1.软件开发常用的各种各种框架有哪些
2.腾讯插件化—Shadow源码
3.Android源码定制（3）——Xposed源码编译详解
4.源码编译——Xposed源码编译详解
5.Bert4keras开源框架源码解析（一）概述
软件开发常用的框架有哪些
软件开发常用的框架如下：
1、Struts。框架框架Struts是源码源码一个基于Sun J2EE平台的MVC框架，主要是各种各种采用Servlet和JSP技术来实现的。
2、框架框架Spring。源码源码最佳归并树源码Spring是各种各种轻量级的J2EE应用程序框架。
3、框架框架Hibernate。源码源码Hibernate是各种各种一个开放源代码的对象关系映射框架，它对JDBC进行轻量级的框架框架对象封装，使得Java程序员可以使用对象编程思维来操纵数据库。源码源码Hibernate可以在应用EJB的各种各种J2EE架构中取代CMP，完成数据持久化。框架框架它还可以应用在任何使用JDBC的源码源码场合，既可以在Java的客户端程序实用，也可以在Servlet/JSP的Web应用中使用。
腾讯插件化—Shadow源码
腾讯插件化框架Shadow介绍及源码解析 Shadow是一个由腾讯自主研发的Android插件框架，经过线上亿级用户量的检验，其在插件技术领域展现出不俗的实力。Shadow不仅开源分享了关键代码，还全面分享了上线部署所需的turtlebot 源码安装设计方案。 与市面上其他插件框架相比，Shadow在技术特点上主要体现在：支持特性编译与开发环境准备：建议使用最新稳定版本的Android Studio，推荐打开工程并选择sample-app或sample-host模块直接运行，体验不同安装情况下的运行效果。
代码结构清晰：所有代码集中在projects目录下的三个子目录中，sample目录为体验Shadow的最佳环境，详细信息可参考README文档。
插件加载与启动流程解析 插件加载是Shadow框架的核心，从loadPlugin作为起点，通过一系列步骤实现插件的动态加载与启动。包括但不限于：本地启动顺序：重点关注启动流程的第一、二步，回溯整个过程最终调用Plugin Manager的DynamicPluginManager.enter方法。
跨进程调用与Activity加载：调用mDynamicPluginLoader.callApplicationOnCreate方法执行插件加载，之后通过FastPluginManager.convertActivityIntent方法启动Activity。
Activity与Service加载机制 在Activity与Service加载机制上，Shadow采用与Android系统自身一致的实现方式：通过修改ClassLoader的parent属性，插入DexClassLoader实现插件apk的加载与Activity的实例化。具体步骤包括：new一个DexClassLoader加载插件apk，从插件ClassLoader中load指定的插件Activity名字，newInstance之后强转为Activity类型使用。python实用源码 Shell Activity复用与资源管理 为了解决资源复用与访问问题，Shadow通过代理Activity的方式，通过Intent的参数确定构造哪个Activity，令壳子Activity能够复用，实现资源的隔离管理。此外，对同名View与资源的处理也非常关键，通过自定义类加载器与AOP技术，解决此类问题。 组件调用与优化 对于Service、Content Provider与Broadcast Receiver的调用，Shadow提供了优化方案，如通过ShadowContext启动Service、使用ShadowAcpplication注册静态广播等。 总结与学习建议 本文详细解析了插件化框架Shadow的源码与实现机制，深入探讨了其解决插件加载、Activity启动、资源管理等问题的策略。对于深入理解Android插件化技术，实现高效、稳定的android checkbox源码插件化解决方案具有重要参考价值。建议对Android核心技术感兴趣的开发者深入阅读《Android核心技术手册》，了解更多关于插件化、热修复等技术的详细内容。Android源码定制（3）——Xposed源码编译详解
Android源码定制（3）——Xposed源码编译详解
在前文中，我们完成了Android 6.0源码从下载到编译的过程，接下来详细讲解Xposed框架源码编译和定制。本文将基于编译后的Android 6.0环境，分为两部分：Xposed源码编译和源码定制，期间遇到的问题主要得益于大佬的博客指导。首先，感谢世界美景大佬的定制教程和肉丝大佬的详细解答。1. Xposed源码编译
为了顺利编译，我们需要理解Xposed各模块版本和对应Android版本的关系，实验环境设为Android 6.0。首先，从Xposed官网下载XposedBridge，并通过Android Studio编译，推荐方式。编译过程涉及理解模块作用、框架初始化机制，以及mmm或Android Studio编译步骤。opc源码 linux2. XposedBridge编译与集成
从官网下载XposedBridge后，编译生成XposedBridge.jar，可以选择mmm或Android Studio。编译后，将XposedBridge.jar和api.jar分别放入指定路径，替换相应的系统文件。3. XposedArt与Xposed源码下载和替换
下载并替换Android系统虚拟机art文件夹和Xposed源码，确保Xposed首字母为小写以避免编译错误。4. XposedTools编译与配置
下载XposedTools，配置build.conf，解决编译时缺失的依赖包，如Config::IniFiles。5. 生成编译结果与测试
编译完成后，替换system目录，生成镜像文件并刷入手机，激活Xposed框架，测试模块以确保功能正常。6. 错误解决
常见错误包括Android.mk文件错误、大小写问题以及XposedBridge和Installer版本不匹配，通过查找和分析源码来修复。实验总结
在源码编译过程中，遇到的问题大多可通过源码分析和调整源码版本解决。务必注意版本兼容性，确保Xposed框架能顺利激活并正常使用。 更多详细资料和文件将在github上分享：[github链接]参考
本文由安全后厨团队原创，如需引用请注明出处，未经授权勿转。关注微信公众号：安全后厨，获取更多相关资讯。源码编译——Xposed源码编译详解
本文深入解析了基于Android 6.0源码环境，实现Xposed框架的源码编译至定制化全过程，提供一套清晰、系统的操作指南。实验环境选取了Android 6.0系统，旨在探索并解决源码编译过程中遇到的难点，同时也借助于社区中其他大神的宝贵资源，让编译过程更加高效且精准。
致谢部分，首先对定制Xposed框架的世界美景大佬致以诚挚的感谢，其提供框架的特征修改思路和代码实例给予了深度学习的基础，虽然个人能力有限，未能完整复现所有的细节，但通过对比和实践，逐步解决了遇到的问题。特别提及的是肉丝大佬的两篇文章，《来自高纬的对抗：魔改XPOSED过框架检测(上)》和《来自高纬的对抗：魔改XPOSED过框架检测(下)》，这两篇文章是本文深入定制Xposed框架的基础指引，通过它们的学习，许多技术细节和解决方案得以明确。
关于Xposed框架编译和配置的技术细节，参考文章《xposed源码编译与集成》提供了清晰的理论框架，而在《学习篇-xposed框架及高版本替代方案》中，能够找到关于Xposed安装、功能验证以及遇到问题时的解决策略，这两篇文档对理解Xposed框架运行机制、安装流程以及后续的调试工作大有裨益。
在编译流程中，我们首先对Xposed框架中的各个核心组件进行详细的解析和功能定位，包括XposedInstaller、XposedBridge、Xposed、android_art、以及XposedTools。每一步都精心设计，确保实现模块与Android系统环境的无缝对接。接下来，我们进行具体的编译步骤。
首先是XposedBridge源码的下载，直接从GitHub上获取最新且与Android 6.0版本相适配的代码，这里选择下载Xposed_art。其次，通过Android.mk文件，我们可以配置编译环境，明确哪些源文件需要编译、生成的目标文件类型以及依赖的其他库文件。在Android.mk文件中，要确保针对特定的XposedBridge版本进行参数的调整，避免不必要的错误。
后续的编译过程可通过mmm或Android Studio完成。mmm编译更倾向于手动操作，适合熟悉CMakebuild系统的开发者，而Android Studio提供了一站式的IDE解决方案，操作流程更为便捷且直观。无论是采用哪种编译方式，最终的目标是生成XposedBridge.jar文件，这个文件将成为Xposed框架的核心组件，用于在Android系统上运行模块化的功能。
Bert4keras开源框架源码解析（一）概述
Bert4keras是苏剑林大佬开源的一个文本预训练框架，相较于谷歌开源的bert源码，它更为简洁，对理解BERT以及相关预训练技术提供了很大的帮助。
源码地址如下：
代码主要分为三个部分，分别在三个文件夹中。
在bert4keras文件夹中，实现了BERT以及相关预训练技术的算法模型架构。examples文件夹则是基于预训练好的语言模型进行的一系列fine-tune实验任务。pretraining文件夹则负责从头预训练语言模型的实现。
整体代码结构清晰，主要分为以下几部分：
backend.py文件主要实现了一些自定义组件，例如各种激活函数。这个部分之所以命名为backend（后端），是因为keras框架基于模块化的高级深度学习开发框架，它并不仅仅依赖于一种底层张量库，而是对各种底层张量库进行高层模块封装，让底层库负责诸如张量积、卷积等操作。例如，底层库可能选择TensorFlow或Theano。
在layers.py文件中，实现了自定义层，如embedding层、多头自注意力层等。
optimizers.py文件则实现了优化器的定义。
snippets.py文件包含了与算法模型无关的辅助函数，例如字符串格式转换、文件读取等。
tokenizers.py文件负责分词器的实现。
而model.py文件则是框架的核心，实现了BERT及相关预训练模型的算法架构。
后续文章将详细解析这些代码文件，期待与大家共同进步。