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顶会论文解读|AEM:Linux内核漏洞跨版本利用可行性评估

应该根据执行上下文来进行两个内存操作的对齐——确保这两个内存操作在两个不同版本的内核中是相同的。论文采用了代码上下文(源代码定位)和数据上下文(访问的数据类型)两类执行上下文来实现内存操作对齐。...论文的方案是从上一个已对齐的结点开始访问内存操作,判断当前操作是否满足四个约束条件: 内存操作和对应结点处于同一个系统调用中。 内存操作和对应结点拥有相同的访问类型(读或写)。...(Exploit Adjustment)对于无法在目标内核版本上找到对齐点的EXPGRAPH中的结点,AEM将分析对齐失败的原因,通常有两种: 内存操作在参考版本和目标版本中相同,但数据属性改变。...,尝试将ExP执行到该候选内存操作前的已对齐节点,在这个过程中修正相关系统调用及其参数;如果其中一条路径能够抵达候选内存操作,则停止符号执行。...另外,论文也尝试使用现存的AEG方案(FUZE和KOOBE)完成上述测试,发现效果远差于AEM。 七.

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    【百度Apollo】循迹自动驾驶:探索基于视觉感知的路径规划与控制技术

    引入 循迹自动驾驶是一种基于视觉感知的自动驾驶技术,通过对道路标线和环境的识别和分析,实现车辆的准确定位和精准控制,从而实现沿着规定的路径行驶。.../start.sh 启动 Apollo Docker 环境 如果您使用的是包管理,请您按照以下步骤操作: 打开命令行终端,切换路径到 Apollo: cd ~/apollo 输入以下命令进入 Apollo...如果您的终端如下面所示,说明您成功进入了 Apollo 的运行容器: 如果您使用的是源码,请您按照以下步骤进入 docker 环境: 打开命令行终端,切换路径到 Apollo: cd ~/apollo...1.启动 Dreamview+ 方式一:包管理方式 通过包管理方式进入 docker 环境中,在 docker 环境中执行以下命令启动 Dreamview+: aem bootstrap start...启动 Dreamview+ 方式一:包管理方式 通过包管理方式进入 docker 环境中,在 docker 环境中执行以下命令启动 Dreamview+: aem bootstrap start --plus

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    案例研究:Sling TV

    公司面临特殊的挑战:“我们采用直播电视,通过互联网将其分发给我们无法控制的用户设备。...团队在Sling TV的两个内部数据中心推出了首个Kubernetes应用程序。推动AWS作为数据中心选项的计划现正进行中,将于2018年底推出。...影响: “我们到达一个可以一键部署整个数据中心的阶段:计算、网络、Kubernetes、日志记录、监控和所有应用程序,”Linder说。“我们确实启用了基于平台思维的方法,允许应用程序使用通用工具。...使用通用工具和CI/CD流程,可以在大约一小时内启动新的应用程序。这方面的收益是巨大的。以前,至少花几天时间才能部署新的应用程序。这并不考虑培训我们的运营人员来管理这个新的应用程序。...它节省了两到三个数量级的时间和成本,并且在操作上,使我们有机会让才华横溢的运营工程师组成的核心团队管理共同的基础架构和工具,以便在网络规模上提供我们的应用程序。” 链接以了解更多。

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    百度Apollo | 实车自动驾驶:感知、决策、执行的无缝融合

    启动 Apollo Docker 环境 如果您使用的是包管理,请您按照以下步骤操作: 2.打开命令行终端,切换路径到 Apollo: cd ~/apollo 输入以下命令进入 Apollo Docker...环境: aem start #创建容器 aem enter #进入容器 buildtool build ‍首次进入容器 build, 如果是只编译更新的模块,使用以下命令buildtool build...如果您的终端如下面所示,说明您成功进入了 Apollo 的运行容器: 如果您使用的是源码,请您按照以下步骤进入 docker 环境: 打开命令行终端,切换路径到 Apollo: cd ~/apollo...启动 Dreamview+ 在 Apollo Docker 环境下,启动 Dreamview+ 交互界面: 如果您使用的是包管理,请您在 docker 环境中执行以下命令执行以下命令启动 Dreamview...如果您使用的是源码,请您在 docker 环境中执行以下命令执行以下命令启动 Dreamview+: bash scripts/bootstrap.sh start_plus ‍注意: 如果您想要停止

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    看文本知语义:谷歌推一步到位自然语言理解框架SLING | 论文+代码

    SLING使用一个专用的循环神经网络(RNN),通过框架图示上的增量编辑运算,来为输入文本计算输出表示。 而框架图示则足够灵活,能够捕捉到很多易引发兴趣的语义任务。...SLING SLING通过为易引发兴趣的语义框架进行优化,训练了一个RNN。网络隐藏层中已经学习到的表示取代了流水线系统中手工调整的特征组合和中间表示。...在内部,SLING使用编码器-解码器架构,其中使用诸如原始单词,其后缀,标点符号等简单词汇特征将每个输入词编码成向量。...而解码器用这种表示和自己历史中的循环特征,来计算更新框架图示以获得输入句子的预期框架语义表示所需的转换序列。 在训练模型时,SLING使用了TensorFlow和DRAGNN。...正如前面用简单例句所说明的那样,SLING使用ARG1这一角色来连接VERB和EVENT框架,EVOKE转换从文本中接下来的几个token中唤起指定类型的框架。

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    MySQL 系列教程之(八)DQL:子查询与表连接

    各表通过某些常用的值(即关系设计中的关系(relational))互相关联。 在这个例子中,可建立两个表,一个存储供应商信息,另一个存储产品信息。...--在引用的列可能出现二义性时,必须使用完全限定列名(用一个点分隔的表名和列名)。 在联结两个表时,你实际上做的是将第一个表中的每一行与第二个表中的每一行配对。...这样做有两个主要理由: 缩短SQL语句; 允许在单条SELECT语句中多次使用相同的表 应该注意,表别名只在查询执行中使用。...------------+ -- 此查询中需要的两个表实际上是相同的表,因此products表在FROM子句中出现了两次。...WHERE(通过匹配p1中的vend_id和p2中的vend_id)首先联结两个表,然后按第二个表中的prod_id过滤数据,返回所需的数据 用自联结而不用子查询 自联结通常作为外部语句用来替代从相同表中检索数据时使用的子查询语句

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    谷歌「机弦」有何玄机?

    在高科技行业,美国光是互联网电视公司就有两个叫Sling的,一个是成立于2004年的加州公司Sling Media,一个是成立于2015年的科州公司Sling TV,搞得电视观众逵鬼难辨。...SLING的创新: 那都有这么多五花八门的语义解析器了,谷歌还搞SLING干什么? 因为SLING的创造者嫌传统的解析器太慢、太悬。 主流的实用型解析器使用的是串行流程。...为了搞出这种咨询范儿的解析器,SLING的研究者想了几个办法: 解析输出不用静态的依存树,而是用过渡态的语义框架 用两个长短期记忆(LSTM)网络做编码 用带回路的递归神经网络做解码 语义框架图是表达语义的严谨格式中的一种...来源:谷歌博客原文 有了这套延展性很强的表达方法,SLING就可以在不断读取新输入的过程中,随时维护一个过渡状态,表达当前识别出来的语义框架图。...当SLING读取新词时,新词自动排到注意力队列的排头,老词依次往后挪; 然后SLING会试图在新词和老词之间通过插槽建立框架间的联系。

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    业界 | 谷歌发布自然语言框架语义解析器SLING

    SLING 使用一种专用的循环神经网络模型,通过对框架图的增量编辑操作对输入文本的输出表示进行计算。反过来,框架图非常灵活,可以捕捉很多用户感兴趣的语义任务(下面会具体介绍)。...这些任务的框架图只存在框架类型、角色和连接约束(linking constraint)上的区别。 SLING SLING 通过优化语义框架来训练循环神经网络。...网络中隐藏层的内部学得表征代替了手工制作的特征组合和流程系统中的中间表征。SLING 使用编码器解码器架构,使用简单的词汇特征(如原词、后缀、标点等)将每一个输入单词编码为一个向量。...解码器使用该表征和自身历史中的循环特征计算出转换后的序列,以更新框架图获得输入语句的预期框架语义表示。SLING 使用 TensorFlow 和 DRAGNN 来训练模型。...EVOKE 转换从文本接下来的几个记号中激活了一个特定类型的框架(例如,从 Black Monday 激活的 EVENT 框架)。类似地,CONNECT 转换使用一个特定的角色连接两个已有的框架。

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    开发 | Google发布自然语言处理解析器SLING,免除模块化分析级联效应产生的缺陷

    SLING使用具有特殊用途的循环神经网络模型,通过框架图上的增量编辑操作(incremental editing operation)来计算输入文本的输出表示。...框架图足够灵活,可以捕获大家感兴趣的许多语义任务(下面有更多介绍)。SLING中的分析器(parser)只使用输入词来进行训练,不需要额外再生成标注(例如依存句法分析)。...),并将它们放置在正确的语义角色中的说明。...这可以用于处理复杂的语言理解问题,例如引用、隐喻、转喻等。这些任务的框架图只在框架类型、角色和链接约束条件上有所不同。 SLING SLING通过优化语义框架来训练循环神经网络。...网络隐藏层中学到的内部表示取代了在前面那种管道系统中的手工特性组合和中间表示。 解码器使用伴随反复出现的特征一起的表示,来计算用于框架图更新的一系列过渡,以获得输入语句的预期框架语义表示。

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    百度Apollo探索之旅:迈出第一步基础软件安装指南(文末赠送apollo周边)

    Apollo 环境管理工具是一个帮忙管理和启动 Apollo 环境容器的命令行工具。...安装aem: sudo apt install apollo-neo-env-manager-dev --reinstall 安装成功后即可使用 aem -h 步骤四:安装示例工程 1....安装软件包 示例工程中包含一个名为 core 目录,其中 core/cyberfile.xml 文件中描述了工程所依赖软件包,可以通过 buildtool 工具进行依赖包的安装 buildtool build...通过命令行播放数据包 进入 docker 环境, 在 Dreamview+ 中 Resource Manager/资源管理 > Records/数据包 中先下载需要的数据包。...# bazel 的配置 └── .workspace.json # apollo 工程配置,可以在这指定软件包版本 接下来,您可以通过实践教程来学习放了解更多 Apollo 的使用方法 Apollo

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    DevOps实践——打造自服务持续交付(下)|洞见

    ---- 实践过程 下图是我们为团队设计的持续交付流水线,目的是能让Platform团队和交付团队之间的触点能够被融入到持续交付流水线中,并且以基础设施即代码作为协同媒介,通过自动化的方式实现开发于运维...这时交付团队开始管理自己的环境、维护流水线、负责生产环境变更。 在推广和落地自服务持续交付流程的过程中,我们也遇到了很多遗留系统和复杂部署应用的交付团队,他们无法直接对接这套交付流程。...例如有一个40-50人的团队,它是基于AEM开发整个公司所有的前端门户,AEM是Adobe公司的CMS系统,其安装和部署很复杂,以前都是通过手工安装和拷贝的方式进行部署,而且他们在开发→测试→部署阶段可能会动态扩张多套环境来支持...所以我们第一步要做的就是为其设计新的持续交付流水线,然后在这个流程中去定义和识别两个团队的职责和关注重心,最后再通过打造高效的自服务使整个交付流程得到改进。...通过新的自动化持续交付流水线大大加速了AEM团队的开发和测试速度,也使得整个环境更加可控和易维护。对于交付团队来说,他们可以自己去维护包括基础设施、环境变更和应用部署等全生命周期交付活动。

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    Adobe推出新功能:利用AI自动标记视频,又快又准

    它今天推出了Smart Tags for video,这是体验管理者(AEM)的一项功能,即公司的内容管理解决方案,用于构建网站,移动应用程序和表单,新的功能可自动为每月提供的数十万个UGC剪辑生成标记...“在过去两年中,我们投入了大量真正高端的计算机视觉模型,研究团队已经使用它来自动化整理过程,”产品AEM经理Santiago Pombo表示。...一个描述大约150,000种对象,场景和属性,第二组对应于诸如饮酒,跑步和慢跑之类的动作。 视频底层技术的智能标记建立在AEM的图像自动标记器上,通过Adobe Stock的一系列图像的训练。...系统摄取目标视频中的各个帧以产生第一组标记。第二组是标记算法的产物,该算法针对的是带有附带标记的内容丰富的活动视频。将其应用于视频中的多个帧,并将结果聚合得到最终的动作标记集。...每个标记附带从零到100的分数,这是对系统预测准确性的估计。AEM客户可以记录系统不正确的标记,这会将它们从搜索索引中删除并生成解除关联的记录。标记错误的日志将作为反馈发送。

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    Meta分析的前世今生

    Meta分析最大的优势就是通过合并不同原始研究的效应量(OR值或β值)来提高样本量,这样能显著提高统计效力。...比如A研究的样本量为100,B研究的样本量为200, C研究的样本量为50,这样通过meta分析可以使样本量达到350。...这项meta研究拟解决的一个问题是在各种各样治疗女性尿失禁的手术方法中,哪一项的效果最好。...这里每一个圆圈代表一种手术方式,圆圈的大小反应的是接受该种手术的样本量的多少,两个圆圈之间的连线反映这两种手术方式之间存在直接比较的关系,而线越宽则说明这两种手术方式的直接比较次数越多。...从这里可以看出来,接受retropubic midurethral sling 和transobturator midurethral sling这两种术式的患者最多。 ?

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    0x7 Python教程:Web扫描和利用

    在这种情况下,启动自己的工具以检查整个企业中的漏洞是有益的。 在部分0x5的,我们展示了如何做一个基本的Web请求。...本教程将演示两个用于利用Python的高级用例: 根据服务器列表检查特定资源 利用Oracle报告中的本地文件包含(LFI)漏洞。...以下是将脚本与搜索词一起使用的示例: $ python sling.py -i URLs -r reqs -s google [+] URL: http://www.google.com/CFIDE/...自动化Web应用程序攻击: 几个月前,安全研究员NI @root发布了Oracle Reports中本地文件包含(LFI)漏洞的漏洞利用详情。当时只存在PoC代码,漏洞和漏洞检查不在任何工具中。...该漏洞允许您通过发送以下请求获取Web服务器上的本地资源 - 您可以在“file:///”之后指定您感兴趣的文件或目录: request = '/reports/rwservlet?

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    关于内存异常的一个猜想(r4笔记第43天)

    今天查看生产某个服务器的负载的时候,发现内存的使用情况有些异常。...Linux 将尽可能多的将I/O 操作磁盘上的信息保存在内存当中,如果Oracle(其他程序也一样)需要更多的内存空间,Linux 才会将一些内存使用LRU 算法清理出来,如果不需要则继续保持这些数据信息在内存中...查看其它的实例启动情况都使用到了hugepage。 最后能够想到的只能是11g中的新参数memory_target了。...一查看发现还真是,memory自动管理启动之后,hugep page就不会启用了,这也就是为什么日志中huge page allocation 为0的原因了。...,我使用top 把AEM02内存使用第一页的进程情况作了统计,发现已经占用了85G的内存资源,基本能够说明问题了。

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    调查:Java程序员最亲睐的Web框架

    下面是其他开发者所使用web框架列表: Spring MVC/Spring Boot :Spring可以帮助各地的开发团队构建简单轻便、快捷灵活基于JVM的系统和应用程序 Vert.x :一个用于在JVM...上构建反应式应用程序的工具包 JSF :官方的Java EE web框架 Play Framework :更容易地使用Java & Scala构建可拓展的、快速又实时的web应用程序 Grails :Java...版本的Ruby on Rails,建立在Spring和Hibernate之上,用Groovy编写 Spark : 一个受Sinatra启发的小型框架,帮助使用最小的努力在Java 8中创建web应用程序...JAX-RS :JDK的内部框架,用于创建REST风格的web服务 Stripes :让使用Servlet和JSP工作时变得轻松 Sling :一个使用 Java Content Repository...,并得到OSGIt支持的web框架 GWT :Google开发的一个框架,可以编译Java代码为JavaScript运行在浏览器中 XSLT :用于转换XML文档为另一种XML文档的语言 Ratpack

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    Java程序员最亲睐的Web框架

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    调查:Java程序员最亲睐的Web框架

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    Tomcat源码解析(一): Tomcat整体架构

    Wrapper:表示一个Servlet,它负责管理Servlet的生命周期 Wrapper作为容器中的最底层,不能包含子容器 Context:表示一个Web应用程序,是Servlet、Filter...Host容器里配置的域名、Context容器里的Web应用路径,以及Wrapper容器里Servlet映射的路径 可以想象这些配置信息就是一个多层次的Map 当一个请求到来时,Mapper组件通过解析请求...有面向网站管理人员的后台管理系统,还有面向终端客户的在线购物系统 这两个系统跑在同一个Tomcat上,为了隔离它们的访问域名,配置了两个虚拟域名: manage.shopping.com 和 user.shopping.com...网站管理通过manage.shopping.com域名去管理用户和商品,而用户管理和商品管理是两个单独的Web应用 终端客户通过user.shopping.com域名去搜索商品和下订单,搜索功能和订单管理也是两个独立的...这个Context容器 根据URL路径找到Wrapper(Servlet) Context确定后,Mapper再根据web.xml中配置的Servlet映射路径来找到具体的Wrapper和Servlet

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