AndFix的简单使用

最近在研究热修复和插件化,写了个应用Andfix的简单demo,感觉这个热修复框架还是挺实用的。补丁我直接放在sd卡目录下了,项目中可以改为从后台获取,不过还是要注意使用方式,记录好版本的迭代和补丁的使用,不然打错补丁的话会直接报错,、

项目地址https://github.com/aasoga/AndFixDemo, 

需要下打补丁的工具,apkpatch https://github.com/alibaba/AndFix/raw/master/tools/apkpatch-1.0.3.zip

然后在apkpatch目录下

<img src=""data:image/jpg;base64,/9j/4AAQSkZJRgABAQEAYABgAAD/2wBDAAMCAgMCAgMDAwMEAwMEBQgFBQQEBQoHBwYIDAoM" alt="">

,准备好原apk以及修改后的apk和apk的keystore,再调用命令

apkpatch.bat-fnew.apk-t old.apk-o output1-k debug.keystore-p android-a androiddebugkey-e android

其中各个命令表示的意思为

-f<new.apk> :新版本

-t<old.apk> : 旧版本

-o<output> : 输出目录

-k<keystore>: 打包所用的keystore

-p<password>: keystore的密码

-a<alias>: keystore 用户别名

-e<alias password>: keystore 用户别名密码

 

即可获得patch补丁

内容概要:本文针对国内加密货币市场预测研究较少的现状,采用BP神经网络构建了CCi30指数预测模型。研究选取2018年3月1日至2019年3月26日共391天的数据作为样本,通过“试凑法”确定最优隐结点数目,建立三层BP神经网络模型对CCi30指数收盘价进行预测。论文详细介绍了数据预处理、模型构建、训练及评估过程,包括数据归一化、特征工程、模型架构设计(如输入层、隐藏层、输出层)、模型编译与训练、模型评估(如RMSE、MAE计算)以及结果可视化。研究表明,该模型在短期内能较准确地预测指数变化趋势。此外,文章还讨论了隐层节点数的优化方法及其对预测性能的影响,并提出了若干改进建议,如引入更多技术指标、优化模型架构、尝试其他时序模型等。 适合人群:对加密货币市场预测感兴趣的研究人员、投资者及具备一定编程基础的数据分析师。 使用场景及目标:①为加密货币市场投资者提供一种新的预测工具和方法;②帮助研究人员理解BP神经网络在时间序列预测中的应用;③为后续研究提供改进方向,如数据增强、模型优化、特征工程等。 其他说明:尽管该模型在短期内表现出良好的预测性能,但仍存在一定局限性,如样本量较小、未考虑外部因素影响等。因此,在实际应用中需谨慎对待模型预测结果,并结合其他分析工具共同决策。
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