MemorizingTrustManager项目下载与安装教程
1. 项目介绍
MemorizingTrustManager(MTM)是一个旨在为Android应用提供更智能、更安全的SSL使用的开源项目。当遇到未知的SSL证书时,它会询问用户是否接受该证书一次、永久接受或终止连接,从而在一定程度上防止因盲目接受任何无效、自签名或过期证书而导致的中间人攻击。
2. 项目下载位置
您可以在GitHub上找到MemorizingTrustManager项目,地址是:https://github.com/ge0rg/MemorizingTrustManager.git
3. 项目安装环境配置
在安装项目之前,请确保您的开发环境已经配置以下内容:
- Android Studio
- Java Development Kit (JDK)
- Android SDK
以下是一个典型的Android Studio界面截图,以供参考。

(注:此处应有一张Android Studio的截图,但因为没有具体图片,故以文字代替)
4. 项目安装方式
以下是项目安装的步骤:
-
下载项目代码: 使用Git克隆或者直接下载压缩包,将项目代码导入到本地。
git clone https://github.com/ge0rg/MemorizingTrustManager.git -
导入项目到Android Studio: 打开Android Studio,选择“Open an existing Android Studio project”并选择项目目录。
-
配置项目依赖: 在项目的
build.gradle文件中添加MemorizingTrustManager库的依赖。 -
修改AndroidManifest.xml: 在您的AndroidManifest.xml文件中添加MemorizingActivity。
<activity android:name="de.duenndns.ssl.MemorizingActivity" android:theme="@android:style/Theme.Translucent.NoTitleBar" /> -
初始化SSLContext: 在代码中初始化SSLContext并设置MemorizingTrustManager。
SSLContext sc = SSLContext.getInstance("TLS"); MemorizingTrustManager mtm = new MemorizingTrustManager(this); sc.init(null, new X509TrustManager[]{mtm}, new SecureRandom());
5. 项目处理脚本
MemorizingTrustManager项目中已经包含了必要的Java类和资源文件。主要的逻辑是在MemorizingTrustManager类中实现的。以下是一个简单的示例脚本,用于在您的Android应用中集成MTM:
// 创建一个SSLContext实例
SSLContext sc = SSLContext.getInstance("TLS");
// 初始化MemorizingTrustManager
MemorizingTrustManager mtm = new MemorizingTrustManager(this);
// 使用MemorizingTrustManager初始化SSLContext
sc.init(null, new X509TrustManager[]{mtm}, new SecureRandom());
// 设置默认的SSLSocketFactory和HostnameVerifier
HttpsURLConnection.setDefaultSSLSocketFactory(sc.getSocketFactory());
HttpsURLConnection.setDefaultHostnameVerifier(mtm.wrapHostnameVerifier(HttpsURLConnection.getDefaultHostnameVerifier()));
以上步骤将帮助您成功下载并安装MemorizingTrustManager项目,并集成到您的Android应用中。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
Baichuan-M3-235BBaichuan-M3 是百川智能推出的新一代医疗增强型大型语言模型,是继 Baichuan-M2 之后的又一重要里程碑。Python00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00