上周在儿童医院给小小看病等待叫号的间隙，收到了Netfilter邮件列表的推送消息，一览了ipset最新的6.23版本的新特性，很多正是我目前所需要的，特别是timeout和skbinfo参数的支持，具体的详情请自行查看manual，如果不想看那么多，我这里简单的贴一下：
对Framework层的了解学习是我们进阶的一个重要阶段。通过 AS 查看 Framework 代码体验非常好，无论是索引还是界面都让人很满意，但是当你跟踪代码，发现进入 native 逻辑时，就会发现 Android Studio 对 native 代码的支持非常不好，不能索引不支持符号搜索不能跳转等。
Tethering技术在移动平台上已经运用的越来越广泛了。它能够把移动设备当做一个接入点，其它的设备能够通过Wi-Fi。USB或是Bluetooth等方式连接到此移动设备。在Android中能够将Wifi设为AP模式作为WLAN接入点。从而与其它设备共享Android的互联网连接。Android成为接入点后。就无法通过WLAN连接使用Android的应用程序訪问互联网，但能够通过其它方式如以太网或移动网络訪问互联网。
618 买了几个便宜的 Purple PI OH 开发板[1] (500 块多一点买了 3 个🤑), 这个开发板类似树莓派，是基于 Rockchip（瑞芯微） 的 rx3566 arm64 芯片。如下：
昨天给一台新机器装安装docker，但报错了，解决了一整天也没有头绪。今天起了个大早，破天荒的吃了早饭，然后继续解决。终于找到了问题。
查看 7zip 软件的安装路径 E:\Program Files\7-Zip , 其中 7z.exe 和 7z.dll 就是执行所需的命令 ;
我们知道 kubeadm init 的过程中会进行很多 preflight 的检查，这些主要是指内核参数、模块、CRI 等环境的检查，如果有哪些配置不符合 Kubernetes 的要求，就会抛出 Warning 或者 Error 的信息，下面就是 preflight 的主要逻辑
经常看电影的朋友肯定对BT种子并不陌生，但是BT种子文件相对磁力链来说存储不方便，而且在网站上存放BT文件容易引起版权纠纷，而磁力链相对来说则风险小一些。
在linux系统中为了更好的实现网络流量的管理，使用了内核的mark来标识网络流量。这样造成了用户层再使用mark来标记多线负载，两种mark会互相覆盖，达不到想要的结果。在此种情况下，通过研究发现可以扩展mark模块来解决这种冲突。 1 Iptables的结构和命令格式分析 1.1 Iptables的结构分析 Iptables是linux系统为用户提供的一个配置防火墙的工具。它提供一个命名规则集。在linux中iptables防火墙实现的核心模块是netfilter，它负责维护防火墙的规则链表，实现防火墙安全防御能力。Netfilter主要有三种功能：数据包过滤、网络地址转换（nat）以及数据包处理（mangle）。数据包过滤模块的功能是过滤报文，不作任何修改，或者接受，或者拒绝。Nat是网络地址转换，该模块以connection tracking模块为基础，仅对每个连接的第一个报文进行匹配和处理，然后交由connection tracking模块将处理结果应用到该连接之后的所有报文。Mangle是属于可以进行报文内容修改的ip tables，可供修改的报文内容包括mark、tos、ttl等。同时该模块带有用户空间和内核交流的接口。 1.2 Iptables命令格式分析 一个最简单的规则可以描述为拒绝所有转发报文，用iptables命令表示就是：iptables -A FORWORD -j DROP。Iptables应用程序将命令行输入转换为程序可读的格式，然后再调用libiptc库提供的iptc_commit（）函数向核心提交该操作请求。它根据请求设置了一个struct ipt_replace结构，用来描述规则所涉及的表和HOOK点等信息，并在其后附接当前这条规则，一个struct ipt_entry结构。组织好这些数据后，iptc_commit（）调用setsockopt（）系统调用来启动核心处理这一请求。 2 Netfilter的结构分析 Netfilter是linux系统中的内核防火墙框架，主要进行包过滤，连接跟踪，地址转换的功能，是防火墙的基础。其主要通过表、链实现。在netfilter中，每种网络协议都有自己的一套hook函数。数据报经过协议栈的几个关键点时调用hook函数，hook函数标号和协议栈数据报作为参数，传递给netfilter框架。其主要框架如图1所示： 3 Netfilter和 Iptables相关模块属性分析 3.1 与netfilter有关的结构 Netfilter一个重大修正思想就是将netfilter作为一个协议无关的框架，表现在内核结构树中单独建立net/netfilter目录，在net/netfilter下的匹配和目标模块文件名称以“xt_”开头。 为了和iptables兼容，这些文件中增加了一个新的宏定义：module_alias，来表示模块的别名。所有扩展程序的名称也是以xt开头。 Netfilter扩展的程序框架： Xt_kzmark.c： Static unsigned int kzmark_tg（struct sk_buff *skb， const struct xt_action_param *par） Static int kzmark_tg_check（const struct xt_tgchk_param *par） Static void kzmark_tg_destroy（const struct xt_tgdtor_param *par） Static boool kzmark_mt（const struct sk_buff *skb， struct xt_action_param *par） Static int kzmark_mt_check（const struct xt_mtchk_param *par） Static void kzmark_mt_destroy（const struct xt_mtdtor_param *par） Static struct xt_target kzmark_tg_reg __read_mostly = {} Static struct xt_match kzmark_mt_reg __read_mostly = {} Static int __init kzmark_mt_init（void） {Int ret； Need_ipv4_conntrack（）； Ret = xt_register_target（&kzmark_tg_reg）； Ret = xt_register_match（&kzmark_mt_reg）；} Static void_exi
最近 AI 作画大火，有正巧碰上 Novel AI 的 Stable Diffusion 模型泄露，因此大家都在摩肩擦掌试图搭一个自己的 AI 作画服务。我也差不多试了一些方式，最后总结了几种不错（关键是无脑，简单）的在本地部署 AI 作画服务的方式，供大家参考。
到手的华擎5700XT挑战者目前是使用是挖矿Bios，使用GPU-Z发现核心频率过高，经过核查确认使用的的华擎5700XT太极的Bios（通过GPU-Z Bios型号和核心频率判断）；
具体代码（substrate/core/rpc/api/src/author/mod.rs）如下：
墨墨导读：某客户单位数据库出现异常，大致现象是：数据库状态是open的，但是其中一个数据文件无法访问，本文分享排查原因与解决问题的整个过程。
根据文档Docker on Zynq Ultrascale+ (Xilinx Yocto Flow)，在PetaLinux工程的文件project-spec/meta-user/recipes-kernel/linux/linux-xlnx/user.cfg里添加下列配置项。
xtables-addons是一款基于国家GeoIP信息来识别网络流量，用于netfilter/iptables的过滤器扩展。其采用了模块化设计理念，并通过内部的xt_geoip模块实现信息过滤。 在你的Linux系统上，可以很方便的自行编译或通过RPM包安装的方式来构建xtables-addons，而无需重新编译内核或是iptables，构建完成后即可立即使用而无需重启服务或系统。
不去网站，也可以通过如下命令查看有那些镜像可用 Docker search 命令
Netfilter （配合 iptables）使得用户空间应用程序可以注册内核网络栈在处理数据包时应用的处理规则，实现高效的网络转发和过滤。很多常见的主机防火墙程序以及 Kubernetes 的 Service 转发都是通过 iptables 来实现的。
关于 netfilter 的介绍文章大部分只描述了抽象的概念，实际上其内核代码的基本实现不算复杂，本文主要参考 Linux 内核 2.6 版本代码（早期版本较为简单），与最新的 5.x 版本在实现上可能有较大差异，但基本设计变化不大，不影响理解其原理。
前一阵子把我曾经折腾的那套透明代理方案（细节可以看https://blog.kaaass.net/archives/1446）搬到了NAS上，不过由于众所周知的原因，文章就没在当时发出来。于是虽然都整了3个星期5个月了，现在才整理当时的各种操作。文章主要的操作是安装clash、supervisor、overture、ipt2socks、n2n、透明代理规则。如果不需要透明代理，那仅完成第1项或前2项就可以实现HTTP代理了。而后面配置的主要难点其实是iptables相关组件的安装，由于涉及到了内核组件编译，因此不建议没有编译经验的朋友尝试。另外，由于本篇文章只是记录了编译、配置的方法，所以大概会非常枯燥，还请见谅。
lsmod命令用于显示已经加载到内核中的模块的状态信息。执行lsmod命令后会列出所有已载入系统的模块。Linux操作系统的核心具有模块化的特性，应此在编译核心时，务须把全部的功能都放入核心。您可以将这些功能编译成一个个单独的模块，待需要时再分别载入。
版权声明：本文为zhangrelay原创文章，有错请轻拍，转载请注明，谢谢... https://blog.csdn.net/ZhangRelay/article/details/88654172
如果需要计算有复杂后验pdf p（θ| y）的随机变量θ的函数f（θ）的平均值或期望值。
最近我们被客户要求撰写关于Metropolis-Hastings采样的研究报告，包括一些图形和统计输出。
如何有效处理大规模用户数据进行广告推荐？对于互联网企业的发展和进步至关重要。这也是为何快手成立西雅图实验室并实现新一代GPU广告模型训练平台的原因之一。快手新创建的“Persia”GPU广告模型训练平台比起传统CPU训练平台，单机训练速度提升可达几百倍，在约一小时内即可训练百T级别数据量，并能通过设计算法得到相对于传统训练平台精度更高的模型，对企业收入、计算资源的节约和新模型开发效率产生直观的提升。
循环神经网络(Recurrent Neural Networks，RNNs)已经在众多自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)中取得了巨大成功以及广泛应用。但是，目前网上与RNNs有关的学习资料很少，因此该系列便是介绍RNNs的原理以及如何实现。主要分成以下几个部分对RNNs进行介绍： 1. RNNs的基本介绍以及一些常见的RNNs(本文内容)； 2. 详细介绍RNNs中一些经常使用的训练算法，如Back Propagation Through Time(BPTT)、Real-time Recurrent Learning(RTRL)、Extended Kalman Filter(EKF)等学习算法，以及梯度消失问题(vanishing gradient problem) 3. 详细介绍Long Short-Term Memory(LSTM，长短时记忆网络)； 4. 详细介绍Clockwork RNNs(CW-RNNs，时钟频率驱动循环神经网络)； 5. 基于Python和Theano对RNNs进行实现，包括一些常见的RNNs模型。
Windows上自带远程桌面和远程协助，linux上基本标配SSH，当我们需要跨平台远程时，可能就需要其他工具了
强化学习(reinforcement learning)本身是一种人工智能在训练中得到策略的训练过程。 有这样一种比喻：如果你教一个孩子学古筝，他可以躺着，趴着，坐着，用手弹，用脚弹，很大力气弹等等，如果他正确得到要领给他一颗糖表示奖励，如果不对抽他一下。在过程中让他自己慢慢总结规律。 模型核心就是训练他的行为策略。 Action：行为，做出的反应，或者输出。 Reward：反馈和奖励，即对行为之后所产生的结果的评价，如果是好的正向的，就给一个正的奖励，负面的就负的奖励（惩罚），其绝对值衡量了好坏的程度。
自从Sims（1980）发表开创性的论文以来，向量自回归模型已经成为宏观经济研究中的关键工具。这篇文章介绍了VAR分析的基本概念，并指导了简单模型的估算过程。
公司有个简单粗暴的日志服务，它部署在多台机器实例上，收集的日志记录在每台机器本地硬盘，写一个小时自动切换日志文件，硬盘空间写满了自动回卷，大约可以保存两三天的历史数据。为什么说它粗暴呢？原来它不提供任何查询日志的接口，想要获取日志唯一的办法就是直接查日志文件：
之前《Tcpdump流量自动化测试上篇》、《Tcpdump流量自动化测试下篇》这两篇文章里讨论了如何通过tcpdump命令行工具来实现Android应用的流量自动化采集和分析，今天再来跟大家分享一下如何针对应用启动场景来做流量测试，有人可能会问了为什么是启动场景？因为现在工信部要求在用户没有授权网络请求前，应用不得擅自进行网络请求，特别是当跟厂商合作提供预装包的时候对此项的检查很严格。
很多时候，手机发热发烫。是因为CPU使用率过高，CPU过于繁忙，会导致手机无法响应用户，整体性能降低，用户体验会很差，也容易引起ANR等一些列问题
最近我们被客户要求撰写关于向量自回归（VAR）的研究报告，包括一些图形和统计输出。
Visual Tracking via Adaptive Structural Local Sparse Appearance Model
什么是proc文件系统？ proc文件系统是一个伪文件系统，它只存在内存当中，而不占用外存空间。它以文件系统的方式为访问系统内核数据的操作提供接口。用户和应用程序可以通过proc得到系统的信息，并可以改变内核的某些参数。由于系统的信息，如进程，是动态改变的，所以用户或应用程序读取proc文件时，proc文件系统是动态从系统内核读出所需信息并提交的。它的目录结构如下：
kuberadm搭建的1.15的初始集群，参见：2020-07-22-腾讯云-slb-kubeadm高可用集群搭建
Now, we get to do some modeling! It's best to start simple; therefore, we'll look at linear regression first. Linear regression is the first, and therefore, probably the most fundamental model—a straight line through data.
CC攻击就是说攻击者利用服务器或代理服务器指向被攻击的主机，然后模仿DDOS,和伪装方法网站，这种CC主要是用来攻击页面的，导致系统性能用完而主机挂掉了，下面我们来看linux中防CC攻击方法。
6.5 zip压缩工具 zip目录概要 zip支持压缩目录 zip 1.txt.zip 1.txt 压缩文件 zip -r 123.zip 123/ 压缩文件到指定目录下 unzip 1.txt.zip 解压文件 unzip 123.zip -d /root/456/ 解压文件到制定目录 unzip -l 123.zip 查看压缩文件列表 zip压缩文件或目录 在linux和windows中都有一个zip压缩工具，但是linux下不支持解压windos下的rar文件（默认不支持，需要安装工具才可以） 安装z
网上有很多类似的介绍，但是本文会结合实例进行介绍，尽量以最简单的语言进行解析。 CORDIC ( Coordinate Rotation Digital Computer ) 是坐标旋转数字计算机算法的简称， 由 Vloder• 于 1959 年在设计美国航空导航控制系统的过程中首先提出[1], 主要用于解决导航系统中三角函数、 反三角函数和开方等运算的实时计算问题。 1971 年， Walther 将圆周系统、 线性系统和双曲系统统一到一个 CORDIC 迭代方程里 ， 从而提出了一种统一的CORDIC 算法形式[2]。 CORDIC 算法应用广泛， 如离散傅里叶变换 、 离散余弦变换、 离散 Hartley 变换、Chirp-Z 变换、 各种滤波以及矩阵的奇异值分解中都可应用 CORDIC 算法。 从广义上讲，CORDIC 算法提供了一种数学计算的逼近方法。 由于它最终可分解为一系列的加减和移位操作， 故非常适合硬件实现。 例如， 在工程领域可采用 CORDIC 算法实现直接数字频率合成器。 本节在阐述 CORDIC 算法三种旋转模式的基础上， 介绍了利用 CORDIC 算法计算三角函数、 反三角函数和复数求模等相关理论。 以此为依据， 阐述了基于 FPGA 的 CORDIC 算法的设计与实现及其工程应用。
https://cloud.tencent.com/document/product/457/35747 一些containerd与docker的对应
在内核开发这块，基本工作都是：打补丁，调补丁，调bug。最耗神的就是调bug，调bug的过程最花时间的一步是定位问题，基本上只要定位到问题，解决起来就容易些了（目前我遇到的bug大部分是这样）。所以调试方法很重要，接下来就分享一点如何快速定位并解决bug的一丢丢小经验。抛砖引玉，大佬们见笑。
时钟系统是一个数字器件的命脉，对于普通的51单片机来说，它的时钟来源只有外部晶振，然后每12个振荡周期完成一个基本操作，所以也叫做12T单片机，但对于当前高级一点的单片机来说，比如MSP430F5529有5个时钟来源，经过UCS(Unified Clock System，通用时钟系统)模块之后，产生MCLK(Master Clock),SMCLK(Subsystem master clock )，ACLK(Auxiliary clock)三个时钟；对于更高端的单片机，比STM32F103ZET6里面有专门用来管理时钟的RCC单元(Reset Clock Control)，也就是通常所说的时钟树，在时钟管理上更加强大！
Debian 项目近日发布了针对 Debian GNU/Linux 9 “ Stretch ” 系列操作系统新的 Linux 内核安全更新，修复了最近发现的几个漏洞 。
本篇文章聊聊，如何快速上手 Stable Video Diffusion (SVD) 图生视频大模型。
1:前言 看到有同仁发《权力的游戏》自动追剧脚本,老衲也来凑个热闹… 移动端最好的播放器非云播君莫属了,极速而方便,高清而无码,可惜最近资源被和谐,每次有美剧更新需要用浏览器手工添加播放源或者pc端添
之前想拟合数据分布的时候，基本都是想一步到位，使用一个复杂的函数来拟合，但往往这个函数不可解析计算或者计算太复杂。而一些可解析的分布函数又难以表征比较复杂的数据分布。这篇文章从热力学扩散中得到灵感，提出一种扩散模型（diffusion model），把原始信息逐步扩散到一个简单明了并能解析计算的分布（比如正态分布），然后学习这个扩散（diffusion）过程，最后在进行反传（reverse diffusion），从一个纯噪声逐步恢复出原始信息。
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