13、安卓字节码反编译:ANTLR 工具与实践

安卓字节码反编译:ANTLR 工具与实践

1. ANTLR 简介

ANTLR(Another Tool for Language Recognition)是一款强大的语言识别工具,可从 www.antlr.org 下载。它是一种递归下降、LL(k) 或自顶向下的解析器,与 Yacc(LR 或自底向上解析器)不同,ANTLR 从最顶层规则开始尝试识别标记,逐步向外扩展到叶子节点;而 Yacc 则从叶子节点开始,向上构建到最高规则。

ANTLR 与 JLex 和 CUP 的根本区别在于,词法分析器和解析器位于同一个文件中。创建标记的词法规则全部为大写(例如 IDENT ),而标记解析规则全部为小写(例如 program )。

ANTLR v3 是对 ANTLR v2 的完全重写,还包含了一些非常有用的附加功能,如 StringTemplates ,它可以将输出语句从解析器中分离出来。

2. ANTLR 示例:DexToXML

DexToXML 是一个用 ANTLR v3 编写的 classes.dex 解析器,用于解析 dedexer 输出并将文本转换为 XML。以下是一个简单的示例,展示了如何使用正则表达式识别十六进制数字对:

HEX_DIGIT : ('0'..'9'|'a'..'f'|'A'..'F')('0'..'9'|'a'..
内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合Koopman算子理论递归神经网络(RNN)的数据驱动建模方法,旨在对非线性纳米定位系统进行有效线性化建模,并实现高精度的模型预测控制(MPC)。该方法利用Koopman算子将非线性系统映射到高维线性空间,通过递归神经网络学习系统的动态演化规律,构建可解释性强、计算效率高的线性化模型,进而提升预测控制在复杂不确定性环境下的鲁棒性跟踪精度。文中给出了完整的Matlab代码实现,涵盖数据预处理、网络训练、模型验证MPC控制器设计等环节,具有较强的基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及自动化、精密仪器、机器人等方向的工程技术人员。; 使用场景及目标:①解决高精度纳米定位系统中非线性动态响应带来的控制难题;②实现复杂机电系统的数据驱动建模预测控制一体化设计;③为非线性系统控制提供一种可替代传统机理建模的有效工具。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析实现流程,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN网络结构设计MPC控制器耦合机制,同时可通过替换实际系统数据进行迁移验证,深化对数据驱动控制方法的理解应用能力。
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