利用手机搞破解(二)空实现

本文介绍了一种简单的安卓应用破解方法,使用Dalvik工具打开目标应用的classes.dex文件,通过查找特定字符串定位到代码位置,并对其进行修改以实现破解。文中还提供了一个实例,指导读者如何操作。
1.破解平台 一台安卓手机+Dalvik.apk
这里有下载:
http://www.kanxue.com/bbs/showthread.php?t=177668
2.欲破解的软件(两款电子书软件这两款软件有相似性,根本就是一样),仅供大家学习。
3.破解过程非常简单就一步。(打开。查找。删除。保存)
4.直接用Dalvik打开classes.dex查找准备中,查找两次就可以直接确定代码位置。
  然后如图直接删除含有“准备中"的label:76内部的全部代码但注意不要删掉最后面的goto命令。
 
这里删除准备中里面的代码是对这个label的内容直接空实现,空实现就是什么也不执行,最后面的goto,一般就是结束返回label 地址。

5.利用手机破解的话由于受到的限制比较多,不能直接查看源代码只能尽可能地观察应用所提供的信息,即使是一闪而过的
  小小提示信息也不能放过,这种类型的软件应该有很多,可以轻松搞定。
附件里面是原版未破解的希望大家自己动手破解一下下!真的很简单!
上传的图像
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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,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 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)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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