探索Android世界:自动化处理与构建厂商专有数据的神器
在Android开发的世界中,尤其是在AOSP(Android开放源代码项目)环境中,获取和处理厂商特定的二进制文件是一个令人头疼的问题。Google Nexus和Pixel设备的用户可能会遇到这样的困境:Google不再提供完整的Vendor二进制库以供集成到AOSP构建树。然而,一个名为"android-prepare-vendor"的开源项目解决了这个问题,通过自动化脚本和技术,使开发者能够从工厂镜像中提取、修复并生成AOSP兼容的厂商专属数据。
项目介绍
android-prepare-vendor
是一组强大的shell脚本和工具,它旨在从Google Nexus和Pixel设备的工厂镜像中自动抽取和处理必要的私有blob,包括执行二进制、动态链接库和预编译的APK。这些脚本能够生成适当的Makefile结构,使得在AOSP构建系统下也能正确创建vendor.img
,并且保持预签名证书完整,防止预优化APK的导入问题。
项目技术分析
项目采用了一种创新的方法来处理被预先优化的APK和JAR文件。对于API级别24及以上版本,它默认使用oatdump
工具从OAT文件的.rodata
部分提取DEX字节码。对于API 23,项目支持使用baksmali
和smali
进行反汇编和重新汇编。此外,还有一种已弃用的SmaliEx
方法,用于处理早期版本的API。
项目也考虑了不同的配置需求,如“Naked”配置仅包含基本功能所需的数据,而“Full”配置则包含了更多的非必需但可能与某些运营商或Google服务相关的组件。
项目及技术应用场景
这个项目适用于任何尝试在AOSP基础上自定义Android系统的开发者,包括但不限于:
- 创建基于AOSP的第三方ROM,如CyanogenMod。
- 需要实现对Nexus或Pixel设备完全功能支持的设备制造商。
- 对Android内核和系统层有深入研究的研究人员。
项目特点
- 自动化流程:从下载工厂镜像到修复和生成Makefile,所有步骤都可通过自动化脚本完成,大大节省时间和精力。
- 兼容性广泛:支持多种设备型号,包括从Nexus系列到最新的Pixel系列,并且不断更新以适配新设备。
- 灵活的配置选项:可以根据项目需求选择“Naked”或“Full”配置。
- 不修改AOSP源代码:所有更改都在厂商特定的Makefile中进行,避免破坏AOSP本身的构建链。
如果你正在寻找一个强大且易于使用的解决方案,以处理在AOSP构建过程中遇到的厂商私有组件问题,那么android-prepare-vendor
绝对值得你尝试。加入这个社区,为你的Android体验添加更多可能性!
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- QQwen-Image-Edit基于200亿参数Qwen-Image构建,Qwen-Image-Edit实现精准文本渲染与图像编辑,融合语义与外观控制能力Jinja00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~057CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava04GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-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。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0382- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









