Google Wave 待办事项列表 gadget Task To-Do

本文档提供了在Google Wave中安装任务待办小工具的详细步骤。用户首先需要创建一个新的Wave,然后进入编辑模式并插入特定的扩展安装指令。接着输入小工具安装器的URL即可完成安装。
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)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”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制问题,并提供完整的Matlab代码实现。文章结合数据驱动方法与Koopman算子理论,利用递归神经网络(RNN)对非线性系统进行建模与线性化处理,从而提升纳米级定位系统的精度与动态响应性能。该方法通过提取系统隐含动态特征,构建近似线性模型,便于后续模型预测控制(MPC)的设计与优化,适用于高精度自动化控制场景。文中还展示了相关实验验证与仿真结果,证明了该方法的有效性和先进性。; 适合人群:具备一定控制理论基础和Matlab编程能力,从事精密控制、智能制造、自动化或相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能控制设计;②为非线性系统建模与线性化提供一种结合深度学习与现代控制理论的新思路;③帮助读者掌握Koopman算子、RNN建模与模型预测控制的综合应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现流程,重点关注数据预处理、RNN结构设计、Koopman观测矩阵构建及MPC控制器集成等关键环节,并可通过更换实际系统数据进行迁移验证,深化对方法泛化能力的理解。
### 关于 `gadget-android-arm64.so` 文件 #### 文件用途 `gadget-android-arm64.so` 是 Frida 的核心组件之一,用于在目标进程中加载并执行动态插桩操作。该文件特别针对 ARM64 架构进行了优化,在非越狱/未root的 Android 设备上实现进程挂钩功能[^1]。 #### 下载方法 对于希望获取此共享对象文件的开发者来说,官方推荐的方式是从Frida项目的GitHub仓库下载预构建版本。具体路径通常位于发布页面下的assets部分,选择适用于ARM64架构的二进制包即可获得所需的`.so`文件[^3]。 #### 使用说明 为了使应用程序能够识别并利用这个 `.so` 文件,需按照特定流程处理APK: 1. **解压 APK**: 使用工具如 ApkTool 将原始 APK 反编译以便修改其内部结构。 2. **放置 SO 库**: 把下载好的 `gadget-android-arm64.so` 放入apk内的相应目录下(通常是lib/arm64-v8a),确保它能被正确加载。 3. **字节码注入**: 修改应用逻辑以允许远程控制;这一步可能涉及向 dex 文件中植入额外指令来启动Gadget服务。 4. **配置权限**: 增加必要的AndroidManifest.xml条目授予网络访问权给新加入的功能模块。 5. **重建与签名**: 完成上述更改后再次打包,并通过合法渠道签署新的APK镜像。 6. **部署测试**: 最终将更新后的程序安装至实际环境中进行验证. ```bash # 示例命令行脚本展示如何自动化完成某些步骤 #!/bin/bash # 假设已准备好所有必要资源... apktool d myapp.apk -o output/ cp gadget-android-arm64.so ./output/lib/arm64-v8a/ # 进行其他编辑工作... apktool b output/ -o new_myapp.apk jarsigner -verbose -sigalg SHA1withRSA -digestalg SHA1 -keystore my-release-key.keystore new_myapp.apk alias_name zipalign -v 4 new_myapp.apk final_myapp.apk ```
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