收费。而是有没有遵守 License所约束的条件。

为什么越来越多开源作者开始收费？

以前很多人觉得：

开源作者，就应该"用爱发电"。

现实却是：维护一个优秀项目，成本非常高，服务器要钱，域名要钱，时间更值钱。

很多项目：一个 Bug，可能作者要花整个周末修复，现在有了AI还好点，可能短时间内修复。

如果没有收入，作者靠什么坚持几年？

所以现在越来越多优秀项目都开始：

企业版收费
社区版免费
提供商业支持
提供技术咨询
提供 SaaS 服务

这其实才是健康的开源生态。

作者获得收入，项目持续更新，用户得到更好的服务，这是一个共赢。

开源，不代表作者必须无偿奉献

这几年，我越来越认同一句话：

开源是一种协作方式，不是一种慈善行为。

作者可以选择：

免费，收费，企业版，社区版，双许可证，商业授权。

这些都没有问题。

因为只有项目能够持续活下去，整个开源生态才能越来越好。

最后，分享一句我很认同的话

License 是底线。价值，是上限。

遵守开源协议，是每一个技术人的基本素养。

而真正决定别人愿不愿意付费的，不是源码是不是免费的，而是你提供的服务，到底值不值这个价格。

所以下次再看到：

"有人拿开源项目收费！"

不妨先问一句：

他违反 License 了吗？

如果没有，那真正值得讨论的，应该是：

他提供的价值，配不配得上这 200 元？

兄弟们，你怎么看？

开源项目应不应该收费？欢迎评论区聊聊。

客户端到Active Directory服务器的端口

Fri, 03 Jul 2026 10:10:45 +0800

Active Directory 端口摘要

这里是 Active Directory 默认安装时使用的端口列表。这发生在域控制器和已加入域的计算机之间。

TCP 135 Microsoft RPC
TCP/UDP 49152 – 65535 RPC 动态端口
TCP 88 Kerberos
TCP 389 LDAP
UDP 53 DNS
TCP 445 SMB

TCP 135 Microsoft RPC Mapper

描述：
端口135是一个关键的客户端/服务器端口。该端口被许多Microsoft服务使用，不应被防火墙阻挡。首先，客户端连接到RPC映射服务（端口135），并询问映射器该服务正在监听哪个端口（该端口将是动态端口范围......见下文）。RPC 映射器响应客户端的端口，然后客户端连接到该端口。你可以在上面的截图中看到这一点。
防火墙：
允许客户端和服务器之间切换。135号端口不应暴露在互联网上

TCP/UDP 49152 – 65535 RPC 动态端口

描述：
动态端口范围被各种服务器应用使用。RPC 动态端口分配指示 RPC 程序使用配置为 TCP 和 UDP 的范围内的特定随机端口，基于所用操作系统的实现。RPC 映射器（端口 135）用于连接客户端与运行在这些动态端口上的服务。
防火墙：
允许客户端和服务器之间切换。该端口范围不应暴露在互联网上。

TCP 88 Kerberos

描述：
Kerberos 是一种认证协议，能够以安全的方式认证客户端与服务器之间的请求。这是 Microsoft Windows 对域加入设备的默认认证方法。
防火墙：
允许客户端和服务器之间切换。端口不应暴露在互联网上。

TCP 389 LDAP

描述：
LDAP是一种目录访问协议。该协议用于搜索、添加/删除、认证和修改如Active Directory中的目录服务器中的数据。
防火墙：
允许客户端和服务器之间切换。端口不应暴露在互联网上。

UDP 53 DNS

描述：
DNS 是一项关键服务，用于将 IP 地址映射到主机名称。这是客户端用于查找域内资源记录和查找外部域名的关键服务。
防火墙：
允许客户端和服务器之间切换。如果你的Active Directory服务器上运行DNS，我不建议将其暴露在互联网上。

TCP 445 SMB

描述：
服务器消息块（SMB 协议）是一种客户端到服务器之间的通信协议，用于访问网络上的文件、打印机和数据。该端口用于启动时获取 GPO 信息，运行 gpupdate 命令时也会使用。
防火墙：
允许客户端和服务器之间切换。不要将该端口暴露在互联网上。

用户登录域加入计算机时使用的端口

在这个例子中，我会登录PC1（192.168.100.20），并从域控制器捕获网络数据包。

这里是TCP/UDP端口的对话视图。这是从客户端发送到域控制器和目的端口的流量。

以下是客户端使用的目的端口的摘要。

TCP 88（Kerberos）
TCP 135（Microsoft RPC）
TCP 389（LDAP）
TCP 445（Microsoft DS）
TCP 49668（用于 LSA、SAM、NetLogon 的 RPC）——从 135 端口的请求开始
UDP 53（DNS）
UDP 389（LDAP）

运行 Gpupdate 时使用的端口

登录客户端时，我会运行 gpupdate 命令查看使用了哪些端口。

结果如下。看起来运行gpupdate时，TCP端口445被使用最多。

连接计算机到该域时使用的端口

这看起来与其他数据包捕获方式相似。

TCP 88（Kerberos）
TCP 135（Microsoft RPC）
TCP 389（LDAP）
TCP 445（Microsoft DS）TCP
49668（用于 LSA、SAM、NetLogon的 RPC）——此程序始于对端口 135
UDP 53（DNS）的请求

Pyhon操作SQLPub数据库

Fri, 03 Jul 2026 10:10:17 +0800

一、创建SQLPub数据库

1 访问SQLPub官网，申请免费数据库：SQLPub

申请成功后保存数据库连接信息，密码只显示一次，注意保存！

2 点击左上角个人中心进行登录

登录账号为注册邮箱地址，密码与数据库密码一致。

二、添加测试数据

1 通过Dashboard连接数据库

2 创建测试用表

CREATE TABLE `ao_sql`.`user` (
    `id` INT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY COMMENT '用户ID',
    `username` VARCHAR(50) NOT NULL COMMENT '用户名',
    `password` VARCHAR(100) NOT NULL COMMENT '密码',
    `email` VARCHAR(100) UNIQUE COMMENT '电子邮箱',
    `create_time` TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP COMMENT '创建时间'
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8mb4 COMMENT='用户表';

执行后：

3 插入测试数据

INSERT INTO `ao_sql`.`user` (`username`, `password`, `email`) VALUES
('john_doe', 'qwert', 'john.doe@example.com'),
('alice_smith', 'asdfg', 'alice.smith@example.com'),
('bob_jackson', 'zxcvb', 'bob.jackson@example.com'),
('emma_wilson', '12345', 'emma.wilson@example.com');

4 查询测试数据

查询测试数据是否正常插入：

SELECT * FROM `user` ORDER BY `id`

三、Python操作数据库

1 安装pymysql

pip install pymysql

2 创建测试python脚本

import pymysql

# 配置连接
db = pymysql.connect(
    host="mysql2.sqlpub.com",  # 数据库地址端口
    port=3307,  # 数据库端口
    user="用户名",  # 数据库用户
    password="密码",  # 数据库密码
    database="数据库",  # 数据库名
    charset='utf8mb4'  # 避免中文乱码[6,7](@ref)
)

try:
    with db.cursor() as cursor:
        # 查询示例
        cursor.execute("SELECT * FROM `user` ORDER BY `id`")
        print(cursor.fetchall())

    db.commit()  # 提交事务！
except Exception as e:
    db.rollback()  # 失败回滚
    print(f"错误: {e}")
finally:
    db.close()

3 运行后得到相同结果

((1, 'john_doe', 'qwert', 'john.doe@example.com', datetime.datetime(2025, 6, 27, 17, 4, 38)), (2, 'alice_smith', 'asdfg', 'alice.smith@example.com', datetime.datetime(2025, 6, 27, 17, 4, 38)), (3, 'bob_jackson', 'zxcvb', 'bob.jackson@example.com', datetime.datetime(2025, 6, 27, 17, 4, 38)), (4, 'emma_wilson', '12345', 'emma.wilson@example.com', datetime.datetime(2025, 6, 27, 17, 4, 38)))

Process finished with exit code 0

API接口逆向思路 - 拼多多篇

Thu, 02 Jul 2026 15:44:38 +0800

为不触及同行利益，本篇博客只提供思路，并且单一的了解此博客内容也无法产生利益，不提供可运行代码。

前段时间有个客户找我做一个和拼多多相关的业务，重点询问了我一个有关拼多多接口的问题，我因为比较忙，所以没帮他写，但是提供了一个思路给他，接下来我们一起看看这个问题。

做过拼多多接口逆向或者其他平台（比如德州仪器，耐克）逆向的同学，可能对 API 的校验非常了解，常规 API 除了最容易获得的 Token 以外，Request Header 中还会附加一些其他的自定义内容用来加强保护 API 强度，比如最出名的是 Akamai 公司的 Sensor_data, 这个 request 属性中包含的内容堪称变态，大概有鼠标轨迹，浏览器指纹，canvas 指纹，SSL 指纹，时间戳算法，键盘动作等等，能逆向成功并且通过 Akamai 检测的同学可以说已经是行业顶级了。那接下来我们一起看看拼多多的防范手段。

我们随便进入一个拼多多的页面，然后查看开发者工具你会看到这样一个东西。

除了这个 Anti-Content 之外，其他所有的认证头信息都非常容易获得，所以此篇博客都是围绕这个东西开始叙述思路，因为其他的请求信息不需要教，你也可以轻松获得。

废话不多说，开始进入 spy 环节，经常逆向 API 的同学肯定非常清楚第一步当然是点开调用链开始我们的奇幻之旅。

可以看到这个请求经过了四个不同的 JS 文件，最终完成了这个请求。

使用过 react，vue 或者 angular 开发并且使用 webpack 打包过的同学肯定知道， **chunk**和文件名为 GUID 的这两种 JS 文件，一般都是 node*modules 的模块打包，不包含业务代码，基本都是一些第三方库和框架代码，所以我们只需要从 commons.*.js 这文件下手

点开调用链第一次经过 commons.*.js 的地方，开发者工具帮我们自动定位到这个片段。

不要犹豫，打上断点，然后刷新页面重新请求一下。

可以看到此时 request headers 还没有附加 Anti-Content ,继续调用链往上找。

使用同样的方法点开第二个调用链经过的地方，并且打上断点。

可以看到返回了一个 Promise，因为 Promise 是一个异步语法糖，所以这里没啥用，继续按照相同的办法往调用顶上走，使用老套路打上断点，一直重复这个动作，最后发现。

是这里产生了 Anti_Content，那就很简单了，我们把产生的中间段代码跟踪一下就知道是怎么产生的，然后就是漫长的阅读和 Debugging 时间，做过 API 逆向的同学肯定知道，这个过程非常痛苦，轻则十几分钟出结果，重则几天没有结果，因为 JS 打包后的文件非常变态，变量名全是 a,b,c,d 之类的，并且为了兼容浏览器版本，JavaScript 全部都是 es moudule（是的，就是你经常 F12 看到的那一堆和乱码一样的代码），但是还好，只是 1 个小时左右就找到了，这里非常考验你的经验，熟练的同学会非常快，具体过程就不多说了，此篇博客只提供思路。

这里产生了这个 Anti_Content，我们可以测试一下，打开浏览器 Console，然后输入这个函数。

非常好，检验没问题，那接下来就非常考验你对于 web 开发的专业知识掌握和底层的理解，你此时要考虑这几个问题：

1.如何提取 webpack 打包的代码片段。
2.如何提取 ”提取到的 webpack 代码片段” 中的这段函数。
3.如何在任何编程语言中运行这段函数？（因为你可能使用任何语言编写爬虫和自动化软件）

我们开始一步步攻克，首先你要知道 webpack 是什么，以及 babel 是如何把代码编译成浏览器所兼容的 JS，所以你的第一步就是把打包后的代码通过 babel 还原成打包前的，你需要知道 webpack 打包的 JS 脚本会分为加载器和执行器（执行器就是刚刚我们一直跟踪的那个 JS 文件），通常加载器和执行器是一对多的。

然后你需要用 nodejs 写一个这样的 ast 还原代码，大概长这样（不提供源码，只提供思路）。

import * as parser from "@babel/parser";
import * as t from "@babel/types";
import * as generator from "@babel/generator";
import traverse from "@babel/traverse";
import * as fs from "fs";

function wtofile(path: string, flags: string, code: string): void {
    const fd = fs.openSync(path, flags);
    fs.writeSync(fd, code);
    fs.closeSync(fd);
}

function run(loader_path: string, out_path: string, modular_path: string): void {
    // 读取加载器文件
    const js_code: string = fs.readFileSync(loader_path, {
        encoding: "utf-8"
    });

    // 将代码转化为 AST 语法树
    const loader_ast = parser.parse(js_code);

    // 获取加载器代码
    let loader_body: any; // 注意：这里暂时将 loader_body 的类型设置为 any
    if (loader_ast.program.body[0].expression.type === 'UnaryExpression') {
        loader_body = loader_ast.program.body[0].expression.argument.callee.body.body;
    } else {
        loader_body = loader_ast.program.body[0].expression.callee.body.body;
    }
    let export_function: string | null = null;

    // 遍历 AST 查找导出函数
    traverse(loader_ast, {
        FunctionDeclaration(path: any) {
            if (path.toString().includes("exports:") && export_function === null) {
                export_function = path.node.id.name;
            }
        }
    });

    //中间省略 20240321 个字。。。

    // 导入加载器中的函数体
    let loader_arguments: any; // 注意：这里暂时将 loader_arguments 的类型设置为 any
    if (loader_ast.program.body[0].expression.type === 'UnaryExpression') {
        loader_arguments = loader_ast.program.body[0].expression.argument.arguments[0];
    } else {
        loader_arguments = loader_ast.program.body[0].expression.arguments[0];
    }

    // 在全局范围声明导出函数变量
    loader_ast.program.body.splice(0, 0, t.variableDeclaration("var", [t.variableDeclarator(t.identifier("export_function"))]));
}

将此转化器保存为 reverseAst.ts（个人习惯，倾向于使用 Typescript），然后使用 tsc 编译成 reverseAst.js，然后把 webpack 的加载器和我们跟踪的 JS 文件从拼多多服务器上下载下来，然后使用我们写的这个脚本开始提取，这样就可以提取 webpack 打包的代码了。

成功输出 prot.js 文件。

然后回到第二个问题，怎么提取那个产生 Anti_Content 的函数片段，答案就是无解，只能自己一行行看。

在 prot.js 中向上查找，找 oe 是怎么来的，a 方法是怎么来的，这里就不细说了，只能靠你自己悟了。

可以看到 oe 是 r.n(mt) 来的，然后 mt 又是 r(“fbeZ”) 来的，先找到 fbeZ，如图：

一行行找到以后，你就可以编写自己的自己的代码了，当然你还需要补全浏览器环境才行（不提供源码，只提供思路）。

然后编写代码片段。

最后执行，大功告成。

然后附加到 postman 请求一下。

请求成功响应，没有附加 Anti_Content 的请求是无法通过拼多多服务器的校验的，会返回 Error。

Easy Virtual Display 在win中轻松创建支持多种分辨率和刷新率的虚拟显示器，可用于远程控制或显卡欺骗。

Thu, 02 Jul 2026 15:39:07 +0800

Effortlessly create virtual displays in Windows, capable of supporting various resolutions and refresh rates, suitable for remote control or graphics card spoofing.在win中轻松创建支持多种分辨率和刷新率的虚拟显示器，可用于远程控制或显卡欺骗。
在 Windows 上通过简洁的原生桌面应用添加、移除和管理虚拟显示器——无需命令行，也不需要 Parsec 账号。

Easy Virtual Display 是一款 Windows 桌面应用，让你通过友好的界面安装并驱动一块虚拟显示驱动。虚拟显示器在系统看来就像一块真实存在、却没有物理连接的显示器——非常适合无头服务器与 GPU 主机、远程桌面与串流、为笔记本扩展额外的屏幕空间，或测试多显示器布局。

本项目基于 nomi-san/parsec-vdd 的早期概念发展而来。

? 预构建的安装包可在 Releases 页面下载。

功能亮点

一键安装驱动 —— 驱动已随应用内置，UAC 提权后一键安装，无需另行下载。
随处增删显示器 —— 在主窗口或系统托盘中操作，最多可创建 8 块虚拟显示器。
逐屏精细控制 —— 为每块虚拟显示器分别设置分辨率、刷新率和方向（横向 / 纵向 / 翻转）。
自定义分辨率模式 —— 最多可定义 5 组驱动对外提供的自定义模式。
指定 GPU —— 将虚拟显示器绑定到指定的父级 GPU（自动 / NVIDIA / AMD）。
状态一目了然 —— 驱动状态、驱动版本、最大显示器数量以及当前活动显示器数。
贴心的行为设置 —— 开机自启、关闭到托盘、启动即最小化、显示器活动时保持屏幕常亮，以及主显示器断开时自动顶上的兜底显示器。
精致的体验 —— 浅色 / 深色 / 跟随系统主题，界面支持 English / 简体中文。

工作原理

Easy Virtual Display 由三个协同工作的层次组成：

层次	技术	职责
外壳	Tauri 2（Rust）+ 系统 WebView2	窗口、系统托盘、系统集成（自启、防休眠、兜底显示器）、驱动生命周期与权限提升。
渲染层	React 19 + TypeScript（Vite）	桌面界面——TanStack Query、react-hook-form + Zod、Tailwind CSS、Radix 组件与 i18next。
原生宿主	.NET（C#）	通过 `DeviceIoControl` / SetupAPI / CfgMgr32 与虚拟显示驱动通信，并经由 stdio JSON-RPC 协议暴露给外壳。

src/shared 中共享的 TypeScript 契约让渲染层与外壳保持严格同步。需要提权的操作（安装/卸载驱动、写入自定义模式）会被路由到专门的提权宿主调用——主程序本身始终以最小权限运行，绝不多取一分。

项目结构

src/                 React 渲染层 + 共享 TypeScript 契约
  renderer/          UI 组件、hooks、国际化
  shared/            契约、IPC、语言包（en、zh-CN）
src-tauri/           Tauri（Rust）外壳——命令、托盘、系统边界
native/              .NET 宿主 + 虚拟显示控制核心
  EasyVirtualDisplay.Host/   stdio JSON-RPC 宿主与管理员 CLI
  EasyVirtualDisplay.Vdd/    驱动互操作（DeviceIoControl / SetupAPI）
vendor/parsec-vdd/   内置的虚拟显示驱动安装包

快速开始

环境要求

Windows（驱动与打包仅支持 Windows）
Node.js 与 npm
Rust 工具链（stable）—— 用于 Tauri 外壳
.NET SDK —— 用于原生宿主

安装依赖

npm install

开发模式运行

npm run tauri:dev

检查

npm run typecheck
npm run test

构建 Windows 安装包

npm run tauri:build

该命令会发布 .NET 宿主，并生成一个 NSIS 安装包，其中打包了渲染层、Rust 外壳与驱动。

仓库

GitHub：https://github.com/KtzeAbyss/Easy-Virtual-Display

https://github.com/lingme/Zonx-Virtual-Display

Sunshine+Moonlight+ParsecVDisplay实现Android平板成为Windows电脑的副屏

Thu, 02 Jul 2026 15:37:58 +0800

Applications_of_Sunshine_and_Moonlight

Sunshine+Moonlight+ParsecVDisplay实现Android平板成为Windows电脑的副屏（平板与电脑在局域网内）

本教程写于2025/11/13(Sunshine：Version 2025.924.154138、Moonlight：v12.1、ParsecVDisplay：v0.45)

参考教程

sunshine+moonlight+ParsecVDisplay实现平板成为电脑的第二屏幕

第一步：下载并安装相关软件

第二步：设置相关软件

安装好Sunshine，鼠标双击主程序。初次打开，默认直接打开浏览器访问其web后台localhost地址（若不小心关闭了网站，请在托盘鼠标右键点击sunshine图标，再点击open sunshine也可进入sunshine网页端后台）。仅初次打开：需设置登陆密码，然后再输入自己设置的账户名与密码登录后台。以后打开，直接默认登陆后台。

2. 设置本地化语言，保存并应用（可选）

3. 请确保平板和电脑连接了同一WiFi（此WiFi必须没有AP隔离，所以本教程排除校园网用户），再打开Moonlight软件，此时检测到可连接的电脑设备。若没有，请点击加号，输入已安装sunshine软件的电脑的ip地址，试试是否能连接上。

4. 连接上后，点击电脑设备，点击第一个desktop按钮。首次连接，输入连接的PIN码，即可连接成功。平板和电脑都显示电脑画面，并且平板也可以操作电脑。（到此步，完成基本的复制屏幕的效果，而非副屏之效果）

5. 打开ParsecVDisplay，设置特定分辨率——点击Custom Display Modes，根据平板的分辨率对应设置slot1的数值，再点击Apply，关闭重启程序

6. 接上一步，新建并设置对应的虚拟显示器，并记住其名称（图中示例为\\.\DISPLAY8）

7. 回到sunshine的后台，在图中位置（配置-Audio/Video-config.output_name_windows）把名称输入，并取消勾选“安装 Steam 音频驱动程序”与“流音频”两项（保证副屏的声音走电脑端，避免副屏播放视频无声），保存并应用。

8. 打开电脑的设置，必须设置添加的虚拟显示器为主显示器，屏幕设置为扩展模式（设置为“扩展这些显示器”）

9. 打开Moonlight软件首页左侧栏中的设置，完成对视频分辨率的设置（设置为“本地”分辨率）、帧数（例如为“60帧”，与自己先前设置的刷新率一致）、码率（拉到最高即可）、帧速调节（设置为“优先最低延迟”即可）

10. 完成以上步骤，再点击Moonlight软件串流列表中的可连接的电脑设备，点击Desktop，即可使平板变为副屏。

https://github.com/AASWEETBOY/Applications_of_Sunshine_and_Moonlight

WL-007：华为 S5700/S5735S 交换机 SSH 配置与 V600R024 实战避坑指南——解决 Permission denied 无法登录，全网通用解决指南

Wed, 01 Jul 2026 11:05:46 +0800

还在用 Telnet 吗？信息安全不允许！用SSH 连不上？一文读懂加密算法协商原理，从此打通华为/华三/Cisco，SSH 密钥交换（Kex）原理详解与全网通用解决指南

适用型号：S5735S-L24P4S-A3（V600R024C10SPC500）
核心价值：解决 Permission denied和 Connection refused顽疾。

一、前言：为什么你按教程配也连不上？

很多朋友反馈：照着教程敲命令，SSH 就是连不上，报错

Authentication failPermission denied, please try again. Authentication failed.或 Authentication failAuthentication failAuthentication fail Connection closing...Socket close.

根本原因：华为 V600R024 版本（YunShan OS）增强了安全性，新增了强制绑定源接口和服务类型校验，管理员密码首次登录修改密码等，老教程没提及，所以必败。

本文基于 S5735S-L24P4S-A3 真机整理，专治各种 SSH 连不上。

二、核心原理：SSH 登录的“三层结构”

把 SSH 登录想象成进一栋大楼，三层缺一不可：

层级	比喻	华为配置	不配的后果
第一层：门卫	决定访客从哪进	`ssh server-source`	找不到门（Refused）
第二层：大门	允许什么方式进	`stelnet server enable`	门是关着的
第三层：门禁	验证身份与权限	`local-user`+ `ssh user`	有门也进不去（Denied）

? 李工大白话：
local-user是户口本（你是谁）；
ssh user是通行证（你能不能用 SSH）。
两者必须同时存在！

三、配置前的准备工作

2.1 确认管理 IP

首先确认你的交换机管理 IP 是什么。本文示例中，管理 IP 配置在 Vlanif99 上，地址为 10.10.10.20/24。

display ip interface brief

找到你的管理 VLAN 接口，确认 IP 地址已配置且状态为 up。

2.2 确认软件版本

display version

如果输出中包含 V600R023C10 或 V600R024C10，本文完全适用。

2.3 准备工具

Console 线：用于首次配置，这是最安全的方式
SSH 客户端：Xshell、PuTTY、或者 Linux/Mac 自带的 ssh 命令
网线：将电脑连接到交换机所在网络

⚠️ 重要提醒：配置 SSH 之前，请确保你手边有一根 Console 线。如果 SSH 配置失败，Console 是唯一的“救生通道”。

四、详细配置步骤（复制即用）

假设管理 IP 在 Vlanif99（10.10.10.20），用户名为 sshadmin。

system-view

1. 生成本地密钥（回车默认3072位，SSH加密的基础）

rsa local-key-pair create

2. 开 SSH 服务

stelnet server enable

3. 【关键】⚠️ 指定 SSH 监听接口（最容易遗漏的一步）（V600R024 强制要求）

V600R024 版本出于安全考虑，默认不响应任何接口的 SSH 请求。你必须要明确告诉它：“从哪个接口接收 SSH 连接”。

如果你使用 Vlanif99 作为管理接口：

ssh server-source -i Vlanif99

如果你想让 SSH 在所有接口上都响应（不推荐用于生产环境）：

ssh server-source all-interface

⚠️ 警告：这一步如果不配置，无论其他配置多么完美，SSH 都连不上！这是 V600R024 版本与旧版本最大的区别。

4. 配置 VTY 通道允许 SSH 接入（登录通道）

user-interface vty 0 4 
authentication-mode aaa 
protocol inbound ssh   
# 只许 SSH，禁 Telnet 
quit

5. 建户口本（AAA 本地用户）

aaa 
local-user sshadmin password irreversible-cipher Admin@2024 
local-user sshadmin service-type ssh   
# 【关键】绑定 SSH 权限 
local-user sshadmin privilege level 3  
# 3 是最高权限 
local-user sshadmin password-force-change disable 
# 关首次改密 quit

6. 【关键】办通行证（SSH 用户）

ssh user sshadmin authentication-type password
ssh user sshadmin service-type shh
quit

7. 配置算法兼容性（不一定你能遇到，遇到了就说明你是一个念旧，重感情的人，不接受反驳！?）

简单来说，客户端和刚才配置好的华为设备在“加密语言”上没对上号。

粉丝错提示：

我用CRT老版本测试提示：

查看老CRT客户的支持的算法：

华为交换机支持的算法：

如果遇到也不慌：

方案一：推荐升级新版本（只要有对应算法支持即可）

方案二：更换其他支持的版本我开始测试的是Xshell8.0版本正常（本文开始就是用的Xshell8.0），能用的原因算法都有。

方案三：华为设备开启兼容模式（临时救急）

[Huawei-PoE]ssh server key-exchange dh_group14_sha1 Warning: Insecure key exchange algorithm (dh_group14_sha1) is enabled. Disabling it is recommended.[Huawei-PoE]

添加后在测试就可以

? 扩展阅读：为什么老版 SecureCRT 连不上新设备？（SSH 的“暗号”之争）

很多运维朋友会遇到一个诡异的现象：明明账号密码都对，Xshell 秒连，但老版本的 SecureCRT 却死活连不上，甚至直接报错。

其实，这是一场关于“加密暗号”的博弈。

1. Server 与 Client：谁在跟谁对暗号？

在 SSH 连接里，两个角色分工明确：

ssh server（门卫大爷）：管“别人怎么连进来”。当你的电脑（Xshell/CRT）去连交换机时，交换机就是 Server。门卫大爷手里有一张“允许通行的暗号清单”，只有对上清单里的暗号，才放你进去。
ssh client（外交官）：管“这台设备怎么连出去”。当你在交换机上敲命令去连别的设备时，这台交换机才变成 Client。外交官手里也有一张“我习惯用的暗号清单”。

划重点：你用电脑连交换机，只看 ssh server 的配置；ssh client 的配置根本不影响你连入设备。

2. 为什么 Xshell 行，老版 CRT 不行？

这就好比两代人聊天：

Xshell 是“年轻人”：它精通最新的加密语言（如 curve25519、group16）。它去敲交换机的门说：“我们用最新的 SHA256 暗号聊吧？” 交换机一看清单，自己也支持，于是握手成功。
老版 SecureCRT 是“老年人”：它的知识库停留在十年前，只懂老旧的加密语言（如 dh_group14_sha1）。它去敲门说：“我们用 group14聊吧？” 交换机（默认开启了高安全标准）一听：“不行，这暗号太老了，有安全风险，我不认识！” 于是直接拒之门外。

3. 如何解决？让门卫大爷“向下兼容”

既然老版 CRT 学不会新暗号，我们只好给交换机的“门卫大爷”（ssh server）的清单里，加上老暗号。

在华为设备命令行输入：

system-view
ssh server key-exchange dh_group14_sha1

这条命令的意思是：“如果有老古董客户端想用 group14连我，虽然不太安全，但也放行吧。”

配置好之后，老版 SecureCRT 再去敲门，双方终于“对上暗号”了，连接自然成功！

? 运维小贴士（安全建议）：

虽然“向下兼容”能解决眼前的燃眉之急，但 dh_group14_sha1确实存在安全风险（易受 Logjam 攻击）。如果条件允许，强烈建议将 SecureCRT 升级到 8.0 以上版本，或者直接换用免费且强大的 MobaXterm，从根源上解决问题！

8. 保存（别忘记保存，没有保存重启这些配置全没有了）

save

⚠️ 密码复杂度：V600R024 强制要求大小写+数字+特殊字符（如 Admin@2024）。
⚠️ 用户名长度：本地用户名必须 ≥ 6 位，admin不可用，请用 sshadmin。

五、验证配置（排错必看）

1. 看 SSH 服务状态

display ssh server status

重点看：STELNET IPv4 server : Enable

2. 看户口本（AuthMask 必须为 S）

display local-user

AuthMask	含义	能否登录
S	已绑定 SSH	✅ 能
-	未绑定服务	❌ 不能

3. 看通行证

display ssh user-information sshadmin

重点看：Service type : stelnet

4.登录测试（成功）：

六、常见问题排雷（速查表）

报错现象	核心原因	急救命令
`Connection refused`	没配 `ssh server-source`	`ssh server-source -i Vlanif99`
`Permission denied`	户口本缺 `service-type ssh`	`local-user sshadmin service-type ssh`
`Permission denied`	没办通行证	`ssh user sshadmin service-type stelnet`
连上秒断	用户名长度不够	改用 ≥6 位用户名
提示改密码	首次登录策略	`local-user ... password-force-change disable`
突然连不上	IP 被阻断	`ssh server ip-block disable`

排查顺序（黄金流程）

1. Ping：网络通不通？

2. Source：display current | include ssh server-source

3. AuthMask：display local-user看是不是 S

4. Pass：display ssh user-information

5. IP被阻断：display ssh server ip-block list

关闭后就没有阻塞了：（等时间完了自动取消，也可以关闭自行选择。）

[Huawei-PoE]ssh server ip-block disable 
Warning: It is not recommended to disable IP block feature. This operation may result in system becoming vulnerable to security threats.
[Huawei-PoE]display ssh server ip-block list

七、总结

关键点	一句话记住
新版本特性	V600R024 必须配 `ssh server-source`。
两个账户	`local-user`（户口本）+ `ssh user`（通行证）。
权限绑定	户口本里必须包含 `service-type ssh`。
密码策略	复杂度要高，用户名要长（≥6位）。

互动话题：

你们配华为 SSH，最常被哪一步卡住？

忘了 ssh server-source
local-user没绑服务
密码不符合复杂度
用户名 admin不能用
首次必须更改密码