adb常用指令

常用ADB指令介绍 查看包名:PS:点击需要查看的应用后再输入此命令即可查看应用包名启动应用:2、使用WIFI远程无线连接ADB方法一:1、确保手机和PC都连接在同一局域网(连接同一个WIFI)2、使用USB线连接手机和PC,输入指令adb rootadb tcpip 5555(设置一个端口)3、(手机IP连接端口,成功后,可以拔出数据线,正常使用WiFi adb) 阅读详情

Android Debug Bridge

 

烧录boot:

adb reboot bootloader

fastboot flash boot boot.img

fastboot reboot

 

 烧录system:

adb reboot bootloader

fastboot flash system system.img

fastboot reboot

 

黑屏情况下,只有adb口没有diag口时,如何烧录系统?
 
adb reboot bootloader
fastboot erase aboot
fastboot reboot
此时diag口出现,可以直接烧录

  

adb shell中命令:

     getevent ----- 获取操作命令

     logcat ----- 打印应用程序的log

     dmesg > /data/1.txt ------ 抓取log信息到1.txt

      adb pull /data/1.txt d:/   ------ 将data文件夹中1.txt pull进d盘

      logcat –s alsa_ucm  -------  过滤alsa_ucm开头的系统日志

adb shell am start -n com.android.music/com.android.music.MediaPlaybackActivity -d /sdcard/jmzcg.mp3
这个命令可以让android播放TF卡中的MP3

  

出现如下问题:

D:\>fastboot flash boot D:\Users\Desktop\boot.img
target reported max download size of 268435456 bytes
sending 'boot' (16283 KB)...
OKAY [  0.515s]
writing 'boot'...

FAILED (remote: device is locked. Cannot flash images)
finished. total time: 0.529s

解决办法:

fastboot oem unlock-go

修改电量:    adb shell dumpsys battery set level 100
查看蓝牙信息:    adb shell dumpsys bluetooth_manager
查看Wi-Fi 信息:    adb shell dumpsys wifi
待确认:    adb shell svc power stayon [true/false/usb/ac] 设置屏幕的常亮,true保持常亮,false不保持,usb当插入usb时常亮,ac当插入电源时常亮
输出缓存:    grep --line-buffered
Turn on/off mobile data:    adb shell svc data [enable/disable]
性能:    adb shell top -d 1 -m 10 -t
强制生成trace:    /data/anr/traces.txt
Exception log:    adb logcat -s */E
settings key 存储数据库:    /data/data/com.android.providers.settings/databases/settings.db
查看飞行模式:    adb shell settings get global airlpane_mode_on

查看WiFi 状态:    1:开 0:关 adb shell settings get global wifi_on
开关WIFI:    adb shell svc wifi enable/disable
获取mac:    adb shell cat /sys/class/net/wlan0/address
格式化时间:    adb shell date +"%Y%m%d%H%M%S"
长按:    input keyevent --longpress
启动时间获取:    adb logcat -c && adb logcat -s ActivityManager
屏幕:    adb shell getevent -p grep -E "0035|0036"
分辨率:    adb shell wm size
获取屏幕密度:    wm density
数据开关:    adb shell svc data enable/disadle
GPS&基站开:    adb shell settings put secure location_providers_allowed +gps,+network
GPS&基站关:    adb shell settings put secure location_providers_allowed -gps,-networknetwork:基站定位 gps:GPS定位
屏幕休眠时间(毫秒):    adb shell settings get system screen_off_timeout
设置屏幕休眠时间(毫秒):    adb shell settings put system screen_off_timeout 600000
View Hierarchy:    adb shell dumpsys activity top
挂断电话:    adb shell service call phone 3
make call:    adb shell am start -a android.intent.action.CALL -d tel:10010
前台activity:    adb shell dumpsys window | grep mCurrentFocus
强制停止运行apk:    adb shell am force-stop
获取包名list:    adb shell pm list packages
检查设备是否亮屏:    dumpsys power | grep 'Display Power: state'
信号:    adb shell dumpsys telephony.registry
充电状态:    dumpsys battery &#124 grep powered
驻网类型:    getprop gsm.network.type
运营商类型:    getprop gsm.operator.alpha
休眠策略:    # kernel休眠:   echo mem > /sys/power/state              
                                # kernel唤醒:echo on > /sys/power/state
                                                       echo a > /sys/power/wake_lock
                                                       echo a > /sys/power/wake_unlock
清除软件数据:    pm clear "com.mobvoi.ticscreen.dialer"
禁用系统充电:    adb shell settings put secure disable_charge_page 1adb shell dumpsys battery unplug
截屏:    wm screen-captureadb shell screencap -p /sdcard/demo.png
通话状态:    dumpsys telephony.registry | grep mCallState
锁网:    adb shell am start -n com.qualcomm.qti.networksetting/.MobileNetworkSettings
WIFI 调试:
ifconfig
adb tcpip 5555
adb connect <device-ip-address>
联系人数据库:    adb pull /data/data/com.android.providers.contacts/databases
DNS:    getprop | grep dns
audio大小:    adb shell dumpsys audio | grep speaker
Wlan信号    
获取信号强度:  cat /proc/net/wireless | grep wlan0 | awk '{print $3}'
获取信号质量:单位dBm    cat /proc/net/wireless | grep wlan0 | awk '{print 5}'
网口的传输速率:Mb/s = 1000000bps        iwconfig wlan0 | sed 's/ /\n/g' | grep -i Rate | sed 's/=/ /g'|awk '{print $2}'
允许安装来源:    apk adb shell settings put secure install_non_market_apps1
获取自动锁屏时间:    adb shell settings list system | grep timeout
设置永不锁屏:    adb shell settings put system screen_off_timeout 2147483647
代理 设置代理:    adb shell settings put global http_proxy 127.0.0.1:8888
移除代理:
adb shell settings delete global http_proxy
adb shell settings delete global global_http_proxy_host
adb shell settings delete global global_http_proxy_port adb reboot
卸载app:  pm uninstall -k --user 0 package
获取imei windows:    adb shell "service call iphonesubinfo 1 | grep -o '[0-9a-f]{8} ' | tail -n+3 | while read a; do echo -n \u${a:4:4}\u${a:0:4}; done"
获取imei windows:    adb shell service call iphonesubinfo 1 | awk -F "'" '{print $2}' | sed '1 d' | tr -d '.' | awk '{print}' ORS=
获取imei linux:    adb shell 'service call iphonesubinfo 1 | grep -o "[0-9a-f]{8} " | tail -n+3 | while read a; do echo -n "\u${a:4:4}\u${a:0:4}"; done'
更改屏幕亮度:    adb shell settings put system screen_brightness 150
获取屏幕亮度:    adb shell settings get system screen_brightness
点亮屏幕:  adb shell  input keyevent 26,再发一下灭屏
关机: adb shell reboot -p
查看进程: ps -ef
杀进程: kill -9 pid

返回上个界面:
adb shell input keyevent BACK

查看正在使用的pcm设备: lsof | grep -i pcm

//内存dump
adb shell dumpsys meminfo

//电源dump
adb shell dumpsys power

adb常用指令(完整版) 1、adb devices 查看是否连接到设备 2、adb install [-r] [-s] 安装app,-r强制,-s安装sd卡上 3、adb uninstall [-k] 卸载app,-k保留配置和参数 4、adb push 把本地文件上传设备 5、adb pull 下载文件到本地 阅读详情

相关推荐

Immich vs Nextcloud照片管理实测:自建私有云相册到底选哪个?

本文深度评测了Immich与Nextcloud在私有云相册管理中的表现,涵盖核心功能、性能基准、本土化实践及进阶功能。Immich凭借微服务架构和AI优化在照片管理、移动端体验上表现优异,而Nextcloud则强在生态整合。文章还提供了Docker部署优化和国内网络适配方案,帮助用户根据需求选择最佳方案。

seed的博客 327

Android fastboot 刷机步骤及解锁

1.adb reboot bootloader 2.fastboot format cache 3.fastboot format userdata 4.fasboot flash system system.img 5.fastboot reboot fastboot刷机失败提示: FAILED (remote: device is locked....

江湖浪徒的博客 8952

西门子工业物联网云平台 Insights Hub 技术白皮书

Insights Hub是西门子公司推出的工业物联网云平台,它是一个使用开放技术的基于云架构的平台,能够为制造业企业提供物联网连接、数据分析、应用开发等一系列服务。Insights Hub的设计理念是“连接、分析和运营”,即通过连接物理设备、收集数据并进行分析,来优化工业生产的运营和管理。

可爱的刘三岁的博客 3334

q , m download

MTK 刷 boot.img前两天开发新项目(MTK平台), 遇到了不能直接刷 boot.img 的问题 出现了这样的错误: fastboot failed( remote : not allowed in locked state)咨询了一下,系统说是 驱动控制的1. 通过工具可以只刷 boot.img ,只需要替换一个配置文件 rawprogram_unsparse.xm

5228

Debian下Rust环境极速安装指南:国内镜像+避坑配置(附清华/中科大源对比)

本文详细介绍了在Debian系统上快速安装和配置Rust开发环境的完整指南。针对国内网络环境,重点对比评测了清华大学、中国科学技术大学等主流镜像源,提供了详细的安装配置步骤、Cargo优化技巧以及常见问题排查方案,帮助开发者显著提升依赖下载和编译效率。

s8t9u0v1w的博客 1161

pytorch图像分类篇: 花分类数据集下载和AlexNet网络搭建训练

一、花分类数据集下载 data_setdata_set该文件夹是用来存放训练数据的目录 使用步骤如下: (1)在data_set文件夹下创建新文件夹"flower_data" (2)点击链接下载花分类数据集 (3)解压数据集到flower_data文件夹下 (4)执行"flower_data.py"脚本自动将数据集划分成训练集train和验证集val ├── flower_data ├── flower_photos(解压的数据集文件夹,3670个样本) ...

橙子的博客 8218

NXP Pico i.MX7D上安装Android Things系统疑难杂症汇总

Android Things在NXP Pico i.MX7D上刷机的正常步骤还是很简单的,不过也陆续有不少朋友碰到各种问题。这里把问题和解决方法做个汇总,有新问题再继续补充。碰到问题的朋友,也可以在文后留言。 状况0.提示"writing 'gpt'... FAILED (remote: device is...

weixin_34081595的博客 368

AutoSAR系列讲解(入门篇)4.6-BSW的Watchdog功能

BSW的看门狗功能

雪云飞星的博客 1万+

adb安装apk报错Failure [INSTALL_FAILED_INVALID_URI]

今天在使用adb命令安装一个apk时,遇到一个问题,记录如下:1、下载了一个demo.apk,放在D:\A_Download目录下。2、手机连上电脑,开启USB调试权限。然后在电脑端启动cmd,输入以下命令:C:\Users\leon>adb devices List of devices attached 0123456789ABCDEF device可以看出,手机已经成功连上。3、

不积跬步,无以至千里! 4万+

Magisk如何针对性隐藏Root避免被检测

Magisk隐藏特征码有两种途径,一种是通过插件,一种是定制源码。插件的方式相对简单,但是使用范围也有限,好处是成本低好上手。定制源码难度大,成本高,好处是稳定,后续也好更新维护。

zhonglunshun的专栏 1万+

FPGA设计-Vivado的Off-Chip Termination设置问题

经常遇到在FPGA设计时,很多人很迷惑这些关于硬件的终端匹配怎么设置,Vivado的Off-Chip Termination设置问题,这里就详细说一下这个问题。

whm128的博客 2725

adb 时提示failed to connect to ‘192.168.210.173:5566‘: Connection refused(已解决)

1、重启手机、在网上搜索发现很多教程说是要使用setprop service.adb.tcp.port 5555,但我的手机执行该命令一直提示:Failed to set property 'service.adb.tcp.port' to '5555'(未解决).2、执行setprop service.adb.tcp.port 5555后执行 stop adbd、start adbd(未解决)1、 手机和电脑连接 adb 线并打开USB调试模式,在终端执行 adb tcpip 5555。

weixin_36192992的博客 5588

[VCS]VCS checkpoint简介以及其在SoC验证加速中的作用

VCS checkpoint是Synopsys VCS提供的快照/恢复机制,可显著加速SoC验证。其核心是在仿真关键节点(如完成初始化后)保存系统状态,后续测试可直接从该点恢复,避免重复执行冗长的初始化阶段(如boot、DDR训练等)。该技术特别适用于多测试用例共享同一初始状态的场景,通过分离初始化与功能验证流程,可提升回归效率3-5倍。需注意处理DPI-C状态同步、版本管理及存储优化等问题,结合UVM和自动化脚本可实现更高效的验证流程。典型应用可节省数百万cycle的重复仿真时间。

元直的博客 775

adb常用指令集

下面这些都是经常使用的指令。

WonderEgg的博客 996

深度学习工具包 DeepLearningToolbox

深度学习工具包Deprecation notice.-----This toolbox is outdated and no longer maintained.There are much better tools available for deep learning than this toolbox, e.g. [Theano](http://deeplearning.net/software/theano/), [torch](http://torch.ch/) or [tensorflow](http://www.tensorflow.org/)I would suggest you use one of the tools mentioned above rather than use this toolbox.Best, Rasmus.DeepLearnToolbox================A Matlab toolbox for Deep Learning.Deep Learning is a new subfield of machine learning that focuses on learning deep hierarchical models of data.It is inspired by the human brain's apparent deep (layered, hierarchical) architecture.A good overview of the theory of Deep Learning theory is[Learning Deep Architectures for AI](http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf)For a more informal introduction, see the following videos by Geoffrey Hinton and Andrew Ng.* [The Next Generation of Neural Networks](http://www.youtube.com/watch?v=AyzOUbkUf3M) (Hinton, 2007)* [Recent Developments in Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=VdIURAu1-aU) (Hinton, 2010)* [Unsupervised Feature Learning and Deep Learning](http://www.youtube.com/watch?v=ZmNOAtZIgIk) (Ng, 2011)If you use this toolbox in your research please cite [Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data](http://www2.imm.dtu.dk/pubdb/views/publication_details.php?id=6284)```@MASTERSTHESIS\{IMM2012-06284, author = "R. B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

lwip-2.0.3

lwip是瑞典计算机科学院(SICS)的Adam Dunkels 开发的一个小型开源的TCP/IP协议栈。实现的重点是在保持TCP协议主要功能的基础上减少对RAM 的占用。

Android ADB 常用指令全解析

ADB(Android Debug Bridge)是 Android 开发必备调试工具,为客户端 - 服务器架构,含客户端、服务器、设备守护进程(adbd)三组件,基于 TCP/IP 协议实现开发机与设备通信。​ 其功能丰富,涵盖设备管理(连接、信息查看、重启)、应用操作(安装、卸载、启动控制)、文件传输(推送、拉取)、调试诊断(日志查看、性能监控、截图录屏)等,可通过指令全方位控制设备。​ ADB 支持有线与无线连接,跨平台且安全机制完善,能显著提升开发效率,是 Android 开发者必备技能。

weixin_37794278的博客 1477

win10 跳过U8环境检测的IE WebControls.rar

win10 安装u8的时候 提示IE WebControls 不通过,这个工具可以欺骗u8的检查。 跳过U8环境检测的IE WebControls。提示导入失败后,重新检测通过。

一些常用的adb指令

一些常用的adb指令 adb reboot 重启 adb install apk路径(拖拽即可) adb uninstall 包名 adb pull … adb shell su am force-stop 包名 chmod -R 777 路径

Zcurry的博客 435

ET2012新版免狗免安装绿色软件

ET2012新版免狗免安祖昂绿色软件。,新界面,新视觉,

adb常用操作指令

adb常用指令

zh刺客 438

【ADB】ADB常用指令一览

ADB常用指令一览 指令 功能描述 备注 adb shell ps 查看手机中的进程信息 ps指令详解请看: adb shell ps | findstr adbd 查看手机中adb的进程信息 windows系统用findstr linux系统用grep adb help 或 adb 查看所有的指令子说...

weixin_37124805的博客 1363

ADB常用指令

ADB常用指令

蔚蓝的夢的博客 129

Android 常用adb指令记录总结

Android 日常开发adb指令记录(不断更新): 注:这里包名均使用com.redsun.phone代替。 一、java -version: 出现相应情况 可直接安装ADT。 二、adb shell: 查看手机是否连接到PC。 三、将手机中的数据库文件(info.db)复试一份到E盘中: adb pull /data/data/com.redsun.phone/data...

红日 7445

adb常用指令汇总

整理了一些常用adb指令,基本能够满足日常开发使用,欢迎关注此篇文章以备不时之需 adb常用指令汇总基本用法基本语法获取设备列表启动/停止查看 adb 版本通过IP 地址连接/断开设备应用管理查看应用列表安装/卸载 APK清除应用数据与缓存查看前台 Activity查看正在运行的 Services查看应用详细信息查看应用安装路径与应用交互启动应用/ 调起 Activity启动/停止 Service发送广播强制停止应用文件管理设备与电脑文件互传模拟按键/输入查看日志清空日志查看设备信息查看设备电池状况查询设备

游逸的博客 1460

开发中常用的adb指令

adb是一款强大的命令行工具,对于 Android 开发和调试至关重要。下面介绍开发过程中,一些常用的 adb 指令。关于 adb 详细的介绍可以看或者使用adb --help命令获取信息。

chuyouyinghe的专栏 305

Android ADB常用指令

adb push <本地路径+文件名称> <远程路径> 使用例子:adb push E:\xxx\xxx.apk system/app。adb shell getprop ro.build.version.release # 查看 Android 系统版本。adb shell getprop sys.boot_completed # 查看系统是否启动完成。adb shell getprop persist.sys.locale # 查看当前系统语言。

Macro_宏的博客 323
上一篇: 动态库和静态库
下一篇: OTG线与普通USB线的区别
~我爱中国~
博客等级 码龄16年 28粉丝 27原创
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付:10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值