摘要 2015年11月9日，Google发布深度学习框架TensorFlow并宣布开源，并迅速得到广泛关注，在图形分类、音频处理、推荐系统和自然语言处理等场景下都被大面积推广。TensorFlow系统更新快速，官方文档教程齐全，上手快速且简单易用，支持Python和C++接口。本文依据对Tensorflow（简称TF）白皮书[1]、TF Github[2]和TF官方教程[3]的理解，从系统和代码
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2024-05-07 21:04:54
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0x20019u 注册表RegOpenKeyEx函数LONG RegOpenKeyEx( HKEY hKey, // handle to open key LPCTSTR lpSubKey, // subkey name DWORD ulOptions, // reserved REGSAM samDesired, // security access mask
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2019-07-16 11:46:00
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x64_dbg是一款windows系统下非常优秀的64位调试器，与目前热门的“OllyDbg”十分相似，使用过OllyDbg调试工具的朋友应
dbx是UNIX下基于命令行界面的程序调试器。 dbx是通过交互执行dbx子命令来达到调试的目的的。在调试程序前，必须先将-g选项包含在编译信息中，编译生成带调试信息的文件，即：cc -o filename -g file.c。 进入dbx通常只需输入"dbx filename"即可，filename为待调试的可执行程序名。dbx加载后就显示提示符：(dbx)，此时用户就可以输入dbx
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2024-09-25 23:55:28
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(绝对实用的PHP入门教程，绝对适合从入门到精通的全过程，本人学习过程全记录。)
这是第二篇，搭建PHP的调试和开发环境，经典的PhpED+Dbg的配置，绝对能用。
原创
2009-02-19 16:47:35
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x64dbg 是一款开源、免费、功能强大的动态反汇编调试器，它能够在Windows平台上进行应用程序的反汇编、调试和分析工作。与传x64dbg官方地址：https://x64dbg.com/x64dbg和Ollydbg虽都是Windows。
原创
2023-07-06 10:47:15
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一、打印调试 linux设备驱动调试，我们在内核中看到内核使用dev_dbg来控制输出信息，这个函数的实质是调用printk(KERN_DEBUG )来输出打印信息。要打开这个开关需要下面两步。 1.1、打开调试开关&nb
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2022-09-28 15:33:36
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通过观看视频，记下此次笔记，笔记内容来自lite深度解析视频。视频来源：https://www.bilibili.com/video/av24219725/ tensorflow lite 定位于设备端智能应用。我们在台式机上使用tensorflow开发出模型，训练出权重，然后使
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2024-04-21 07:13:47
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这篇教程的主要源代码在ptb_word_lm.py与reader.py两个文件中。教程对应的源代码的github仓库地址。数据下载地址，该教程需要的数据在该下载的文件解压后的data子目录下。该目录的内容如下图所示： 首先介绍reader.py文件的内容： reader.py文件由_reader_words、_builid_vocab、_file_to_wor
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2024-04-18 06:28:12
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本文主要介绍了pr_debug和dev_dbg的原理，并重点以pr_debug为例分析。
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2015-07-05 00:47:00
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代码无法命中处理1.首先确认一下，程序的DLL与源码是否一致，可以编译之后再进行2.确认是否有公共的文件存储常用的DLL，导致程序没有走最新编译的DLL3.VS程序调试时会用到 .pdb文件，是否DLL是最新的但是 .pdb文件不是最新的，删掉 .pdb文件上述问题都确认没有问题，但是断点可以命中，但是就是无法在断点处中断确认断点是否真的命中了，我调试程序时，使用的是附加进程的调试方式进行调试的，
1: echo -n "file demo.c +p" > /sys/kernel/debug/dynamic_debug/control的实现。 首先看一下dynamic_dedbg/control是如何生成的？代码位置 lib/dynamic_debug.c1: static int __init dynamic_debug_init_debugfs(void)2: {3:
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2015-07-05 15:36:00
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dev_info， dev_dbg Linux 内核动态调试_代码撸起的博客-CSDN博客_dev_info 输出
原创
2022-09-19 13:47:28
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本教程对应的tensorflow版本为：tensorflow 1版本简介 深度学习的框架有很多：TensorFlow、Caffe、Theano、Torch...TensorFlow作为谷歌重要的开源项目，有非常火热的开源的开源社区推动着开源项目的发展，它能让项目有旺盛的生命力并在生命周期中不断涌现新的功能并以较快的迭代来更新Bug修复。Keras是在TensorFlow基础上构建的高层API，K
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2024-05-27 16:33:52
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一. 总论说到Tensoflow serving的编译安装，真的是一把鼻涕一把泪。前前后后折腾了一个星期。在这期间参考了同行的做法，自己也在不断地摸索尝试。 遇到的困难：Tensoflow serving的版本和源码在不断更新，之前成功编译安装的版本在一段时间后，由于github上的Tensoflow serving的源码的更新，变得编译安装不成功。即使是执行官网提供的编译安装指令也无法成功编译安
ret-sync编译生成的x64dbg的dp64和dp32后缀文件复制到x64dbgd的release/x64(x32
原创
2022-09-24 02:09:43
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1 - Tensorflow源码目录结构基于2018年5月28日github的tensorflow源码，即1.8版本第一层：tensorflow： 核心代码目录。
third_party：第三方库，包括：eigen3，fft2d，hadoop，mkl，probuf ，kafka，mpi，tensorRT，nccl，grpc等等。
tools：只有两个文件 bazel.rc 和 tf_env_col
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2024-03-13 11:38:52
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TensorFlow 2.0源码编译步骤传统pip安装tensorflow限制修改bazel编译版本限制已知编译存在的问题配置configure编译选项Tips: 本文作者：Phillweston，未经允许禁止转载 传统pip安装tensorflow限制1.AVX指令集CPU使用老版本TensorFlow报错 对于不支持AVX指令集的CPU服务器，在python中使用 import tenso
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2023-11-26 23:34:36
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读TensorFlow 源码笔记(2): tensorflow的控制流算子(control_flow_op)在阅读TensorFlow源码时，遇到了很多复杂又晦涩的概念，今儿整理以下内容，分享给大家：介绍专门为处理控制流而添加的五个TensorFlow原语运算符,演示如何将高级控制流结构编译为包含这五个原语的数据流图解释TensorFlow运行时如何执行这些数据流图，包括在一组混合设备（如CPU、
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2024-08-11 10:54:57
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