jadx:好用的反编译工具

article/2025/10/14 22:17:09

最近换了新公司,新公司比较高大上都是用的mac电脑开发Android,让我这个window党情何以堪,
任务:我的导师给了我们的一个开发的apk,他让我看打包混淆了没,我就翻一下我以前的工具,尼玛,都是windows下的,也上了Android的一个工具网站,没找到可用的,没办法。只能google了,收了半天,看到jadx还是比较好使的,心血来潮,记录一下。为后人乘凉。

使用方式

1、安装jadx

git clone https://github.com/skylot/jadx.git
cd jadx
./gradlew dist

2、把jadx添加到环境变量
具体添加方式请移步如何添加环境变量

使用jadx

1、jadx也有GUI,直接双击bin目录下的jadx-gui,然后选择要反编译的apk即可,运行效果如下。
运行截图
2、如果要保存源码,选择File->Save ALL即可保存文件,然后就可以导入Android Studio等IDE中。
我们也可以直接使用命令行反编译apk文件:

jadx -d out classes.dex  #直接输出.java文件到out目录
jadx-gui classes.dex #使用gui打开

3、在反编译较大的apk时,如果遇到jadx-jui卡顿和假死的情况,可适当优化jvm相关参数,
我直接在~/.bash_profile中加上了如下语句:

export JVM_ARGS="-Xmx4096m -XX:MaxPermSize=1024m"

想立即生效执行:

source ~/.bash_profile

ok 完事,下班。


http://chatgpt.dhexx.cn/article/aNVwMTZ4.shtml

相关文章

Android反编译——jadx工具

Android反编译工具——jadx 介绍反编译jar包反编译apk文件jadx下载jadx使用反编译文件搜索功能查看类、变量或者方法使用情况添加注释反混淆 本篇博文为转载原创作者公众号:JavaGuide 介绍 jadx 是一款功能强大的反编译工具,使用起来简单方便&#xff08…

决策树原理总结(ID3、C4.5、CART)+ 常见面试问题

系统梳理树类型算法原理加常见面试问题 类容按照决策树、Adaboost、GBDT、XGBoost、LightGBM 顺序进行梳理 本次的重点类容是决策树的CART树 ID3、C4.5介绍请转移到:ID3、C4.5的原理与案例介绍 1. CART树 ID3与C4.5虽然可以通过多叉树尽可能的挖掘特征信息&#…

机器学习之决策树算法

1-1 基本流程 决策树是一个有监督分类与回归算法。 决策树的生成只考虑局部最优,相对的,决策树剪枝则考虑全局最优。 一、概念: 决策树:是一种树形结构,其中每个内部节点表示一个属性上的判断,每个分支代表…

决策树挑出好西瓜

一、决策树 1、基本介绍 决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法。其主要算法有:ID3、C4.5、CART。以及进化后的C4.5算法C5.0、分类有极大提升的Tsallis等算法。这些算法的区别就在于选择最优特征的方式。但C5.0的核心原理与C4.5…

1.决策树C4.5算法

文章目录 一、概述二、改进表现三、优缺点四、决策树1.特征选择2.决策树的生成3.决策树的剪枝 一、概述 C4.5是一系列用在机器学习和数据挖掘的分类问题中的算法。它的目标是监督学习:给定一个数据集,其中的每一个元组都能用一组属性值来描述&#xff0c…

python实现三种经典决策树算法

决策树实现ID3、C4.5、CART算法 Author: 浅若清风cyfDate: 2020/12/15 一、创建数据集 手动 def createDataSet():"""创建测试的数据集:return:"""dataSet [# 1[青绿, 蜷缩, 浊响, 清晰, 凹陷, 硬滑, 好瓜],# 2[乌黑, 蜷缩, 沉闷, 清晰, 凹…

数据挖掘--决策树C4.5算法(例题)

C4.5算法与ID3算法的不同点: (1)分支指标采用增益比例 (2)数值属性的处理 (3)处理缺少属性值的训练样本 (4)使用K次迭代交叉验证,评估模型的优劣程度&#xf…

决策树算法总结(上:ID3,C4.5决策树)

文章目录 一、决策树原理1.1 决策树简介1.2 基本概念 二、数学知识2.1 信息熵2.2 条件熵:2.3 信息增益 三、ID3决策树3.1 特征选择3.2 算法思路3.3 算法不足 四、C4.5决策树算法4.1 处理连续特征4.2 C4.5决策树特征选取4.3 处理缺失值4.4 过拟合问题 五、决策树C4.5算法的不足 …

决策树分类算法的案例(代码实现及运行测试)

1 案例需求 我们的任务就是训练一个决策树分类器,输入身高和体重,分类器能给出这个人是胖子还是瘦子。 所用的训练数据如下,这个数据一共有10个样本,每个样本有2个属性,分别为身高和体重,第三列为类别标签…

决策树cart算法实战

1、使用决策树预测隐形眼镜类型,隐形眼镜数据集(lenses.csv)是非常著名的数据集,它包含很多患者眼部状况的观察 条件以及医生推荐的隐形眼镜类型。隐形眼镜类型包括硬材质、软材质以及不适合佩戴隐形眼镜。 要求:读取lenses.csv中的隐形眼镜数…

人工智能决策树大作业

人工智能技术: 机器学习之决策树大作业 以西瓜集 2.0 为建模数据,采用交叉验证方法进行数据训练集和验证集的划分,实现决策树 “预剪枝”算法,要求:尽可能充分利用有限的西瓜集 2.0 数据所提供信息,建立泛化能力强的 决策树模型。…

决策树算法:原理与python实现案例

文章目录 决策树算法浅析决策树的介绍决策树最佳划分的度量问题决策树python案例 决策树算法浅析 决策树的介绍 决策树的定义: 决策树是一种逼近离散值目标函数的方法,学习到的函数使用树结构进行表示,完成决策任务。这里决策树可以是分类树…

决策树实例-ID3

决策树-ID3实例 参考书籍: 《机器学习》周志华,第1版 《统计学习方法》李航,第2版 用来记录自己对书中知识的理解,加强自己的理解和记忆,同时提出自己迷惑不解的地方,提高自己编辑的表达能力。 代码参考博…

决策树算法及Python 代码示例

决策树是一种基于树形结构的算法,用于在一系列决策和结果之间建立模型。它通过对特征和目标变量之间的关系进行划分,来预测目标变量的值。 决策树算法示例: 假设我们有一组数据,其中包含天气,温度,湿度和是否出门的特…

决策树一CART算法(第四部分)

决策树一CART算法(第四部分) CART树的剪枝:算法步骤 输入:CART算法生成的决策树。 输出:最优决策树T 设 K 0 , T T 0 K0,TT_0 K0,TT0​ ,从完整的决策树出发 ​ k代表迭代次数,先…

决策树算法

决策树 决策树(Decision Tree)首先对数据进行处理,利用归纳算法生成可读的规则和决策树,然后使用决策对新数据进行分析,本质上是通过一系列规则对数据进行分类的过程 决策树是一种典型的分类方法。其中: 每个内部结点表示一个属性上的判断每个分支代表一个判断结果的输出每…

决策树ID3、C4.5和CART算法例子详解

决策树 决策树是附加概率结果的一个树状的决策图,是直观的运用统计概率分析的图法。机器学习中决策树是一个预测模型,它表示对象属性和对象值之间的一种映射,树中的每一个节点表示对象属性的判断条件,其分支表示符合节点条件的对…

决策树算法原理及案例

机器学习在各个领域都有广泛的应用,特别在数据分析领域有着深远的影响。决策树是机器学习中最基础且应用最广泛的算法模型。本文介绍了机器学习的相关概念、常见的算法分类和决策树模型及应用。通过一个决策树案例,着重从特征选择、剪枝等方面描述决策树…

通过实例理解决策树算法(ID3,C4.5,Cart算法)

(一)实例:使用ID3算法给出“好苹果”的决策树 (二)决策树的工作原理 我们在做决策树的时候,会经历两个阶段:构造和剪枝。 构造原理——构造的过程就是选择什么属性作为节点的过程,…