【亲测免费】 小米8刷入Magisk 24.0并安装riru和EdXposed之刷机指南
2026-01-21 04:50:20作者:邵娇湘
本仓库提供了一个详细的刷机教程,帮助小米8用户刷入Magisk 24.0,并安装riru和EdXposed模块。通过本教程,您可以轻松实现手机的Root权限获取和系统功能的深度定制。
内容概述
-
下载相关资源
- 提供必要的刷机工具和Magisk 24.0安装包。
- 包含riru和EdXposed模块的下载链接。
-
刷入TWRP
- 详细步骤指导如何刷入TWRP Recovery。
- 包括手机进入fastboot模式的操作方法。
-
开始刷机
- 指导如何通过TWRP Recovery刷入Magisk 24.0。
- 详细步骤包括格式化数据、安装Magisk、重启系统等。
使用说明
-
准备工作
- 确保手机已解锁BL锁。
- 备份重要数据,以防刷机过程中数据丢失。
-
刷入TWRP
- 按照教程步骤,将手机关机并进入fastboot模式。
- 使用提供的工具一键刷入TWRP Recovery。
-
刷入Magisk 24.0
- 进入TWRP Recovery后,按照教程步骤刷入Magisk 24.0。
- 安装riru和EdXposed模块,实现系统功能的深度定制。
注意事项
- 刷机有风险,操作前请确保已备份重要数据。
- 请严格按照教程步骤操作,避免因操作不当导致手机变砖。
- 如有任何问题,请参考教程中的常见问题解答部分。
贡献
欢迎提交问题和建议,帮助改进本教程。如果您有更好的刷机方法或资源,也欢迎提交PR。
许可证
本教程遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处声明。
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-5.1GLM-5.1是智谱迄今最智能的旗舰模型,也是目前全球最强的开源模型。GLM-5.1大大提高了代码能力,在完成长程任务方面提升尤为显著。和此前分钟级交互的模型不同,它能够在一次任务中独立、持续工作超过8小时,期间自主规划、执行、自我进化,最终交付完整的工程级成果。Jinja00
LongCat-AudioDiT-1BLongCat-AudioDiT 是一款基于扩散模型的文本转语音(TTS)模型,代表了当前该领域的最高水平(SOTA),它直接在波形潜空间中进行操作。00- 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
HY-Embodied-0.5这是一套专为现实世界具身智能打造的基础模型。该系列模型采用创新的混合Transformer(Mixture-of-Transformers, MoT) 架构,通过潜在令牌实现模态特异性计算,显著提升了细粒度感知能力。Jinja00
FreeSql功能强大的对象关系映射(O/RM)组件,支持 .NET Core 2.1+、.NET Framework 4.0+、Xamarin 以及 AOT。C#00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
14
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
659
4.26 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
503
608
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++
939
862
Oohos_react_native
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
334
378
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
390
285
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++
123
195
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
180
258
🎉 (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
1.54 K
893
昇腾LLM分布式训练框架
Python
142
168