提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录 一、了解基础知识APK的基础知识Dalvik的基础知识1 .Dalvik的表示方法1.Dalvik类型2.Dalvik方法 二、学习Smali语法（重点）1.smali文件解读1.1…

笔者专注于Android安全领域， 欢迎关注个人的微信公众号《Android安全工程》（可点击进行扫码关注）。个人微信公众号主要围绕 Android 应用的安全防护和逆向分析， 分享各种安全攻防手段、Hook 技术、ARM 汇编等 Android 相关的知识。…

Smali语法小记 介绍 在执行 Android Java 层的代码时，其实就是 Dalvik(ART) 虚拟机（使用 C 或 C 代码实现）在解析 Dalvik 字节码，从而模拟程序的执行过程。 自然，Dalvik 字节码晦涩难懂，研究人员们给出了…

目录(?)[] smali文件格式Android 程序中的类阅读smali反编译的代码小结 smali文件格式 每个smali文件都由若干条语句组成，所有的语句都遵循着一套语法规则。在smali 文件的头3 行描述了当前类的一些信息，格式如下： [java] view plain copy .…

之前在Android逆向——初识smali与java类中讲解了基本的HelloWorld和简单类。这节课就要进一步深入。如果能够耐下心来分析一定会有所收获。——写给自己和后来人。 000 前言 1.内容 1.1 smali复杂类分析(前菜) 1.基本属性 2.构造方法 3.基本方法 4.简单的练习 1.2 smali类相互…

资料 smali的文件语法格式 smali常见指令集详解，看完基本毕业 Smali代码语法 smali文件格式 无论是普通类、抽象类、接口类或者内部类，在反编译出来的代码中，他们都以单独的smali文件来存放。 一、smali文件的头3行描述了当前类的一些信息…

#安装插件 #写一个最简单的java类 package barray.demo;import android.support.v7.app.AppCompatActivity; import android.os.Bundle; import android.util.Log;public class MainActivity extends AppCompatActivity {String TAG this.getClass().getSimpleName();Overr…

Smali 概述 我们都知道，Dalvik 虚拟机（Dalvik VM）是 Google 专门为 Android 平台设计的一套虚拟机。区别于标准 Java 虚拟机 JVM 的 class 文件格式，Dalvik VM 拥有专属的 DEX （Dalvik Execute）可执行文件格…

Smali是什么？ 简介 Smali是用于Dalvik（Android虚拟机）的反汇编程序实现，汇编工具（将Smali代码汇编为dex文件）为smali.jar，与之对应的baksmali.jar则是反汇编程序（下载地址&#xf…

1.普通字段读写操作 iget-object vAA,vBB,filed_id: 表示读取vAA寄存器中的对象中的filed_id对象的引用值给VBB寄存器。iget_boolean vAA,vBB,filed_id: 表示读取vAA寄存器中的对象中的filed_id的值给vBB寄存器。iget_wide vAA,vBB,filed_id :表示读取vAA寄存器中对象中的file…

简单来说就是我们用java写的代码编译成class打包成dex文件后使用baksmali程序逆向回来的一种语法。 Q2：为什么要学习Smali。 首先，提到smali就不得不说逆向。早在还没有android之前，各大平台和语言上就有对应的逆向一说。那么到目前为止&…

目录 Smali前期知识 可省略的关键字 Smali注释 Smali内部寄存器 Smali全类名路径 Smali基础（定义/声明） Smali数据类型 Smali类声明 Smali函数声明 Smali函数返回关键字 Smali构造函数声明 Smali字段（变量）声明 Smali字…

文章目录 smali文件解读描述类信息静态字段实例字段直接方法虚方法接口 Smali基础语法寄存器数据类型字段和方法的表示 Smali指令集空操作指令数据操作指令返回指令数据定义指令跳转指令方法调用指令 smali文件解读 描述类信息 在打开Smali文件时，它的头三行描述了…

论文链接：https://d4mucfpksywv.cloudfront.net/better-language-models/language-models.pdf Tensorflow代码链接：https://github.com/openai/gpt-2 Pytorch代码链接：https://github.com/huggingface/pytorch-pretrained-BERT 参考文档：https://mp.weixin.qq.com/s/c0LXAj…

模型介绍 自然语言处理任务（例如问题解答，机器翻译，阅读理解和总结）典型方法是通过在任务相关的数据集上进行监督学习。通过实验证明，语言模型在没有任何明确监督的情况下开始学习这些任务，训练数据集为数…

论文地址：《Language Models are Unsupervised Multitask Learners》 代码地址：https://github.com/openai/gpt-2 文章目录 论文介绍模型框架实验分析结论 论文介绍 本文将常识推理和情感分析两项任务联系起来，采取更一般的方法。证明了语言…

文章 同时学习多个高级视觉任务，包括深度估计、语义分割、reshading表面法线估计、2D 关键点检测和边缘检测。 与单个任务Transformer相比，跨任务联合培训的Transformer模型能否提高每个任务的性能？在基于Transformer的框架中，可…

作者：张楚珩 链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/51091244 来源：知乎 著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。 中Distral是Distill & transfer learning的缩写。 原文传送门 Teh, Yee, et…

目录 一、背景与动机 二、卖点与创新 三、几个问题 四、具体是如何做的 1、更多、优质的数据，更大的模型 2、大数据量，大模型使得zero-shot成为可能 3、使用prompt做下游任务 五、一些资料 一、背景与动机 基于 Transformer 解码器的 GPT-1 证明…

1. 论文阅读 论文地址：Language Models are Unsupervised Multitask Learners 1.1 背景介绍 2019年OpenAI发布的模型，OpenAI在2018年的GPT1中给出了一种半监督的训练方法，在GPT2中针对如下问题做了升级： 以前机器学习训练代价大…