8、Android设备内存与文件系统深度解析

Android设备内存与文件系统深度解析

1. 调试命令与内存类型

在Android设备调试中,有一个强大的最终调试命令,它结合了logcat、dumpsys和dumpstate的调试输出,以方便提交错误报告。该命令先运行dumpstate,例如在某设备上运行后,输出被保存到文件并进行行数统计,生成了超过42000行富含时间戳、应用数据和系统信息的调试内容。手动处理这些数据是一项艰巨的任务,但解析它们能获取有用信息。

Android设备主要有两种类型的内存:易失性内存(RAM)和非易失性内存(NAND闪存)。
- RAM :系统利用RAM来加载、执行和操作操作系统、应用程序或数据的关键部分,重启后数据不会保存。RAM中可能包含重要信息,如密码、加密密钥、用户名、应用数据以及系统进程和服务的数据。可以通过以下步骤对Android设备的RAM进行分析:
1. 使用 ps 命令查找应用的PID。
2. 以root权限在设备上运行交互式shell,并设置 /data/misc 文件夹具有足够的读写权限,使用 chmod 命令修改权限时需注意记录并在完成后恢复默认设置。
3. 发送信号(SIGUSR1)来转储内存,并显示目录内容。
4. 退出交互式adb shell,将包含内存转储的文件(如 heap-dump-tm1296350817-pid1294.hprof )拉取到本地工作站进行分析,例如使用 strings 命令提取ASCII字符串。

MATLAB代码实现了一个基于多种智能优化算法优化RBF神经网络的回归预测模型,其核心是通过智能优化算法自动寻找最优的RBF扩展参数(spread),以提升预测精度。 1.主要功能 多算法优化RBF网络:使用多种智能优化算法优化RBF神经网络的核心参数spread。 回归预测:对输入特征进行回归预测,适用于连续值输出问题。 性能对比:对比不同优化算法在训练集和测试集上的预测性能,绘制适应度曲线、预测对比图、误差指标柱状图等。 2.算法步骤 数据准备:导入数据,随机打乱,划分训练集和测试集(默认7:3)。 数据归一化:使用mapminmax将输入和输出归一化到[0,1]区间。 标准RBF建模:使用固定spread=100建立基准RBF模型。 智能优化循环: 调用优化算法(从指定文件夹中读取算法文件)优化spread参数。 使用优化后的spread重新训练RBF网络。 评估预测结果,保存性能指标。 结果可视化: 绘制适应度曲线、训练集/测试集预测对比图。 绘制误差指标(MAE、RMSE、MAPE、MBE)柱状图。 十种智能优化算法分别是: GWO:灰狼算法 HBA:蜜獾算法 IAO:改进天鹰优化算法,改进①:Tent混沌映射种群初始化,改进②:自适应权重 MFO:飞蛾扑火算法 MPA:海洋捕食者算法 NGO:北方苍鹰算法 OOA:鱼鹰优化算法 RTH:红尾鹰算法 WOA:鲸鱼算法 ZOA:斑马算法
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