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3-1-1 安装“手机PC助手”手机助手
大家先在电脑上下载和安装一个手机助手软件。有个手机助手软件是很有必要的,因为在手机助手软件中可以直接安装、删除软件,也可以拷贝文件,更关键的还可以将软件强制安装到SD卡上,这点非常地省手机内存的。
电脑上比较常用的手机助手有“91手机助手”和“手机PC助手”,两者功能差不多,也很难说谁好谁坏,我用的是“手机PC助手”,所以下面我都是以“手机PC助手”来做介绍。
大家可以去网上搜一下“手机PC助手”的安装程序,然后下载、安装到电脑上,打开手机PC助手程序PC端。
3-1-2 手机连接电脑,下载apk软件
(1)大家要把手机设置为USB调试模式,具体设置步骤:menu实体键——设置——应用程序——开发,然后勾选上“USB调试”和“保持唤醒状态”
(2)通过USB连接线连接到电脑上,这是手机PC助手PC端会自动检测并自动往手机上安全驱动;安装完毕后,发现手机PC助手PC端已经显示出你的V880之后,就说明手机PC助手安装成功了。
(3)在手机PC助手PC端选择“应用/游戏”,安装Visionary、钛备份、RE管理器;虽然安装是在电脑上操作,但是手机PC助手会自动把这几个软件安装到手机上的。
这三个软件做一下说明,Visionary是用来永久root,也有网友推荐Z4,但我个人觉得Z4只能临时root,而且Visionary用来root非常容易操作,而且很安全,所以我个人推荐Visionary。钛备份这个阶段是用来检验是否root成功的了。RE管理器这个阶段也是用来检验是否root成功的,等到下个阶段RE管理器就是用来删除联通定制软件的。(这三个软件大家可以去搜一下,我也把软件上传方便大家吧)
3-1-3 root
(1)大家可以拔掉USB线,重新开机,这样保证手机运存和内存的空间足够,当然如果大家觉得内存和运存没有问题的话,这一步也可以跳过。
(2)运行visionary,勾选“Run visionary.sh after root”和“set system r/w root”这两项。
(3)选择“Temproot now”,并耐心等待结束自动返回。
(4)这是返回后,大家应该已经取得了临时root权限了。大家来运行一下钛备份、RE管理器,如果这两个软件都没有提示“没有权限不能进入”并且顺利运行的话,说明我们已经临时root成功。大家再看看程序列表,如果出现了一个骷髅安卓小人的图标的话,说明临时root成功。这个骷髅安卓小人是分配权限的程序。
(5)如果上面(4)操作不了的话,就再次重复(2)到(4)。别着急,这个方法肯定行的,因为很多网友试过。
(6)如果(4)操作顺利的话,进入visionary,操作“Attempt Permroot now”,然后等待,程序运行完后会自动重启的。
(7)重启后,大家确认一下系统程序列表中是否还有骷髅头安卓小人的图标;有的话,再执行钛备份和RE管理,如果都能够顺利执行,那么恭喜你,你的系统已经永久root。不信?可以再重启试试。
(8)如果(7)不行的话,重新重复(2)到(7)。一定可以永久root的。
3-2 删除联通定制的软件
由于之前事情比较忙,更新较慢,请大家谅解。
好了,接续精简联通定制版。我们root完之后,就有了永久权限可以来删除联通定制软件了。这个删除软件列表网上已经有好多高手总结出来了,我也对这些列表亲测了一下,暂时没有问题。现在再帮大家写一次,在此也向高手们致敬。
OK,开始删除之旅吧~~
3-2-1 先备份
在上面的步骤中我们已经root完和装完RE管理器,我们可以精简软件了。但是正所谓“精简有风险,操作先备份”,所以我们还是在删除联通定制软件前,先备份之前的软件。
所谓备份很简单,就是直接把apk软件从手机内存复制到SD卡上。这样的话如果精简完了觉得不行了,或者某天不小心删除了某个软件,再把备份软件从SD卡拷贝到它原有的位置(也就是system/app)就行了。
备份步骤:
(1)运行RE管理器,在RE管理器的首页找到system文件夹,进入app文件夹里,app文件里有一堆apk后缀的文件里面便是要删的程序。
(2)按手机MENU实体键,选择多选,再选择全选,复制,然后到SD卡的任意一个文件夹,黏贴,这就备份完成了。
(3)那如何在RE管理器中找到SD卡呢?RE管理器首页有个sdcard文件夹,这个就是SD卡啦,很好找的。
3-2-2 删除软件
(1)我们备份完成后,还是回到原来的system/app文件夹,然后长按住某个你想删除的apk文件,会弹出一个选项,然后选择“删除”,这样就是删除软件了。简单易行!
(2)app自有软件列表及说明(比较多,大家耐心看吧):
116114-v880.apk 可删
AccountAndSyncSettings.apk 不可删
AIMail_V880.apk 联通邮箱,删了吧
alarming.apk 自带闹钟,可删但是建议不要删,不然系统不稳定
AndroidQQ_V880.apk QQ软件,可删,我删了换个最新版本的。不过删除系统自带QQ后,会提示“出现错误,无法删除”,这时候重启就自带QQ没有,而且也不影响以后的使用。我就是这么干的,呵呵。如果大家不想出现这种情况,就重装新版的QQ直接覆盖掉也可以,不过那样QQ只能装在手机内存里。
Applicati**Provider.apk 不可删
BL_QQLord2009_V880.apk QQ斗地主,可删
Bluetooth.apk 蓝牙,不可删
BookMark.apk 中兴书签,可删
Browser.apk 自带浏览器,可删,但是前提是装了别的浏览器软件
Calculator.apk 计算器,可删
Calendar.apk 系统日历,不可删
CalendarProvider.apk 不可删
CalendarWidget.apk 中兴日历书签,可删
Camera.apk 照相机,不可删
CertInstaller.apk 不可删
ChiperTest.apk 不可删
ChsHandWritePack.apk 触宝输入法组件,可删
ChsPack.apk 触宝输入法组件,可删
com.zte.sns.apk 中兴自带插件,可删
Contacts.apk 名片夹,不可删
ContactsProvider.apk 不可删
CustomerService.apk 打10010的程序,可删
DefaultContainerService.apk 不可删
DocumentsToGoViewers_PDF_Eval.apk PDF浏览器,可删
DownloadProvider.apk 不可删
DrmProvider.apk 不可删
Email.apk 可删,但是删除之后在设置——帐户与同步——添加帐户,如
添加帐户,便会重启。
Emode.apk 不可删
emSetSms.apk 不可删
fcctest.apk 不可删
Filer.apk 文件管理,可删,但是建议不要删除
FM_zte.apk 收音机,可删
Gallery3D.apk 自带图库,可删
GlobalTime.apk 世界时钟,可删
Himarket_V880.apk 安卓市场,可删
HTMLViewer.apk 不可删
kaixin001_V880.apk 开心,可删
LatinIME.apk 不可删
Launcher2.apk 自带桌面插件,理论上可删,但是强烈建议不要删除。因为手机连接电脑的驱动也在这个程序里面,试过将此程序删除后,手机连接其它的电脑(在XP系统下,WIN7会自动安装驱动),不能连接电脑,而将此程序安装回来,再连接电脑时,便会自动弹出驱动安装程序。如果大家非要删除,那么请先安装其他桌面插件,如ADW等,然后再删除
LiveWall**s.apk 动态壁纸,如果不喜欢,可以删
LiveWall**sPicker.apk 动态壁纸,如果不喜欢,可以删
LuckyMedia.apk 联通乐媒,可删
MagicSmokeWall**s.apk 动态壁纸,如果不喜欢,可以删
MediaProvider.apk 不可删
Me**i**layer.apk 不可删
Mi**layer.apk 不可删
minimap.apk 迷你地图,可删
Mms.apk 自带信息,不可删
Mobile**.apk 手机报,可删
MSN_V880.apk MSN软件,可删
Music.apk 音乐播放器,不可删
MusicWidget.apk 中兴音乐播放器插件,可删
NetCounter.apk 流量统计器,可删
NotesPad.apk 自带记事本,可删,
PackageInstaller.apk 不可删
PandaReader_V880.apk 熊猫看书,可删
PermissionToAccessLocApi.apk 不可删
Phone.apk 不可删
PicoTts.apk 不可删
PinyinIME.apk 谷歌拼音输入法,可删
Protips.apk 这个没用,可删
Provision.apk 不可删
QcNvTest.apk 不可删
QualcommSettings.apk 不可删
QuickSearchBox.apk 谷歌搜索,可删
renren_V880.apk 人人网客户端,可删
rthunder2-V880.apk 赛车游戏,可删
Sdlog.apk SD卡读取工具,不可删
SecuritySms.apk 短信安全设置程序,不可删
Settings.apk 设置程序,不可删
SettingsProvider.apk 不可删
SmartDialer.apk 不可删
SogouInput_android_oem_zte_0238_0916.apk 搜狗输入法,可删
SoundRecorder.apk 录音器,可删
Stk.apk SIM卡应用,可删
stopwatch.apk 秒表,可删
SupperBoat.apk 游戏,可删
taobao_V880.apk 淘宝,可删
TaskManager.apk 任务管理,可删
TelephonyProvider.apk 不可删。这个删了的话,你的V880就沦为mp3了…
ths_V880.apk 同花顺炒股软件,可删
TouchPal.apk 触宝手机输入法,可删
TtsService.apk 不可删
UCWEB_V880.apk UC浏览器,可删
UnicomOutlet.apk 中国联通的,可删
UserDictionaryProvider.apk 不可删
vdmc.apk 不可删
VisualizationWall**s.apk 动态壁纸,可删
VpnServices.apk 不可删
WeatherTV_V880.apk 天气程序,可删
WeatherWidget.apk 天气插件,可删
weibo_V880.apk 新浪微博,可删
Wiper.apk 用于恢复出厂设置的,不可删
Wo3g.apk 可删
youdaodict_V880.apk 有道词典,可以删
(3)在删除这些垃圾程序后,先备份你的名片夹(如果没有联系人,不备份也行),进入设置——隐私权——恢复出厂设置,这时你便会发现,手机可用内存即ROM可提升了。那么恭喜你,软件精简成功了。
(4)说明一下,(2)中提到的列表只是说明能不能删,至于要不要保留看大家意见,我个人是如果我不知道该软件未来还用不用,而且该软件不大的话,我都会保留着,毕竟删除了也省不了多大的空间。同时,(3)的这一步操作我也还没有研究透是什么原理,但是经过操作确实是这样。
(5)操作完(3)之后,先前装的那三个软件也没有了,大家就重新安装和root一遍,就行了~
3-3 删除联通定制的开机动画和声音
删除完软件后大家在重启手机时,相信大家看到联通logo时多少有点不爽,但是还能忍受;可是看到那个非常卡的动画场景以及听到那一声非常销魂的“欢迎进入wo的世界”,我相信大家会和我一样有种抓狂的感觉。多好的机子,被这么一声叫着显得低档了许多,那怎么补救?很简单,删掉它就行了。
3-3-1 删除联通开机动画
还是使用RE管理器,依次进入system/media/audio,里面的bootanimation.zip文件,就是联通定制的开机动画,直接删除,搞定。我的国行V880是安卓2.2系统,删除联通开机动画后,开机动画恢复成安卓系统的自带动画,比联通的好看多了,还流畅。
3-3-2 删除“那一声的销魂”
还是使用RE管理器,依次进入system/media/audio/ui,里面的bootsound.mp3就是销魂的一声,大家可以替换掉或者直接删掉都行。替换的时候文件名还是要为bootsound.mp3。我的建议是直接删掉,因为删掉后,机子启动时不需要读取mp3数据,所以开机速度会变快了。
删除完联通开机动画和声音后,你重启一下,会惊喜地发现开机速度变快了,更重要的是,手机变得高档许多了,呵呵。不信?自己试试。
PS:各位在删除任何东西的时候,一定要先备份再删除,切记切记!曾经有一些软件摆在我面前,我没有备份,直到一时删错后我才后悔莫及,如果上天再给我一次重来的机会,我会对这些软件说四个字“我备份你”,如果非要在这份备份上加一个保存期限,我希望是到V880不再使用。
android root测试,[原创]安卓逆向之绕过root检测的四种姿势 环境:本机:192.168.137.1 所需软件python2.7.X,android killer 雷电模拟器Kali虚拟机 ip 192.168.137.129 所需软件 drozer Frida objection安卓模拟器:ip 192.168.137.195 所需软件 insecureBankV2.apk(下文简称bank) drozer-agent,frida-server软件地址:i... 阅读详情

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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")

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