【亲测免费】 APatch 项目推荐
2026-01-29 11:51:23作者:董斯意
APatch 是一个针对 Android 内核和系统的修补工具,该项目旨在为 Android 设备提供一种新的基于内核的 root 解决方案。主要使用的编程语言包括 Kotlin、Java、Rust、Shell、C 和 C++。
项目基础介绍
APatch 项目提供了一种新的内核级 root 解决方案,名为 APM(类似于 Magisk 的模块支持)和 KPM(允许将任意代码注入内核,需要内核功能 inline-hook 和 syscall-table-hook 支持)。APatch 依赖于 KernelPatch,其用户界面和 APModule 的源代码是基于 KernelSU 进行修改和衍生的。
项目核心功能
- APM 模块支持:类似于 Magisk 的模块,提供扩展功能。
- KPM 代码注入:允许用户将任意代码注入内核,但需要特定的内核功能支持。
- 支持 ARM64 架构:仅支持 ARM64 架构的 Android 设备。
- 特定内核版本支持:支持 Android 内核版本 3.18 到 6.1。
- 安全保护:计划支持带有安全保护的 Samsung 设备。
项目最近更新的功能
根据项目最近的更新,以下是一些新加入的功能和改进:
- 功能增强:对 APM 和 KPM 进行了进一步的优化和增强。
- 安全更新:加强了项目安全性,特别是对 SuperKey 的管理,提高了对设备安全的保护。
- 文档完善:虽然文档目前还不完全完整,但已经进行了部分的更新和改进,以帮助用户更好地理解和使用 APatch。
- 多语言支持:通过 Weblate 提供翻译支持,尽管不再接受 PR 的翻译,但仍在努力完善多语言文档。
总体来说,APatch 项目为 Android 设备的内核级操作提供了一种强大的工具,适合那些需要深入定制和优化 Android 系统的开发者和技术爱好者。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
jiuwenclawJiuwenClaw 是一款基于openJiuwen开发的智能AI Agent,它能够将大语言模型的强大能力,通过你日常使用的各类通讯应用,直接延伸至你的指尖。Python0220- QQwen3.5-397B-A17BQwen3.5 实现了重大飞跃,整合了多模态学习、架构效率、强化学习规模以及全球可访问性等方面的突破性进展,旨在为开发者和企业赋予前所未有的能力与效率。Jinja00
AtomGit城市坐标计划AtomGit 城市坐标计划开启!让开源有坐标,让城市有星火。致力于与城市合伙人共同构建并长期运营一个健康、活跃的本地开发者生态。01
AntSK基于.Net9 + AntBlazor + SemanticKernel 和KernelMemory 打造的AI知识库/智能体,支持本地离线AI大模型。可以不联网离线运行。支持aspire观测应用数据CSS01
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
13
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
625
4.12 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
464
554
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
930
801
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
69
21
AscendNPU-IR是基于MLIR(Multi-Level Intermediate Representation)构建的,面向昇腾亲和算子编译时使用的中间表示,提供昇腾完备表达能力,通过编译优化提升昇腾AI处理器计算效率,支持通过生态框架使能昇腾AI处理器与深度调优
C++
114
181
暂无简介
Dart
871
207
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
130
189
openJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力
TSX
1.43 K
378
昇腾LLM分布式训练框架
Python
136
160