Ghidra Switch Loader 使用手册
一、项目目录结构及介绍
Ghidra-Switch-Loader 是专为 Nintendo Switch 逆向工程设计的 Ghidra 插件,它帮助分析 Nintendo Switch 的特定二进制文件。以下是对项目主要目录结构的一个概览:
-
src
: 包含核心源代码,是实现Switch加载器功能的地方。main
: 分为java
目录,存放着Java编写的主程序代码,用于扩展Ghidra的功能。resources
: 可能包含配置文件或静态资源,用于支持插件的功能。
-
build.gradle
: Gradle构建脚本,定义了项目是如何被构建的,包括依赖项管理和构建流程。 -
dist
: 构建完成后,生成的可分发文件(如zip包)会被放置在这里,供用户下载安装。 -
README.md
: 项目的主要说明文档,包含了项目简介、安装步骤和其他重要信息。 -
.gitignore
: 列出了Git应该忽略的文件或目录,以避免不必要的文件被提交到版本库中。
二、项目的启动文件介绍
虽然直接“启动”这个概念在这个上下文中不太适用(因为它是作为Ghidra的插件存在),但是关键点在于如何让其在Ghidra中“启用”。用户并不直接执行此项目的代码来启动,而是通过以下步骤在Ghidra环境中激活插件:
- 必须先确保已安装Ghidra。
- 使用Gradle命令(
./gradlew
)打包项目生成zip文件,然后在Ghidra中通过“文件 > 安装扩展”导入该zip文件来安装插件。 - 重启Ghidra使插件生效。
三、项目的配置文件介绍
尽管项目本身可能在src/main/resources
目录下含有配置文件,具体细节需查阅实际项目或文档。然而,直接关联到插件行为的配置更多是在安装和设置Ghidra环境时指定的,比如通过环境变量(如GHIDRA_INSTALL_DIR
)或者Gradle构建参数来定制安装路径。对于更细致的项目配置,通常涉及Ghidra的特定扩展配置或环境设置,这些配置可能会动态地根据插件使用过程中的需求生成或调整。
请注意,深入了解配置文件的具体内容,建议直接参考项目的README.md
文件,那里会有更详细的指导和解释每个配置选项的意义。
以上就是对Ghidra Switch Loader项目的简要介绍,涵盖了目录结构概述、启动/安装流程以及潜在的配置文件理解。具体操作请参考项目主页上的最新说明和指南。
GLM-4.6
GLM-4.6在GLM-4.5基础上全面升级:200K超长上下文窗口支持复杂任务,代码性能大幅提升,前端页面生成更优。推理能力增强且支持工具调用,智能体表现更出色,写作风格更贴合人类偏好。八项公开基准测试显示其全面超越GLM-4.5,比肩DeepSeek-V3.1-Terminus等国内外领先模型。【此简介由AI生成】Jinja00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GLM-V
GLM-4.5V and GLM-4.1V-Thinking: Towards Versatile Multimodal Reasoning with Scalable Reinforcement LearningPython00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++0107AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile010
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
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