Go plan9 汇编:手写汇编】的更多相关文章

本章学习内容是汇编语言,现在直接写汇编的机会不多了,但一定要能读懂,信息安全的核心思维方式“逆向”在这有很好很直接的体现,反汇编就是直接的逆向工程. 所以我在前几天的学习中在Ubuntu环境下安装了可以编写dos的软件,以下是具体流程: Ubuntu下安装dosemu模拟dos环境: 指令:sudo apt-get install dosemu 运行 sudo  dosemu dosemu 下看到的C盘和D盘只是虚拟出来的,对应的目录在~/.dosemu/drives 下:执行命令: cd ~/…
[文章标题]: 纯手工编写的PE可执行程序 [文章作者]: Kinney [作者邮箱]: mohen_ng@sina.cn [下载地址]: 自己搜索下载 [使用工具]: C32 [操作平台]: win 7 [作者声明]: 只是感兴趣,没有其他目的.失误之处敬请诸位大侠赐教! ----------------------------------------------------------------------------------------------------------------…
前言PE结构DOS头IMAGE_DOS_HEADERPE头介绍总大小[248字节]结构体含义标记(4字节)0x4550文件头(20字节)扩展头(224字节)为程序添加ExitProcess函数 前言 最近,学习了PE知识,为了更深层的掌握PE结构,使用纯手工写一个PE小程序,只弹出一个MessageBox的小程序 内容:Hello World! PE结构 DOS头 IMAGE_DOS_HEADER 每一个PE文件是以一个DOS程序开始的,有了它,一旦程序在DOS下执行,DOS就能识别出这是有效的…
问: 了解volatile关键字么? 答: 他是java 的关键字, 保证可见性, 不保证原子性, 禁止指令重排 问: 你说的这三个特性, 能写代码证明么? 答: .... 问: 听说过 CAS么 他的缺点是什么? 什么是ABA, 怎么解决? 问: 请手写一个自旋锁? 可见性证明: 接下来看使用 了 volatile的结果 不保证原子性 证明: private volatile Integer num = 0; private AtomicInteger anum = new AtomicInt…
记得前面(忘了是哪天写的,反正是前些天,请用力点击这里观看)老周讲了一个14393新增的控件,可以很轻松地结合InkCanvas来完成涂鸦.其实,InkCanvas除了涂鸦外,另一个大用途是墨迹识别,就是手写识别. 识别功能早在Win 8 App的API中就有了,到了UWP,同样使用,这叫传承,一路学过来,都是一个体系的,我不明白为什么某些人一遇到升级就说SDK变化太大,适应不了.我是不明白了,有什么适应不了的,该不会是你笨吧,或者学习方法不对.反正老周在以前的博客中都说过了,学习要学活,不要把…
UnistrokeRecognizer 单笔手写识别.手势识别 UnistrokeRecognizer : https://github.com/RichLiu1023/UnistrokeRecognizer ===>顺便点个星 此版本可以在 Egret 中直接使用. 此库的识别率非常高,完美解决我游戏中的手势! 1.自定义手势库,灵活定义各种手势 2.用量角器(快)识别算法 3.黄金分割搜索算法 Demo 使用Egret,可以自定义手势. //自定义手势添加 addGesture(name:…
前几天用CNN识别手写数字集,后来看到kaggle上有一个比赛是识别手写数字集的,已经进行了一年多了,目前有1179个有效提交,最高的是100%,我做了一下,用keras做的,一开始用最简单的MLP,准确率只有98.19%,然后不断改进,现在是99.78%,然而我看到排名第一是100%,心碎 = =,于是又改进了一版,现在把最好的结果记录一下,如果提升了再来更新. 手写数字集相信大家应该很熟悉了,这个程序相当于学一门新语言的“Hello World”,或者mapreduce的“WordCount…
模式识别领域应用机器学习的场景非常多,手写识别就是其中一种,最简单的数字识别是一个多类分类问题,我们借这个多类分类问题来介绍一下google最新开源的tensorflow框架,后面深度学习的内容都会基于tensorflow来介绍和演示 请尊重原创,转载请注明来源网站www.shareditor.com以及原始链接地址 什么是tensorflow tensor意思是张量,flow是流. 张量原本是力学里的术语,表示弹性介质中各点应力状态.在数学中,张量表示的是一种广义的"数量",0阶张量…
这两天看了Lenet的模型理解,很简单的手写数字CNN网络,90年代美国用它来识别钞票,准确率还是很高的,所以它也是一个很经典的模型.而且学习这个模型也有助于我们理解更大的网络比如Imagenet等等. 我这里主要是对网络配置文件做了相关注释,没时间解释了,上车:http://pan.baidu.com/s/1jH4HbCy  ,密码:5gkn 参考博客:http://blog.csdn.net/bea_tree/article/details/51601197 现在来大致说一下Lenet的结构…
实现我们分类数字的网络 好,让我们使用随机梯度下降和 MNIST训练数据来写一个程序来学习怎样识别手写数字. 我们用Python (2.7) 来实现.只有 74 行代码!我们需要的第一个东西是 MNIST数据.如果有 github 账号,你可以将这些代码库克隆下来, git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git 或者你可以到这里 下载. 顺便说一下, 当我先前说到 MNIST 数据集时,我说…