转载:http://www.cnblogs.com/wang_yb/p/3575039.html Sparse是内核代码静态分析工具, 能够帮助我们找出代码中的隐患. 主要内容: Sparse 介绍 Sparse 使用方法 Sparse 在编译内核中的使用 补充 1. Sparse 介绍 Sparse 诞生于 2004 年, 是由linux之父开发的, 目的就是提供一个静态检查代码的工具, 从而减少linux内核的隐患. 其实在Sparse之前, 已经有了一个不错的代码静态检查工具("SWAT&

当今,我们身边如此多的服务器,工作站都运行着linux,因此也有不少的朋友想了解linux内的核心机理.但是由于kernel过于庞大,以致让一些朋友望而却步.(我在大二的时候也有过此经历,当时看到一些人在看kernel,自己也想进去一探究竟,但进去没多久就乱了头绪,从而转去看uboot源码).今天我就以我个人的视角来展示kernel的结构图(先申明下,这里并不是讲目录结构图的,因为从目录的名字就知道里面放的是何种文件,我如果讲目录结构的话,相信很多同学会开挂骂我了),以及kernel是如何生成的

这里添加新的键值,不是毫无凭据凭空创造的一个键值,而是根据kernel中检测到的按键值,然后转化为Android所需要的数值: 以添加一个Linux键值为217,把它映射为android的键值Browser(这个键值之前不存在)为例介绍一下: 1.android之前没有这个键值,需要定义 则是linux键值 那么,BROWSER不能无缘无故就使用,必然有定义位置,这个位置就是KeycodeLabels.h static const KeycodeLabel KEYCODES[] = { -- {

This article come from HEREARS-L1: Learning Tuesday 10:30–12:30; Oral Session; Room: Leonard de Vinci 10:30  ARS-L1.1—GROUP STRUCTURED DIRTY DICTIONARY LEARNING FOR CLASSIFICATION Yuanming Suo, Minh Dao, Trac Tran, Johns Hopkins University, USA; Hojj

[功能]Netd是什么,主要负责什么功能 为什么这次会接触Netd主要是因为在设置防火墙时候碰到了.关于Netd可以干什么可以从Netd的源码中CommandListener中得到答案.按照我的理解,(有疏漏或者错误的请指出), Netd处理事务采用的是命令设计模式.所以可以查看都负责处理哪些命令功能就一目了然,如下: [网络摘抄] Netd负责跟一些涉及物理端口的网络操作相关的功能实现,例如带宽控制(Bandwidth),网络地址转换(NAT),个人局域网(pan),PPP链接,soft-ap

这里添加新的键值,不是毫无凭据凭空创造的一个键值, 而是根据kernel中检测到的按键值,然后转化为android所需要的数值: 以添加一个linux键值为217,把它映射为android的键值Browser(这个键值之前不存在)为例介绍一下: 一.android之前没有这个键值,需要定义 /frameworks/base/core/java/android/view/KeyEvent.java //定义这个新的键值 public static final int KEYCODE_BROWSER

最近做Recovery的规范及操作指导文档,花了一些时间将流程搞清. Android利用Recovery模式,进行恢复出厂设置,OTA升级,patch升级及firmware升级.而在进入Recover前面其实还有升级检测,数据下载,启动检查等等操作.系列文章将会将整个流程梳理清楚. 1.Android启动流程 简要的流程图示,升级到新的版本或指定版本: 系统上电时的详细检测流程图: 下面我们从代码的情况简略分析一下: 机顶盒上电一般都是从地址 0x00000000 处开始启动,此时启动的程序叫

计算机的启动和Linux的启动 一 计算机的启动   计算机的启动过程分为四个阶段,分别是:BIOS.MBR.启动管理程序.加载操作系统内核.操作系统启动.   1.1 BIOS 计算机加电后,第一件事就去加载BIOS进入内存,之后系统的控制权交给BIOS.BIOS首先会加载存储在CMOS中的各各硬件的配置参数,之后进行开机硬件自检(Power-On Self-Test POST).   1.2 MBR 硬件自检完成之后,BIOS会根据CMOS中记录的存储设备的启动顺序,来读取第一个可启动设备的

http://www.cv-foundation.org/openaccess/CVPR2016.py ORAL SESSION Image Captioning and Question Answering Monday, June 27th, 9:00AM - 10:05AM. These papers will also be presented at the following poster session 1   Deep Compositional Captioning: Descr

第3章methods Ruby是动态语言,有静态语言实现不了的技巧.本章讲解代码的重构,把代码变得更简洁. 3.2Dynamic Methods 3.21Calling Methods Dynamically Dynamic Dispatch(动态派发技巧):使用Object#send方法,方法名是send()的参数,可以在代码运行的最后一刻决定调用哪个方法. send(symbol[,args...]) -> obj  #string也行,会自动转换为symbol send方法可以调用任何方法

Signal主要分两大部分: A. 什么是Signal,有哪些Signal,都是干什么使的. B. 列举了非常多不正确(不可靠)的处理Signal的方式,以及怎么样设计来避免这些错误出现. 10.2 Signal Concepts 1. Signal的实体就是在头文件中定义的正整数(在我使用的linux系统中在/usr/include/bits/signum.h中),如下: 2. 列举了可能会产生Signal的条件: (1)终端的user的案件操作:如,Ctrl+c,Ctrl+\:由termin

CVPR2016 Paper list ORAL SESSIONImage Captioning and Question Answering Monday, June 27th, 9:00AM - 10:05AM. These papers will also be presented at the following poster session 1 Deep Compositional Captioning: Describing Novel Object Categories Witho

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主讲人 网神 (新浪微博: @豆角茄子麻酱凉面) 网神(66707180) 18:59:22  大家好,今天一起交流下PRML第7章.第六章核函数里提到,有一类机器学习算法,不是对参数做点估计或求其分布,而是保留训练样本,在预测阶段,计算待预测样本跟训练样本的相似性来做预测,例如KNN方法. 将线性模型转换成对偶形式,就可以利用核函数来计算相似性,同时避免了直接做高维度的向量内积运算.本章是稀疏向量机,同样基于核函数,用训练样本直接对新样本做预测,而且只使用了少量训练样本,所以具有稀疏性,叫sp

kernel module version check bypass . 举例说明 . 内核是怎么实现的 . 怎样去突破 . 总结 . 举例说明 Linux内核版本很多,升级很快,2个小内核版本中内核函数的定义可能都不一样,为了确保不一致的驱动程序导致kernel oops, 开发者加入了模块验证机制.它在加载内核模块的时候对模块进行校验, 如果模块与主机的一些环境不一致,就会加载不成功. 看下面一个例子,它简单的输出当期系统中的模块列表: ---------------------------

AbstractObject detection has seen huge progress in recent years, much thanks to the heavily-engineered Histograms of Oriented Gradients (HOG) features. Can we go beyond gradients and do better than HOG? We provide an affirmative answer by proposing a

原文网址:http://www.cnblogs.com/kulin/archive/2013/01/04/linux-core.html Linux内核裁减 (1)安装新内核: i)将新内核copy到/usr/src下, #tar xzvf linux-2.6.38.4.tar.gz -----解压缩. ii) 将名为linux的符号链接删掉,这是旧版本内核的符号链接. #ln -s linux-2.6.38.4 linux ------建立linux-2.6.38.4的符号链接linux. (

RefineDet 一.相关背景 中科院自动化所最新成果,CVPR 2018 <Single-Shot Refinement Neural Network for Object Detection> 在VOC2007测试集上,图像输入512*512时,map为81.8%,速度为24fps. 论文链接:https://arxiv.org/abs/1711.06897 二.主要思想 1.单阶段框架用于目标检测,由两个相互连接模块组成:ARM和ODM: 2.设计了TCB来传输ARM特征,来处理更具挑

============================================================================== 深入linux kernel内核配置选项 ============================================================================== 如果自己不亲自实践配置的话,你永远也体会不到内核的真实所在. 使用过linux的发行版之一gentoo的话,你应该知道这是一个彻头彻尾的自定义

前言 事实上,Sparse R-CNN 很多地方是借鉴了去年 Facebook 发布的 DETR,当时应该也算是惊艳众人.其有两点: 无需 nms 进行端到端的目标检测 将 NLP 中的 Transformer 引入到了 CV 领域(关于 Transformer 我在这里有提到.) 然而 DETR 需要每个目标的 query 和全局语义信息进行 interact (这里可以理解为进行相关性的计算), DETR 这种密集(dense)计算的性质使得其训练时间长,而且限制了它成为一个彻底的稀疏(sp

OpenCV特征点检测------ORB特征 ORB是是ORiented Brief的简称.ORB的描述在下面文章中: Ethan Rublee and Vincent Rabaud and Kurt Konolige and Gary Bradski, ORB: an efcient alternative to SIFT or SURF, ICCV 2011 没有加上链接是因为作者确实还没有放出论文,不过OpenCV2.3RC中已经有了实现,WillowGarage有一个talk也提到了这个