UniExtract2支持的文件格式全解析

UniExtract2支持的文件格式全解析

UniExtract2 Universal Extractor 2 is a tool to extract files from any type of archive or installer. UniExtract2 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/un/UniExtract2

作为一款功能强大的通用解包工具,UniExtract2能够处理多种类型的压缩文件、安装程序、磁盘映像、多媒体文件以及游戏资源包等。本文将全面介绍该工具支持的各种文件格式,帮助用户更好地理解和使用这款工具。

压缩档案格式支持

UniExtract2支持广泛的压缩档案格式,包括但不限于以下类型:

主流压缩格式

  • 7-zip:支持.7z、.exe和.001扩展名
  • RAR:支持.rar、.exe、.001等多种变体
  • ZIP:支持.zip、.jar、.xpi等多种扩展名
  • gzip:支持.gz、.tgz、.tar.gz等格式

特色压缩格式

  • ALZip:专有的.alz格式
  • Asar:Electron应用使用的.asar格式
  • Chromium package:Chromium浏览器使用的.pak格式
  • KGB:高压缩比的.kgb、.kge格式
  • ZPAQ:先进的.zpaq压缩格式

其他压缩格式

工具还支持ARC、ARJ、bzip2、CPIO、LZH、LZMA、PEA、UHARC等多种压缩格式,几乎涵盖了市面上所有常见的压缩档案类型。

安装程序支持

UniExtract2能够提取多种安装程序包的内容:

常见安装程序

  • Inno Setup:包括GOG游戏安装包
  • NSIS:Nullsoft Scriptable Install System
  • Windows Installer:支持.msi、.msp、.msu等格式
  • Wise:Wise Installation System

特色安装程序

  • PyInstaller:Python打包的.exe文件
  • SymbianOS/EPOC Installer:支持.sis和.sisx格式
  • Install4j:跨平台Java安装程序
  • Ghost Installer:Ghost安装包

磁盘映像支持

UniExtract2可以处理多种磁盘映像格式:

光盘映像

  • ISO 9660:标准.iso格式
  • Nero:.nrg格式
  • CloneCD:.ccd格式
  • PowerISO:.daa格式

虚拟磁盘

  • VirtualBox:.vdi格式
  • Virtual PC:.vhd格式
  • VMware:.vmdk格式

其他映像

  • Apple Disk Image:.dmg格式
  • Windows Imaging Format:.wim格式
  • Android boot image:.img格式

多媒体文件处理

UniExtract2不仅能处理压缩文件,还能提取多媒体内容:

音频处理

  • 支持MP3、OGG、FLAC等多种音频格式转换为.wav
  • 可以处理sfArk压缩的.sfark音色库文件

视频处理

  • 支持AVI、MP4、MKV等主流视频格式
  • 能够提取视频中的音轨和视频轨道

动画处理

  • 支持GIF和PNG动画的帧提取

游戏资源提取

UniExtract2特别强化了对游戏资源包的支持:

主流游戏引擎

  • Unity:支持.assets、.unity3d等格式
  • Unreal Engine:支持.pak格式
  • RPG Maker:支持.rgssad、.rpgmvp等格式

视觉小说引擎

  • Ren'Py:支持.rpa格式
  • KiriKiri:支持.xp3格式
  • NScripter:支持.nsa、.ns2格式

其他游戏资源

工具还支持Bethesda、Telltale、Wolf RPG等多种游戏资源格式,总计超过500种游戏资源包类型。

文本类文件处理

UniExtract2能够处理多种特殊文本格式:

  • Microsoft帮助文件:支持.chm和.hlp格式
  • PDF文档:支持.pdf格式提取
  • SQLite数据库:支持.sqlite、.db等格式
  • 编码文件:支持.b64、.uu、.uue等多种编码格式

其他特殊格式

  • Enigma Virtual Box:支持虚拟化打包的.exe文件
  • MoleBox:支持打包的.exe文件
  • Windows缩略图缓存:支持Thumbs.db等格式

使用建议

  1. 对于部分标记为"部分支持"的格式,可能无法完全提取所有内容
  2. 遇到未知格式时,可以尝试使用通用提取模式
  3. 对于游戏资源提取,建议先了解游戏使用的引擎类型
  4. 多媒体文件提取时,可根据需要选择是否提取视频轨道

UniExtract2凭借其广泛的格式支持,成为了文件解包领域的多功能工具,无论是普通用户还是技术专家,都能从中获得强大的文件处理能力。

UniExtract2 Universal Extractor 2 is a tool to extract files from any type of archive or installer. UniExtract2 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/un/UniExtract2

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

资源下载链接为: https://pan.quark.cn/s/502b0f9d0e26 在进行STM32F103C8T6与HC - 06蓝牙模块、PC端以及ROS(机器人操作系统)的串口通信测试时,我们编写了以下程序。 硬件连接 将STM32F103C8T6的USART1的TX(PA9)引脚与HC - 06的RX引脚相连,同时将USART1的RX(PA10)引脚与HC - 06的TX引脚相连,以实现两者之间的串口通信。 另外,通过串口转USB模块(如CH340等)将STM32F103C8T6与PC端连接起来,方便在PC端进行通信数据的发送和接收。 程序功能 初始化USART1,设置波特率为9600,用于与HC - 06通信。同时,初始化USART2(连接串口转USB模块),波特率同样设置为9600,用于与PC端通信。 在主循环中,STM32F103C8T6不断检测USART1和USART2是否有数据接收。当从USART1(HC - 06)接收到数据时,将数据暂存到一个缓冲区中,然后通过USART2发送给PC端。反之,当从USART2(PC端)接收到数据时,也暂存到缓冲区,再通过USART1发送给HC - 06。这样就实现了STM32F103C8T6作为中间节点,将HC - 06与PC端的数据进行转发。 硬件连接 HC - 06蓝牙模块通过串口与STM32F103C8T6连接,如上所述。 程序功能(蓝牙通信部分) HC - 06在默认状态下会自动进入配对模式,等待与手机或其他蓝牙设备配对。当配对成功后,它会将从蓝牙设备接收到的数据通过串口发送给STM32F103C8T6。同时,它也会将STM32F103C8T6发送过来的数据转发给已配对的蓝牙设备。在本测试程序中,主要关注其与STM32F103C8T6之间的串口通信功能,确保数据能够正确地在两者之间传输。 硬件连接 通过串口
内容概要:本文详细介绍了一个基于两个单片机串行通信的电子密码锁项目。项目背景指出随着信息技术的发展,电子密码锁因其高可靠性、低成本等优势成为主流选择。项目采用主控和辅助两个单片机分别负责不同功能模块,并通过串行通信(如UART协议)实现数据交互。主控单片机处理密码输入验证、用户界面显示等,辅助单片机负责锁控制。系统还涉及多级安防护、低功耗设计、友好的用户界面等特性。项目挑战包括确保通信稳定、提升密码验证安性、优化电源管理和用户交互设计等。项目创新点在于双单片机协同工作、串行通信协议优化、多级安防护以及低功耗设计。; 适合人群:对嵌入式系统开发有一定了解,特别是对单片机编程、串行通信协议、密码锁设计感兴趣的工程师或学生。; 使用场景及目标:①适用于家庭安防、商业办公、银行金融、智能酒店、医疗行业等需要高安性的场所;②帮助开发者掌握双单片机协同工作的原理,提高系统的稳定性和安性;③通过实际项目加深对串行通信协议的理解,掌握密码锁系统的软硬件设计方法。; 阅读建议:建议读者结合实际硬件设备进行实践操作,重点理解串行通信协议的设计与实现,同时关注密码验证的安性设计和电源管理优化。此外,可以通过提供的代码示例加深对各功能模块的理解,并尝试修改和优化代码以适应不同的应用场景。
内容概要:本文档详细介绍了基于局部均值分解(LMD)结合长短期记忆网络(LSTM)进行时间序列预测的MATLAB项目实例。项目旨在应对非线性、非平稳时间序列预测中的挑战,通过LMD将复杂信号分解为多个局部模态成分(LMC),然后利用LSTM对每个成分进行建模,最终通过加权融合各成分预测结果,实现对整体时序的精准还原。项目涵盖了从数据预处理、LMD分解、LSTM模型训练到预测融合及评估的完整流程,并提供了详细的代码实现和GUI设计。此外,项目还讨论了模型部署、性能优化及未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB及其深度学习和信号处理工具箱的研发人员,以及从事时间序列预测相关工作的工程师。 使用场景及目标:①工业设备故障诊断与预测;②电力负荷和能源消耗预测;③金融市场时间序列分析;④气象数据建模与短期预报;⑤生物医学信号处理;⑥智能制造过程监控;⑦交通流量与运输需求预测;⑧生态环境监测与分析;⑨智能城市数据驱动管理。 其他说明:项目不仅提高了时间序列预测的精度和稳定性,还为后续的故障诊断和异常检测奠定了基础。通过深入探究LMD与LSTM的融合机制及优化策略,实现了对复杂时序信号的高精度解读与预测,具有重要的理论价值和广泛的工程实用意义。项目未来将进一步引入更先进的信号分解与深度学习技术,提升模型的解释性和轻量化能力,拓展多领域应用,推动智能预测技术持续创新。
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