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…

论文题目: Language Models are Unsupervised Multitask Learners 论文地址: https://life-extension.github.io/2020/05/27/GPT技术初探/language-models.pdf 论文发表于: OpenAI 2019 论文所属单位: OpenAI 论文大体内容： 本文主要提出了GPT-2（Gener…

前言 本文源自 ICLR 2022 原文地址：Multitask Prompted Training Enables Zero-shot Task Generalization Discussion 中提到的 FLAN 参考博文 【论文阅读】Finetuned Language Models Are Zero-Shot Learners_长命百岁️的博客-CSDN博客 Abstract 大模型在多种…

论文：Retinal Structure Detection in OCTA Image via Voting-Based Multitask Learning - AMiner 代码：https://codeload.github.com/iMED-Lab/VAFF-Net/zip/refs/heads/master 目录 一、摘要 二、方法 A. 特征提取器和投票模块 B. RVJ 检测与分类…

摘要 提示调整(Prompt Tuning)是一种针对特定任务的学习提示向量的调节，已成为一种数据高效和参数高效的方法，用于使大型预训练的视觉语言模型适应多个下游任务。然而，现有的方法通常是从头开始独立地学习每个任务的提示向量，从而…

诸神缄默不语-个人CSDN博文目录 诸神缄默不语的论文阅读笔记和分类 论文全名：Language Models are Unsupervised Multitask Learners 论文下载地址：https://cdn.openai.com/better-language-models/language_models_are_unsupervised_multitask_learner…