【免费下载】 payload-dumper-go 项目下载及安装教程
1、项目介绍
payload-dumper-go 是一个用 Go 语言编写的 Android OTA 负载(payload)提取工具。它能够快速解压缩 Android OTA 更新包中的 payload.bin 文件,并将其中的分区数据提取出来。该项目的主要特点包括:
- 快速解压缩:所有解压缩过程都是并行执行的,速度非常快。
- 负载校验:支持对
payload.bin文件进行校验。 - 支持原始 ZIP 包:可以直接处理包含
payload.bin的 ZIP 包。
2、项目下载位置
你可以通过以下链接访问 payload-dumper-go 项目的 GitHub 仓库,并下载最新版本的二进制文件或源代码:
GitHub - ssut/payload-dumper-go
3、项目安装环境配置
3.1 系统要求
- Linux 或 macOS:推荐使用 Linux 或 macOS 系统进行安装。
- Windows:Windows 系统也可以安装,但需要手动配置环境变量。
3.2 依赖安装
payload-dumper-go 依赖于 xz 工具进行解压缩。你需要在系统中安装 xz 工具。
3.2.1 Linux 和 macOS
在 Linux 和 macOS 系统上,你可以使用包管理器安装 xz:
-
Ubuntu/Debian:
sudo apt-get install xz-utils -
macOS:
brew install xz
3.2.2 Windows
在 Windows 系统上,你可以从 xz 官方网站 下载并安装 xz 工具。
3.3 环境变量配置
3.3.1 Linux 和 macOS
下载并解压 payload-dumper-go 二进制文件后,将其路径添加到系统的 PATH 环境变量中。你可以通过以下命令临时设置 PATH:
export PATH=$PATH:/path/to/payload-dumper-go
要永久设置 PATH,可以将上述命令添加到你的 shell 配置文件中(例如 ~/.bashrc 或 ~/.zshrc):
echo 'export PATH=$PATH:/path/to/payload-dumper-go' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc
3.3.2 Windows
在 Windows 系统上,你需要手动配置环境变量:
- 打开“开始”菜单,搜索“环境变量”。
- 点击“编辑系统环境变量”。
- 在“系统属性”窗口中,点击“环境变量”按钮。
- 在“系统变量”部分,找到并选择
Path变量,然后点击“编辑”。 - 点击“新建”,添加
payload-dumper-go二进制文件所在的路径。 - 点击“确定”保存更改。
4、项目安装方式
4.1 从二进制文件安装
- 访问 GitHub 仓库,下载适用于你操作系统的最新二进制文件。
- 解压下载的文件,并将二进制文件放置在一个目录中。
- 按照上述步骤配置环境变量。
4.2 通过 Homebrew 安装(仅限 macOS)
如果你使用的是 macOS,可以通过 Homebrew 安装 payload-dumper-go:
brew install payload-dumper-go
5、项目处理脚本
安装完成后,你可以使用 payload-dumper-go 命令来处理 payload.bin 文件。以下是一个简单的使用示例:
payload-dumper-go /path/to/payload.bin
该命令将提取 payload.bin 文件中的所有分区数据,并将其保存到当前目录中。
6、总结
payload-dumper-go 是一个功能强大的 Android OTA 负载提取工具,能够帮助开发者快速提取和分析 OTA 更新包中的数据。通过本教程,你应该已经掌握了如何下载、安装和使用该工具。希望你能充分利用这个工具,提升你的开发效率!
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
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
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
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00