WhatsDump 从任何Android设备上提取WhatsApp私钥（支持Android 7+）。 该工具产生一个干净的Android 6模拟器，并尝试向您的号码注册以提取msgstore私钥。 注意：此工具处于测试阶段，可能不稳定。 非常欢迎您提交PR或问题来改进此软件！ 支持的操作系统 Mac OSX 视窗 Linux 发行 要在不安装Python及其依赖项的情况下使用WhatsDump，您可以在此处找到预构建的二进制文件（感谢PyInstaller）： : 使用案例 您想从您的Android设备解密和/或提取msgstore.db数据库。 使用--install-sdk标志安装SDK 将Android设备连接到USB端口并启动WhatsDump 等待脚本以在模拟器上快速注册您的电话号码 等待带有确认码的SMS或CALL 输入6位数的确认码 私钥在output /目

高通设备USB驱动，适用于大部分Android设备

android设备tp性能测试工具,能够测试tp的报点频率以及响应速度！

ADBSploit 一个基于python的工具，用于通过ADB开发和管理Android设备 目前正在开发中 屏幕记录 流屏幕录像 提取联系人 提取短信 提取短信应用聊天记录WhatsApp / Telegram / Line 安装后门 和更多... 安装 # First Download or clone repo git clone https://github.com/mesquidar/adbsploit.git # Move to the directory cd adbsploit # Install it python setup.py install # Excute adbsploit # Enjoy!! 要求 的Python 3.X 用法 执行命令：设备 然后通过以下方式选择设备：选择 您可以使用以下命令连接到设备：connect 键入帮助以获取更多信息 功能性 v0

iPerf3是一个用于测量网络带宽性能的开源工具。它被设计用于评估网络连接的吞吐量、延迟和数据包丢失率等性能指标。以下是关于iPerf3的一些重要信息和功能： 客户端-服务器架构：iPerf3采用客户端-服务器模型，其中一台计算机充当服务器，而另一台计算机充当客户端。客户端通过向服务器发送网络流量并测量性能来评估网络连接。 带宽测量：iPerf3的主要用途之一是测量网络的带宽。它可以在两台计算机之间生成网络流量，然后测量发送和接收之间的吞吐量，以确定可用带宽。 多种测试模式：iPerf3支持多种测试模式，包括TCP和UDP。TCP测试通常用于测量可用带宽，而UDP测试用于测量延迟和数据包丢失率，适用于实时应用程序如语音通话和视频流的性能评估。 灵活的参数配置：iPerf3允许用户通过命令行参数来配置测试的各个方面，如测试持续时间、数据流量的方向、端口号、并发连接数等。 报告结果：iPerf3生成详细的性能报告，包括吞吐量、延迟、丢包率等指标。这些报告可以帮助网络管理员和工程师了解网络连接的质量，并识别任何性能问题。 跨平台支持：iPerf3可在多种操作系统上运行，包括Lin

android设备tp性能测试工具,能够测试android设备tp的报点速率和响应速度！很好的工具

红外交流遥控 适用于具有红外端口的Android设备的空调遥控器 主要应用遥控器 三星Edge面板 ####支持的设备： 宏达电 三星 #### Edge支持： 三星Note Edge ###要发送的基本代码示例 // get CONSUMER_IR_SERVICE service from context for Modern Devices public static ConsumerIrManager getConsumerIRService( Context context){ ConsumerIrManager consumerIrManager = ( ConsumerIrManager ) context .getSystemService( android.content . Context . CO

本篇文章主要介绍了Android设备与外接U盘实现数据读取操作的示例，小编觉得挺不错的，现在分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

近业界的发展显示，智能手机/便携系统与自动化系统或机械系统之间存在巨大的市场潜力。2011年春季谷歌引入的Android开放访问架构，开启了基于Android操作系统的设备的巨大可能--允许智能手机和平板电脑控制外部硬件。这种开放的附件框架为便携设备能够推动商务，消费和工业环境的自动化进程提供了平台，利用已经广泛采用并为用户所熟悉的操作系统，连接从厨房电器到重型机械的一切设备。 　　目前获取微处理器和移动设备之间点对点通信电线的的一种方式是使用通用串行总线（USB）接口。由于广泛普及而受到工程师们的青睐（特别是在消费电子和计算机领域）。下面的章节就如何在基于Android的平板和具备USB控

Android和树莓派上的TensorFlow-Lite对象检测 展示如何训练TensorFlow Lite对象检测模型并在Android，Raspberry Pi等上运行它们的指南！ 介绍 TensorFlow Lite是用于在资源受限的边缘设备上部署轻量级深度学习模型的优化框架。 TensorFlow Lite模型具有更快的推理时间和更少的处理能力，因此可用于在实时应用程序中获得更快的性能。 本指南提供分步说明，说明如何训练自定义TensorFlow对象检测模型，如何将其转换为TensorFlow Lite可以使用的优化格式以及如何在Android手机或Raspberry Pi上运行它。 该指南分为三个主要部分。 每个部分在此存储库中都有其自己的专用README文件。 如何在Windows 10上训练，转换和运行自定义TensorFlow Lite对象检测模型<---您在这里！