关于整数的概念,应该说我们在上中学的时候就学过了。这里我们需要了解的是:整数分为无符号和有符号两类,其中有负符号整数最高位为 1,正整数最高位为 0,无符号整数无此限制;此外,常见的整数类型有 8 位(布尔、单字节字符等)、16 位(短整型、Unicode等)、32 位(整型、长整型)以及 64 位(__int64)等等。对于本文来说,了解这些就基本足够了。
算术溢出(arithmetic overflow)或简称为溢出(overflow)分为两种:上溢和下溢。所谓上溢是指在运行单项数值计算时,当计算产生出来的结果非常大,大于寄存器或存储器所能存储或表示的能力限制就会产生上溢;
如果不清楚Go语言中如何处理整数溢出可能导致严重的问题,本文首先会介绍一些与整数相关的概念,然后深入分析整数溢出问题。
整数溢出是一种未定义的行为,当产生溢出行为时,系统并不会通知用户,所以应当多加小心。如下是整数溢出的一个案例:
《Deep Learning》(Ian Goodfellow & Yoshua Bengio & Aaron Courville)第四章「数值计算」中,谈到了上溢出(overflow)和下溢出(underflow)对数值计算的影响,并以softmax函数和log softmax函数为例进行了讲解。这里我再详细地把它总结一下。 『1』什么是下溢出(underflow)和上溢出(overflow) 实数在计算机内用二进制表示,所以不是一个精确值,当数值过小的时候,被四舍五入为0,这就是下溢出。此时如果
《Deep Learning》(Ian Goodfellow & Yoshua Bengio & Aaron Courville)第四章「数值计算」中,谈到了上溢出(overflow)和下溢出(underflow)对数值计算的影响,并以softmax函数和log softmax函数为例进行了讲解。这里我再详细地把它总结一下。 『1』什么是下溢出(underflow)和上溢出(overflow) 实数在计算机内用二进制表示,所以不是一个精确值,当数值过小的时候,被四舍五入为0,这就是下溢出。此时如果对这个数
在计算机中执行数学运算需要使用有限的比特位来表达实数,这会引入近似误差。近似误差可以在多步数值运算中传递、积累,从而导致理论上成功的算法失败。因此数值算法设计时要考虑将累计误差最小化。 溢出 一种严重的误差是下溢出underflow:当接近零的数字四舍五入为零时,发生下溢出。 许多函数在参数为零和参数为一个非常小的正数时,行为是不同的。如:对数函数要求自变量大于零,除法中要求除数非零。 一种严重的误差是上溢出overflow:当数值非常大,超过了计算机的表示范围时,发生上溢出。 soft
和绝大多数编程语言一样,以太坊虚拟机(EVM)中的整数类型是有一定的范围的。例如,uint8 只能存储 [0,255] 范围内的数(无符号8位二进制数)。尝试将 256 存储到 uint8 将得到0。如果程序员不留意,没有对用户的输入进行校验就进行计算,将可能导致变量数值超出它们数据类型的有效范围,因此 Solidity 中的变量可被利用。
前面的文章分析了 CVE-2016-0165 整数上溢漏洞,这篇文章继续分析另一个同样发生在 GDI 子系统的一个整数向上溢出漏洞(在分析此漏洞时,误以为此漏洞是 MS17-017 公告中的 CVE-2017-0101 漏洞,近期根据 @MJ 的提醒,发现此漏洞不是 CVE-2017-0101 而可能是 CVE-2017-0102 或其他在此公告中隐性修复的漏洞,在此更正,并向给各位读者带来的误导致歉)。分析的环境是 Windows 7 x86 SP1 基础环境的虚拟机,配置 1.5GB 的内存。
仔细观察编辑面板中的音符 , 很少有处于正中心位置的音符 , 大部分音符的音准都不准确 , 这里建议使用自动修正功能 进行修正 ;
上一篇文章说了函数调用时候的堆栈变化,这里就基于这个内容来验证一下基于数组越界的缓冲区溢出。
作者:Hcamael@知道创宇404区块链安全研究团队 时间:2018/06/22
最近学习了下以太坊的智能合约,而且也看到挺多厂家pr智能合约相关的漏洞,其中《ERC20智能合约整数溢出系列漏洞披露》文章中披露了6个CVE编号的漏洞,而这些漏洞都属于整型溢出漏洞范畴,其中5个漏洞均需要合约Owner才能触发利用。本文正是针对这些漏洞从合约代码及触发逻辑上做了详细分析,并提出了一些关于owner相关漏洞的思考。
智能合约安全问题一直是区块链技术体系中探讨得比较多的话题之一。无论是以以太坊 EVM 虚拟机为代表的智能合约体系,还是以 EOS WASM 虚拟机为代表的智能合约体系,都或多或少地暴露过不同类型的智能合约漏洞。这些漏洞不仅使得项目方和用户损失惨重,而且也让用户对区块链的安全性产生了质疑。
内存溢出 out of memory,是指程序在申请内存时,没有足够的内存空间供其使用,出现out of memory;比如申请了一个integer,但给它存了long才能存下的数,那就是内存溢出。
Softmax函数主要用于多类别分类问题中,它通过对原始的类别分数进行转换,将它们转化为概率分布。这个过程使得模型的输出更容易解释为各个类别的概率。
Brief 本来只打算理解JS中0.1 + 0.2 == 0.30000000000000004的原因,但发现自己对计算机的数字表示和运算十分陌生,于是只好恶补一下。 本篇我们一起来探讨一下基础——浮点数的表示方式和加减乘除运算。 在深入前有两点我们要明确的: 1. 在同等位数的情况下,浮点数可表示的数值范围比整数的大; 2. 浮点数无法精确表示其数值范围内的所有数值,只能精确表示可用科学计数法m*2e表示的数值而已;
浮点数和定点数一样,都是计算机中数据的存储形式。定点数我们可以理解成纯小数或者纯整数,但是实际上在计算机中参与运算的数字并非都是定点数。比如,有些数据过大,比如2^100^这样的数据,如果写成二进制的形式,寄存器肯定是无法放下的。于是就有了浮点数这种数据。 本文主要讲述浮点数的概念、浮点数的规格化,以及浮点数的各种运算。
校验和是经常使用的,这里简单的列了一个针对按字节计算累加和的代码片段。其实,这种累加和的计算,将字节翻译为无符号整数和带符号整数,结果是一样的。
就是通过一个bit位来表示某个元素对应的值或者状态,其中的key就是对应元素本身,是bit不是byte,1byte=8bit,优点凸显,就是贼鸡儿省空间
(1) 未设置normalization,但是设置了normalize: normalize==1 : 归一化方式为VALID normalize==0 : 归一化方式为BATCH_SIZE (2)一旦设置normalization,归一化方式则由normalization决定,不再考虑normalize。
为了更好理解本文内容,可先行阅读《量化、数据类型、上溢和下溢》中内容。这里依旧将浮点数看作是一种量化方式,将连续的不可数的集合映射到有限的集合上去。本文结合单精度浮点数讨论,双精度浮点与之类似。
北京时间 7日凌晨,谷歌更新了Stable channel的新版 Flutter 1.17。 谷歌透露:今年到目前为止,关闭的漏洞比打开的漏洞多,导致净减少了约800个问题。谷歌Flutter团队从231位贡献者那里合并了3,164个PR,从而修复了许多错误。
队列(Queue)是只允许在一端进行插入,而在另一端进行删除的运算受限的线性表。
在深入理解计算机系统cp1:存储单位、数制、编码中解释了字符编码,我们知道了计算机是怎么把字符转化为二进制的;本文将解释数字编码,介绍计算机如何把数字转化为二进制,以及相关的运算问题。
队列是一种特殊的线性表,特殊之处在于它只允许在表的前端(front)进行删除操作,而在表的后端(rear)进行插入操作,和栈一样,队列是一种操作受限制的线性表。进行插入操作的端称为队尾,进行删除操作的端称为队头。
市值一度突破280亿美金“全球第一个基于区块链技术打造的美容生态链平台”BEC(Beauty Chain)在2018年4月22日遭到攻击者0x09a34e***ed5fe93c利用溢出漏洞缺陷。
1.对大阶[1] 2.加有效数(指数已相同,把有效数部分相加) 3.规格化[2],溢出处理(使其变为科学表示法形式) 4.舍入处理
本篇文章主要以Map的读来展开分析,因为读弄明白了,其他的写、更新、删除等基本操作基本都可以猜出来了,不是么。
证明softmax不受输入的常数偏移影响,即softmax(x)=softmax(x+c)
——老子
比如,在互联网广告和推荐系统中,曾广泛使用Sigmod函数来预测某项内容是否有可能被点击。Sigmoid函数输出值越大,说明这项内容被用户点击的可能性越大,越应该将该内容放置到更加醒目的位置。
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在上一篇博客中 , 实现了 搜索栏 , 在本篇博客开始实现 搜索栏 下方的 Banner 栏 ;
把自己学习知识进行一个总结。同时把一些可能困难、复杂难以理解的东西自我消化吸收后,简单化输出,降低他人的学习成本,提高他人的学习效率,主要为如下两点:
之前更新了一段时间有关Swift语言的博客,连续更新了有6、7篇的样子。期间间更新了一些iOS开发中SQLite、CollectionViewController以及ReactiveCocoa的一些东西。时隔两月,还得继续更新Swift语言的东西不是。在去年翻译《Swift编程入门经典》(Swift1.0版本,基于Xcode6)这本书时,系统的搞了搞Swift语言,接下来的一段时间内打算持续更新一下相关Swift语言的一些东西, 不过现在已经是Swift2.0版本了,区别还是不小的。并且目前在工作中正重
支持以下图像格式:JPEG,PNG,GIF,GIF动画,WebP,WebP动画,BMP和WBMP
(1111…1) -2n+1 ≤x ≤2n-1 (0111…1)
sparc这种架构有着特殊的窗口寄存器,使用sparc芯片,一定会对这种窗口寄存器产生疑惑,然而这种硬件特性却让软件设计有着更加独特的方式。下面来描述一下sparc架构中这种串口寄存器的特性以及编程模型。
如果我们不采用无符号数,那么其实我们能够表示的数据范围就会发生改变其实能够真正表示数据的是不是只有7位了,还有一位我们需要作为符号位。
系统已经不能再分配出你所需要的空间,比如系统现在只有1G的空间,但是你偏偏要2个G空间,这就叫内存溢出 例子:一个盘子用尽各种方法只能装4个果子,你装了5个,结果掉倒地上不能吃了。这就是溢出。
这里我新加了一个打印函数,并且我只写了循环队列,教材有两种,一种是循环队列,一种是顺序队列, 但是顺序队列实在太耗空间了,基本用不到,所以我就直接跳了
需要注意的是,在使用栈时要避免两个常见的问题:栈上溢(stack overflow)和栈下溢(stack underflow)。栈上溢发生在尝试向已满的栈中插入元素时,而栈下溢发生在尝试从空栈中弹出元素时。
在编写高精度浮点运算程序时,需要对浮点环境进行控制并捕获浮点环境异常。cfenv头文件定义了对浮点环境控制及异常相关的函数和宏。
作者:LoRexxar'@知道创宇404区块链安全研究团队 时间:2018年9月6日
这篇扫描报告其实算是一片比较特殊的文章,因为这是checklist唯一被我直接标记为安全问题的一类,其中很多问题虽然特征明显,但修复逻辑却千变万化,所以统计数据一直波动很大,犹豫了很久才发出来,图片的很多涉及到的合约并不一定真的存在问题,但仍然值得注意。
从这个三个属性的介绍就可以看出来,滚动条到底部的条件即为('body').scrollTop() +(window).height() ==
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