作为 C++ 中与 Eigen 并驾齐驱的一大科学计算库， Armadillo 因其简单易用的特性深受广大程序员和科学家的喜爱，也获得了 Facebook、NASA、Boeing、Siemens、Deutsche Bank、MIT、 CMU、Stanford 等公司和高校的广泛使用。此外， Armadillo 的主作者和 Rcpp 的主作者联合开发了 RcppArmadillo，作为 R 语言中的主要科学计算库，在 Github 每月下载量高达 97.2 万次。除此以外，Armadillo 还在著名开源机器学习库 mlpack 中被用作主要的依赖库之一， 获得了极高的知名度。
谷歌神秘新系统Fuchsia被曝出的UI界面代号为Armadillo。 在我们大多数人的印象中，谷歌在操作系统研发上一直有两座大山：移动端的Android系统以及PC端的Chrome OS，但是在这两款系统之外，谷歌还在研发新一代开源实时操作系统Fuchsia，最近该系统的UI界面被曝光。 据了解，Fuchsia系统可能是谷歌专为物联网设备以及PC设计开发的，与Android和Chrome OS不同的是，Fuchsia并不是基于Linux开发的，而是使用了谷歌自行研发的全新内核Magenta。而Fuchsi
本文介绍在Visual Studio软件中调用C++各种配置、编译完毕的第三方库的方法。
本文介绍在C++语言中，矩阵库Armadillo的mat、vec格式数据与计算机视觉库OpenCV的Mat格式数据相互转换的方法。
本文介绍在Visual Studio软件中配置C++ 环境下线性代数运算库Armadillo的方法。
本文介绍使用C++语言的矩阵库Armadillo时，出现报错system is singular; attempting approx solution的解决方法。
近日，谷歌已经为其新兴开源的 Fuchsia OS 添加了一个 Guest App，以使 Linux 应用程序能够在 Fuchsia 中作为虚拟机（VM）运行。这个 Guest App 使用了一个叫作 Machina 的库，相比传统的模拟器，Guest App 与宿主操作系统的集成更加紧密。
Kuiper是太阳系小行星天体带，有兴趣的同学可以自行百度。之所以取这个名字，我是想表达，这个框架是具有一定“边缘”属性，然后希望更多的人像“小行星”一样加入到这个星带中来。
本示例数据集很小，实际中数据量很大，可以根据使用filter()函数筛选出后续需要的“行”子集。
Google正在开发一个新的操作系统：借助Fuchsia OS，该技术小组放弃了Linux体系结构，转而依靠自行开发的微内核Zircon。Fuchsia 不仅可以替代台式机操作系统Chrome操作系统，而且可以替代专为移动设备设计的Android。尽管事实上，Android在当今市场上几乎是无与伦比的。
上次推文，我们通过数字和字符进行了简单的行筛选，今天我们继续来探讨 filter()的进阶用法
Armpro脱壳软件这是一看非常好用的手机软件脱壳工具，基本上支持所有安卓应用软件脱壳，操作也很简单，去除了很多繁琐的步骤。
原文地址：https://suzan.rbind.io/2018/02/dplyr-tutorial-3/ 作者：Suzan Baert 这是系列dplyr系列教程中的第三篇博客文章。 在这篇文章中，我们将介绍如何挑选您的数据。 除了filter的基础知识外，它还介绍了一些更好的方法，用near（）和between（）挑选数字列，或用正则表达式过滤字符串列。
ArmPro脱壳软件这是一看非常好用的手机软件脱壳工具，基本上支持所有安卓应用软件脱壳，操作也很简单，去除了很多繁琐的步骤。
自打工作以后，就很少有闲余时间写写博客，分享自己学习的点点滴滴了。也许这就是上学和工作的区别吧。
本文介绍在Visual Studio中，通过属性表，使得一个新建解决方案中的项目可以快速配置已有解决方案的项目中各类已编译好的C++第三方库的方法。
在最近的一篇文章中，我描述了一个Metropolis-in-Gibbs采样器，用于估计贝叶斯逻辑回归模型的参数。
Protection ID v6.3.5 – 2009.12.24 hello folks!
最近几个月一直在忙着跑实验，写论文，博客确实也是好久没有更新了，乘着最近论文搞得差不多了，碰巧也是在排版，来记录一下使用 LaTeX 进行论文写作的一些东西。
机器学习里的优化算法很多，比如SGD、Adam、AdaGrad、AdaDelta等等，光是它们的迭代公式就已经够让人头疼。
经过两周尝试手动编写加壳程序，目前也只是能实现给PE文件添加新区块，后面还有重定位表的修复，地址输入表的处理，虚拟机和花指令技术等反调试手段…一大串要学习的工作，几乎就是放弃了吧，通过这两周学习能让自己对PE文件和偏移地址、虚拟地址有一定了解也算不亏。目前就是转而向使用工具方向了。 目前加壳的两个主要方向是压缩和加密。
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最近查找资料的时候发现了前段时间被爆出来的利用 GSM 劫持+短信嗅探的方式来盗刷银行卡的案例，想起来一直想写一篇关于 GSM 的文章，故写此文来浅谈一下 GSM 网络的安全性。
时间20210107，环境winxp 介绍一些加壳工具和和它们的简单使用。其中加壳工具都可以在看雪学院上下载。为了方便描述，就先写了一个原程序，原程序的逻辑很简单，代码如下。
壳的存在会让我们找不到程序的真实入口点，从而不能正确的分析反汇编程序，也就对程序起到了一定的保护作用。
Integrated open-source software for urban autonomous driving, maintained by Tier IV. The following functions are supported:
各种各样的黑客工具浩如天上繁星，这也让许多刚刚入门安全技术圈的童鞋感到眼花缭乱，本文整理了常用的安全技术工具，希望能够给你带来帮助。以下大部分工具可以在 GitHub 或 SourceForge 下载。 Windows 调试工具 通用调试器 OllyDbg：经典的反汇编工具 IDA pro：宇宙最强反汇编，支持源码级别的查看 x64dbg：基于Qt的开源现代化的动态调试器 Immunity Debugger：流行的用户模式调试器（依赖Python）配合 PyCommand 插件可构建 ROP 链。 W
本章节内容将介绍软件的脱壳技术。什么是加壳？加壳就是用来压缩或者保护软件不被非法修改破解的一种工具，而脱壳就是将已经加壳的程序从壳中剥离出来，既然能给程序进行加壳，那也就会有相应的脱壳方法，本节课我们将讲解几种常见的脱壳方法，让你能够应对一部分软件的加壳保护。
https://github.com/zjhellofss/KuiperInfer 欢迎pr和点赞
有很多卷积神经网络文章解释了 CNN 是什么以及它的用途是什么，而本文将用 C++ 编写一个 CNN 和一个名为 mlpack 的库来对MNIST数据集进行分类。
本文旨在为没有计算机科学背景的人士提供关于ChatGPT及类似AI系统（GPT-3、GPT-4、Bing Chat、Bard等）的工作原理的洞察。ChatGPT是一种聊天机器人——一种基于大型语言模型构建的对话式AI。这些肯定是些专业术语，我们将逐一解析。在此过程中，我们将讨论它们背后的核心概念。阅读本文不需要任何技术或数学背景。我们将大量使用隐喻来阐述这些概念。我们将讨论这些核心概念为何以这种方式工作，以及我们可以期待或不期待像ChatGPT这样的大型语言模型能做什么。 我们将要做什么呢？我们将会轻松地走过一些与大型语言模型和ChatGPT相关的术语，尽量避免使用行话。如果我必须使用专业术语，我会尽量用简单的语言解释。我们将从最基础的“什么是人工智能”开始，逐步深入。我会尽可能使用一些反复出现的比喻。我还会讨论这些技术的含义，包括我们应该期待它们做什么或不应该期待它们做什么。
Redis是一款键值内存数据库，支持丰富的数据类型，在极高的性能下，还支持数据的持久化存储。
VMware CEO Pat Gelsinger曾说： 数据科学是未来，大数据分析则是打开未来之门的钥匙 企业正在迅速用新技术武装自己以便从大数据项目中获益。各行业对大数据分析人才的需求也迫使我们升级自己的技能以便寻找更好的职业发展。 跳槽之前最好先搞清楚一个岗位会接触到的项目类型，这样你才能掌握所有需要的技能，工作的效率也会更高。 下面我们尽量列出了一些流行的开源大数据项目。根据它们各自的授权协议，你或许可以在个人或者商业项目中使用这些项目的源代码。写作本文的目的也就是为大家介绍一些解决大数据相关问题
VMware CEO Pat Gelsinger曾说： 引用 数据科学是未来，大数据分析则是打开未来之门的钥匙 企业正在迅速用新技术武装自己以便从大数据项目中获益。各行业对大数据分析人才的需求也迫使我们升级自己的技能以便寻找更好的职业发展。 跳槽之前最好先搞清楚一个岗位会接触到的项目类型，这样你才能掌握所有需要的技能，工作的效率也会更高。 下面我们尽量列出了一些流行的开源大数据项目。根据它们各自的授权协议，你或许可以在个人或者商业项目中使用这些项目的源代码。写作本文的目的也就是为大家介绍一些解决大数
自动驾驶汽车近年来非常热门，也是本书第10章的内容，优酷小站也分享过很多这方面主题的视频。
mac 用brew安装nginx 其实我主要是记录默认的几个目录的 brew install nginx Updating Homebrew... ==> Auto-updated Homebrew! Updated 3 taps (homebrew/core, homebrew/cask and caskroom/cask). ==> New Formulae buildkit gitleaks llvm@7
原文：https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_numerical-analysis_software
来源：苏生不惑 pip install pillow from PIL import Image import numpy as np a = np.array(Image.open('test.jpg')) b = [255,255,255] - a im = Image.fromarray(b.astype('uint8')) im.save('new.jpg') Parse Redis dump.rdb pip install rdbtool
我曾经很多次推荐过这本书：David Kushner的《DOOM启世录》，今天再次提起是因为这本在十年前影响了很多游戏从业者的书终于再版了。 对于读者而言，如果说有哪本关于游戏的书能让人看完后对游戏制作和程序开发的工作充满热情与冲动的话，那么第一个想到的非《DOOM启世录》莫属。 虽然这本书不像技术类和学习类书籍那样提供具体的游戏开发指引，但却最能唤出内心中潜藏的对所热爱的事物的热情——不仅仅是编程或者游戏。 《DOOM启世录》写的是关于“两个John”——传奇程序员卡马克（John Carmack）和天才
原文作者：Patrick Favre-Bulle 原文地址：https://proandroiddev.com/security-best-practices-symmetric-encryption
Open3D是一个开源库，支持快速开发和处理3D数据。Open3D在c++和Python中公开了一组精心选择的数据结构和算法。后端是高度优化的，并且是为并行化而设置的。
---- 新智元报道 来源：智源社区 编辑：好困 【新智元导读】John Carmack，这位传奇游戏开发者、火箭工程师和VR梦想家已经转向一个大胆的新挑战：开发人工通用智能——一种超越模仿人类智能而理解事物和解决问题的AI形式。 我坚信，实现AGI程序的源代码，一个人就能编写，规模是几万行。而不是Chrome三千万或者Twitter两千万那种量级。推理是：人的DNA信息量不到1GB，而大脑只有40MB，其中还有冗余和不精密的部分。十年内我们也能拥有匹配的硬件完成这项工作。 职业生涯早期，当我有个
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 在信息时代，客观障碍已不复存在，所有的障碍都是主观上的。如果你想动手开发什么全新的技术，你不需要几百万美元的资金，你只需要在冰箱里摆满比萨和可乐，再有一台便宜的计算机，和为之献身的决心。我们在地板上睡过，我们从河水中趟过。 ——DOOM启世录 这个世界的游戏分为两种：一种是虚拟中的，一种是现实生活中的。 相信每个人都有无法实现的梦想。 有些梦想需要太多时间和金钱，譬如开跑车驰骋，驾飞机翱翔。 有些梦想太过于离谱，譬如在太空与异形进行星球大战，与吸血鬼拼
在实际工作中，每个数据科学项目各不相同，但基本都遵循一定的通用流程。具体如下： 数据科学工作流程： 1.数据导入 2.数据整理 3.反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 4.作出推断（比如
在实际工作中，每个数据科学项目各不相同，但基本都遵循一定的通用流程。具体如下： 数据科学工作流程 数据导入 数据整理 反复理解数据 数据可视化 数据转换 统计建模 作出推断（比如预测） 沟通交流 自动化分析 程序开发 下面列出每个步骤最有用的一些R包： 数据导入 以下R包主要用于数据导入和保存数据 feather：一种快速，轻量级的文件格式。在R和python上都可使用 readr：实现表格数据的快速导入。中文介绍可参考这里 readxl：读取Microsoft Excel电子表
PivotalR：用于读取Pivitol（Greenplum）和HAWQ数据库中的数据
Webbench是一个在Linux下使用的非常简单的网站压测工具。它使用fork()模拟多个客户端同时访问我们设定的URL，测试网站在压力下工作的性能，最多可以模拟3万个并发连接去测试网站的负载能力。Webbench使用C语言编写, 代码实在太简洁，源码加起来不到600行。
Webbench是一个在linux下使用的非常简单的网站压测工具。它使用fork()模拟多个客户端同时访问我们设定的URL，测试网站在压力下工作的性能，最多可以模拟3万个并发连接去测试网站的负载能力。Webbench使用C语言编写, 代码实在太简洁，源码加起来不到600行。
关于 C++ 框架、库和资源的一些汇总列表，内容包括：标准库、Web应用框架、人工智能、数据库、图片处理、机器学习、日志、代码分析等。
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