QBDI全名为QuarkslaB Dynamicbinary Instrumentation,它是一个模块化的跨平台以及跨架构的DBI框架。该工具目前支持Linux、macOS、Android、iOS和Windows操作系统,支持的架构有x86、x86-64、ARM和AArch64架构。QBDI的模块化特征意味着它不需要包含任何首选的注入方法,并且可以结合外部注入工具一起使用。QBDI包含了一个基于LD_PRELOAD的小型Linux以及一个动态可执行的macOS注入器(QBDIPreload),它们是QBDI的Python绑定基础,即pyQBDI。QBDI还整合了Frida,一个动态指令工具集。
后来盯着 CMakeList,看到这些编译、link 优化项,心想也没有可能是这些的配置导致的:
在去年7月发布的Android FFmpeg系列01--编译与集成一文中我们采用的是ndk r21d+FFmpeg5.0.1的版本,一年过去,FFmpeg也迭代到了6.0的版本
2021 年 11 月,我们决定评估 arm64 架构在 Uber 的可行性。我们的大多数服务是用 Go 或 Java 编写的,但我们的构建系统只能编译成 x86_64。现在,得益于开源合作,Uber 拥有了一个独立于系统的构建工具链,可以无缝地支持多种架构。我们使用这个工具链来引导 arm64 主机。本文将分享我们是如何着手去做这件事情的,以及我们早期的想法、遇到的问题、达成的一些成就和未来的方向。
在Liteos-a中,使用LLVM来编译程序。LLVM的本意是“Low Level Virtual Machine”,一个底层的虚拟机。但是它现在已经发展成了一种编译器(compiler)的框架系统。简单地说,LLVM可以取代GCC,LLVM容易扩展,可以提供更好的性能。
解决: 五花八门,如果是Ubuntu自带Python3都版本,可以直接链接Python3 到Python指令解决
Android Studio 2.2 及以后的版本默认使用CMake进行 NDK 编译, 其中最吸引人的地方是,在开发NDK程序时可以进行联机调试,这真是大在的方便了开发者开发NDK程序的效率了。 那么使用CMake编译NDK程序是否与我们之前介绍的使用ndk-build编译有很大的不同呢?下面我们就来一窥它的原理。
最近在根据项目需求疯狂撸 OpenCL ,FFmpeg 相关的文章落下了不少,后面也准备介绍下 OpenCL 在 Android 上的应用,另外 OpenCL 可以和 OpenGL 结合使用,非常有趣。
随着移动应用和IoT设备的普及,大量的硬件抛弃了传统的x86架构,选择使用能耗低、性价比高的ARM芯片,ARM指令级渐渐成为主流,但随之而来的,是愈发严峻的安全问题。
如何将二进制文件作为数据添加到自己程序中?这是我最近遇到的问题,google上找到这两篇说得已经很清楚: 《Embedding of binary data into programs》 《Embed
在上一篇文章中<一步一步解读神经网络编译器TVM(一)——一个简单的例子>,我们简单介绍了什么是TVM以及如何利用Relay IR去编译网络权重然后并运行起来。
在本系列的第 1 部分和第 2 部分,我们介绍了 eBPF 虚拟机内部工作原理,在第 3 部分我们研究了基于底层虚拟机机制之上开发和使用 eBPF 程序的主流方式。
Android 的安全模型由 Linux 内核强制执行,这将诱使攻击者将其视为攻击目标。我们在已发布的 Android 版本和 Android 9 上为加强内核投入了大量精力,我们将继续这项工作,通过将关注点放在基于编译器的安全缓解措施上以防止代码重用攻击。
之前介绍了一点高通可信执行环境QSEE,我们知道QSEE是一种TEEOS,那么今天来了解下其编译工具链。 高通的可信执行环境---QSEE 先下载工具: 需要说明的是LLVM(Low Level V
上一篇博客《conan入门(九):NDK交叉编译自己的conan包项目塈profile的定义》中我们以jsonlib为例说明了如何NDK交叉编译自己封装成conan的模块及定义profile简化编译的方式。
我们有时候写一些基础性类库或者实验新功能的时候,常常需要使用到最新版本的GCC和Clang。一些Linux发行版的源里和一些工具链(比如MSYS2)里其实自带LLVM套件的包,LLVM 官网也提供一些常见平台的预编译包下载。 那为什么我们还要自己编译呢?如果有注意到的小伙伴可能会发现,很多平台的源和 LLVM 官网 里下载的预编译包,其实是缺失很多组件的。有些没有libc++和libc++abi(CentOS 8),有些没有Sanitizer相关的组件,有些缺失其他的组件。而Clang虽然支持GCC的libstdc++,但是一方面我们写基础性类库还是要优先考虑原生STL库的兼容性,另一方面Clang对libstdc++的支持也不是太好,特别是有些第三方库在这个组合下也是没有适配得很好,同时gdb和libc++的搭配有时候也不是很完善。 所以我们就需要一个组件尽可能开完整地包含LLVM,Clang,libc++,libc++abi还有其他周边工具(各类Sanitizer,clang-tiny,clang-analyzer等等)的工具链。
我的需求是需要有一个能够构建出 dotnet 的 AOT 包的环境,要求这个环境能解决 glibc 兼容依赖的问题,能打出来 x64 和 arm64 的 AOT 的包,且能够运行 gitlab runner 对接自动构建
Arm MTE(内存标记)作为Armv8.5指令集的一部分引入。MTE现在内置于Arm 最近宣布的符合Armv9 的 CPU 中,例如 Cortex-X2、Cortex-A710 和Cortex-A510。未来基于Armv9 的 CPU 也将集成 MTE。
对于各类内核,只要支持menuconfig配置界面,都是使用Kconfig。 在配置界面中,可以选择、设置选项,这些设置会保存在.config文件里。 Makefile会包含.config,根据里面的值决定编译哪些文件、怎么编译文件。
许庆伟:龙蜥社区eBPF技术探索SIG组 Maintainer & Linux Kernel Security Researcher
FFmpeg是一套用于录制、转换和流化音视频的完整的跨平台解决方案,它的强大之处不用过多描述,本文主要介绍如何编译出so文件和在Android Studio工程中的引入
之前我写过的两篇博客《conan入门(十):Windows下Android NDK交叉编译Boost》,.《conan入门(十一):Linux下Android NDK交叉编译Boost》中介绍了在Linux和Windows下NDK交叉编译boost的过程
LLVM makes it easier to not only create new languages, but to enhance the development of existing ones. It provides tools for automating many of the most thankless parts of the task of language creation: creating a compiler, porting the outputted code to multiple platforms and architectures, generating architecture-specific optimizations such as vectorization, and writing code to handle common language metaphors like exceptions. Its liberal licensing means it can be freely reused as a software component or deployed as a service.
FFmpeg 是一款知名的开源音视频处理软件,它提供了丰富而友好的接口支持开发者进行二次开发。
本篇文章接上一篇,继续聊聊向量数据库领域,知名的开源技术项目:Milvus,在不同 CPU 架构的 macOS 环境下的编译安装。
不得不说 JetBrains 是一家务实的公司,各种IDE让人赞不绝口,用起来也是相当溜。同样的,诞生自 JetBrains 的 Kotlin 也是一门务实的编程语言,Kotlin以工程实用性为导向,充分借鉴了Java, Scala, Groovy, C#, Gosu, JavaScript, Swift等等语言的精华,让我们写起代码来可谓是相当优雅却又不失工程质量与效率。Kotlin Native能把 Kotlin代码直接编译成机器码,也就是站在了跟 C/C++、Go和Rust的同一个层次,于是这个领域又添一位竞争对手。
打开根目录下的build.info, 注释下面几行, 在Line:590~594, 否则会有类似错误提示 ${LDCMD:-g++} ld: unknown option: --sysroot=.
在android-ndk-r19c目录下toolchains文件夹中的llvm文件夹即为clang编译工具包
ImHex是一款功能强大的十六进制编辑器,该工具专为逆向工程分析师、编程开发人员以及那些想好好保护自己眼睛的安全人员所设计。哪怕你每天工作到凌晨三点(虽然不建议),也不会伤害你的眼睛!
Apache TVM is an effort undergoing incubation at The Apache Software Foundation (ASF), sponsored by the Apache Incubator. Incubation is required of all newly accepted projects until a further review indicates that the infrastructure, communications, and decision making process have stabilized in a manner consistent with other successful ASF projects. While incubation status is not necessarily a reflection of the completeness or stability of the code, it does indicate that the project has yet to be fully endorsed by the ASF.
本篇文章接上一篇[1],继续聊聊向量数据库领域,知名的开源技术项目:Milvus,在不同 CPU 架构的 macOS 环境下的编译安装。
xmake 是一个基于 Lua 的轻量级跨平台构建工具,使用 xmake.lua 维护项目构建,相比 makefile/CMakeLists.txt,配置语法更加简洁直观,对新手非常友好,短时间内就能快速入门,能够让用户把更多的精力集中在实际的项目开发上。
时间大约在2015年,Arm第一次在 MDK 5.20 中引入了Arm Compiler 6(那时候的版本是 6.9),正式拉开了Arm官方编译器从第五版(armcc)到第六版(armclang)升级替换的序幕……
今天在Windows平台如下正常执行conan NDK交叉编译Boost库时报了个错
上一篇博客《conan入门(十):Windows下Android NDK交叉编译Boost》中已经说明了Windows下Android NDK交叉编译Boost的全过程。
开发者Natanael Copa今天正式推出了Alpine Linux 3.11.0重大版本更新,在修复BUG、更新组件和进行安全升级的同时引入了大量新功能。新版本基于最新的Linux Kernel 5.4内核,添加了对树莓派4 Model B单板计算机的支持,可以使用AArch64 (ARM 64-bit)和ARMv7架构镜像进行安装。
上一篇我们写了一个最基本的Hello Engine,并用Visual Studio的命令行工具,cl.exe进行了编译。
Kotlin Native是一种将Kotlin源码编译成不需要任何VM支持的目标平台二进制数据的技术,编译后的二进制数据可以直接运行在目标平台上,它主要包含一个基于LLVM的后端编译器的和一个Kotlin本地运行时库。设计Kotlin Native的目的是为了支持在非JVM环境下进行编程,如在嵌入式平台和iOS环境下,如此一来,Kotlin就可以运行在非JVM平台环境下。
iOS 9 发布后,开发者可以提交包含 bitcode 的程序到APPStore。当 llvm 更新或者新款手机使用了新的cpu命令集架构时,苹果可以使用最新的llvm版本重新将bitcode编译为安装包,确保能够充分利用新的llvm的最新优化或者适配最新的cpu命令集架构,避免了开发者手动提交新安装包的繁琐过程。
偶尔会听到有嵌入式 Linux 玩家抱怨自己的开发板:图形界面不够流畅,拖动窗口有卡顿感。
NDK 全称 Native Development Kit,也就是原生开发工具包 ,官网对它有详细的 中文介绍 。可能一说到 NDK 或 JNI ,大家脑子里第一反应就是集成 C/C++ 。其实 JNI 的含义是 Java Native Interface ,这种接口允许 Java 和其他语言进行交互的,包括但不限于 C/C++ 。目前 Rust 也可以通过 JNI 来和 Java 交互,虽然不太成熟。
driver.js 是一个轻量级、无依赖的纯 JavaScript 引擎,用于引导用户在页面上聚焦。该项目解决了如何在网页上引导用户关注核心要素的问题。
本系列文章会通过对 clang 源码进行拆解的方式,逐步对 clang 内部的各种逻辑进行介绍。
上一篇博客《conan入门(十六):profile template功能实现不同平台下profile的统一》以Android NDK交叉编译为例介绍了jinja模板在conan profile中的应用。如果针对不同的Android目标平台(armv7,armv8,x86,x86_64)都要维护一个profile也是挺麻烦的。本文在此基础上,更进一步改进将android NDK 对不同平台armv7,armv8,x86,x86_64交叉编译的profile基本于同一个模板统一实现
近日,在新闻平台 HackerNews 上有个开发者颇为关注的 GitHub 项目,名叫 C++ Insights,特色就是:用编译器的眼睛看源码。为此,项目作者对其进行了详细介绍。
当你心血来潮想学习Rust这门语言时,一定会用到Rustup来安装Rust。同时你可以会疑问toolchain是啥,target又是啥,为啥学其它编程语言没有这些概念,下面我们就一一解答你的疑问。
今天我将首先向您介绍RISC-V,它是什么,为什么您应该感兴趣。 我将谈谈RISC-V在状态方面的位置,选择一些主题,我认为这些主题与我们的软件受众有关,现在正在讨论该社区正在进行的讨论,争议和事情。 积极参与发展,然后展望未来以及卡片中的内容,可能会有什么机会与开放标准和开放式指令集做一些不同的事情。
mksnapshot是v8编译过程中的一个中间产物,看名字平平无奇,也甚少文章着重介绍它,但实际上它并不是它名字表述那样只是生成个快照,而是内藏玄机:
【GiantPandaCV导语】这篇文章主要是讲解了如何给Jetson Nano装机,以及在Jetson Nano上如何配置TVM并将MxNet的ResNet18跑起来获取分类结果,最后我们还体验了一下使用AutoTVM来提升ResNet50在Jetson Nano上的推理效率,AutoTune了一个Task(一共需要AutoTune 20个Task)之后可以将ResNet50的推理速度做到150ms跑完一张图片(224x224x3),从上面的BenchMark可以看到TensorRT在FP32的时候大概能做到50-60ms推理一张图片(224x224x3)。本文所有实验代码均可以在这里找到:https://github.com/BBuf/tvm_learn/blob/main/relay ,如果你对学习TVM感兴趣可以考虑点个star。
为了控制 clang 的运行,clang 必须支持不同的参数对各种行为进行控制,所以,clang driver 启动后的第一个主要任务就是 参数解析
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