在 CentOS 8 安装成功后，如果希望启用 ssl，你需要执行下面的一些操作。
0x0804b050 0x0804b008 0xbffff658: 0x0804b170 0x00000010 0x080491f0 0x080486b0 (gdb) x /8x 0x0804b050...看一下iter的变化: (gdb) x /8x 0x0804b008 0x804b008: 0x00000001 0x0804b020 0x00000000 0x00000000 0x804b018:...Breakpoint 1, 0x08048825 in getSum(std::set, std::allocator >&) () (gdb) x /8x...Breakpoint 1, 0x08048825 in getSum(std::set, std::allocator >&) () (gdb) x /8x...Breakpoint 1, 0x08048825 in getSum(std::set, std::allocator >&) () (gdb) x /8x
hOpen) { wprintf(L”WinHttpOpen failed (0x%.8X)\n”, GetLastError()); break; } hConnect = WinHttpConnect...hConnect) { wprintf(L”WinHttpConnect failed (0x%.8X)\n”, GetLastError()); break; } LPCWSTR types[2]...hRequest) { wprintf(L”WinHttpOpenRequest failed (0x%.8X)\n”, GetLastError()); break; } if (!...= CreateStreamOnHGlobal(0, true, &stream); if (hr) { wprintf(L”CreateStreamOnHGlobal failed (0x%.8X...stream hr = stream->Write(p, cch, NULL); if (hr) { wprintf(L”failed to write data to stream (0x%.8X
处理器相当于高通骁龙636，麒麟710f是一个中端处理器，麒麟710采用4乘以A73 2.2GHz+4乘以A53 1.7GHz，独立DSP，ISP加持，支持LTE Cat.12/13，双卡双4G双voLTE，而荣耀8x...搭载的是麒麟710f处理器，通过对荣耀8x安兔兔跑分测试，麒麟710安兔兔跑分大约在13万分左右，从跑分来看，麒麟710差不多与高通骁龙636差不多，目前搭载骁龙636处理器的手机，大都跑分在13万分左右...华为荣耀8X是华为技术有限公司于2018年推出的一款智能手机，采用了6.5英寸窄边框的全面屏，屏占比高达91%，被称作“千元屏霸”。...荣耀8X还搭载了麒麟710处理器以及前置1600万+后置2000万的AI双摄摄像头，让用户实现AI逆光人像、AI场景识别、AIS超级夜景等多种体验。...2018年9月5日，在荣耀新品发布会上，荣耀正式发布千元旗舰8X系列产品，荣耀8X和荣耀8X Max屏霸组合悉数亮相。 荣耀(HONOR)品牌成立于2013年，是华为旗下手机双品牌之一。
Starting program: /home/xuzhina/code/s3/xuzhina_dump_c07_s3 Breakpoint 1, 0x080486f6 in main () (gdb) x /8x...0xbffff2f8 0xbffff2cc: 0x08049659 0x028ea550 0x08048412 0x00000000 (gdb) ni 0x080486fb in main () (gdb) x /8x...Breakpoint 2, 0x08048712 in main () (gdb) ni 0x08048717 in main () (gdb) ni 0x0804871d in main () (gdb) x /8x..._M_value_field.first = 0x00000005, _M_value_field.second =0x00000006 } 继续进行探究,可以得出一堆这样的数据 (gdb) x /8x...0x00000001 0xbffff2c0 0x0804c048 0x0804c028 0x804c018: 0x00000005 0x00000006 0x00000000 0x00000021 (gdb) x /8x
c1 = 0xff; unsigned char c2 = 0xff; int a1,a2; a1 = (int)c1; a2 = (int)c2; printf("a1=%d(%#.8X...),a2=%d(%#.8X)\n",a1,a1,a2,a2); //情况二 signed char c3 = 0x80; unsigned char c4 = 0x80; int a3,a4;...a3 = (int)c3; a4 = (int)c4; printf("a3=%d(%#.8X),a4=%d(%#.8X)\n",a3,a3,a4,a4); //情况三 signed char...c5 = 0x7f; unsigned char c6 = 0x7f; int a5,a6; a5 = (int)c5; a6 = (int)c6; printf("a5=%d(%#.8X)...,a6=%d(%#.8X)\n",a5,a5,a6,a6); return 0; } 程序输出结果为： a1=-1(0XFFFFFFFF),a2=255(0X000000FF) a3=-128(0XFFFFFF80
i.MX8系列应用处理器根据不同配置有IMX8I、MX8M、IMX8Mini、IMX8M Nano、IMX 8X系列成员，提供基于Cortex-A72 + Cortex-A53、Cortex-A35核心...i.MX 8X i.MX 8X系列扩展了i.MX 8系列的可伸缩性，包含i.MX 8高端系列的常见子系统和架构，通过引脚兼容实现无与伦比的性价比可伸缩性和最高水平的软件复用。...i.MX 8X系列处理器高度集成，可支持图形、视频、图像处理和语音功能，能够满足安全认证和高能效方面的需求。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
Breakpoint 1, 0x080485c6 in main () (gdb) x /8x $esp+0x1c 0xbffff24c: 0x08048aa9 0x028ea550 0x0804832e...0x00000000 0xbffff25c: 0x009faff4 0x08048a90 0x08048500 0x009faff4 (gdb) ni 0x080485cb in main () (gdb) x /8x...再看一下push_front Breakpoint 3, 0x080485fe in main () (gdb) x /8x $esp+0x1c 0xbffff24c: 0x0804b008 0x0804b008...0x12345678 0xabcdef01 0xbffff25c: 0x009faff4 0x08048a90 0x08048500 0x009faff4 (gdb) x /8x 0x0804b008...0x00020ff1 0x804b018: 0x00000000 0x00000000 0x00000000 0x00000000 (gdb) ni 0x08048603 in main () (gdb) x /8x
NtHeader->FileHeader.NumberOfSections; each++, pSection++) { printf("%d\t %-9s\t 0x%.8X...\t 0x%.8X \t 0x%.8X \t 0x%.8X \t 0x%.8X \n", each + 1, pSection->Name, pSection->VirtualAddress
图2: NVIDIA Deep Learning Examples仓库中基于飞桨与PyTorch的ResNet50模型在同等GPU配置下的训练性能比较，GPU配置为NVIDIA DGX A100（8x...训练精度结果 图3：训练精度： NVIDIA DGX A100 (8x A100 80GB) 数据来源：[1] 图4：集成ASP的提高精度： NVIDIA DGX A100 (8x A100...80GB) 数据来源：[1] 训练性能结果 图5：训练性能： NVIDIA DGX A100 (8x A100 80GB) 数据来源：[1] 图6：集成ASP的训练性能： NVIDIA DGX A100...(8x A100 80GB) 数据来源：[1] 推理性能结果 图7：推理性能： NVIDIA DGX A100 (1x A100 80GB) 数据来源：[1] Paddle-TRT性能结果 图8：
cdot \frac{2x}{t-x}\cdot 4t}=x^2e^{\underset{t\rightarrow \infty}{\lim}\dfrac{2x}{t-x}\cdot 4t}=x^2e^{8x...} ；所以 f^{'}=2xe^{8x}+8x^2e^{8x} .
tmain(int argc, _TCHAR* argv[]) { //__cpuidex(dwBuf, 0,0); //__cpuid(dwBuf, 0); //printf("%.8X...\t%.8X\t%.8X\t%.8X\n", dwBuf[0],dwBuf[1],dwBuf[2],dwBuf[3]); cpu_getvendor(szBuf); printf("CPU
if str(item.Name.decode('UTF-8').strip(b'\x00'.decode())) == ".text": #print("虚拟地址: 0x%.8X...虚拟大小: 0x%.8X" %(item.VirtualAddress,item.Misc_VirtualSize)) VirtualAddress = item.VirtualAddress
} else { strType = _T("- "); } CString strRet; strRet.Format(_T("%8X...%8X %8X %10uKB %12s %7s %8s %7s"), mi.BaseAddress, mi.AllocationBase , (DWORD)mi.AllocationBase
100) print(a) #指定宽度为8，八进制,将100转换为8进制 s='%8o%8o'%(100,-100) print(s) s='%x%X'%(445,-445) print(s) s='%8x...%8X'%(445,-445) #长度为8 print(s) s='%08x%08X'%(445,-445) print(s) #指定字符串宽度并填充为0; s='%(name)s is %(age)d
:.2f}".format(12.101)) # 小数点后保存两位 关于同时加0x和补0的坑 当按照官方文档，同时使用#和宽度时，实际出来的结果跟想像的不一样，如下： >>> print("{:0>#8x...所以，解决办法是： print("{:0=#8x}".format(10)) #0x00000a 但有没有发现少了两个0？各位在使用时要留意，以免掉坑里。 分享让工作更轻松
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英伟达 DGX-1 训练的细节 (NVIDIA Tesla P100) 环境 实例类型：NVIDIA DGX-1 GPU：8x NVIDIA Tesla P100 操作系统：Ubuntu 16.04 LTS...谷歌计算引擎训练的细节（NVIDIA Tesla K80） 环境 实例类型：n1-standard-32-k80x8 GPU：8x NVIDIA® Tesla® K80 操作系统：Ubuntu 16.04...亚马逊 EC2 训练的细节（NVIDIA Tesla K80） 环境 实例类型：p2.8xlarge GPU：8x NVIDIA Tesla K80 操作系统：Ubuntu 16.04 LTS CUDA...亚马逊 EC2 分布式训练（NVIDIA Tesla K80）的细节 环境 实例类型：p2.8xlarge GPU：8x NVIDIA Tesla K80 操作系统：Ubuntu 16.04 LTS CUDA
if str(item.Name.decode('UTF-8').strip(b'\x00'.decode())) == ".text": # print("虚拟地址: 0x%.8X...虚拟大小: 0x%.8X" %(item.VirtualAddress,item.Misc_VirtualSize)) VirtualAddress = item.VirtualAddress...if str(item.Name.decode('UTF-8').strip(b'\x00'.decode())) == ".text": # print("虚拟地址: 0x%.8X...虚拟大小: 0x%.8X" %(item.VirtualAddress,item.Misc_VirtualSize)) VirtualAddress = item.VirtualAddress
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