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JNI.H到IDA IDC脚本转换

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简介:
本文介绍了一种将JNI.H文件转换为IDA Pro IDC脚本的方法,帮助逆向工程师和安全研究人员更高效地分析和处理Android应用中的本地代码。 可以让我们在逆向分析调用的JNI函数时,正常显示调用的函数名称,而不需要通过数字查找对应的函数或无休止地添加注释。

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  • JNI.HIDA IDC
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    本文介绍了一种将JNI.H文件转换为IDA Pro IDC脚本的方法,帮助逆向工程师和安全研究人员更高效地分析和处理Android应用中的本地代码。 可以让我们在逆向分析调用的JNI函数时,正常显示调用的函数名称,而不需要通过数字查找对应的函数或无休止地添加注释。
  • JNI.hIDA插件)
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    JNI.h是一款专为IDA Pro用户设计的实用插件,它能够解析和显示Java Native Interface相关的函数声明和调用信息,帮助开发者更高效地进行逆向工程与代码分析。 使用IDA导入jni.h可以增强所选SO文件函数的伪C代码的可读性,非常实用。
  • 改进版直接导入IDA jni.h
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    本工具为改进版直接导入IDA Pro环境中的jni.h文件,旨在简化JNI(Java Native Interface)函数在反汇编过程中的识别与分析,提高开发者的工作效率。 已经修改好的IDA JIN.h文件可以直接导入IDA进行使用,无需对代码做出任何改动,这将有助于降低分析难度。
  • 从.obj.pcd:Python工具
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    简介:介绍一个用于将3D模型文件(.obj)转换为点云数据格式(.pcd)的Python脚本。此工具简化了3D数据处理流程,适用于机器人视觉和SLAM等领域。 在3D建模与计算机视觉领域内,数据格式的转换是一项常见的任务。.obj文件是Wavefront公司开发的一种3D模型格式,包含了三维物体的顶点、面及纹理信息;而.pcd文件则是Point Cloud Library (PCL) 所使用的点云数据存储方式,在处理大规模3D扫描与重建时非常有用。 本段落将探讨如何使用Python脚本实现从.obj到.pcd的数据转换。作为一门强大的编程语言,Python拥有多样化的库支持(如PyOpenGL、trimesh等),便于进行复杂的3D模型读取及显示操作;而在点云处理方面,则有Open3D与PCL-Python接口提供强大功能。 具体来说,在本案例中我们关注的obj2pcd脚本,主要任务是将.obj文件中的数据转换为.pcd格式。此过程通常包括以下几个步骤: 1. **读取.obj文件**:利用Python库(如trimesh或wavefront)来获取模型顶点、法线及纹理坐标。 2. **预处理数据**:这一步可能涉及去除重复的顶点,计算新的法向量,或者调整到统一的坐标系下。 3. **转换为点云格式**:从面的数据中提取出每个三角形的三个顶点作为单独的三维点。如果原始文件包含有法线信息,则可以一并保存下来。 4. **输出.pcd文件**:通过PCL库或直接写入ASCII/二进制形式,将处理后的数据存储为.pcd格式。 实际应用中,obj2pcd脚本可能还会包括更多功能选项供用户选择设置,如控制点云密度、是否保留纹理信息等。需要注意的是,在转换过程中可能会遇到兼容性问题——不同.obj文件的编码方式和扩展信息各有差异;因此一个好的工具应当具备良好的灵活性与适应性。 总的来说,obj2pcd脚本展示了Python在3D数据处理中的应用价值,并为研究开发及数据分析提供了重要支持。通过学习这个过程,我们可以进一步掌握复杂的3D模型操作技术。
  • FiddlerJMeter插件工具
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    一款便捷实用的自动化测试工具——Fiddler到JMeter脚本插件转换器,帮助用户轻松实现脚本移植,提高测试效率和质量。 使用Fiddler抓包后导出为jmeter脚本需要安装插件。将解压后的插件文件分别复制到Fiddler安装路径下的对应名称的文件夹中。
  • 【3DMax批量maxfbx的】.ms
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    这是一个用于3D Max软件的脚本文件(.ms),其功能是实现模型文件从.max格式批量转换为.fbx格式,便于跨平台使用。 Unity只支持FBX格式文件的导入,并不兼容3DS Max的原生格式。因此可以使用特定插件来批量转换MAX文件为FBX格式。通过安装并运行一个专门的脚本,可以直接将3D模型从3DS Max导出到Unity所需的FBX格式中。
  • csv_to_tfrecord.py
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    简介:该Python脚本用于将CSV格式的数据转换为TFRecord格式,便于TensorFlow等机器学习框架高效读取和处理大规模数据集。 可以将自己数据的CSV文件转换为TFRecord格式的Python代码进行修改。在处理图像文件时,我会把每个图像中的多个目标整合在一起单独存储,并且会标记出如果训练自己的模型,由于目标检测类别不同,需要在此处做出相应的调整。
  • json_to_dataset.py
    优质
    json_to_dataset.py 是一个用于将JSON格式数据转换为数据分析或机器学习可用的数据集的Python脚本。 实现了JSON文件的批量转换,并且可以自主修改Labelme类别。希望大家多多采用和支持。
  • xml_to_csv.py
    优质
    xml_to_csv.py 是一个用于将XML格式的数据转换为CSV格式的Python脚本,便于数据处理和分析。 这段文字描述了如何将XML文件格式转换为CSV文件输出。例如,在进行物体识别时,可以使用labelImg生成的XML文件,并将其转换为CSV文件格式以便进一步处理。
  • Python实现SA-1B JSONMask图像
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    本项目使用Python脚本将SA-1B卫星获取的数据(JSON格式)转化为对应的掩膜图像,便于进一步分析和可视化。 SA-1B json转mask图像的Python脚本可以将官方SA-1B目录下的json文件转换为16位单通道的mask图像,以供模型训练使用。由于8位单通道图像无法存储足够的标签信息,因此采用16位通道进行数据表示。