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MCExtractor

多品牌处理器微码提取与分析工具

MCExtractor是一款多品牌处理器微码工具,可提取分析微码信息,支持格式转换和完整性验证。内置数据库实现自动分类和更新检查,适合微码研究和管理使用。

ccextractor - 全球化开源字幕提取与处理工具
CCExtractorGithub多语言支持字幕提取开源软件开源项目视频处理
CCExtractor是一款开源字幕处理工具,能从全球电视录像中提取字幕。功能包括DVD字幕提取、封闭式字幕转换和字幕翻译。适用于语言学习者和听力障碍人士,提供便捷的字幕生成服务。项目核心使用C语言开发,支持命令行和图形界面,兼容多种平台。
video-subtitle-extractor - 多语言视频字幕批量提取工具,支持GPU加速和多种提取模式
GPU加速GithubOCR识别Video-subtitle-extractor字幕提取开源项目批量提取
Video-subtitle-extractor是一款高效的视频字幕提取工具,可以将视频中的硬字幕提取为外挂字幕文件(srt格式)。支持批量处理、多语言字幕提取和水印去除,适用于Windows、macOS和Linux系统。用户可选择快速、自动或精准模式,使用GPU加速提高提取速度和准确度。本地OCR识别无需连接在线服务,适合对字幕提取有高要求的用户。
cpufetch - 多平台支持的CPU信息可视化命令行工具
CPU信息Githubcpufetch命令行工具开源项目系统架构
cpufetch是一款C语言开发的命令行工具,用于清晰展示CPU信息。支持x86_64、ARM、PowerPC和RISC-V等多种架构,适用于Linux、Windows、macOS等操作系统。工具可自定义输出颜色,支持包管理器安装或源码编译。除基本CPU信息外,还能识别特定微架构,为用户提供详细硬件数据。该工具提供了图形化输出,使CPU信息更易理解。适用于多种场景,如系统性能分析、硬件兼容性检查等。cpufetch持续更新以支持新的CPU架构,是一个活跃的开源项目。
elfx86exts - 多架构二进制文件指令集扩展分析工具
GithubRustelfx86exts二进制反汇编开源工具开源项目指令集扩展
elfx86exts是一款开源的二进制文件分析工具,支持ELF和MachO格式。它能识别并列出文件使用的指令集扩展,涵盖X86/64和ARM64架构。该工具提供多种安装方式,包括包管理器和源码编译。elfx86exts为开发者和系统管理员提供了高效的二进制文件分析功能,有助于优化和调试工作。
emba - 开源嵌入式固件安全分析工具
EMBAGithub固件分析安全分析嵌入式设备开源项目漏洞检测
EMBA是一款开源的嵌入式设备固件安全分析工具。它集成了固件提取、静态分析和动态分析功能,能自动检测潜在安全漏洞,如不安全的二进制文件、过时软件组件、脆弱脚本和硬编码密码等。EMBA提供命令行界面和Web报告,适用于渗透测试人员和产品安全团队进行全面的固件安全评估。
pcm - Intel处理器性能和能耗指标实时监控工具集
GithubIntel PCM开源工具开源项目性能监控硬件指标跨平台
Intel Performance Counter Monitor (PCM)是一套监控Intel处理器性能和能耗指标的API和工具集。支持多种操作系统,包括Linux、Windows和Mac OS X。PCM提供多个命令行工具,如pcm和pcm-memory,用于实时监控处理器性能、内存带宽和能耗等指标。此外,PCM还包含Grafana仪表板等图形界面,以及读写特定寄存器的实用工具。
multiplier - 精确全面的代码理解工具 助力快速漏洞检测
APIGithubMultiplier代码分析开源项目数据库索引漏洞检测
Multiplier是一种开源的代码理解工具,通过将构建产物存储到数据库并提供C++和Python API访问,实现了精确全面的代码分析。该工具可唯一识别构建过程中的所有实体,包括令牌、AST节点和中间表示。Multiplier的API提供全程序级别的高质量信息,便于分析人员识别代码模式并准确反馈结果。这一特性使其在漏洞检测和变体分析等任务中表现出色。
cpuinfo - 多架构CPU信息检测库 支持跨平台和指令集识别
CPU信息Github开源项目拓扑检测指令集检测缓存检测跨平台
cpuinfo是一个跨平台的CPU信息检测库,支持主流操作系统和处理器架构。该库能够识别指令集、SoC和核心信息、缓存信息以及拓扑信息,提供现代C/C++接口。cpuinfo代码质量高,经过大量实际设备测试,并支持异构核心系统。采用简化BSD开源许可证发布。
mcunet - 面向微控制器的深度学习框架
GithubMCUNetTinyEngine开源项目微控制器深度学习物联网设备
MCUNet是面向微控制器的系统-算法协同设计框架,包含TinyNAS和TinyEngine两大核心组件。该框架在严格内存限制下提升深度学习性能,相比现有方案推理速度提高1.5-3倍,内存占用降低2.7-4.8倍。MCUNet为IoT应用提供高效深度学习基础设施,推动边缘AI发展。
deoptimizer - 机器代码反优化工具 绕过安全检测的新方法
De-OptimizerGithub代码混淆安全产品绕过开源项目指令变异机器码转换
Deoptimizer是一种机器代码反优化工具,通过指令转换绕过基于模式的安全检测。它采用算术分割、逻辑反转等技术,可转换高达95%的目标二进制文件指令,有效避开内存分析工具。支持多种架构,为安全测试提供新型代码混淆方法,是规避安全产品检测的有力工具。
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