(头一次听说kakoune这个编辑器,恕我无知)。期待其他编辑器也支持,最好是能支持自定义各种emoji。
本系列主要是分析`RustSecurity` 安全数据库库[1]中记录的Rust生态社区中发现的安全问题,从中总结一些教训,学习Rust安全编程的经验。
但当100个enum类型的数据中,有80%都是8字节数据,如f64,剩下的20%才是24字节的Vec,那占得比例:
本系列主要是分析RustSecurity 安全数据库库中记录的Rust生态社区中发现的安全问题,从中总结一些教训,学习Rust安全编程的经验。
在安全的Rust中,编译器要求数组一旦被声明,它所占用的内存应当被完全初始化。但是,在一些情况下,这样会导致没法很灵活的对数组进行默认初始化。
rust/src/tools/miri/src/concurrency/weak_memory.rs 文件是Miri工具中的一部分,用于实现弱内存模型。
美国佐治亚理工学院的系统软件安全实验室[1]开源了`Rudra`[2] ,用于分析和报告 Unsafe Rust 代码中潜在的内存安全和漏洞,为此他们也将在 2021 年第 28 届 ACM 操作系统原则研讨会论文集上发表相关论文,该论文目前在 Rudra 源码仓库中提供下载[3]。
在用户定义的比较函数中,复杂的通用实现与追求性能的组合,使得通用高性能排序实现在避免每种使用场景下的未定义行为(UB)方面特别困难。即使只使用内存安全的抽象来实现排序,也不能保证相邻逻辑是无未定义行为的。
Rust 官方团队 Ralf Jung 在 PL 观点 (PL Perspectives) 博客[1] 上发表了一篇文章 《Undefined Behavior deserves a better reputation》[2] ,文中对UB(未定义行为)有利的一面进行了详细的阐述。通过这篇文章,我们可以对UB 有更深入的理解。
在知乎发现了几篇非常有意思的Unsafe 随堂小测[1],我来尝试解答一下。本文为第一篇。
json_find.rs文件是Rust源代码中jsondoclint工具的一部分。该工具用于在文档注释中查找JSON示例并验证其格式。
官方核心团队成员无船大佬新博文,针对社区中有些人喜欢Rust但还没有真正热爱Rust的人提出的看法「能否创造一个更小化更简单的更易于使用的Rust呢」所做的回应?
有议员提到,为什么为选择Rust来开发Libra,它够成熟吗?如何担负起其对安全的要求。内有彩蛋:D
在Rust的源代码中,rust/src/tools/miri/src/shims/x86/mod.rs文件的作用是为对x86平台的处理提供支持。它包含一些用于模拟硬件操作的shim函数和相关的类型定义。
在Rust源代码中,rust/library/core/src/future/ready.rs文件的作用是定义了一个名为Ready的Future类型。Ready是一个简单的Future实现,它立即返回一个给定的值。
使用--offline意味着Cargo不会更新其索引。Cargo将使用缓存索引重新解析依赖关系图,并且更喜欢使用已缓存的crates版本。如果可以只使用缓存的crates,那么就可以在不触及网络的情况下进行构建。
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使用分词器对文章的词频进行统计,主要目的是实现如下图所示的词云功能,可以找到文章内的重点词汇。
算法核心思想:飞蛾以螺旋线运动方式不断靠近火焰,痛过对火焰的筛选,不断选出离目标函数极值最接近的位置。刚刚开始时候,飞蛾和火焰位置是一致的;以螺旋线方程更新飞蛾位置,接着以飞蛾位置计算火焰位置,再对火焰位置进行筛选,选出最优,不断重复迭代这个过程,得到的最优解位置就会不断接近于目标函数极值。具体内容在代码注释中。 论文地址 ---好像要期刊会员才能下载
在 Rust 1.70.0 的版本更新中,对于 asm! 操作数的排序规则进行了放宽。具体的更改可以在这个 PR链接[1] 中查看。在之前的版本中,asm! 宏的操作数需要按照严格的顺序进行排序,这在某些情况下可能会导致使用上的不便。在新的版本中,这个规则被放宽,提高了 asm! 宏的灵活性和易用性。
下面将记录粒子群算法的框架和优化过程。 若要实际使用,可使用matlab自带的粒子群算法调用函数,详情见最后一节的使用案例。
背景建模也称为背景估计,其主要目的是根据当前的背景估计,把对序列图像的运动目标检测问题转化为一个二分类问题,将所有像素划分为背景和运动前景两类,进而对分类结果进行后处理,得到最终检测结果。比较简单的获取背景图像的方法是当场景中无任何运动目标出现时捕获背景图像,但这种方法不能实现自适应,通常仅适应于对场景的短时间监控,不能满足智能监控系统对背景建模的要求。
2022 年,我们很可能会看到 Linux 内核中的实验性 Rust 编程语言支持成为主流。2021.12.6 早上发出了更新的补丁,介绍了在内核中处理 Rust 的初始支持和基础设施。
为设置更加复杂的参考路径,我们可以借助全局变量。即在初始化部分,通过全局变量设置参考路径,然后将在每一个仿真循环中读取参考路径即可。
1995年,James Kennedy和Russell Eberhart受到鸟群觅食行为的规律性启发,提出了粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization, PSO) 。
人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)是由Karaboga于2005年提出的一种新颖的基于群智能的全局优化算法,其直观背景来源于蜂群的采蜜行为,蜜蜂根据各自的分工进行不同的活动,并实现蜂群信息的共享和交流,从而找到问题的最优解。人工蜂群算法属于群智能算法的一种。
一、人工蜂群算法的介绍 人工蜂群算法(Artificial Bee Colony, ABC)是由Karaboga于2005年提出的一种新颖的基于群智能的全局优化算法,其直观背景来源于蜂群的采蜜行为,蜜蜂根据各自的分工进行不同的活动,并实现蜂群信息的共享和交流,从而找到问题的最优解。人工蜂群算法属于群智能算法的一种。 二、人工蜂群算法的原理 1、原理 标准的ABC算法通过模拟实际蜜蜂的采蜜机制将人工蜂群分为3类: 采蜜蜂、观察蜂和侦察蜂。整个蜂群的目标是寻找花蜜量最大的蜜源。
PSO(粒子群算法)在处理连续问题上有着较强的能力,因此很适合用来做参数优化,而PID控制器由三个参数组成,它们分别是:Kp 、Ki 、Kd 。
和粒子群算法一样,模拟退火算法也属于启发式算法的一种。 启发式算法,可参照下面的定义。 启发式算法:在搜索最优解的过程中利用到了原来搜索过程中得到的信息,且这个信息会改进我们的搜索过程。
mac OS更新,如果使用brew安装的,那么恭喜你,现在brew上面只能更新到1.37.0:
优化问题是科学研究和工程实践领域中的热门问题。智能优化算法大多是受到人类智能、生物群体社会性或自然现象规律的启发,在解空间内进行全局优化。麻雀算法于2020年由薛建凯[1]首次提出,是基于麻雀种群的觅食和反捕食行为的一种新型智能优化算法。
任何一门语言里面最基础的莫过于变量了。如果把内存比喻成一格一格整齐排列的储物箱,那么变量就是每个储物箱的标识,我们通过变量来访问计算机内存。没有变量的程序对于人类来说是可怕的,需要我们用数字位置来定位内存的格子,人类极不擅长这样的事。这就好比一岁半左右的幼儿还没有学会很多名词,只能用手来对物体指指点点来表达自己的喜好。变量让程序逻辑有了丰富的表达形式。
Ubuntu安装vagrant时需要首先安装virtualBox。 Step1: 在https://www.virtualbox.org/wiki/Linux_Downloads 下载ubuntu对应版本的deb包。 Step2: 在ubuntu终端中执行 sudo dpkg -i virtualbox-4.3_4.3.14-95030~Ubuntu~raring_amd64.deb 如果提示缺少依赖包,那么可以执行 sudo apt-get -f install 。修
有一天打开 Multisim14.0 ,发现 工具栏,菜单栏不见了,变成一个小框框。
代码地址 :https://github.com/deepsadness/MediaProjectionDemo
上一篇博客 【OpenGL】九、OpenGL 绘制基础 ( OpenGL 状态机概念 | OpenGL 矩阵概念 ) 简单介绍 OpenGL 中的一些理论概念 ; 本篇博客开始使用 OpenGL 绘制 点 ;
应读者wonder留言,更新一篇NMPC路径跟踪控制加入控制平顺性惩罚项,即控制输入增量惩罚项的代码及仿真结果。
NMPC参考路径设置 作者北京科技大学白国星 david.gx.bai@gmail.com
上周的时候 Kotlin 1.3 发布了,由于之前 RC 版本以及 KotlinConf 造势很多,所以正式版出来之后大家就改个版本号,把协程的 experimental 去掉,就差不多了。
进化算法是一类模拟自然进化过程的优化算法,通过模拟生物进化过程中的选择、交叉和变异等机制,来优化问题的解。人工鱼群算法(Artificial Fish Swarm Algorithm,简称AFSA)是一种基于鱼群行为模拟的进化算法,它模拟了鱼群觅食和逃避掠食的行为,用于解决优化问题。
VBA编程实现不重复随机数输出。VBA里的随机函数是RND,在工作表中随机函数是RAND,一字之差,可要记好了。RND取值范围是[0,1),意思是0和1之间的一个随机数,包含0,但不包含1。
说明: fga.m 为遗传算法的主程序; 采用二进制Gray编码,采用基于轮盘赌法的非线性排名选择, 均匀交叉,变异操作,而且还引入了倒位操作!
强化学习中有一些重要的概念,我们接下来一一介绍他们,如果有些不理解不要着急,我们会举一个具体例子来解释
编译器信息最新动态推荐关注hellogcc公众号 本周更新 2022-11-30 第178期
海洋捕食者算法(Marine Predators Algorithm, MPA)是Afshin Faramarzi等人于2020年提出的一种新型元启发式优化算法。该算法是受海洋生物中捕食者和猎物的行为启发,在该算法中,捕食者和猎物均被视为搜索个体,捕食者会搜索猎物.同时猎物会寻找食物,主要以下特点和规则:
人工鱼群算法 在一片水域中,鱼往往能自行或尾随其他鱼找到营养物质多的地方,因而鱼生存数目最多的地方一般就是本水域中营养物质最多的地方,人工鱼群算法就是根据这一特点,通过构造人工鱼来模仿鱼群的觅食、聚群及追尾行为,从而实现寻优。 中文名 人工鱼群算法 典型行为觅食行为 特 点 具有较快的收敛速度 停止条件 均方差小于允许的误差。
OpenGL 三角形绘制相关参考 【OpenGL】十三、OpenGL 绘制三角形 ( 绘制单个三角形 | 三角形绘制顺序 | 绘制多个三角形 ) 博客 ;
在Rust源代码中,rust/library/panic_unwind/src/seh.rs这个文件的作用是实现Windows操作系统上的SEH(Structured Exception Handling)异常处理机制。
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