logo
publist
写文章

简介

该用户还未填写简介

擅长的技术栈

可提供的服务

暂无可提供的服务

Android逆向工程之apk加固后反编译AndroidManifest.xml

Android逆向工程之apk加固后反编译AndroidManifest.xmlAndroid编译生成的apk经过加固后,AndroidManifest.xml无法直接查看,直接打开是一堆乱码。在一些情况下, 又特别需要知道加固后的包中某个值最终形态,比如多渠道打包中,根据不同配置生成不同的渠道名,需要核实渠道名是否真的正确,这时候就需要通过Android的逆向工程,把加固后apk中包藏的me..

强化学习-PPO(Proximal Policy Optimization)笔记

强化学习可以划分成基于值和基于策略两种。深度强化学习领域,将深度学习与基于值的Q-Learning算法相结合产生了DQN算法。具代表性的是Q-Learning与Policy Gradient算法。Q-Learning算法与深度学习相结合产生了Deep Q Network,又出现将两种方式优势结合在一起的Actor(Agent)-Critic,PPO(Proximal Policy Optimiza

#人工智能
Kotlin cancel CoroutineScope.launch的任务后仍运行

一般编程的技法,比如,在Android中,假设在主线程中实现了一个函数,但该函数是耗时操作,毫无疑问,需要将这个函数的实现切入非主线程中操作,那么可以设计一种托管的函数,在托管的函数里面干脏活,处理完成后,把结果抛到主线程。一般编程的技法,比如,在Android中,假设在主线程中实现了一个函数,但该函数是耗时操作,毫无疑问,需要将这个函数的实现切入非主线程中操作,那么可以设计一种托管的函数,在托管

#kotlin
Android ConstraintLayout约束布局的居中

Android ConstraintLayout约束布局的居中xml代码:<android.support.constraint.ConstraintLayout xmlns:android="http://schemas.android.com/apk/res/android"xmlns:app="http://schemas.android.com/apk/res-auto"

#android
Android PinnedSectionListView异常崩溃报错

Android PinnedSectionListView异常崩溃报错:java.lang.ClassCastException: android.view.ViewGroup$LayoutParams cannot be cast to android.widget.AbsListView$LayoutParamsAndroid PinnedSectionListView是一个良

#android
nginx报错:nginx: [error] OpenEvent(“Global\ngx_reload_89728“) failed

nginx报错:nginx: [error] OpenEvent("Global\ngx_reload_89728") failed (2: The system cannot find the file specified)如图:原因是未启动nginx服务器导致,先启动nginx,再执行其他命令即可:

#nginx
大数据:Windows环境下搭建安装Hadoop详解

基于Windows10 64位。Hadoop-2.8.3,winutils-2.8.3。1,下载Hadoop发布的稳定包:https://archive.apache.org/dist/hadoop/common/下载后把文件解压,如图:本文基于Hadoop版本hadoop-2.8.32,当前电脑要安装有java的jdk,配置java环境和java_home。我没修...

#大数据
大数据:Hadoop文件操作HDFS常用命令(一)

大数据:Hadoop文件操作HDFS常用命令(一)1、创建目录。在HDFS中创建一个文件目录:hadoop dfs -mkdir2、查看文件结构目录:hdfs dfs -ls -R /例如,在HDFS中创建一个test_dir的文件目录,然后查看:如果查看具体某一个文件目录下的文件层次,则为:hadoop fs -ls /mydirmyd...

#大数据#云计算
Python地理可视化:plotly绘制mapbox地图热力密度图

Python地理可视化:plotly绘制mapbox地图热力密度图import plotly.graph_objects as goimport numpy as npKEYS = ['中心点经纬度', '维度', '经度', '内容']def get_data():city_name = ['北京', '上海', '广州', '深圳', '成都']latlngs = [[39.929986, 1

Python数据可视化:plotly热力图Heatmap(数据密度热图)

利用余弦函数两次叠加生成密度数据,然后用plotly绘制热力图。Python代码:import plotly.graph_objects as goimport numpy as npimport pandas as pddef get_data(size):R = np.linspace(0, 2 * np.pi, size)x = np.linspace(start=0, stop=size,

    共 163 条
  • 1
  • 2
  • 3
  • 17
  • 请选择