【钓鱼指标源码】【哄睡软件源码】【小说聚合网站源码】置换源码

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时间：2024-12-24 07:31:37 编辑：代挂网源码app 来源：teamviewer源码安装

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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置换源码_置换代码

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存在被伪造的代码钓鱼指标源码风险，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。置换置换哄睡软件源码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方法的小说聚合网站源码调用者是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。多多进鱼源码通过验证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网页源码查分数获取方式。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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