Androidstudio study

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2021-01-05 19:22:39 +08:00
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# AndroidStudio使用教程
## 开发体系说明
## AndroidStudio工具教程
### 新学到的快捷键
ctrl+q显示快捷文档
ctrl+shift+v,多次黏贴
ctrl+shift+space智能匹配、补全
双击shift搜索菜单
alt+enter,智能修改错误
## gradle使用教程
### gradle项目结构Android studio 项目结构)
* MyApplictaion项目根节点
* .gradle 本项目中的gradle编译工具。一般是系统gradle的copy。
* app 模块文件
* build 编译过程中的生成文件
* gradle gradle_wrapper配置文件用来配置gradle。
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* gradlew 本想目中的gradle编译脚本用来本地执行gradle命令。
* build.gradle 项目的编译控制文件
* setting.gradle 项目中的模块配置
* gradle.properties 项目的gradle配置
### 修改国内镜像的方法有两个:
* 在工程中build.gradle 添加阿里云的镜像。用来下载工程依赖。gradle用来下载dependency
* 在电脑上的gradle工具中gradle.properties修改添加国内镜像地址。gradle-wrapper用来下载gradle
### gradle说明
* gradle_wrapper用来配置、下载gradle
* gradle用来配置、编译Android项目下载dependency
* gradle for Android studio 用来配置gradle的Android编译环境。
## 界面教程
### File工程项目操作
* setting软件配置
* project setting工程配置
### Edit文本操作
* 编辑选项:选择、复制、剪切、黏贴
### Navigator代码内容操作
* 导航到制定位置
* 接口、实现、调用、继承、层级
### Code
* 用来方便编写代码generate生成等。

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* 生活娱乐
## 毕业设计
1. 技术调研,三个方向的相关论文阅读技术范式确定。
2. 基础知识,实现机器学习+深度学习的基本算法。并看李宏毅的教程和西瓜书。
3. 数据集构建。相关数据集、反编译工具
4. 特征提取和特征筛选
5. 神经网络的构建与本地训练。效果评估,验证机器学习算法的有效性
6. 联邦学习框架的实现。效果评估,验证联邦学习框架的准确率不会降低
7. 威胁模型的应用。验证威胁抵抗效果
8. 半监督学习的实现。验证半监督方法的有效性。
9. 集中在线增量学习的实现,验证算法的有效性。
10. 联邦在线半监督学习的实现。
11. 最终的效果评估。
1. **技术调研**,三个方向的相关论文阅读技术范式确定。
2. **基础知识**,实现机器学习+深度学习的基本算法。并看李宏毅的教程和西瓜书。
3. **数据集和预处理**工作。相关数据集构建、反编译工具使用,完成恶意软件的代码分析工作。
4. **特征提取**
5. **神经网络模型**的构建与本地训练。效果评估,验证机器学习算法的有效性
6. **联邦学习框架**的实现。效果评估,验证联邦学习框架的准确率不会降低
7. **威胁模型**的应用。验证威胁抵抗效果
8. **半监督学习**的实现。验证半监督方法的有效性。
9. **集中在线增量学习**的实现,验证算法的有效性。
10. **联邦在线半监督**学习的实现。
11. 检测效果最终的效果评估。
12. 威胁信息生成
13. 生成效果评估
> 需要设计一些巧妙的实验完成验证工作。
> 软件设计与论文中的图不太一样。软件设计中的UML语言主要包括构造块、规则和公共机制三部分组成。构造块包括事物和关系以及事物和关系组合成的图。这些图用来描述从需求到测试过程中的软件、系统不同层面的表示。同一类型的图可以归类为某个视图下的图。
> 在论文中,图多用来表示原理、系统架构、算法流程等。很少用到软件设计中的图。需要了解一下,在论文中的这些图,怎么画。
## 实习就业
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2. 旅行
3. 电影番剧
4. 游戏
1. 双人种地类:泰拉瑞亚、星露谷、饥荒
2. 双人闯关类:传送门、茶杯头、胡闹厨房 、战斗砖块剧场、ibb&obb、人类一败涂地、只只大冒险
3. 单人战斗无主之地3、质量效应、上古卷轴、光环士官长、饥荒
4. 单人剧情:命运石之门、奇异人生、波西亚时光

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# 数据集的相关工作
## 相关的分享网站
* Contagio
* VirusShare
* virusTotal
## 开源的数据集
* AndroZoo
* Genome
* Drebin
* FalDroid
* AMD
* DroidBench
* RmvDroid
## 数据预处理
* apktool
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## 第一周
### 主要任务
1. 恶意软件相关论文阅读
1. 数据集
2. 数据集的处理方法
3. 模型
4.模型的训练方法
2. 构建数据集
## 第二周
### 主要任务
1. 数据集处理
1. 处理方法
2. 自动处理
## 第三周
### 主要任务
1. TensorFlow学习
2. 神经网络模型构建
3. 进行单机训练
## 第四周
### 主要任务
1. 模型训练调优