WSAUtilities 使用与启动教程
2025-04-17 06:31:17作者:翟江哲Frasier
1. 项目介绍
WSAUtilities 是一个针对 Windows Subsystem for Android 的命令行工具箱,它使用 Python 和批处理脚本,以及基于命令行的软件。该项目提供了一系列功能,包括安装 APK 文件、安装 Windows Subsystem for Android 本身以及进行系统诊断等。
2. 项目快速启动
在开始使用 WSAUtilities 前,请确保您的系统已经满足以下条件:
- 安装了 Python
- 系统支持 Windows Subsystem for Android
安装步骤:
- 从项目的 "Releases" 页面下载最新版本的
WSAUtilities压缩包,并将其解压到任意目录。 - 首次运行
WSAUtilities时,需要执行PreSetup.bat脚本,以检查是否已安装所有必要的依赖项。 - 如果依赖项未安装,脚本将尝试通过
pip安装它们。 - 如果系统未安装 Python,脚本将会退出。您可以通过 Microsoft Store 安装 Python。
- 确认您的 Windows 版本支持
WSAUtilities。 - 在
WSAUtilities启动器中,按提示按下0键。
# 示例:运行 PreSetup.bat 脚本
cd path\to\WSAUtilities
PreSetup.bat
3. 应用案例和最佳实践
安装 APK 文件
使用 InstallAPK.py 脚本可以安装 APK 文件到您的 Android 子系统。
# 示例:安装 APK 文件
python InstallAPK.py path\to\your.apk
安装 Windows Subsystem for Android
使用 InstallWSA.py 脚本可以安装最新的 Windows Subsystem for Android。
# 示例:安装 Windows Subsystem for Android
python InstallWSA.py
系统诊断
使用 Diagnostics.py 脚本可以检查 Android 子系统的内部诊断信息。
# 示例:运行系统诊断
python Diagnostics.py
4. 典型生态项目
WSAUtilities 作为 Windows Subsystem for Android 的工具箱,可以与多种生态项目配合使用,例如:
ADB(Android Debug Bridge):用于与 Android 设备进行通信。Python相关库:如adbutils、ppadb,用于简化 APK 安装等操作。
通过这些工具和库的配合,可以极大地扩展 WSAUtilities 的使用场景和功能。
登录后查看全文
热门项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
411
3.16 K
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++
664
323
Ascend Extension for PyTorch
Python
227
255
暂无简介
Dart
676
160
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
265
326
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.21 K
659
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
492
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
342
146