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[kernel] 编译能复现指定poc的内核的排错过程

背景在复现CVE-2022-2588漏洞的时候，编译可以运行poc成功触发漏洞所在函数的内核的过程。踩了一些坑，记录一下思路。目标前置知识内核与内核模块内核是内核(bzImage)+内核模块(.ko)组成的，很多内核的功能都不是直接在内核之中，而是在内核模块之中，系统启动之后加载对应的内核模块。这个

决策的艺术

一、提出正确的问题Problem 打破常规，创造性地思考 写出对问题最初的评估，质疑、检查、完善它 是什么触发地这项决策？ 检视问题中的限制条件 求助于他人 求助与朋友或者相关领域地专业人士。 自己进行假象 我的领导会怎么看这个问题？ ps：如何提出正确的问题，文稿没有讲得很清楚。 二、找

[HTML5]canvas 全局透明 覆盖合成

全局透明的设置 globalAlpha=value 这个属性影响到canvas里所有图新过的透明度 有效的倍数是0.0(完全透明) ~ 1.0(完全不透明) 默认是1.0； 覆盖合成 source :新的图像(源) destination：已经绘制过的图形（目标） globalCompositeOperation ctx.globalCompositeOperation="source-over";

ECCV 2022 | OA-MIL：目标感知多实例学习方法

前言 针对定位精度受到不准确边界框的严重影响，而分类精度受影响较小，因此本文提出利用分类作为指导信号来改进定位结果。通过将目标视为实例包，作者提出了一种目标感知多实例学习方法（OA-MIL），其特点是目标感知实例选择和目标感知实例扩展。前者旨在为训练选择准确的实例，而不是直接使

面试问题 15 - 在 2D 矩阵中搜索的高效算法

面试问题 15 - 在 2D 矩阵中搜索的高效算法 嗨读者！！！ 我将讨论在排序的二维矩阵中搜索的所有可能解决方案。在本文结束时，您将能够使用有效的算法解决此问题。 目的： 练习思考所有可能的解决方案，以帮助您 采访 . 我正在接受一个问题 热门面试问题 Leetcode 编码平台给出的列表。 标签

csapp-链接

链接：将各种代码和数据片段收集并组合成一个单一文件的过程，这个文件可被加载到内存并执行。 链接可执行于编译时、加载时、运行时。 代码示例： 静态链接： 编译器驱动程序 gcc 又可细分为：预处理器 cpp、编译器 ccl、汇编器 as、链接器 ld 静态链接 ld这样的静态链接器生成一个完全可

领域最全！多传感器融合方法综述！(Camera/Lidar/Radar等多源异构数据)

点击进入→自动驾驶之心技术交流群 后台回复【ECCV2022】获取ECCV2022所有自动驾驶方向论文！ 自动驾驶中的多传感器融合 原文：Multi-Sensor Fusion in Automated Driving: A Survey 自动驾驶正成为影响未来行业的关键技术，传感器是自动驾驶系统中感知外部世界的关键，其协作性能直接决

为机器学习项目设定和衡量目标

为机器学习项目设定和衡量目标 这篇文章涵盖了我们生产中的机器学习课程的“目标和成功措施”讲座的一些内容。其他章节见 表中的内容 . 由于高度重视机器学习，许多项目专注于优化 ML 模型以提高准确性。但是，在构建生产系统时，机器学习组件有助于系统的总体目标。要成功构建产品，了

2022年最主流的5大OKR管理系统

OKR落地管理一定需要专业工具吗？不一定。 但是表面上看来，一张公开透明的 Excel 表格已经足以实现整个 OKR 流程。实际上，它的局限性却让 OKR 难以发挥出真正的效用。 比如： 对齐过程繁琐低效：为了保证组织上下目标的一致性，在实施 OKR 的过程中「对齐」至关重要。员工既要承接上级目标

「曼孚科技」揭开计算机视觉的神秘面纱——物体检测技术

计算机视觉是当前人工智能最热门的领域之一，在其快速发展中，物体检测发展发挥了关键作用。本文旨在详解物体检测基本概念、衍生技术及其社会化应用，揭开计算机视觉的神秘面纱，深刻理解人工智能的独特魅力。   什么是物体检测? 简单来说，在图像中锁定目标便是物体检测。 物体检测是一种

目标检测-锚框

一.锚框个数计算以及锚框高宽计算 二.代码实现 def multibox_prior(data, sizes, ratios): """生成以每个像素为中心具有不同形状的锚框""" in_height, in_width = data.shape[-2:] device, num_sizes, num_ratios = data.device, len(sizes), len(ratios) boxes

ECCV 2022 | FPN：You Should Look at All Objects

前言 论文指出，大规模目标的性能下降是由于集成FPN后出现了不正确的反向传播路径。它使得骨干网络的每一层仅具有查看特定尺度范围内的目标的能力。基于这些分析，提出了两种可行的策略，以使主干的每一层都能够查看基于FPN的检测框架中的所有目标。一种是引入辅助目标函数，使每个主干

静态代理

静态代理: 　　是一种代理模式的一种 　　特点: 　　　　1>目标对象和代理对象实现同一个业务接口 　　　　2>目标对象必须实现接口 　　　　3>代理对象在程序运行前已经存在(class文件) 　　　　4>能够灵活的进行目标对象的切换,却发发进行功能的灵活处理(使用动态代理解决词问题

2022-23开工之际

不要：一直想能不能比过谁，取得什么名次 不要：太满足自己的纵欲 不要：把学OI的目标放成升学或是某个奖项 要：找回初学OI时的乐趣，OI本身的乐趣 要：多锻炼身体，不要吃得更肥 要：找回两年前刚进成外时那个充满上进心的自己！ 我还是从前那个少年没有一丝丝改变~ 2020-21-22两个赛季的无尽空虚的

操作系统作用，目标，功能

1.1操作系统作为系统软件，OS做了什么事 管理与配置内存 决定系统资源供需的优先次序 控制输入设备和输出设备 操作网络和管理文件等基本事务 提供一个让用户和系统交互的操作界面（CMD,GUI） 1.2 操作系统的目标 有效性（提高系统资源的利用率，提高系统的吞吐量） 方便性 可扩充性 开放性

cp 命令

Linux cp命令：复制文件和目录 选项： -a：相当于 -d、-p、-r 选项的集合，这几个选项我们一一介绍； -d：如果源文件为软链接（对硬链接无效），则复制出的目标文件也为软链接； -i：询问，如果目标文件已经存在，则会询问是否覆盖； -l：把目标文件建立为源文件的硬链接文件，而不是复制源文件； -s：把目标文件建立

十步学习法与程序员延寿指南

最近一直在思考如何制定自己的个人目标，凑巧某天开车的时候在微信读书上听到了《软技能：代码之外的生存指南》 这本书，里面提到的关于程序员职业生涯规划部分十分受用，后来到喜马拉雅上找了个更好的版本，快速把第一篇听了一遍，并且趁周末仔细的阅读了一下电子版。 目前整本书还没有读完，

一个远大的目标

1.   python基础   c语言    计算机网络基础    计算机组成原理   编译原理  算法和数据结构 2.   web漏洞精通     爬虫精通    ctf比赛   渗透测试成熟  3.你说培训机构的人，那他妈的也不行啊  ，牛逼的人早被安全公司拉拢了。

几个让你变得更优秀的模型

一、时间管理：四象限法则 很多人碌了一天，下班的时候发现自己好像什么都没有做。回顾一下今天的 To do list，竟然只做了一些零碎的事情，重要的事情还没开始做！ 四象限法则是时间管理理论的一个重要观念是应有重点地把主要的精力和时间集中地放在处理那些重要但不紧急的工作上，这样可以做

NOKOV度量光学动作捕捉系统工作流程

如果你对影视、动画或者游戏有一定关注，相信你一定听说过“动作捕捉”。事实上，无论是屏幕中的战场，还是真实的军事领域，从2K游戏中的虚拟球员，到医疗、康复、运动领域的专业研究；从机器人/无人机的研发设计，到海底隧道的测量工作；科研、工业、教育、娱乐、军事等各个领域中，光学动作捕捉都

一维热传导方程的回焊炉子炉温模型

赛题链接 论文链接 1. 有限差分方法 参考 1.1 一阶微分 由泰勒公式: 对上式变形即可以得到一阶微分的向前差分公式： 将上式中的h用-h替代，则可以得到一阶微分的向后差分公式： 联立以上1、2，可以得到一阶微分的中心差分公式： 1.2 二阶微分 利用泰勒公式将原式多展开几

TVM: Device/Target Interactions

任何新的运行时环境都必须实现三个主要方面: DeviceAPI类为特定设备提供了一个句柄，以及用于与之交互的API。它定义了一个通用接口，用于查询设备参数(例如可用内存、线程数量等)和执行简单操作(例如从主机复制内存，或在设备的缓冲区之间复制内存)。 Target类包含函数将在其上运行的

什么是产品思维?

思维上的东西都没法解释清楚，只能说如何做才是好的产品经理。 1.深刻理解企业或组织目标。 2.从目标出发收集信息，分析信息，整理出组织的痛点 or 机会。 3从表象挖掘问题的根本原因。  4.深度思考之后拿出适合组织的，平衡各方利益的解决问题或抓住机会的方案。 5.整合资源，推动方案落

DIMP：Learning Discriminative Model Prediction for Tracking 学习判别模型预测的跟踪

原文链接 论文地址：https://arxiv.org/pdf/1904.07220v1.pdf 代码：pytracking 中有 dimp 的代码 摘要 与大多数其他视觉问题相比，跟踪需要在推理阶段在线学习鲁棒的特定于目标的外观模型。为了能够进行端到端的培训，目标模型的在线学习因此需要自身嵌入到跟踪体系结构中。由于这些困难

论文整理:《基于着色Petri网的无人机侦察规划》

整理:《基于着色Petri网的无人机侦察规划》 整理:《基于着色Petri网的无人机侦察规划》 　　传统存在问题 and 本文提出方案 　　方案各环节浅析 　　　　着色Petri网计划-目标层次分解 　　　　消耗类资源规划建模正效应规划建模 　　　　负效应规划建模 　　方案的验证