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今天讲的是纯干货,目的就是为了指导Android开发者如何根据JNI Crash日志顺藤摸瓜,最后直捣黄龙定位磨人的JNI Crash。所以废话不多,直接开干吧。
lsarelayx是一个系统范围的NTLM中继工具,主要用于中继目标主机中基于NTLM的认证传入连接。lsarelayx将会中继任何包含了SMB的传入认证请求。由于lsarelayx可以挂钩现有的应用程序身份验证流,因此该工具还将尝试在中继完成后为原始身份验证请求提供服务。这种模式可以防止目标应用程序/协议显示错误,并使终端用户通过lsarelayx主机进行身份验证时能够正常工作。
lsarelayx 是系统范围的 NTLM 中继工具,旨在将传入的基于 NTLM 的身份验证中继到运行它的主机。lsarelayx 将中继任何传入的身份验证请求,其中包括 SMB。由于 lsarelayx 挂钩到现有的应用程序身份验证流,该工具还将在中继完成后尝试为原始身份验证请求提供服务。这将防止目标应用程序/协议显示错误,并为最终用户针对 lsarelayx 主机进行身份验证正常工作。
在项目构建的时候,我们经常会希望能够将git提交的分支信息和提交号(commitid)以及当前版本发布的tag信息作为版本号自动构建到程序里面,以便后续能够快速定位所运行的程序所定影的git源码的版本,从而快速发现和定位问题。
今天在Windows平台如下正常执行conan NDK交叉编译Boost库时报了个错
QMake 工程 转换为CMake 工程 源码目录结构 . ├── build.sh ├── businesscontrol.cpp ├── businesscontrol.h ├── globaldef.h ├── lib │ └── x86_64 ├── log │ ├── LogFileManager.cpp │ ├── LogFileManager.h ├── main.cpp ├── mqtt │ ├── mqttclient.cpp │ ├── mqttclient.h ├
总第513篇 2022年 第030篇 减小应用安装包的体积,对提升用户体验和下载转化率都大有益处。本文将结合美团平台的实践经验,分享 so 体积优化的思路、收益,以及工程实践中的注意事项。本文将先从 so 文件格式讲起,结合文件格式分析哪些内容可以优化,然后再具体讲解每项优化手段以及注意事项,最后介绍相关的工程实践经验。希望能对从事包体积优化的同学有所帮助或启发。 1. 背景 2. so 文件格式分析 3. so 可优化内容分析 4. 优化方案介绍 4.1 精简动态符号表 4.2 移除无用代码 4.3 优
刚开始做纯 C++ 跨端的项目时,为了考虑项目的统一工程化管理选择使用 CMake + Conan,因为各平台下使用的工具链、 IDE 都不一样。如 Windows 更多人习惯使用 Visual Studio IDE、针对 iOS 和 macOS 的开发更多人喜欢使用 Xcode,而 Linux 开发往往是 VSCode 配套。针对不通平台的 CMake 初始化命令都不太一样,主流的配置有如下几种:
◆ 背景 基于亚马逊 AVS Device SDK 改造的全链路语音 SDK 最终编译的动态库有几十个,单架构动态库大小有几十兆,之前在 Iot 设备中勉强跑着,但是这个体积对于手机应用来说是致命的,各个模块费事费力能优化个几 K 的体积就不错了,我这直接给上个几十兆的,APP 平台方肯定无法接受。但是一是有业务需求,二是自己又想把 SDK 推到手机 APP,提高用户量,验证 SDK 的稳定性和交互体验,所以开始了漫长的瘦身过程,最后单架构压缩到了五兆一下,虽然还是有点大,但是比起之前有了很大的提升。 ◆
QBDI全名为QuarkslaB Dynamicbinary Instrumentation,它是一个模块化的跨平台以及跨架构的DBI框架。该工具目前支持Linux、macOS、Android、iOS和Windows操作系统,支持的架构有x86、x86-64、ARM和AArch64架构。QBDI的模块化特征意味着它不需要包含任何首选的注入方法,并且可以结合外部注入工具一起使用。QBDI包含了一个基于LD_PRELOAD的小型Linux以及一个动态可执行的macOS注入器(QBDIPreload),它们是QBDI的Python绑定基础,即pyQBDI。QBDI还整合了Frida,一个动态指令工具集。
在《深入浅出CMake(一):基础篇》文章中,我们已经知道了怎么依葫芦画瓢编写简单的 CMake 构建文件了,但如果应对复杂的工程的话,这还是远远不够的。
上一篇博客《conan入门(十六):profile template功能实现不同平台下profile的统一》以Android NDK交叉编译为例介绍了jinja模板在conan profile中的应用。如果针对不同的Android目标平台(armv7,armv8,x86,x86_64)都要维护一个profile也是挺麻烦的。本文在此基础上,更进一步改进将android NDK 对不同平台armv7,armv8,x86,x86_64交叉编译的profile基本于同一个模板统一实现
之前我写过的两篇博客《conan入门(十):Windows下Android NDK交叉编译Boost》,.《conan入门(十一):Linux下Android NDK交叉编译Boost》中介绍了在Linux和Windows下NDK交叉编译boost的过程
对大型项目来说,必然会有很多的依赖项。特别是现代化的组件都会尝试去复用社区资源。而对于C/C++而言,依赖管理一直是一个比较头大的问题。 很多老式的系统和工具都会尝试去走相对标准化的安装过程,比如说用 pkg-config 或者用系统自带的包管理工具装在系统默认路径里。 当然这样很不方便,也不容易定制组件。我使用 cmake 比较多,所以一直以来在我的 atframework 项目集中有一个 utility 项目 atframe_utils,里面包含一些常用的构建脚本。 并且在 atsf4g-co 中实现了一些简单的包管理和构建流程。
疫情期间,宅家两月,对xmake内部做了不少的重构来改进,并且新增了不少实用的新特性,欢迎来体验。
前面文章有介绍过通过make-plugin.sh命令行自动生成plugins的架构,vpp 软件架构介绍;本文就来讲解一下plugins插件的加载和使用流程。
以前为ARM64编译软件包,直接在Makefile里指定交叉编译器、sysroot的路径,就能成功编译。
CMake是一个跨平台的建构系统的工具,可以用简单的语句来描述所有平台的安装(编译过程)。他能够输出各种各样的构建文档makefile或者project文件,描述系统建构的过程。还能测试编译器所支持的C++特性,类似UNIX下的automake。只是 CMake 的组态档取名为 CmakeLists.txt。CMake并不直接建构出最终的软件,而是产生标准的建构档(如 Unix的 Makefile或 Windows Visual C++的 projects/workspaces),然后再依一般的构建方式使用。
cJSON是基于ANSI C的跨平台JSON解析开源库,在嵌入式应用中使用比较广泛, cJSON支持CMAKE编译,本文以脚本形式提供了使用CMAKE基于VS2015/Windows以及GCC/MinGW的编译过程。
OLLVM(Obfuscator-LLVM)是瑞士西北应用科技大学安全实验室于2010年6月份发起的一个项目,该项目旨在提供一套开源的针对LLVM的代码混淆工具,以增加逆向工程的难度, 只不过Ollvm仅更新到llvm的4.0,2017年开始就没再更新。
cpp_redis是一个基于C++11编写的支持跨平台的redis客户端。使用起来很方便,cpp_redis支持CMAKE编译,编译也很简单,本文以脚本形式提供了使用CMAKE基于VS2015/Windows以及GCC/MinGW的编译过程。
1、下载VPP代码:git clone https://git.fd.io/vpp
一直以来,我都维护了完整的 GCC 工具链构建工具 和 LLVM,Clang,libc++,libc++abi工具链构建工具 。 一方面是为了测试和体验新版本编译器的功能和利用一些更现代化的工具检查代码中的风险,另一方面也是为了给我得很多开源仓库做多版本适配。 其中所有的编译期依赖项(不包括 tar,awk等可执行程序的工具)都是自己构建的,这样也能管理好某些新版本组件需要的新版本依赖项,并且做到跨发行版兼容。同时很多发行版自带的 LLVM+Clang 套件都缺斤少两,有的缺少 clang-analyzer ,有的缺少 clang-format ,也有的缺少 libc++ 和 libc++abi 或者缺少sanitizer组件。我也是根据自己的需要编译并输出了大多数开发工具,甚至还有一些开发库以便二次开发(比如用libclang写工具来复用libcang的AST功能)。
上一篇博客《conan入门(九):NDK交叉编译自己的conan包项目塈profile的定义》中我们以jsonlib为例说明了如何NDK交叉编译自己封装成conan的模块及定义profile简化编译的方式。
paho.mqtt.c是eclipse开发的C语言跨平台mqtt client 开源库,paho.mqtt.cpp是对应的C++ Client,paho.mqtt支持CMAKE编译,本文以脚本形式提供了使用CMAKE基于VS2015/Windows以及GCC/MinGW的编译过程。
Neuron 是一款开源的轻量级工业协议网关软件,支持数十种工业协议的一站式设备连接、数据接入、MQTT 协议转换,为工业设备赋予工业 4.0 时代关键的物联网连接能力。
我在知乎上开了一个新的专栏,想持续聊聊“向量数据库”相关的内容。本篇聊聊向量数据库领域,知名的开源技术项目:Milvus。
测试是代码开发工具箱的核心组成部分。通过使用单元和集成测试进行自动化测试,不仅可以帮助开发者在早期检测功能回归,还可以作为新加入项目的开发者的起点。它可以帮助新开发者提交代码变更,并确保预期的功能得以保留。对于代码的用户来说,自动化测试在验证安装是否保留了代码功能方面至关重要。从一开始就为单元、模块或库使用测试的一个好处是,它可以引导程序员编写更加模块化和不那么复杂的代码结构,采用纯粹的、函数式的风格,最小化并局部化全局变量和全局状态。
我们已经掌握了构建专业项目的所有必要知识;我们学习了结构化、构建、依赖管理、测试、分析、安装和打包。是时候将这些学到的技能付诸实践,通过创建一个连贯、专业的项目。
对于大多数项目,源代码是通过版本控制系统进行跟踪的;它通常作为构建系统的输入,构建系统将其转换为对象、库和可执行文件。在某些情况下,我们使用构建系统在配置或构建步骤中生成源代码。这可以用于根据在配置步骤中收集的信息来微调源代码,或者自动化原本容易出错的重复代码的机械生成。生成源代码的另一个常见用例是记录配置或编译信息以确保可复现性。在本章中,我们将展示使用 CMake 提供的强大工具生成源代码的各种策略。
我在知乎上开了一个新的专栏[1],想持续聊聊“向量数据库”相关的内容。本篇聊聊向量数据库领域,知名的开源技术项目:Milvus。
本篇概览 在《三分钟:极速体验JAVA版目标检测(YOLO4)》一文中,咱们体验了YOLO4强大的物体识别能力,如下图: 📷 如果您已看过《三分钟:极速体验JAVA版目标检测(YOLO4)》,甚至动手实际操作过,您应该会对背后的技术细节感兴趣,接下来就请随欣宸一起动手实战,从无到有将这个应用开发出来; 实战内容 为了减少环境和软件差异的影响,让程序的运行调试更简单,也为了让应用可以在容器环境运行,最终整个应用会被制作成docker镜像,所以咱们的目标被设定为下面三项: 开发出java版的物体识别应用 将此应
项目位置 https://github.com/deepsadness/SDLCmakeDemo
在之前的文章中介绍了 stb_image 图像库,还顺带提到了 libpng 和 libjpeg ,这篇文章就是介绍如何在 Android 平台上用 CMake 编译 libpng 动态库以及 libpng 使用实践。
尽管 CMake 是跨平台的,在我们的项目中我们努力使源代码能够在不同平台、操作系统和编译器之间移植,但有时源代码并不完全可移植;例如,当使用依赖于供应商的扩展时,我们可能会发现有必要根据平台以略有不同的方式配置和/或构建代码。这对于遗留代码或交叉编译尤其相关,我们将在第十三章,替代生成器和交叉编译中回到这个话题。了解处理器指令集以针对特定目标平台优化性能也是有利的。本章提供了检测此类环境的食谱,并提供了如何实施此类解决方案的建议。
本篇概览 如果您看过《三分钟极速体验:Java版人脸检测》一文,甚至动手实际操作过,您应该会对背后的技术细节感兴趣,接下来就请随欣宸一起动手实战,从无到有将这个应用开发出来; 首先确定咱们的目标: 开发出java版的人脸检测应用 将此应用制作成docker镜像 在docker环境运行这个应用 基于上述目标,我们可以确定以下操作步骤: 准备好docker基础镜像 开发java应用 将java应用打包成package文件,集成到基础镜像中,得到最终的java应用镜像 本篇的目标就是上述第一步:准备好docker
在前几章中,我们已经展示了如何使用 CMake 配置、构建和测试我们的项目。安装项目是开发者工具箱中同样重要的一部分,本章将展示如何实现这一点。本章的节涵盖了以下图中概述的安装时操作:
每个项目都必须处理依赖关系,而 CMake 使得在配置项目的系统上查找这些依赖关系变得相对容易。第三章,检测外部库和程序,展示了如何在系统上找到已安装的依赖项,并且到目前为止我们一直使用相同的模式。然而,如果依赖关系未得到满足,我们最多只能导致配置失败并告知用户失败的原因。但是,使用 CMake,我们可以组织项目,以便在系统上找不到依赖项时自动获取和构建它们。本章将介绍和分析ExternalProject.cmake和FetchContent.cmake标准模块以及它们在超级构建模式中的使用。前者允许我们在构建时间获取项目的依赖项,并且长期以来一直是 CMake 的一部分。后者模块是在 CMake 3.11 版本中添加的,允许我们在配置时间获取依赖项。通过超级构建模式,我们可以有效地利用 CMake 作为高级包管理器:在您的项目中,您将以相同的方式处理依赖项,无论它们是否已经在系统上可用,或者它们是否需要从头开始构建。接下来的五个示例将引导您了解该模式,并展示如何使用它来获取和构建几乎任何依赖项。
当我们的客户要求在手动和传统自动化测试之外进行更全面的工作,以提供额外的分析来发现更复杂的漏洞时,通常会应用此技术。在这篇文章中,我们将跟大家介绍于模糊测试相关的内容,并详细阐述如何通过扩展指令增强基于覆盖引导的模糊测试。
之前对于striper这个地方的功能并没研究太多,只是知道这个里面可以以条带方式并行的去写对象,从而加大并发性来提高性能,而默认的条带数目为1,也就是以对象大小去写,并没有条带,所以不是很好感觉到差别,今天就尝试下用rados命令来看下这个条带是怎么回事
xmake 是一个基于 Lua 的轻量级跨平台构建工具,使用 xmake.lua 维护项目构建,相比 makefile/CMakeLists.txt,配置语法更加简洁直观,对新手非常友好,短时间内就能快速入门,能够让用户把更多的精力集中在实际的项目开发上。
做测试时需要用OpenCV。虽然网络上有大量的关于编译OpenCV的教程,但是还是遇到了问题。因此记录了编译的过程,希望以后能更加顺利。
全部参数一览 //Path to a program. ANT_EXECUTABLE:FILEPATH=D:/apache-ant-1.10.1/bin/ant.bat //Build CUDA modules stubs when no CUDA SDK BUILD_CUDA_STUBS:BOOL=OFF //Create build rules for OpenCV Documentation BUILD_DOCS:BOOL=ON //Build all examples BUILD_EXAMPL
Conan 2.0 版本已经发布很久了,配套的 cmake-conan 工具也同时得到了更新,在原有 Conan 1.x 版本上增强了功能,对开源项目和公司内部已有的 CMake 项目非常友好,接入简单。本文主要介绍 cmake-conan 的应用场景以及交叉编译的实战。
前两天, 没修改什么, 打开Android Studio编so, 忽然就不成功了.
本文对OpenBLAS进行配置和编译,并总结介绍了如何将OpenBLAS库集成到Caffe中。
NDK 全称 Native Development Kit,也就是原生开发工具包 ,官网对它有详细的 中文介绍 。可能一说到 NDK 或 JNI ,大家脑子里第一反应就是集成 C/C++ 。其实 JNI 的含义是 Java Native Interface ,这种接口允许 Java 和其他语言进行交互的,包括但不限于 C/C++ 。目前 Rust 也可以通过 JNI 来和 Java 交互,虽然不太成熟。
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