Google Photos和YouTube Revanced Magisk模块在Pixel 9 Pro上的兼容性问题分析
2025-06-08 12:04:22作者:段琳惟
问题背景
近期有用户反馈,在运行Android系统的Pixel 9 Pro设备上,安装了最新版本的"Google Photos Revanced Magisk"和"YouTube Revanced Magisk"模块后,应用在启动时会出现崩溃现象。该设备已更新至2025年3月的安全补丁。
可能的原因分析
-
系统兼容性问题:Pixel 9 Pro搭载的最新系统更新可能引入了某些底层变更,导致Revanced模块无法正常工作。
-
模块版本不匹配:用户安装的模块版本可能与设备当前的系统架构或API级别不兼容。
-
Magisk环境问题:Magisk框架本身可能存在某些问题,影响了模块的正常运行。
-
签名验证冲突:系统可能加强了对应用签名的验证,导致修改版应用无法通过验证。
解决方案建议
-
重新刷入模块:如仓库所有者建议,尝试重新刷入模块可能是最简单的解决方案。这可以解决因安装过程中出现的临时性问题。
-
检查模块版本:确保安装的模块版本与设备架构(arm64等)和Android版本兼容。
-
更新Magisk:检查并确保Magisk框架本身是最新版本,以避免潜在的兼容性问题。
-
清除应用数据:在重新安装模块后,清除目标应用的数据可能有助于解决崩溃问题。
-
查看日志信息:通过ADB或日志查看工具获取崩溃日志,可以更精确地定位问题原因。
技术原理说明
Revanced Magisk模块通过修改系统分区或使用Magisk的挂载机制,实现对目标应用的补丁和功能扩展。当系统更新后,可能会改变以下关键点:
- 系统库的版本和接口
- SELinux策略的执行方式
- 应用验证机制
- 内存管理方式
这些底层变更都可能导致原本正常工作的模块出现兼容性问题。
预防措施
- 在系统更新前备份重要数据
- 关注模块开发者的更新公告
- 考虑使用测试环境先行验证模块兼容性
- 保持模块和Magisk框架的及时更新
总结
Pixel设备作为Google的旗舰产品线,其系统更新往往最先引入新的安全机制和底层变更。这可能导致第三方修改模块需要一定时间进行适配。用户在遇到此类问题时,可以尝试重新安装模块作为初步解决方案,同时关注开发者社区的更新动态。
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
最新内容推荐
TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 Windows Server 2016 .NET Framework 3.5 SXS文件下载与安装完整指南 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 ONVIF设备模拟器:开发测试必备的智能安防仿真工具 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
421
3.22 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
261
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++
689
330
暂无简介
Dart
686
160
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
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
266
326
🔥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
65
19
🎉 (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
1.22 K
666
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869