skidfuscator-java-obfuscator

创新型Java代码保护系统

Skidfuscator Java混淆代码保护字节码优化流程混淆 Github 开源项目

Skidfuscator是一个开源的Java字节码混淆系统，采用SSA形式优化代码流程。它结合第三代流程混淆技术和多种轻量级方法，如GEN3混淆、假跳转和强不透明谓词，在保持性能的同时增强代码安全性。系统还包含字符串加密和数字变异等功能，为Java项目提供综合保护。

fuzzysort - JavaScript模糊搜索库 - 高性能轻量级解决方案

GithubJavaScriptfuzzysort字符串匹配开源项目性能优化模糊搜索

fuzzysort是一款高性能JavaScript模糊搜索库，具有速度快、体积小、结果准确的特点。该库能在1毫秒内搜索13,000个文件，大小仅5KB且无依赖。fuzzysort提供清晰的API，支持对象搜索、多键搜索和自定义权重，可在浏览器和Node.js环境中使用。其快速、精简和准确的特性使其成为实现高效模糊搜索的理想选择。

jfr-flame-graph - 将Java Flight Recorder剖析数据转换为FlameGraph格式的开源工具

FlameGraphGithubJFR转换Java Flight Recorder堆栈跟踪开源项目性能分析

jfr-flame-graph是一个开源工具，用于将Java Flight Recorder（JFR）的方法剖析数据转换为FlameGraph兼容格式。它支持CPU、内存分配、I/O等多种事件类型分析，提供灵活的输出选项。该工具有助于开发者直观分析Java应用性能，识别代码热点。jfr-flame-graph构建简单，使用方便，可与Brendan Gregg的FlameGraph项目无缝集成，是Java性能分析的实用工具。

TornadoVM - 适用于异构硬件的Java程序自动化插件

GithubJavaOpenCLPTXSPIR-VTornadoVM开源项目

TornadoVM是一个针对OpenJDK和GraalVM的插件，能够在异构硬件上自动运行Java程序。它支持OpenCL、PTX和SPIR-V设备，包括多核CPU、专用GPU（如Intel、NVIDIA、AMD）、集成GPU（如Intel HD Graphics和ARM Mali）和FPGA（如Intel和Xilinx）。TornadoVM具有三个后端，可生成OpenCL C、NVIDIA CUDA PTX汇编和SPIR-V二进制文件，开发人员可以选择安装和运行所需的后端。

ghidra - 美国国家安全局开源的软件逆向工程框架

GhidraGithubNSA反编译开源项目漏洞分析软件逆向工程

Ghidra是美国国家安全局研究部门开发的开源软件逆向工程框架。该框架提供了一套软件分析工具，可在Windows、macOS和Linux平台上分析编译代码。Ghidra支持反汇编、汇编、反编译、图形化和脚本编写等功能，兼容多种处理器指令集和可执行文件格式。用户能够使用Java或Python开发自定义扩展和脚本，进行交互式和自动化分析。

FakeOAI - FakeOAI的逆向工程创新与面临的挑战

Githubbecenterdeathreverse engineeringwill开源项目

深入探讨FakeOAI的逆向工程技术，了解其实际应用和未来发展前景，同时揭示潜在的挑战和机会，为技术从业者提供有价值的见解，助其在这一领域中取得领先。

Shadow - 腾讯开源Android插件框架支持动态加载与零反射实现

Android插件框架GithubShadow动态加载开源项目腾讯零反射

Shadow是腾讯开源的Android插件框架，支持动态加载，经亿级用户验证。采用零反射无Hack实现，全动态化设计，特点包括复用独立App源码、宿主增量小、Kotlin实现。支持四大组件等多种功能，提供完整插件技术代码和部署设计，适用于需要灵活扩展的大型Android应用。

mybatis-plus-code-generator - MyBatis-Plus代码生成器，简化数据库开发流程

GithubJavaMyBatis-Plus代码生成器开源项目数据库逆向工程

mybatis-plus-code-generator是一个功能丰富的MyBatis-Plus代码生成工具。它能自动创建model类、dao接口、xml文件、service接口及实现类，同时支持Builder模式、swagger2和数据库字段常量生成。用户可通过jar包、Docker或源码方式使用，界面操作简单，有助于提升数据库开发效率。

deeplearning4j - 多语言与硬件兼容的JVM深度学习框架

DataVecEclipse Deeplearning4JGithubND4JSameDiff开源项目深度学习

DL4J生态系统为JVM应用提供全方位深度学习支持，覆盖数据预处理、模型构建与优化。支持多种编程语言和硬件平台，包括DL4J、ND4J、SameDiff和DataVec模块，兼容Keras和TensorFlow模型并支持分布式训练。适用于Windows、Linux和macOS，提升JVM深度学习应用能力。了解更多信息，请访问官方文档。

java-design-patterns - Java设计模式实现与实践全解析

GithubJava开源开源项目编程范式设计模式软件开发

java-design-patterns项目提供Java语言实现的设计模式示例和最佳实践。涵盖创建型、结构型和行为型等多种类别,包含经过验证的代码实现、详细解释和使用场景说明。该项目旨在帮助开发者理解和应用设计模式,从而提高代码质量,增强系统可扩展性和可维护性。

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