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EmbedExeLnk - LNK 嵌入 EXE 并自动执行

这些链接文件通常执行下载外部有效负载脚本(Powershell、VBScript 等)。 我为自己设定了一个挑战,即创建一个嵌入了 EXE 文件 LNK 文件,而无需外部下载。 我们可以硬编码文件名,但这不是一个可靠解决方法。通过将 LNK 文件总大小存储 Powershell 命令并检查当前目录所有 *.LNK 文件以找到具有匹配文件大小文件来解决此问题。 2.查找EXE数据LNK内偏移量。 通过 Powershell 命令存储原始 LNK 文件长度(不包括附加 EXE 数据)来解决此问题。 3.查看LNK文件“属性”时可以看到Powershell命令。 这是通过目标字段前加上 512 个空格字符来解决。这会溢出“属性”对话框文本字段并且只显示空格。 image.png 6.十六进制编辑器打开 LNK 文件时,EXE 文件清晰可见。

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EasyUIDataGrid嵌入Combobox

https://blog.csdn.net/huyuyang6688/article/details/46687767        在做项目时,需要在EasyUIDataGrid嵌入Combobox ,花了好几天功夫,大家帮助下,终于看到了它庐山真面: ?           类型editor数据源url: '/News/ReturnIsEnabledData'相应Controller对应方法为(其实就是在后台拼了个特别简单json串): public string id\":\"no\",\"text\":\"否\"}]"; return strJson; }         当选择了Combobox值时 ,只需要把将要执行操作写在onAfterEdit(index, row, changes)函数即可,index为编辑行号,默认从0开始;row为被编辑单元格所在整个行,row.列名可以获得此行此列数据

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    volatile嵌入式系统用法

    今天参加一家公司嵌入式C语言笔试,其中有道主观题谈到嵌入式系统volatile变量用法。平时学习C语言没怎么用到,只用到过static和extern变量,很惭愧没答上来。 编译器优化 (请高手帮我看看下面的理解) 本次线程内, 当读取一个变量时,为提高存取速度,编译器优化时有时会先把变量读取到一个寄存器;以后,再取变量值时,就直接从寄存器取值; 当变量值本线程里改变时 ,会同时把变量新值copy到该寄存器,以便保持一致 当变量因别的线程等而改变了值,该寄存器值不会相应改变,从而造成应用程序读取值和实际变量值不一致 当该寄存器因别的线程等而改变了值 而优化做法是,由于编译器发现两次从i读数据代码之间代码没有对i进行过操作,它会自动把上次读数据放在b。而不是重新从i里面读。 >>>>注意,vc6,一般调试模式没有进行代码优化,所以这个关键字作用看不出来。

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    讨论 Linux Control Groups 运行 Java 应用程序暂停问题

    [1],容器化进程,或多或少会给现有应用程序带来一些问题,这篇文章讲的是 LinkedIn 使用 cgroups 构建容器化产品过程,发现资源限制策略对 Java 应用程序性能会产生一些影响, CFS 调度程序可能导致应用程序长时间暂停。有些情况下,cgroup(以及cgroup 运行应用程序)受到限制,导致应用程序暂停很长时间。 请注意,现代计算机上,GC 线程数量可能会大得多,因为 cgroup 运行每个 JVM 仍会根据整个物理主机 CPU 核心数设置其 GC 并行化级别。 建议 我们已经看到,由于 JVM GC 和 CFS 调度之间交互, Linux cgroup 运行 Java 应用程序可能会遇到更长应用程序暂停。 结论 Linux cgroup 运行 Java 应用程序需要彻底了解 JVM GC 如何与 cgroup CPU 调度交互。我们发现由于密集 GC 活动,应用程序可能会遇到更长暂停

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    讨论 Linux Control Groups 运行 Java 应用程序暂停问题

    [1],容器化进程,或多或少会给现有应用程序带来一些问题,这篇文章讲的是 LinkedIn 使用 cgroups 构建容器化产品过程,发现资源限制策略对 Java 应用程序性能会产生一些影响, CFS 调度程序可能导致应用程序长时间暂停。有些情况下,cgroup(以及cgroup 运行应用程序)受到限制,导致应用程序暂停很长时间。 请注意,现代计算机上,GC 线程数量可能会大得多,因为 cgroup 运行每个 JVM 仍会根据整个物理主机 CPU 核心数设置其 GC 并行化级别。 建议 我们已经看到,由于 JVM GC 和 CFS 调度之间交互, Linux cgroup 运行 Java 应用程序可能会遇到更长应用程序暂停。 结论 Linux cgroup 运行 Java 应用程序需要彻底了解 JVM GC 如何与 cgroup CPU 调度交互。我们发现由于密集 GC 活动,应用程序可能会遇到更长暂停

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    union 概念及嵌入式编程应用

    笔者能力有限,如果文章中出现错误地方,还请各位朋友能给我指出来,我将不胜感激,谢谢~ union 概念 union 中文叫法又被称为共用体,联合或者联合体,它定义方式与 struct 是相同 union 应用 使用 union 来打包数据 使用联合在打包数据时候,必须要清楚当前处理器是大端对齐还是小端对齐。 大端对齐:数据低位保存在内存高地址,数据高位保存内存低地址。 ,我们就可以接收端对数据进行解析了。 小结 通过上述这个例子,我们现在来回顾一下,如果不使用 union 的话,进行数据传输时候,直接将由 struct 构造数据形成数据帧发送过去,发送数据包要比使用 union 构造数据大不少 您阅读是对我最大鼓励,您建议是对我最大提升,欢迎点击下方图片进入小程序进行评论或者添加笔者微信相互交流,名片二维码公众号底部获取 ?

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    视频修复】百度--首个自动视频修复算法,自动驾驶获得清晰街景和逼真的仿真!

    pdf 代码: 来源: 百度 论文名称:DVI : Depth Guided Video Inpainting for Autonomous Driving 原文作者:Miao Liao 内容提要 为了自动驾驶过程获得清晰街景和逼真的仿真效果 ,本文提出了一种基于深度/点云引导自动视频修复算法,该算法可以去除视频删除移动物体,合成缺失区域。 通过拼接点云构建密集3D地图,视频帧通过这个3D地图进行几何关联。通过将像素从其他帧转换到当前帧被遮挡位置,从而填充帧目标修补区域。 此外,我们通过3D点云配准来融合多个视频,使用多个源视频修复目标视频,从而解决长时间遮挡问题,也就是遮挡区域整个视频中都不可见。据我们所知,百度是最早将多个视频融合在一起进行视频修复工作。 为了验证我们方法有效性,我们真实城市道路环境建立了一个大视频修复数据集,其中包括同步图像和激光雷达数据,包括许多具有挑战性场景,如长时间遮挡。

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    Frame自动处理

    1 Frame处理 自动,如果一个元素定位不到,那么最大可能是iframe,我们先了解frame。 frame是html框架,html,所谓框架就是可以同一个浏览器窗口中显示不止一个页面。 1.1 处理未嵌套frame frame存在二种,一种是嵌套,一种是未嵌套,本小节部分,主要介绍,frame没嵌套时候,frame对象处理。见如下案例图: ? iframe无ID时候,我们可以依据索引来处理,切记索引是从0开始,查看iframe页面位置,确定索引位置。 ' driver.quit() 1.3 iframe嵌套处理 自动测试,iframe嵌套也是很常见,对于嵌套iframe,我们处理方式是先进入到iframe父节点,再进入到子节点,然后可以对子节点里面的对象进行处理和操作

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    机器学习HEVC 视频编码实践

    作者介绍:张宏顺,08年硕士毕业后桑达电子集团工作,负责车牌自动识别系统及车辆自动检测系统设计;11年加入华为,主要负责图像处理及视频压缩相关算法工作;15年6月加入腾讯,现主要从事视频和图片压缩相关工作 背景与目标 当前视频编码应用最广泛是AVC(H.264),而HEVC(H.265)作为下一代视频编码算法,压缩性能上可以再节省40%码率,优势很明显,但H.265对转码机器性能要求较高,实时编码场景时 x265有ultrafast、veryfast、fast、medium、slow、slower、veryslow等配置,其中,veryslow对应复杂度最高,压缩性能也最好,不同CPU配置下,对1080p 视频测试,编码速度如下表: 由上可见,对于1080p视频实时转码(大于30帧),高配CPU也只能做medium配置,但veryslow相对于medium还有17%压缩空间可用。 首先,创建编码器同时,将预测模型加载到编码器;然后,计算当前CU块时,提取上述8个特征值,组成预测样本,归一化后,送给预测模型,经简单计算,会输出-1或1两种情况。

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    机器学习MVPD视频广告应用

    本次演讲主要讲述了机器学习视频分析领域特别是MVPD视频广告应用。 Srilal首先列举了一些机器学习能够用于运营商级视频分析示例,其中重点讲述了广告摄取质量控制,在这个工作流程,机器学习引擎引入可以用来辨别违规或者有限制内容视频。 接着,Srilal列举了机器学习视频分析领域一些应用,如运动场景目标检测、监控以及移动终端相关软件,同时也介绍了当前面临挑战:标签不足以准确表达视频内容、活动识别仍旧很难、预测速度较慢等等。 Srilal随后展示了几个具体示例以及测试结果。一段展示农业法案视频,机器学习工具成功地提取出了一些有效内容描述子如农业补贴、拖拉机等等,然而这些工具也会出现错误。 第一种错误是False Positives (误报),机器学习算法将灯水中倒影误识别为“烟花”,后续可以通过一些算法降低这些错误发生概率;第二种错误是False Negatives (漏报),算法一张碰杯图像未能识别出酒精饮料

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    分享视频 | 图像技术直播应用

    摘要:美颜和人脸识别已经成为许多图像和图片应用必备项,而直播应用又对这一技术提出了更高要求,不仅对人脸识别的速度要求更高,更要提供鉴黄等服务。 本次分享将介绍美颜和人脸识别相关算法,以及未来直播领域应用趋势、技术难点与演进方向。 演讲 / 邱彦林 出处 / LiveVideoStack 觉得看着不过瘾? 赶快跟我们一起走进线下,『LiveVideoStack Meet:后直播时代技术』系列沙龙首次走进珠三角,一连两场11位大咖讲师带你探秘音视频底层技术~

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    视频算法淘宝应用

    很高兴与大家进行交流与分享,首先介绍一下自己,我是来自淘系技术部王立波,花名庄恕,今天分享主题是音视频算法淘宝应用。 帧级别码控,我们对I帧码控和P帧码控做了精确预分析,块级别码控,我们设计了增强型Cu-tree算法。 2、分层B帧以及参考结构优化。分层B帧实现方面不难,对压缩效率方面有大帮助。 在这几个方面音频都可以起到非常重要作用。 主播角度,音频技术可以来做口播自动剪辑、来客提醒(不用一直守在电脑旁边)、开播辅助、字幕和配乐生成。 第三个案例,语音技术可以辅助短视频直播编辑生产。“亲拍”APP可以做到辅助“逛逛”内容生产。 内容生产中有非常多需求,包括删除无用片段、自动添加字幕,旁白、音乐标签,自动配乐、音频变速,变声,降噪。

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    机器学习HEVC 视频编码实践

    背景与目标 当前视频编码应用最广泛是AVC(H.264),而HEVC(H.265)作为下一代视频编码算法,压缩性能上可以再节省40%码率,优势很明显,但H.265对转码机器性能要求较高,实时编码场景时 x265有ultrafast、veryfast、fast、medium、slow、slower、veryslow等配置,其中,veryslow对应复杂度最高,压缩性能也最好,不同CPU配置下,对1080p 视频测试,编码速度如下表: ? 因此,我们期待在保证压缩比少量下降情况下,显著提高视频编码处理能力。 问题分析 一个标准HEVC编码框架如下: ? 首先,创建编码器同时,将预测模型加载到编码器;然后,计算当前CU块时,提取上述8个特征值,组成预测样本,归一化后,送给预测模型,经简单计算,会输出-1或1两种情况。

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    从“青铜”到“王者”-图嵌入社区发现升级之路

    嵌入学习不仅考虑了顶点对之间相似特性,同时考虑了顶点与社区之间相似度。 下面来看看该论文是怎么把社区信息融入到图表示学习。 社区嵌入可能方法是直接对节点嵌入结果进行社区发现,从而为每个社区建立一个基于顶点嵌入向量多变量高斯分布。也就是GMM基础上将社区发现和嵌入到一个单一目标函数。 到了这里图嵌入技术社区发现已经相当完善,该技术不仅把社区信息引入到了最终顶点向量表示,同时还通过图向量表示来优化社区发现过程这是一个相互促进过程。 第一,图嵌入技术能从整个图模型全局视角来进行分析,尤其是黑灰产团伙中局部关联无法发现潜在异常都可以通过图嵌入技术来解决;第二,面对大规模图挖掘问题,图嵌入利器PythorchBigGraph现在可以快速处理亿级数据嵌入 四、结论 通过对图嵌入技术说明,可以遇见黑灰产团伙挖掘这种业务安全场景,图嵌入技术是连接知识图谱和深度学习桥梁,同时能提供一个全局视角来更清晰洞察不同实体潜在关联。

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    windows程序嵌入Lua脚本引擎--编写自己Lua库

    windows程序嵌入Lua脚本引擎--建立一个简易“云命令”执行系统》一文,我提到了使用Luaffi库,可以让我们像写C代码一样写lua程序。 比如我们看luajitwiki关于使用ffi调用kernel32一个例子。 程序嵌入Lua脚本引擎--使用VS IDE编译Luajit脚本引擎》中介绍Lua工程。         5 修改《windows程序嵌入Lua脚本引擎--使用VS IDE编译Luajit脚本引擎》中介绍Buildvm工程生成后事件。 事件,将lib_fl.c加入ALL_LIB @set ALL_LIB=lib_base.c lib_math.c lib_bit.c lib_string.c lib_table.c lib_io.c

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    proxyapp自动应用

    然后移动设备上设置代理。 脚本编写两个条件 1.1、编写一个 py 文件供 mitmproxy 加载,文件定义了若干函数,这些函数实现了某些 mitmproxy 提供事件,mitmproxy 会在某个事件发生时调用对应函数 建议用subprocess 因为如果你程序不会自动停止,那么用os.system(cmd),cmd会一直持续运行知道调用程序返回结果。 #anything you want time.sleep(10) p.kill() 这段代码就是"your command"运行10秒以后,把它杀掉 这样我们就可以pytestconftest _main__': uvicorn.run(app='main:app', host="127.0.0.1", port=8002, reload=True, debug=True) 这样,自动化跑起来就爽爽

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    AngularJS自动化测试应用

    二、AngularJS核心思想 ? 1、AngularJS通过数据视图双向绑定实现视图与业务逻辑解耦,这将提高代码可测试性。 $scope.phones = data; 在这个地方后台返回数据应用到了数据模型,这时前台UI会自动响应更新。 四、指令 1、什么是指令? 指令是AngularJS用来扩展浏览器能力技术之一。 五、模块和服务 AngularJS,模块负责组织、启动、实例化应用。 ? 模块两个部分,一个是配置块,另一个是运行块。 配置块:实例工厂(provider)注册和配置阶段运行。 这时候就不需要关系锤子是怎么做,我们只管使用。但是这种方式还是很麻烦,我们需要知道工厂在哪。类似于代码通过工厂方法获取我们想要服务。这种方会对工厂产生依赖。 3、指令详细定义方式。很多时候,简单指令写法不能满足需求,需要更深度定制指令。 4、如何进行测试。AngularJS,测试非常简单,可以使用其它测试库进行测试(如Jasmine)。

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    moco接口自动应用

    今天主要介绍,moco接口自动如何应用。 Moco是一个搭建模拟服务器工具,其支持 api 和独立运行两种方式。之前文章里是通过一个jar包开启服务,模拟一个后台请求服务器。 其实Moco也提供API用法,且能很好与Junit和Maven等集成。 一 需求背景 现在有两个接口:登录和首页。首页接口需在请求头带上登录成功后返回token进行认证。 那么问题来了,如何moco登录接口,然后将登录成功返回值传递给首页接口请求呢。 添加如下依赖: <dependency> <groupId>org.apache.httpcomponents</groupId> <artifactId>fluent-hc</artifactId Moco使用很简单,配置也很方便,能模拟出简单接口场景。如果接收到请求后需要做一些处理,如需查询数据库、进行运算、或者一些复杂操作,就无能为力了。

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    干货 | 快速端到端嵌入学习用于视频目标分割

    我们开始进入今天主题,接下来主要和大家分享目标视频实时分割技术,来,一起学习吧! ? ? 为了分割视频,FEELVOS对每一帧使用语义像素级嵌入和全局和局部匹配机制,将信息从第一帧和视频前一帧传输到当前帧。 最后,不需要微调Davis 2017验证集上实现了视频目标分割新技术,其J&F值为69.1%。 新框架方法 今天提及新框架,提出了一种用于半监督视频目标快速分割FEELVOS算法。 然后,将它们提供给一个动态分割头,该动态分割头为每个像素(步长为4)第一帧所有目标上产生后验分布。整个系统不需要嵌入直接损失情况下,对多目标分割进行端到端训练。 在下面的部分,我们将更详细地描述每个组件。 语义嵌入 对于每个像素,在学习嵌入空间中提取一个语义嵌入向量。

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