一种SO库优化方法、装置、存储介质及电子设备与流程

摘要: 本说明书涉及计算机,尤其涉及一种so库优化方法、装置、存储介质及电子设备。背景技术:1、如今,安卓模拟器是一种常见的计算机软件,通过模拟器可以允许用户在计算机环...
一种SO库优化方法、装置、存储介质及电子设备与流程

本说明书涉及计算机,尤其涉及一种so库优化方法、装置、存储介质及电子设备。

背景技术:

1、如今,安卓模拟器是一种常见的计算机软件,通过模拟器可以允许用户在计算机环境下运行安卓系统上的应用,使用户在没有安卓系统的设备的情况下,也能够体验安卓系统的游戏或软件。

2、动态链接(shared object,so)库是一种特殊的文件,它包含了c或c++编写的函数和数据,这些函数和数据可以被多个程序共享和重复使用,是安卓系统中常用的库文件。然而,当安卓应用在模拟器环境下运行时,由于硬件和系统环境的差异,常常面临兼容性和稳定性问题,特别是涉及到so库的情况。

3、因此,如何快速有效地解决so库在模拟器环境下的兼容性和稳定性问题,并对其进行优化是一个亟待解决的问题。

技术实现思路

1、本说明书提供一种so库优化方法、装置、存储介质及电子设备,以至少部分地解决现有技术存在的上述问题。

2、本说明书采用下述技术方案:

3、本说明书提供了一种so库优化方法,包括:

4、在模拟器环境下,获取应用运行时动态链接so库的运行数据;

5、从所述运行数据中提取所述so库的特征信息;

6、将所述特征信息输入预先训练的分析模型,得到所述分析模型输出的优化方案;

7、根据所述优化方案调整所述so库。

8、具体地,在从所述运行数据中提取所述so库的特征信息之前,所述方法还包括:

9、对所述运行数据进行预处理,其中,所述预处理包括数据清洗、格式化、数据编码、归一化中的至少一种。

10、具体地,所述特征信息包括崩溃名称、崩溃类型、数据位置、接口信息、依赖关系中的至少一种。

11、具体地,所述分析模型至少包括提取子网、解析子网、优化子网;

12、将所述特征信息输入预先训练的分析模型,得到所述分析模型输出的优化方案,具体包括:

13、将所述特征信息输入预先训练的分析模型的提取子网,通过所述提取子网提取所述特征信息的编码特征;

14、将所述编码特征输入所述解析子网,通过所述解析子网根据所述编码特征输出所述so库的异常信息;

15、将所述异常信息输入所述优化子网,得到所述优化子网输出的优化方案。

16、具体地,预先训练分析模型,具体包括:

17、从历史数据中收集在模拟器环境下应用运行并出现异常时,所述so库的运行数据,作为样本数据,并将所述异常的解决方法确定为标注方案;

18、根据所述样本数据提取样本特征信息;

19、将所述样本特征信息输入待训练的分析模型,得到所述分析模型输出的待定优化方案;

20、根据所述待定优化方案与所述标注方案之间的差异,对所述分析模型进行训练。

21、具体地,根据所述待定优化方案与所述标注方案之间的差异,对所述分析模型进行训练,具体包括:

22、以所述待定优化方案与所述标注方案之间的差异最小,或所述分析模型收敛为优化目标,调整所述分析模型的参数;

23、当所述分析模型的召回率不小于预设阈值时,确定所述分析模型训练完毕。

24、具体地,所述方法还包括:

25、将所述运行数据确定为训练样本;

26、获取根据所述优化方案调整后的so库的运行数据,作为优化数据;

27、根据所述优化数据调整所述优化方案,得到改进优化方案;

28、采用所述训练样本与所述改进优化方案对所述分析模型进行微调。

29、本说明书提供的一种so库优化装置,所述装置包括:

30、获取模块,用于在模拟器环境下,获取应用运行时动态链接so库的运行数据;

31、提取模块,用于从所述运行数据中提取所述so库的特征信息;

32、输入模块,用于将所述特征信息输入预先训练的分析模型,得到所述分析模型输出的优化方案;

33、优化模块,用于根据所述优化方案调整所述so库。

34、本说明书提供了一种计算机可读存储介质,所述存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述so库优化方法。

35、本说明书提供了一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,所述处理器执行所述程序时实现上述so库优化方法。

36、本说明书采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果:

37、在本说明书提供的so库优化方法中,在模拟器环境下,获取应用运行时动态链接so库的运行数据;从所述运行数据中提取所述so库的特征信息;将所述特征信息输入预先训练的分析模型,得到所述分析模型输出的优化方案;根据所述优化方案调整所述so库。

38、在采用本说明书提供的so库优化方法对安卓模拟器环境下的so库进行优化时,可在应用运行期间实时地收集so库的运行数据,并根据运行数据提取出的特征信息;利用经过训练的分析模型根据特征信息输入对so库的优化方案,并最终根据分析模型输出的优化方案对so库进行优化。通过本方法可快速定位并解决so库在模拟器环境下运行时可能产生的异常情况,同时给出优化方案,以优化so库后续的运行状态,防止同类型异常再次出现。在能够对so库进行有效监控与优化的同时,极大程度减少了时间与人力成本。

1.一种so库优化方法,其特征在于,包括:

2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,在从所述运行数据中提取所述so库的特征信息之前,所述方法还包括:

3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述特征信息包括崩溃名称、崩溃类型、数据位置、接口信息、依赖关系中的至少一种。

4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述分析模型至少包括提取子网、解析子网、优化子网;

5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,预先训练分析模型,具体包括:

6.如权利要求5所述的方法,其特征在于,根据所述待定优化方案与所述标注方案之间的差异,对所述分析模型进行训练,具体包括:

7.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:

8.一种so库优化装置,其特征在于,包括:

9.一种计算机可读存储介质,其特征在于,所述存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序被处理器执行时实现上述权利要求1~7任一项所述的方法。

10.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述程序时实现上述权利要求1~7任一项所述的方法。