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详解共享库的动态加载

在本文中,我将尝试解释在Linux系统中动态加载共享库的内部工作原理。 这边文章不是一个如何引导,尽管它确实展示了如何编译和调试共享库和可执行文件。为了解动态加载的内部工作方式进行了优化。...共享库在运行时由可执行文件(或其他共享库)加载。这让它们变得更加复杂,通常大家对这个领域可能存在认知障碍,我们将在这篇文章中讨论。 示例设置 为了探索共享库的世界,我们将在本文中使用一个示例。...可以静态地执行操作-并将random库中的所有符号直接加载到main可执行文件中。 我们告诉编译器我们要使用librandom文件。由于它是动态加载的,为什么我们在编译时需要它?...设置了权限位的所有程序均以该程序的所有者身份运行。在此示例中,用户是root(该行的第三个单词)。 这与共享库有什么关系? 我们举个例子....有关漏洞利用的详细信息,请参见此处。 基本上,它允许您使提升特权的可执行文件加载您自己的库,该库将以root用户(或其他用户)身份运行。

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深度判别和共享特征学习的图像分类

图像表示中,为了编码类的相关性和类的具体信息,文章提出了一个深度判别和可共享的特征学习一个新局部特征的学习方法。该方法旨在分层学习特征变换滤波器组,将原始像素图像块变换为特征。...图像属于不同类但是分享了相同的信息(例如在图像中,计算机房和办公室都含有电脑和桌子)。信息共享的数量取决于不同类之间的相似性。所以允许滤波器可以共享,意味着相同的滤波器可以通过一些类被激活。...; 许多深度特征学习框架专注于高层图像表示,低层特征相对较弱,但该文章的新框架专注于编码类层次判别和共享的特性在块层次的局部特征。...有些作者,在中层的目标部分滤波器被共享去表示大量的目标类对于目标检测,但是该文章只用弱监督图像层标签,并建立一个基于近邻的最大边缘方法去学习判别的特征变换矩阵。...一共有标签图像11540,没有用额外的训练数据。在测试过程中,10991标签的图像被提供,通过上传分类的分数到PASCAL VOC评估服务器得到分类结果。

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深度判别和共享特征学习的图像分类

图像表示中,为了编码类的相关性和类的具体信息,文章提出了一个深度判别和可共享的特征学习一个新局部特征的学习方法。该方法旨在分层学习特征变换滤波器组,将原始像素图像块变换为特征。...图像属于不同类但是分享了相同的信息(例如在图像中,计算机房和办公室都含有电脑和桌子)。信息共享的数量取决于不同类之间的相似性。所以允许滤波器可以共享,意味着相同的滤波器可以通过一些类被激活。...; 许多深度特征学习框架专注于高层图像表示,低层特征相对较弱,但该文章的新框架专注于编码类层次判别和共享的特性在块层次的局部特征。...有些作者,在中层的目标部分滤波器被共享去表示大量的目标类对于目标检测,但是该文章只用弱监督图像层标签,并建立一个基于近邻的最大边缘方法去学习判别的特征变换矩阵。...一共有标签图像11540,没有用额外的训练数据。在测试过程中,10991标签的图像被提供,通过上传分类的分数到PASCAL VOC评估服务器得到分类结果。

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数据增强方法 | 基于随机图像裁剪和修补的方式(文末源码共享

今天分享的文献中,提出了一种新的数据增强技术,称为随机图像裁剪和修补(RICAP),它随机地对四幅图像进行裁剪,并对它们进行修补,以生成新的训练图像。...混合 alpha-blends两幅图像形成一个新的图像,正则化CNN以利于在训练图像之间的简单线性行为。...首先,从训练集中随机选取四幅图像。第二,图像分别裁剪。第三,对裁剪后的图像进行修补以创建新的图像。尽管这一简单的程序,RICAP大幅度增加了图像的多样性,并防止了深度CNN具有许多参数的过拟合。...Concept of RICAP RICAP与裁剪、混淆和标签平滑共享概念,并有可能克服它们的缺点。剪裁掩盖了图像的一个子区域,而RICAP产生了一个图像的子区域。...在每个训练步骤中,两者都会改变图像的明显特征。然而,遮掩只会减少每个样本中可用特征的数量。相反,提出的RICAP补丁图像,因此修补图像的整个区域产生了有助于培训的特性。

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Spring Cloud Alibaba之服务发现组件 - Nacos配置的多文件加载共享配置(七)

但是,我们实际应用过程中还会经常碰到这样的问题:有时候我们会对应用配置根据具体作用做一些拆分,存储在不同的配置文件中,除了归类不同的配置之外,也可以便于共享配置给不同的应用。...对于这样的需求,Nacos也可以很好的支持,下面就来具体介绍一下,当使用Nacos时,如何加载多个配置,以及如何共享配置。...通过拆分这个两类配置内容,希望可以做到配置的共享加载与统一管理。...共享配置 通过上面的加载多个配置的实现,实际上我们已经可以实现不同应用的共享配置了(当然,不同的Namespace是相互隔离的)。...如果没有明确配置,默认情况下所有共享配置都不支持动态刷新。 配置加载优先级 当我们加载多个配置文件时,如果存在相同的key时,需要了解下有关配置加载优先级关系问题。

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【翻译】使用Tor进行匿名文件分享的开源工具 - OnionShare 2发布

过程不需要设置单独的服务器,使用第三方文件共享服务,甚至不需要登录帐户。...与在Tor浏览器中加载普通网站不同,当你加载洋葱网站时,没有可以监视流量的Tor出口节点 - 所有流量都保留在Tor网络中。 现在,我需要将网址发送给与我共享文件的朋友。...如果你共享的文件不是特别敏感,也可以通过容易被监视但可能更方便的方式共享网址,例如在Facebook,Twitter,Google Hangouts,Slack或Discord消息中, 或者在电子邮件中...(例如,如果有人在Twitter DM中向你发送OnionShare地址,你在几分钟后加载并下载文件,之后该地址将不再存在。...如果有人访问您的Twitter DM历史记录 ,上面的OnionShare地址将不再有效。) ? 如上图所示,在我朋友下载完我共享的文件后,OnionShare地址不再存在。

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GitHub 上最火,最热门的机器学习和人工智能,数据科学项目

首先,第一个是非常简单的迭代算法,只需要下载一张内容图和风格图,重新调整他们尺寸,然后运行图像风格化代码。第二个样例中,需要使用语义标签映射来创建程式化图像。...2.Twitter Scraper(Twitter 爬虫) ?...如果你在 Twitter 上发过文章,就知道 Twitter 自身的 API 有流速限制,当然,作为国内用户大多数人都没用使用过 Twitter ,这个 Python 库就是考虑到这一点,它没有 API...该项目是对论文《参数共享的高效神经网络结构搜索(Efficient Neural Architecture Search (ENAS) via Parameters Sharing)》的实现。...他们通过共享大型计算图中的子图模型之间的参数共享来完成操作。 如何使用它的过程已经在GitHub页面上得到了很好的展示。

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6个最好的WordPress图像优化器插件提高WordPress网站性能

该插件允许无限的文件大小,因此您无需担心大型压缩图像。此外,高级API版本可以处理PNG、GIF和WebP文件,这对于包含所有这些文件类型的网站来说非常有用。...Imagify插件是最先进的图像优化工具,您可以直接在您的WordPress网站上使用工具。   ...免费版的最大压缩限制为25MB或每月约250张图像 3、Smush   借助Smush插件,您可以在上传到WordPress的图像优化或容量较大或可以压缩时进行压缩。...它消耗的资源非常低,不会减少服务器负载,并且在共享云、专用和VPS主机上运行良好。您还可以优化媒体库中的图像或通过FTP上传。   ...ShortPixel WordPress图像优化器插件 主要特点: 一键优化WordPress库中的照片 资源要求低 文件大小没有限制 可用于在共享主机、云和VPS上优化WordPress网站上的照片

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为什么需要“跨域隔离”才能获得强大的功能

这就是为什么除非把 CORS 应用于图像,否则通过CanvasRenderingContext2D 操作跨域图像的像素会失败的原因。...如果拥有资源的服务器提供审查,则数据将永远不会进入攻击者的浏览上下文组,因此他们将不会收到 Spectre 攻击的影响。我们称其为跨域隔离状态。这正是COOP + COEP的意义所在。...这将强制执行以下策略:文档只能从同一来源加载资源,或者显式被标记为可从另一来源加载的资源。 为了从其他来源加载资源,需要支持跨域资源共享(CORS)或跨域资源策略(CORP)。...跨域资源共享 如果跨域资源支持跨域资源共享(CORS),则可以使用 crossorigin 属性将其加载到你的网页上,而不会被 COEP 阻止。...除非设置了 CORS 标头,否则将会阻止图像加载。 同样,你可以通过 fetch() 方法获取跨域数据,只要服务器使用正确的 HTTP 头进行响应,就不需要特殊处理。

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共享单车数据集超10万条

共享单车数据集超10万条 获取方式: 转发本文至朋友圈,截图发给本微信公众号 datayx 即可。...它包含了华盛顿特区“首都自行车共享计划”中自行车租赁需求的数据,自行车共享和租赁系统通常是很好的信息来源。...我们加载数据,看看它是什么样的: 它最适合图像分类和图像生成任务。你可以使用简单的卷积神经网络(CNN)来做尝试,或者使用生成对抗网络(GAN)使用它来生成图像。...Sentiment140 包含了使用 Twitter API 提取的 1,600,000 条推文。它们的结构略有不同。 我们加载数据,看看它是什么样的: data = pd.read_csv(f"....请注意,数据集可用作 TensorFlow 记录文件。除此之外,你还可以使用这个数据集的扩展——YouTube-8M Segments 数据集。它包含了人工验证的分段注释。

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