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开源Ghidra逆向工程的百宝书来了

甚至可以将它们结合起来使用，在一个工具中集成另一个工具的能力——已有研究表明结合多个反汇编程序可以明显地提升函数识别率。...（8）（IDA）如果启用了分析，则使用选定的处理器模块来反汇编由加载器和任何选定的分析器（IDA 称分析器为内核选项）识别的代码。 （9）（IDA）将生成的数据库显示在 IDA 用户界面上。...反汇编器 Ghidra 包含对所有支持的处理器进行反汇编的功能。默认情况下，反编译器窗口出现在清单窗口的右侧，只要光标位于清单视图中的一个函数内，就会显示反编译的 C 源代码。...如果你想在生成的 C 源代码中添加和查看行尾注释，则需要在 Edit→Tool Options→Decompiler→Display 中通过选择Display EOL Comments 来启用。...Ghidra 支持处理器模块的概念，但是，Ghidra 处理器是用一种称为SLEIGH 的规范语言来定义的。

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浏览器内核

浏览器内核和js引擎的关系 这里用webkit为列，webkit最重要的两部分： WebCore： 负责HTML、CSS的解析、布局、渲染等相关工作； JavascriptCore：解析、执行js代码。...parser就是直接将tokens转换成AST树结构 preParse称之为预解析，为什么需要预解析呢？...所以v8引擎就实现了延迟解析的方案，将不必要的函数进行预解析，也就是只解析暂时需要的内容，而对函数的全量解析是在函数被调用时才会进行 比如我们在一个函数outer内部定义了另外一个函数inner，...那么inner函数就会进行预解析 下面看一下在线解析AST的示例 浏览器内核与JS引擎本篇就简单聊这么多，先浅浅的了解一下。...关于V8的东西很多，也有很多非常绝妙的设计，更多V8相关的戳这里，一步步解锁吧！

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    PHP小白必须要知道的php基础知识(超实用)

    •相客户端的 Java 不同的是，PHP 代码是运行在服务端的。如果 在服务器上建立了如上例类似的代码，则在运行该脚本后，客户端就能 接收到其结果，但他们无法得知其背后的代码是如何运作的。...C/S与B/S结构 C/S （Client/Server）结构，即大家熟知的客户机相服务器结构。...当需 要输出大量的文本时，退出 PHP 解析模式将比使用echo( )或者print( )或 者此类的函数打印所有文本要更加的有效。 分号 PHP用分号来分隔简单的语句。...复合语句用大括号来标记代码块，如条件测试或循环，在大括号后面不要用分号。相其他语言不一样的是，在PHP中右括号(?>)前的分号不是必选的。 空白相换行符 一般来说，空白符在PHP中无关紧要。...程序的注释 PHP支持C、C＋＋相Shell脚本风格的注释，如下： •// 单行注释 •/ .../ 多行注释（注意：不能嵌套） •# 脚本注释

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    深度学习的“深度”有什么意义？

    产生成千上万个没经验证的特征总是容易的，但去除冗余特征，也就是去掉那些添不添加都不影响结果的特征，就需要相当的技巧。...一种便是通过低维流形去寻找最重要的结构，这种方法可以利用多层自编码去逐层压缩维度，也可以用传统多层神经网络+Isomap类似的方法一步到位地压缩维度，然后不断调整使得嵌入低维的数据点“互相分离的最远”。...玻璃相。假设这些小山头不是一个，而是体系自由度的指数，虽然每个山头的高度不高，累计的阻碍仍然非常可观，甚至严重影响你寻找最小能量态的可能性，进入这种像踩到沥青的区域，我们用玻璃相来形容。...有了控制变量，我们可以通过调整这些值，将损失函数拖到感兴趣的区域，从而回避相的影响，这个拖动过程由一个日本人今年的研究表明（文献9），就是无标签的预训练！...表示有标签样本数，预训练是RBM之流，激活函数是ReLu） ? 不止有预训练？虽然相的观点仍然说明这只是一个初始化“黑魔法”而已。但这个步骤确确实实在削弱玻璃相区的阻碍。

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    斯坦福NLP课程 | 第20讲 - NLP与深度学习的未来

    1653309305&q-key-time=1653302105;1653309305&q-header-list=&q-url-param-list=&q-signature=b0568b3fe553d486c7e5ee1c6482f62c19b2d6ce...[预训练] ① 分别将两个预训练好的语言模型作为 Encoder 和 Decoder ② 然后使用双语数据共同训练 [预训练] English -> German Results：2+ BLEU point...不同语言之间的结构应该相似 补充讲解 即使是运行两次 word2vec 会获得不同的词嵌入，嵌入空间的结构有很多规律性 如上图所示，是英语与意大利语的词嵌入，矢量空间看上去彼此十分不同，但是结构是十分相似的...但如下图所示趋势并不明朗 3.11 GPT-2相关事件 [GPT-2相关事件] [GPT-2相关事件] [GPT-2相关事件] [GPT-2相关事件] 关于GPT2是否应该开源的一些争端 [GPT-2相关事件...需要更多的跨学科科学 许多NLP具有较大社会影响的例子，尤其是对于偏见/公平 3.12 影响程度大的决策 [影响程度大的决策] 越来越感兴趣用 NLP 帮助高影响力的决策 司法判决 招聘 等级测试 一方面

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    谷歌量子计算机造出时间晶体：跳出热力学第二定律的「永动机」出现了？

    「这就是谷歌量子处理器的绝妙之处，」Nayak 说道。 ? 谷歌量子计算机的处理器。...多年以来，人们一直以为多个粒子之间的相互作用会破坏干涉效应。但 2005 年，普林斯顿大学和哥伦比亚大学的三位物理学家证明，一维量子粒子链可以经历多体局域化，也就是说，它们都会被困在一个固定的状态。...他们在计算和模拟中发现，当你用激光以一种特定的方式刺激一个局域化自旋链时，它们会来回翻转，在两个不同的多体局域化状态之间循环往复，而不会从激光中吸收任何净能量。...在 2015 年的一篇预印本论文中，他们提出了这种新物相（phase of matter）的概念，即第一个多体非平衡相。但论文中并没有提到「时间晶体」这个词。...上个月，该研究团队在《Science》上发表了一篇文章，声称他们已将被捕获的离子转化为近似的或「预热的（prethermal）」时间晶体。

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    10_异常与中断

    hypervisor将控制并使多个操作系统能够在同一处理器系统上共存并执行。 ​...（2）中止 ​ 中止可以在指令预取失败（预取中止）或数据访问失败（数据中止）时生成。它们可以来自外部存储器系统，在存储器访问时给出错误响应（可能表明指定的地址不对应于系统中的实际存储器）。...另外，中止可以由内核的内存管理单元（MMU）生成。操作系统可以使用MMU中止来为应用程序动态分配内存。 ​ 预取一条指令时，可以在指令流水线中中将其标记为已中止。...可重入中断处理程序在跳转到启用了中断的嵌套子程序或C函数之前，必须保存IRQ状态，然后切换CPU核模式，并为新的核心模式保存状态。...③ 共享外设中断（SPI，Shared Peripheral Interrupt） ​ 这是由外设生成的，中断控制器可以将其路由到多个核。中断号为32-1020。

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    基于DPDK（x86平台）应用性能优化实践

    char c; }; 结构体s1的大小为8字节，结构体s2为12字节，在定义时不考虑padding的话，每个结构体变量会浪费4字节。...一般访问CPU的cache效率最高，提前将需要处理的数据load到cache可以提高性能，但预取必须在合适的时间点发起，过早发起预取会导致数据还没有被使用就被替换出cache，最终适得其反，所以需要根据实际应用场景和多次尝试找到最合适的预取时间点...，定义为静态内联函数（static inline function），可以省去函数调用开销 分支预测，对于经常发生或不常发生的分支使用likely()/unlikely()来帮助编译器生成更加高效的可执行文件...执行amplxe-cl，指定采集类型和目标程序，开始采集数据，运行结束后会在当前目录下生成类似r000hs名称的目录，里面存放的是收集的结果 ....里面有多个标签页记录了在采集过程中最耗CPU时间的函数。 Summary标签页记录了程序性能的大概数据，包括CPU耗时，top hotspots和系统信息。

    4.3K40

    顶刊解读 TRGS | 位置-时间感知Transformer用于遥感变化检测

    在PT-Former中，图1(a)和(c)中描述的多头机制旨在利用不同子空间的表示。使用多个头可以更有效地探索查询、键和值组件之间的注意力模式。...对于预时相图像，标记T1,1和T1,2分别来自两个融合块。键K1,1和值V1,1的大小为N×C，通过T1,1的线性投影得到。然后，查询Q1,2的大小为N×C，从T1,2获得。...为了解决这个问题，我们试图捕获这种跨时相移位并增强特征交互时的时间判别能力，通过将可学习的时间嵌入整合到预时相和后时相特征中，最终消除跨时相移位。图4显示了架构。...此外，为了整合地面对象的上下文信息并重建地面对象的空间关系，设计了融合块在多个阶段融合双时相特征，如图5所示（前融合块和后融合块）。...变化图中的像素总数用N表示。这两个损失函数的组合目标函数可以表示为： Part2实验结果 声明 本文内容为论文学习收获分享，受限于知识能力，本文对原文的理解可能存在偏差，最终内容以原论文为准。

    38410

    谷歌重磅发布TensorFlow Quantum：首个用于训练量子ML模型的框架

    去年 10 月，谷歌宣布首次实现「量子优越性」，用一台 54 量子比特的量子计算机实现了传统架构计算机无法完成的任务。...TFQ 将提供把量子计算和机器学习研究相融合所必需的工具，以控制、建模自然或人工的量子系统，比如 50 到 100 个量子比特的嘈杂中型量子（NISQ）处理器。...TFQ 将 Criq 和 TensorFlow 相融合，提供了与现有 TensorFlow API 兼容的量子计算原语（primitives）和高性能量子电路仿真器，为判别式和生成式量子-经典模型的设计和实现提供了高级抽象...量子数据可以在量子处理器、传感器、网络中产生和模拟，包括化合物模拟、量子控制、量子通信网络、量子方法等。 技术上来说，由 NISQ 处理器生成的量子数据有个关键的特性：充满噪声而且在测量前纠缠。...TFQ 的关键功能就是能够同时训练以及执行多个量子电路。能够在计算机集群间并行化计算，能够多核计算机上模拟体量相对较大的量子电路，从而实现目标。

    68820

    内存屏障 – MemoryBarrier

    处理器从L1 I-Cache预取了一批指令后，就会分析找出那些互相没有关联可以并发执行的指令，然后送到几个独立的执行单元进行并发执行。...像Freescale的MPC8541这种嵌入式处理器一个指令周期能够加载4条指令、发射2条指令到流水线、用5个独立的执行单元来并发执行。...系统函数库里面的内存屏障（rmb/wmb/mb）实际上也是通过这些同步指令实现的。因此在C编码的时候，只要设置好内存屏障，就能告诉CPU 哪些代码是不能乱序的。...编译器的乱序优化 受到处理器预取单元的能力限制，处理器每次只能分析一小块指令的并发性，如果指令相隔比较远就无能为力了。...从另一个角度看，即使是编译器生成的汇编码有序，处理器也不一定能保证有序。就算编译器生成了有序的汇编码，到了处理器那里也拿不准是不是会按照代码顺序执行。

    66510

    得物布局构建耗时优化方案实践

    由于 APT 本身的特性，在 XML 发生变化时，对应注解处理器生成的 Java 构建文件不会同步发生变， 对于不熟悉的同学来说容易踩坑。...创建 View 的方式 View 实例的创建有两种方式： 第一种是类似掌阅 X2C 的方式， 直接调用目标 View(Context Context) 构造函数创建，此时还需要生成额外的属性设置 API...APT 方式的问题 在 XML 生成代码构建的实践过程中，我们一开始也是采用的掌阅 X2C 的方案，在业务代码中插入如下注解，用于标记需要转换成 Java 的 XML 文件，在各业务模块中注册注解处理器...二进制数据保存在代码中，用函数分割保存。...同时 App 启动阶段预加载的资源不是只有一个，而是多个。多线程主要是拉平了各个线程的算力消耗。

    28410

    RLHF何以成LLM训练关键？AI大牛盘点五款平替方案，详解Llama 2反馈机制升级

    虽然两个阶段都采用相似的训练目标，但有监督微调数据集通常比预训练数据小得多，指令数据集需要人类（或其他高质量的LLM）提供标注结果，所以无法大规模应用。 3....预训练模型的有监督微调 先收集一个提示词集合，并要求标注人员写出高质量的回复，然后使用该数据集以监督的方式微调预训练的基础模型。 Step 2....：A C，A C C < B，D < B Llama 2的数据集也采用类似的方式，不过标注人员每次只能看到两个（而非4-9个）回复并进行对比，但新增了一个边际（margin...在排序训练时中，Llama 2相比InstructGPT增加了边际损失： 其中，rθ（x，y）是提示x和生成的回复y的标量分数输出; θ为模型权重; σ是将层输出转换为范围从0到1的分数的逻辑S形函数...拒绝采样（Rejection sampling） Llama 2的作者使用了一个训练流水线，同时使用PPO和拒绝采样算法，迭代地产生多个RLHF模型（从RLHF-V1到RLHF-V5），模型在拒绝采样时会得到

    90450

    看懂编译原理：词法语法语义分析阶段 原理

    注解处理器&Transform区别注解处理器对生成的ast进行操作，生成新的token和token结构。...生成之后：javac编译器会检测ast是否变动 从而 重新对 注解处理器修改的东西也就是有改动的ast执行词法语法语义分析直到所有注解处理器都完成 最后转换ast生成class字节码文件。...两者区别在于使用javac可以用高级语言便携代码（这段关于注解处理器去能做的事情后来和petterp聊了聊发现有新的体会，可以去飞书妙计里面apt和transform peter标题的妙计查看）而用transform...注解处理器一般都是生成新的java文件，不会直接操作java文件，为什么呢？...无上下文因为预读peek的token只能够用于生成ast，没有额外的token作为上下文进行优化ast，优化ast和上下文token信息读取是在语义阶段进行的）此处语法分析用的是无上下文的文法结构 只是为了生成正确的

    1.1K20

    EventBus初体验

    Subscriber就类似广播处理器。 3 使用场景 复杂逻辑下的对象传递； 函数的调用者与被调用者需要低耦合,或者框架设计之初,无法预料到的调用。 eg....EventBus消息和EventBus的对象实例有关, 用一个EventBus对象发送的消息,必须是用同一个EventBus对象注册的才能收到消息; // 发送黏性消息 EventBus.getDefault...sticky黏性消息:当消息发送出去之后,如果没有消息接收者处理这个消息,此消息会暂时存储在EventBus实例中, 当后面注册消息接受者时,如果是相应的处理者, 将会把消息给处理者去处理;我个人喜欢用这个来做数据的预加载...apt 'org.greenrobot:eventbus-annotation-processor:3.0.1' } apt { arguments { // 注解处理器 最终生成的...java文件位置 eventBusIndex "com.zy.test.MyEventBusIndex" } } 5.2 初始化EventBus时, 使用注解处理器生成的类文件: mEventBus

    71210

    将量子计算机当作神经网络，首次模拟化学反应，谷歌新研究登上Science封面

    他们用53个量子比特的量子计算机Sycamore实现了量子优越性。 论文中指出，他们的量子计算机用3分20秒完成了一项任务，而超级计算机Summit则需要1万年才能完成同样的任务。...不过，3分20秒相对于两天半仍然是巨大的优势。 Sycamore量子处理器由54个transmon量子位的二维阵列组成。每个量子比特可调谐地耦合到矩形格子中的四个最近邻量子比特。...谷歌选择了几年前开发的VQE，它将量子处理器看成神经网络，并通过最小化成本函数来优化量子电路的参数。...在上图中，实曲线是通过优化10个量子比特问题获得的能量，该问题是通过冻结由两个自洽场周期生成的核心轨道而生成的。...实线是使用经典计算机进行的Hartree-Fock模拟，而点是使用Sycamore处理器计算得到的。在H8、H10和H12上进行的实验表明，缓解错误后性能得到了相似的提高。

    70830

    Objective-C中的预处理器指令与宏

    引 什么是预处理器，跟我有什么关系？ 预处理器是在OC源文件编译过程中的一个部分，而且是第一个处理部分，预处理器的预也由此可见。...整个编译过程可以大致分为：预处理器进行词法分析 -> 语法分析 -> 生成代码和优化 -> 生成可执行的二进制文件。 既然有这么多过程，为什么要关注预处理器呢？...不信的话我们可以列举一下常见的预处理指令，预处理器有其区别于Objective-C的独特语法，语法形式如下： #指令名 指令参数 有点眼熟了？...预处理器之宏 要知道，宏也是预处理器范畴内的内容，我们用的也很多： // 定义常量值 #define 宏名 值 //定义函数宏 #define 宏名（参数） 代码 // 移除宏 #undef 宏名 宏被定义后...如果函数有多个参数，用逗号分隔开。 定义函数宏的时候，有一个细节要注意，就是要多对参数使用括号： #defind SQUARE(x) ((x) * (x)) 为什么要这么麻烦？

    72330

    Graph Embedding：工业界常用的6种图表示学习方法

    这里我是这么理解的，如上图所示，节点u和节点S₆分别处于两个集群的中心位置，如果使用BFS进行游走，则生成的序列一定都会大量出现中心位置的节点，后续的skipGram算法对于这两个中心位置的节点就有可能学习到相似的...相反，如果采用DFS算法，距离较远的两个节点就更有可能出现在生成的同一条序列中，这两个节点会有许多相同的上下文节点，因此后续skipGram算法能够学习到相似的embedding表示。...二阶相似度的优化目标同样是两个分布的距离： 文中认为不同节点的重要性不同，因此用λi进行加权，为了方便，文中设置 。...四、SDNE SDNE（Structural deep network embedding）[5]使用深度自编码器架构来学习图节点的embedding表示，通过损失函数约束模型学到的embedding表示能够包含图网络结构的一阶相似性和二阶相似性...另外，对于有直连边的节点对，SDNE会约束两个节点的embedding表示接近，从而保持了图网络的一阶相似性。 SDNE的损失函数如下所示，由三部分组成：一阶相似度损失、二阶相似度损失和L2正则项。

    2.8K31

    ARM SoC漫谈

    当然，定义成Non-Shareable不表示别人不可以用。某个地址A如果在核1上映射成Shareable，核2映射成Non-Shareable，并且两个核通过CCI400相连。...如果这个序列的数字预先不可见，只能知道0多或者1多，那么可以用c语言里面的LIKELY/UNLIKELY修饰判断条件，也能提高准确率。...软件预取就是用编译器的预编译宏修饰某个将要用到的变量，生成相应指令，手工去内存抓某个程序员认为快要用到的数据。为什么要提前？...至于写回数据那是处理器以后自己去做的事情，不用管。 标准的libc库里面的内存操作函数都可以用类似方法优化，而不仅仅是四字节对齐。...如果一个项目的程序员约定下，都用缓存行对齐，那么还能提高C库的效率。 如果确定某些缓存行将来不会被用，可以用指令标记为无效，下次它们就会被优先替换，给别人留地。不过必须是整行替换。

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