1.Android Activity Deeplink启动来源获取源码分析
2.PointNet/PointNet++网络结构详解,置换置换源码分析
3.matlab如何还原pcode加密过的源码p文件以及编译后的应用的源代
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Android Activity Deeplink启动来源获取源码分析
Deeplink在业务模块中作为外部应用的入口提供,不同跳转类型可能会导致应用提供不一致的代码服务,通常通过反射调用Activity中的置换置换mReferrer字段获取跳转来源的包名。然而,源码mReferrer存在被伪造的代码gmod插件源码风险,可能导致业务逻辑出错或经济损失。置换置换因此,源码我们需要深入分析mReferrer的代码来源,并寻找更为安全的置换置换获取方法。
为了深入了解mReferrer的源码来源,我们首先使用搜索功能在Activity类中查找mReferrer,代码发现其在Attach方法中进行赋值。置换置换源码 source not found进一步通过断点调试跟踪调用栈,源码发现Attach方法是代码由ActivityThread.performLaunchActivity调用的。而performLaunchActivity在调用Attach时,传入的referrer参数实际上是一个ActivityClientRecord对象的referrer属性。深入分析后,发现referrer是在ActivityClientRecord的构造函数中被赋值的。通过进一步的调试发现,ActivityClientRecord的实例化来自于LaunchActivityItem的mReferrer属性。接着,我们分析了mReferrer的来源,发现它最终是由ActivityStarter的setCallingPackage方法注入的。而这个setCallingPackage方法的任务悬赏平台源码调用者是ActivityTaskManagerService的startActivity方法,进一步追踪调用链路,我们发现其源头是在App进程中的ActivityTaskManager.getService()方法调用。
在分析了远程服务Binder调用的过程后,我们发现获取IActivityTaskManager.Stub的方法是ActivityTaskManager.getService()。这使得我们能够追踪到startActivity方法的调用,进而找到发起Deeplink的应用调用的具体位置。通过这个过程,我们确定了mReferrer实际上是通过Activity的getBasePackageName()方法获取的。
为了防止包名被伪造,我们注意到ActivityRecord中还包含PID和Uid。通过使用Uid结合包管理器的方法来获取对应的包名,可以避免包名被伪造。单个智能客服源码通过验证Uid的来源,我们发现Uid实际上是通过Binder.getCallingUid方法获取的,且Binder进程是无法被应用层干涉的,因此Uid是相对安全的。接下来,我们可以通过Uid来置换包名,进一步提高安全性。
总结,mReferrer容易被伪造,应谨慎使用。通过使用Uid来获取包名,可以提供一种更为安全的斗地主麻将源码获取方式。此过程涉及对源代码的深入分析和调试,作者Chen Long为vivo互联网客户端团队成员。
PointNet/PointNet++网络结构详解,源码分析
点云处理深度学习方法需应对置换不变性和旋转不变性。点云原始数据的稀疏性是三维方法共同挑战。PointNet解决置换不变性,使用对称函数如最大值函数,高维特征提取后最大化,降低低维损失。PointNet通过T-Net矩阵保证旋转不变性,该矩阵转换任意角度输入至正面点云。PointNet整体架构如图所示。
PointNet++是PointNet改进版,PointNet在分类和Part Segmentation表现良好,但在Semantic Segmentation受限。PointNet++依据2D CNN思想改进,通过SA模块进行特征学习。模块首先采样关键点,围绕每个关键点选取球形区域内点作为Grouping,应用PointNet提取特征。每个点特征不仅包含自身信息,还融合领域内周围点关系。关键点坐标变换确保不变性,输入变换后球形区域内点相对关系确定。最终得到的点特征包含多层次特征学习结果。PointNet++通过不同分辨率和尺度的Grouping解决点云稀疏性影响。
总结,PointNet和PointNet++在点云处理中各有优势。PointNet通过置换不变性和旋转不变性处理策略,实现对点云数据的有效学习。PointNet++进一步通过多层次特征学习和关键点选择,提高对点与点关系的捕捉能力。两者的架构和策略设计旨在优化点云数据处理效率和精度,满足不同应用需求。
matlab如何还原pcode加密过的p文件以及编译后的应用的源代
p code使用AES加密
当p文件执行时,文件中的代码通常被解密。由于Mathworks需要解密算法和密钥,因此它可能包含用于反向工程的解密逻辑。
P代码文件的执行速度与原始MATLAB源代码相同,且P代码文件中包含混淆以保护代码免于被读取。
若要生成P代码文件,可以使用MATLAB的pcode函数。对于单个.m文件,只需调用pcode(file_name)。对于多个文件或文件夹,可使用pcode(file_list,'-inplace')。
在MATLAB中使用pcode(file_name)将文件转换为P代码版本,以减少执行时间。此外,pcode(file_name,'-inplace')在与原文件相同的目录下创建P代码文件,适合批量操作。
AES加密过程涉及到四个关键操作:字节替代、行移位、列混淆和轮密钥加。解密过程则执行相反操作以恢复明文。AES算法使用个字节的密钥在每轮操作中生成子密钥。字节替换通过S盒实现字节映射,行移位则通过循环左移实现矩阵内部字节置换。列混淆则通过矩阵乘法实现非线性扩散。轮密钥加在每轮中进行异或操作,结合之前的混淆过程,实现加密的最终步骤。
密钥扩展算法用于生成AES所需的多个子密钥。对于位密钥,算法将密钥扩展为个子密钥。该过程包括循环左移、S盒映射、与常量异或以及基于前一列计算新值的步骤。最终生成的扩展密钥用于后续轮次的加密操作。
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