在前面我们介绍过new运算符，这个操作实际上上包含了如下3个步骤： 调用operator new的标准库函数。此函数会分配一块内存空间以便函存储相应类型的实例； 调用相应类的构造函数； 返回一个指向该对象的指针。 在第一步中，其实我们可以自己写个operator new函数对标准库函数进行重载，通常
让我们继续在`《内核读写内存浮点数》`的基础之上做一个简单的延申，如何实现多级偏移读写，其实很简单，读写函数无需改变，只是在读写之前提前做好计算工作，以此来得到一个内存偏移值，并通过调用内存写入原函数实现写出数据的目的。以读取偏移内存为例，如下代码同样来源于本人的`LyMemory`读写驱动项目，其中核心函数为`WIN10_ReadDeviationIntMemory()`该函数的主要作用是通过用
1.综述 本文以HiveSQL语法进行代码演示。 对于其他数据库来说同样也适用，比如SparkSQL，FlinkSQL以及Mysql8，Oracle，SqlServer等传统的关系型数据库。 已更新第一类聚合函数类，点击这里阅读 ①SQL窗口函数系列一之聚合函数类 ②SQL窗口函数系列二之分组排序窗
frida注入的主要思路: 1.找到目标进程,使用ptrace跟踪目标进程 2.获取mmap，dlpoen，dlsym等函数库的偏移 3.获取mmap，在目标进程申请一段内存空间，将在目标进程中找到存放（frida-agent-32/64.so），在此内存空间启动执行各种操作由agent去实现。 补
鼠标+键盘 Shift + 拖动： 水平、竖直移动不偏移 Shift + 拖拽形形状：等比例缩小、放大 Shift + 旋转： 每次旋转15度 Ctrl + 鼠标滚轮： 快速放大缩小 Ctrl + 鼠标移动： 移动复制 Ctrl + D: 快速复制 复制元素（空间+距离） Ctrl + M: 新建幻
在处理海量大数据时，我们常常会使用Bitmap，但假如现在要向Bitmap内存入两个pin对应的偏移量，一个偏移量为1，另一个偏移量为100w，那么Bitmap存储直接需要100w bit的空间吗？数据部将偏移量存入Bitmap时，又如何解决数据稀疏问题呢？本文将为大家解答
1. 还是之前的那个apk 链接：https://pan.baidu.com/s/1vKC1SevvHfeI7f0d2c6IqQ 密码：u1an 尝试使用 010Editor来修改so文件 2. 使用ida打开so文件，双击 hello 52pojie!，会跳转到该字符串的偏移地址，ida显示是00
资源重定位解释： 字符串反汇编代码解释: .rodata:00001E20 __exidx_end DCB "a + b = %d" ; DATA_XREF: main+28^o .rodata 所在段名 00001E20 偏移地址 __exidx_end IDA 给的一个字符串名称 DCB IDA
目前我们已进入保护模式,但依然会受到限制,虽然地址空间达到了4GB,但此空间是包括操作系统共享的4GB空间，我们把段基址+段内偏移地址称为线性地址，线性地址是唯一的，只属于某一个进程。在我们机器上即使只有512MB的内存，每个进程自己的内存空间也是4GB，这是指的虚拟内存空间。一直以来我们都是在内存
本章将继续探索内核中解析PE文件的相关内容，PE文件中FOA与VA,RVA之间的转换也是很重要的，所谓的FOA是文件中的地址，VA则是内存装入后的虚拟地址，RVA是内存基址与当前地址的相对偏移，本章还是需要用到`《驱动开发：内核解析PE结构导出表》`中所封装的`KernelMapFile()`映射函数，在映射后对其PE格式进行相应的解析，并实现转换函数。
在笔者上篇文章`《驱动开发：内核扫描SSDT挂钩状态》`中简单介绍了如何扫描被挂钩的SSDT函数，并简单介绍了如何解析导出表，本章将继续延申PE导出表的解析，实现一系列灵活的解析如通过传入函数名解析出函数的RVA偏移，ID索引，Index下标等参数，并将其封装为可直接使用的函数，以在后期需要时可以被直接引用，同样为了节约篇幅本章中的`LoadKernelFile()`内存映射函数如需要使用请去前一
全局辅助线 在所有页面都会显示，比如主页面是框架、子页面通过【内联框架】去加载，为了子页面的元件不偏移，可以创建创建全局辅助线 页面辅助线
摘要：在深度神经网络训练的过程中，由于网络中参数变化而引起网络中间层数据分布发生变化的这一过程被称为内部协变量偏移（Internal Covariate Shift），而 BN 可以解决这个问题。 本文分享自华为云社区《神经网络基础部件-BN层详解》，作者：嵌入式视觉 。 一，数学基础 1.1，概率
CommitLog 生产者向Broker发送的消息，会以顺序写的方式，写入CommitLog文件，CommitLog文件的根目录由配置参数storePathRootDir决定，默认每一个CommitLog的文件大小为1G，如果文件写满会新建一个CommitLog文件，以该文件中第一条消息的偏移量为文
问题描述 在通过Azure Function消费Event Hub中的消息时，我们从Function 的 Trigger Details 日志中，可以获得当前Funciton中处理的消息是哪一个分区(PartitionID), 偏移量Offset,序列号SequenceNumber 等信息。 但是在
过程的实现离不开堆栈的应用，堆栈是一种后进先出`(LIFO)`的数据结构，最后压入栈的值总是最先被弹出，而新数值在执行压栈时总是被压入到栈的最顶端，栈主要功能是暂时存放数据和地址，通常用来保护断点和现场。栈是由`CPU`管理的线性内存数组,它使用两个寄存器`(SS和ESP)`来保存栈的状态，SS寄存器存放段选择符，而ESP寄存器的值通常是指向特定位置的一个32位偏移值，我们很少需要直接操作ESP寄
ProcessHeap 是`Windows`进程的默认堆，每个进程都有一个默认的堆，用于在进程地址空间中分配内存空间。默认情况下`ProcessHeap`由内核进行初始化，该堆中存在一个未公开的属性，它被设置为加载器为进程分配的第一个堆的位置(进程堆标志)，`ProcessHeap`标志位于`PEB`结构中偏移为`0x18`处，第一个堆头部有一个属性字段，这个属性叫做`ForceFlags`属性偏
在可执行文件PE文件结构中，通常我们需要用到地址转换相关知识，PE文件针对地址的规范有三种，其中就包括了`VA`，`RVA`，`FOA`三种，这三种该地址之间的灵活转换也是非常有用的，本节将介绍这些地址范围如何通过编程的方式实现转换。VA（Virtual Address，虚拟地址）：它是在进程的虚拟地址空间中的地址，用于在运行时访问内存中的数据和代码。VA是相对于进程基址的偏移量。在不同的进程中，
概念漂移 概念漂移是数据流挖掘领域中一个重要的研究点。传统的机器学习算法在操作时通常假设数据是静态的，其数据分布不会随着时间发生变化。然而对于真实的数据流来说，由于数据流天生的时间性，到达的数据的分布可能会随着时间的推移不断改变。这使得传统的批处理模型不适合对数据流的进行挖掘分析，模型更是需要有
在理想的 IaC 世界中，我们所有的基础设施实现和更新都是通过将更新的代码推送到 GitHub 来编写和实现的，这将触发 Jenkins 或 Circle-Ci 中的 CI/CD 流水线，并且这些更改会反映在我们常用的公有云中。但现实并没有这么顺利，原因可能有很多，例如： - 公司仍处于云自动化的初
