咋样反编译

Ⅰ 怎么把gif文件反编译为png文件

没有办法 已经被压缩了的 根本不可能回原文件

这跟软件不一样

Ⅱ 请问什么是反编译，原理是怎么样的

反编译
高级语言源程序经过
编译
变成可执行文件，反编译就是逆
过程
。
但是通常不能把可执行文件变成高级语言
源代码
，只能转换成
汇编程序
。
计算机软件反向工程（Reversepengineering）也称为计算机软件还原工程，是指通过对他人
软件
的目标程序（可执行程序）进行“逆向分析、研究”工作，以推导出他人的
软件产品
所使用的
思路
、
原理
、
结构
、
算法
、处理过程、运行方法等设计
要素
，作为自己开发软件时的参考，或者直接用于自己的软件产品中。

Ⅲ 方维O2O的app怎么样反编译

工具：
apktool，作用：资源文件获取，可以提取出图片文件和布局文件进行使用查看
dex2jar，作用：将apk反编译成java源码（classes.dex转化成jar文件）
jd-gui，作用：查看APK中classes.dex转化成出的jar文件，即源码文件

反编译流程：
一、apk反编译得到程序的源代码、图片、XML配置、语言资源等文件
下载上述工具中的apktool，解压得到3个文件：aapt.exe，apktool.bat，apktool.jar ，将需要反编译的APK文件放到该目录下，
打开命令行界面（运行-CMD） ，定位到apktool文件夹，输入以下命令：apktool.bat d -f test.apk test
（命令中test.apk指的是要反编译的APK文件全名，test为反编译后资源文件存放的目录名称，即为：apktool.bat d -f [apk文件 ] [输出文件夹]）

获取成功之后，发现在文件夹下多了个test文件，点击便可以查看该应用的所有资源文件了。
如果你想将反编译完的文件重新打包成apk，那你可以：输入apktool.bat b test（你编译出来文件夹）便可
之后在之前的test文件下便可以发现多了2个文件夹:

build
dist(里面存放着打包出来的APK文件)

二、Apk反编译得到Java源代码
下载上述工具中的dex2jar和jd-gui ，解压
将要反编译的APK后缀名改为.rar或则 .zip，并解压，得到其中的额classes.dex文件（它就是java文件编译再通过dx工具打包而成的），将获取到的classes.dex放到之前解压出来的工具dex2jar-0.0.9.15 文件夹内，
在命令行下定位到dex2jar.bat所在目录，输入dex2jar.bat classes.dex，
在改目录下会生成一个classes_dex2jar.jar的文件，然后打开工具jd-gui文件夹里的jd-gui.exe，之后用该工具打开之前生成的classes_dex2jar.jar文件，便可以看到源码了

Ⅳ 怎样将.java文件反编译成.class文件　具体的步骤是怎么样的

直接用javac编译就行了，你不会是刚学java吧，还反编译呢，呵呵，开个玩笑

Ⅳ 怎么样可以反编译EX4文件

这是反编译，MT4平台本身不提供这个功能，相反，它加密.ex4文件以防被反编译回.mq4，保护策略编写者的利益。

Ⅵ 怎么样反编译病毒代码

反编译，反编译还不就是用apktool反编译啊

Ⅶ C#写出来的代码，反编译之后能看到源代码，怎么样防止别人的反编译。求高手指点

C#代码最终会被编译为 IL，对 IL 进行逆向工程比较简单，因此一种办法是向第三方购买一个混淆器（obfuscator），能通过打乱程序集元数据中的私有符合名称，让人难以阅读。但本质上，这种保护是有限的，只是难以阅读，而不能从根本上避免。
另一种办法是，在非托管模块中实现你比较重要的算法，然后通过 CLR 的平台互操作，来使托管代码调用它，这样程序仍然能够正常工作，但对非托管的本地代码进行反编译，就很困难。
一般来说，除非你的这部分代码非常重要，或涉及核心机密，才需要考虑防止反编译的做法。一般来说，混淆器也足够了。

Ⅷ 怎么把二进制文件反编译

下载个反汇编的小软件：C51fby.exe ，就可以反编译成汇编程序了。不过，出来的文件会让你看得头大。

Ⅸ file.read()读取的字节数据怎么反编译恢复成源文件中的数据、字母或文字。

由于课程原因，用到了其中的脱机手写汉字库（HWDB1.1trn_gnt与HWDB1.1tst _gnt）的数据。这些数据以.gnt格式存储，解码后可以得到3755个常用汉字的各300个样本。按照CASIA的建议，240个不同的书写者的样本作为training set，剩余60位书写者的样本作为testing set, 则共有897758个training sample, 223991个testing sample. 本文提供一段python脚本，可以直接将其中的数据存储成numpy数组文件(.npy文件)。只是，由于图像位置及大小对齐处理的原因，代码效率不是很高，执行起来需要的时间有点久：

Intel Core i7-4710MQ
16GB DDR3L RAM123

配置下，training set由.gnt文件转成.npy文件共花费 78 分钟。最终的结果文件有点大（training set 876MB, testing set 218M），可能存成.npy文件不如.h5文件更方便些。

另外，请大家在使用数据时遵守CASIA对于该数据库数据的使用要求。

gnt格式定义见下图：

如图所示，文件的前4个字节记录了第一个字符数据与下一个字符数据之间的字节数，比如这4个字节是35656的话，第二个字符的数据就是从第35657个字节开始（下标35656）。接下来的两个字节存储该字符的GBK编码，再下面的4个字节记录了字符图片的宽度和高度，然后就是字符图片的数据（按行存储）。

所需依赖：

• opencv (>=2.0)

• numpy

具体代码如下：

• # -*- coding: utf-8 -*-



• from __future__ import print_function



• import cv2


• import numpy as np


• import os


• import struct


• import sys


• import zipfile



• def gnt2npy(src_file, dst_file, image_size, map_file):


• '''


• 将gnt文件存为npy格式



• param src_file: 源文件名，gnt文件


• param dst_file: 目标文件名， 若此参数设置为'xxx'，则会生成xxx_images.npy 和 xxx_labels.npy


• param image_size: 图片大小，设置为m时，最终文件的大小将为 m x m


• param map_file: 由于汉字编码不连续，作为分类label并不合适，该文件保存汉字码和label的映射关系


• '''



• code_map = {}


• if os.path.exists(map_file):


• with open(map_file, 'r') as fp:


• for line in fp.readlines():


• if len(line) == 0:


• continue;


• code, label = line.split()


• code_map[int(code)] = int(label)


• fp.close()


• images = []


• labels = []



• if zipfile.is_zipfile(src_file): #单体zip文件


• zip_file = zipfile.ZipFile(src_file, 'r')


• file_list = zip_file.namelist()


• for file_name in file_list:


• print("processing %s ..." % file_name)


• data_file = zip_file.open(file_name)


• total_bytes = zip_file.getinfo(file_name).file_size


• image_list, label_list, code_map = readFromGnt(data_file, file_name, image_size, total_bytes, code_map)


• images += image_list


• labels += label_list


• elif os.path.isdir(src_file): #包含gnt文件的文件夹


• file_list = os.listdir(src_file)


• for file_name in file_list:


• file_name = src_file + os.sep + file_name


• print("processing %s ..." % file_name)


• data_file = open(file_name, 'rb')


• total_bytes = os.path.getsize(file_name)


• image_list, label_list, code_map = readFromGnt(data_file, image_size, total_bytes, code_map)


• images += image_list


• labels += label_list


• else:


• sys.stderr.write('Source file should be a ziped file containing the gnt files. Plese check your input again. ')


• return None



• with open(map_file, 'w') as fp:


• for code in code_map:


• print(code, code_map[code], file=fp)


• fp.close()


• np.save(dst_file + '_images.npy', images)


• np.save(dst_file + '_labels.npy', labels)




• def readFromGnt(data_file, image_size, total_bytes, code_map):


• '''


• 从文件对象中读取数据并返回



• param data_file， 文件对象


• param image_size: 图片大小，设置为m时，最终文件的大小将为m x m


• param total_bytes: 文件总byte数


• param code_map： 由于汉字编码不连续，作为分类label并不合适，该dict保存汉字码和label的映射关系


• '''


• decoded_bytes = 0


• image_list = []


• label_list = []


• new_label = len(code_map)


• while decoded_bytes != total_bytes:


• data_length, = struct.unpack('<I', data_file.read(4))


• tag_code, = struct.unpack('>H', data_file.read(2))


• image_width, = struct.unpack('<H', data_file.read(2))


• image_height, = struct.unpack('<H', data_file.read(2))


• arc_length = image_width


• if image_width < image_height:


• arc_length = image_height


• temp_image = 255 * np.ones((arc_length, arc_length ,1), np.uint8)


• row_begin = (arc_length - image_height) // 2


• col_begin = (arc_length - image_width) // 2


• for row in range(row_begin, image_height + row_begin):


• for col in range(col_begin, image_width + col_begin):


• temp_image[row, col], = struct.unpack('B', data_file.read(1))


• decoded_bytes += data_length


• result_image = cv2.resize(temp_image, (image_size, image_size))


• if tag_code not in code_map:


• code_map[tag_code] = new_label


• new_label += 1


• image_list.append(result_image)


• label_list.append(code_map[tag_code])



• return image_list, label_list, code_map




• if __name__=='__main__':



• if len(sys.argv) < 5:


• sys.stderr.write('Please specify source file, target file, image size and map file ')


• sys.exit()



• src_file = sys.argv[1]


• dst_file = sys.argv[2]


• image_size = int(sys.argv[3])


• map_file = sys.argv[4]


• gnt2npy(src_file, dst_file, image_size, map_file)


• 10710810911011111114115



命令格式举例：python gnt2npy.py src target img_size map_file，以上参数中，gnt2npy为脚本文件名，可任意更改。src为源文件名，可以是只包含.gnt文件的zip包，也可以是将压缩文件解压后的文件夹名称，target为目标文件名，假设该值为train则脚本执行后会生成train_images.npy与trian_labels.npy两个文件，分别为图像数据和对应的label。图像的大小则可以通过第三个参数img_size指定，假设该值为32则图像文件大小为32 x 32。另外，由于汉字的GBK编码并不是从零开始，也不完全连续，作为分类的label不是很合适，因此在保存label时根据一定的规则将GBK编码映射为数据的label，最后一个参数map_file则保存这种映射关系，第一次执行脚本时生成该文件，以后则可以通过该文件保证相同汉字，其label总是相同的。

请注意，HWDB1.1trn_gnt.zip包含的其实是一个ALZ压缩文件，因此请不要将该文件名直接作为参数传入以上代码，请将里面的ALZ文件解压后将文件夹的名字作为参数。

此外，这个Github链接提供了预览及保存图片文件的工具，同样可以用于该文件类型（.gnt）的数据提取，并且可以通过选择使用的框架（Caffe/CNTK/TensorFlow/NvidiaDigits）将图片文件按照不同的大小、格式保存。其中，win64_bianry.zip包含编译好的X64二进制文件和一份简单的使用说明，其他为源码及源码生成GUI需要用到的图片和一个qt项目文件gntDecoder.pro，有兴趣的话也欢迎大家下载源码随意修改。预编译的X64程序运行时可能要求”api-ms-win-crt-runtime-l1-1-0.dll”，出现该信息的话请通过微软官网或者机器中的Windows Update安装KB2999226补丁（通用C运行库）。

Ⅹ 怎么样把别人用PPT做的动画反编译出来呢

别人做的ppt的格式是否为 xxx.pps呀？
这种格式点击后直接全屏显示ppt内容。
想看到单个幻灯片，方法其实很简单，直接将xxx.pps文件重命名为xxx.ppt文件。也就是直接把.pps改成.ppt