## 如何在Android设备上安装usbmuxd
### 1. 流程概述
下面是安装usbmuxd的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 下载usbmuxd源代码 |
| 2 | 编译usbmuxd |
| 3 | 安装usbmuxd |
| 4 | 配置udev规则 |
### 2. 操作步骤
#### 步骤一：下载usbmuxd源代码
首先我
原创
2024-05-01 04:54:52
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首先，当然要下载虚拟机和镜像文件，两个软件的版本都不能错，否则安装不成功，又要多花时间。虚拟机下载地址：http://filemarkets.com/fs/5lal5hf2d021f073/安卓系统下载地址：http://filemarkets.com/fs/dllah2e01a0f80e1/虚拟机的安装就不详细讲了，都是下一步下一步的，没什么好讲，这里重点说一下安卓系统的安装。以下的部分是转载了
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2023-08-22 23:15:44
347阅读
usbmuxd 是一项重要的服务，它支持 Android 与计算机之间的 USB 连接。安装 usbmuxd 的过程可能会遇到一些问题，特别是在 Android 环境下。为了简洁明了地解决“usbmuxd 安装文件 android”的问题，我将通过以下几个部分来详细描述整个过程。
## 环境准备
在开始之前，需要确保你的环境中有适当的前置依赖包。以下是我准备的一些必要依赖。
### 前置依赖
## 编译移植 usbmuxd 到 Android 的步骤
在这篇文章中，我们将详细介绍如何将 `usbmuxd` 移植到 Android 系统。`usbmuxd` 是一个用于管理 USB 设备的守护进程，通常用于苹果设备的开发、调试及文件传输。以下是整个移植过程的流程：
### 流程步骤
```markdown
| 步骤 | 描述 |
|-------|
一个做全栈的老同事说，学习安卓开发，第一次学没有入门，第二次也没有入门，第三次才入门成功，这才是学习的常态。 从去年开始看叶孤城的简书，学习Python，照着他写的文档搞了多次，没有一次成功。不是这个报错，就是那个报错。每次都把配置的环境推翻在照着步骤来一遍，仍然没有用。主要原因对新事物不够了解，对自己信心不足。 Python有2.x和3.x之分，究竟搞哪个呢？其实，就像现在学习iOS开发
## 连接 iOS 设备使用 usbmuxd 的流程
### 整体流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备工作] --> B[安装usbmuxd]
B --> C[连接iOS设备]
C --> D[检查连接状态]
D --> E[建立通信通道]
E --> F[进行数据传输]
F --> G[断开连接]
```
###
原创
2023-12-06 16:25:25
724阅读
USB-C是目前普及度非常高的接口类型，从最开始的手机、到现在的笔记本电脑，甚至蓝牙耳机等很多小型用电设备都已经配备了USB-C充电接口。 苹果是很喜欢USB-C接口的，它不仅可以做到盲插，而且支持的功能又多。一个C口就可以实现充电、传数据、视频、音频等，非常方便。最重要的是，它还能够极大的缩小占用面积，让设备更加轻薄，对于苹果这样的偏执狂来说，真的是再合适不过了。问答环节问：MagS
# 实现iOS usbmuxd开发指引
## 一、整体流程
```mermaid
flowchart TD
A(准备开发环境) --> B(连接设备)
B --> C(开启usbmuxd服务)
C --> D(进行开发)
```
## 二、步骤及代码示例
### 1. 准备开发环境
在开始实现iOS usbmuxd开发前，首先需要确保你的开发环境已经准备就绪。你需
原创
2024-05-21 05:21:50
186阅读
国内大概用MAC OS X的设计师、艺术工作者什么的比较多，IT工程师就少很多了。昨天就发现MAC上如何用USB的串口线都很少中文资料。之前在macfans上发了个帖子问相关问题，总算有人回答是可以的，昨天中午就跑去买了根力特的“USB2.0通用串口线”，做工尚可，拿回来发现最大的问题是没有型号。 没有型号最大的问题就是找不到驱动了。左翻右翻在包装里找到一个小光盘（马上反应过来，这东西不能放MB
windows下搭建android的开发环境共需要4步。一、安装Java JDK。下载地址：http://www.oracle.com/technetwork/java/javaee/downloads/index.html 下载以后安装完成。然后配置java的环境变量，如下操作：我的电脑->属性->高级系统设置->环境变量->系统变量中添加以下环境变
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2024-05-21 13:58:13
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安装二进制发行包:CUPS具有各种二进制发行包的形式。Easy Software Products提供有：带有安装和删除脚本的TAR格式二进制发行包（便携发行包），为Red HAT提供的RPM和DPKG格式的二进制发行包、基于Debian的发行包。便携发行包适用于所有平台，而RPM和DPKG发行包只适用于Linux。1. 获取CUPS二进制发行包单击Download连接可访问二进制发行包。2.安装
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2023-08-24 22:47:03
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大家是否有过这样的经历，在命令行里输入adb shell，然后使用命令操作你的手机或模拟器，但是那些命令都是常见Linux命令的阉割缩水版，用起来很不爽。是否想过在Android上使用较完整的shell呢？用BusyBox吧。不论使用adb连接设备使用命令行还是在手机上直接用terminal emulator都可以。 一、什么是BusyBox ？ BusyBox 是标准 Linux 工具
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2023-09-26 09:55:38
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未完待续。。。工欲善其事必先利其器，你已经抛弃被大众诟病的Eclipse投入Google亲儿子Android Studio的怀抱，可是不了解As的脾气，怎么让它服服帖帖的为提高开发效率做贡献呢。关于AS的安装就不在搬砖了，网上很多详细的步骤，墙还是要学着翻并且熟练度的翻的。下面是自己总结的，以后再换机器或者重装时有个checklist，参考了不说别人的优秀博客，稍后会补充在参考文献中。1. 安装：
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2023-08-26 13:16:45
198阅读
一、环境准备1、python27环境，一定要官网下载 python2.7下载地址 2、安卓模拟器（我用的夜深，其他应该也可以），或者一台安卓真机 3、java环境 Java下载地址 4、ADB，adb（Android Debug Bridge）安装使用教程 - 诸子流 - 博客园 5、drozer，下载链接 6、drozer-agent，agent下载链接二、安装1、配置python27环境变量
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2023-12-11 15:14:51
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Android ButterKnife Zelezny是Androidstudio Plugins里面的一款插件。 题外话：本人菜鸟一个，写博客仅仅是一个记录的作用。 ButterKnife Zelezny这个插件有些小伙伴一直在用，还有很多小伙伴可能还不知道。个人认为他最大的作用就是一键从 布局文件中 生成对于的 View 声明和 ButterKnife 注解。大家可能看（效果图一）
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2023-08-17 18:27:35
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一、实现效果二、实现方法2.1、实现原理①使用ZeroTier将需要操作的设备组在一个虚拟的局域网里面，实现该虚拟局域网里面的设备可以相互通讯连接。②电脑连接电脑使用【远程桌面连接】。③手机连接电脑使用【Remote_Desktop软件】安卓端的软件下载地址为：链接：https://pan.baidu.com/s/1QSmRk2wjDGVagDPKyWL0ww 提取码：o0nq&nbs
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2023-10-10 20:27:21
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网上看了很多人这方面的帖子，基本都是基于r3以前的版本，因为Android NDK r4是近期发布，其中有些改变，所以将此安装过程重新梳理。安装环境Windows 7 64bit （之前在Ubuntu Desktop中安装过 android NDK 好像是r3版本，当时处于好奇，此次安装是为了尝试调试一个程序）相比Ubuntu下载的安装 Windows环境安装还是稍微复杂些。1. 下载androi
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2023-08-02 22:41:28
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本文主要是介绍Android数据库基于litpal框架的编写，包括注释部分的增删改查。方便今后查看，做下笔记。1.下载 litepal-1.1.1-src.jar（其他版本也可），网上有很多下载连接。下载完成之后，把它放到工程目录的libs目录下。2.新建litpal.xml文件。把它放到工程目录的assets目录下。<?xml version="1.0" encoding="ut
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2024-06-11 22:37:38
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0x00 背景工作上经常需要要mitm Android的通信(就是用burp什么的)，需要在安卓上安装burp的证书。但是你会发现安卓7.0之后有了network-security-config这个选项，可以让app只信任系统证书，这样的话即使你安装了用户证书也无法进行mitm。0x01 解决方案所以我们需要把我们自己的root CA证书安装成系统证书(需要root)，这个方法在很多网站上可以看到
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2023-10-10 20:28:23
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本文以训练一个简单的图像分类器为主线，讲述从数据准备->训练->验证->预测->模型转换->部署到Android手机整个流程。1 数据准备->训练->验证->预测数据准备->训练->验证->预测，这部分可参考tensorflowClassification，其讲述了两种训练图像分类器的方式。 需要注意的是mobilenet比较难训
