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2019年3月11日
android上的bin/sbin/xbin等各种目录
1. /system是用于存储 由AOSP构建生成的 不可变组件的 主要Android目录。这包括本机二进制文件,本机库,框架包和存储主要的应用程序。它通常是从根文件系统的单独映像中以只读方式挂载的,根文件系统本身是从RAM磁盘映像安装的。 2. Android还包括许多Linux系统中常见的目录,
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posted @ 2019-03-11 10:05 带狗狗带
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2019年3月7日
Mac OSX bash function 备份
# mount the android file image function mountAndroid { hdiutil attach ~/android.dmg.sparsefile.sparseimage -mountpoint /Volumes/android; } function jdk6 { JAVA_HOME=/System/Library/Java/JavaVirtual...
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posted @ 2019-03-07 14:25 带狗狗带
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2019年2月27日
Xposed免重启调试工具类
直接放代码 配置一下3处TODO标签的位置,然后把xposed_init文件中的配置改成这个类即可,并不适用于所有情况的免重启,注释写的很明确了,感谢原作者,本文代码有少量修改。
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posted @ 2019-02-27 13:57 带狗狗带
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Xposed 在android 6.0上报couldn't load class,找不到xposed_init中配置的入口类
经测试再android 4.4时是可以直接在android studio中运行debug签名包,在xposed中运行的,但是6.0的机器不好使。解决办法是在运行时使用release版并签名 然后在android studio的Build Variants视图中,Build Variant中选择rel
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posted @ 2019-02-27 13:33 带狗狗带
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2018年1月11日
微信小程序http 400问题
在v0.14.140900版本的wechat小程序开发工具中做网络请求,直接使用微信的网络请求代码debug过程中发生了400 (Bad request)错误。 后来进过搜寻资料是因为微信开发工具升级后请求头header发生了改变,而微信开发文档中还没有发生改变。 解决办法是将上面的网络请求代码中h
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posted @ 2018-01-11 14:22 带狗狗带
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2018年1月6日
在Mac上 python中使用tesseract OCR (Pytesser) 识别图片中的文字
仓库地址:https://github.com/RobinDavid/Pytesser 安装好之后需要下载识别文件,由于我的环境是 tesseract 3.02.02 leptonica-1.70 zlib 1.2.11 所以我下载了3.02的中文识别训练数据,地址是 https://sourcef
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posted @ 2018-01-06 17:51 带狗狗带
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2018年1月4日
微信小游戏跳一跳简单手动外挂(基于adb 和 python)
只有两个python文件,代码很简单。 shell.py: gui.py: 代码一看就能懂,请使用python3,有可能需要 电脑需要配置adb环境变量到path中,支持mac linux windows等 运行 使用方法: 在电脑上先点击自己的位置,再点击目标位置。 (仅供学习参考,微信目前刷分好
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posted @ 2018-01-04 15:01 带狗狗带
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2017年12月6日
第一个微信小程序踩的几个小坑
1.小程序测试调试阶段可以打开项目设置中的“开发环境不校验请求域名、TLS版本及HTTPS证书”配置,即可以和自己的服务器联调了。 (需要在工具栏的设置 -> 项目设置 中配置,mac下直接command + ,出现的工具设置中并没有这个选项) 参考:https://mp.weixin.qq.com
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posted @ 2017-12-06 13:43 带狗狗带
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2017年12月1日
android studio/Intellij IDEA(MAC OSX)中android模拟器无法启动的一种原因
翻了stackoverflow上好多方式,各种重装重启清理缓存,都没有效果。 后来发现,用IDEA创建的模拟器的路径是 /Users/xirtam/.android/avd 而IDE使用的路径是 ANDROID_HOME/.android/avd 于是把第一个路径下的内容copy到第二个路径下,再i
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posted @ 2017-12-01 12:40 带狗狗带
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2017年11月16日
【转载】word2vec原理推导与代码分析
本文的理论部分大量参考《word2vec中的数学原理详解》,按照我这种初学者方便理解的顺序重新编排、重新叙述。题图来自siegfang的博客。我提出的Java方案基于kojisekig,我们还在跟进准确率的问题。 背景 语言模型 在统计自然语言处理中,语言模型指的是计算一个句子的概率模型。 传统的语
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posted @ 2017-11-16 17:37 带狗狗带
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