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c++ - 为什么 `precise`限定符不生效?

我正在尝试改进HenryThasler的GLSL双单算法实现(来自他的GLSLMandelbrot演示),以便在Linux上的NVIDIA图形上可靠地工作。我最近了解到,自从OpenGL4.0(§4.7ThePreciseQualifierinthespec)或GL_ARB_gpu_shader5扩展(spec)我们可以使用precise使计算遵循GLSL源中指定的精确算术运算序列的限定符。但是下面的尝试似乎并没有带来任何改善:#version330#extensionGL_ARB_gpu_shader5:requirevec2ds_add(vec2dsa,vec2dsb){preci

ARM寄存器及功能介绍/R0-R15寄存器

1、ARM 寄存器组介绍ARM处理器一般共有37个寄存器,其中包括:(1)31个通用寄存器,包括PC(程序计数器)在内,都是32位的寄存器。(2)6个状态寄存器,都是32位的寄存器。ARM处理器共有7种不同的处理器模式:用户模式(User),快速中断模式(FIQ),普通中断模式(IRQ),管理模式(Svc),数据访问中止模式(Abort),未定义指令中止模式(Und),系统模式(Sys),在每一种处理器模式中有一组相应的寄存器。在任意一种处理器模式下,可见的寄存器包括15个通用寄存器(R0~R14)、一个或者二个状态寄存器以及程序计数器(PC)。在所有的寄存器中,有些是各模式共用同一个物理寄存

STM32 调试出现问题 卡在LDR R0, =SystemInit

 第一次出现这个很懵逼啊,第一次进不去主函数,但是别慌张。解决方法直接option中勾选UseMicroLIB就解决啦。 然后继续使用debug就好啦~ 

python - 在 tensorflow r0.9 (skflow) 中训练 DNNClassifier 时如何打印进度?

我无法让DNNClassifier在训练时打印进度,即损失和验证分数。据我所知,可以使用从BaseEstimator继承的配置参数打印损失,但是当我传递一个RunConfig对象时,分类器没有打印任何东西。fromtensorflow.contrib.learn.python.learn.estimatorsimportrun_configconfig=run_config.RunConfig(verbose=1)classifier=learn.DNNClassifier(hidden_units=[10,20,10],n_classes=3,config=config)classi

Windows驱动(用户层R3与内核层R0通信)

内存空间分为用户层和系统层,普通的应用程序只能运行在用户层,为了可以操作系统层的内存所以引入了驱动程序,有了驱动就可以通过用户层来操作系统层的内存及函数,所以驱动就是应用层和系统层之间的一个桥梁在应用层通过创建符号链接,自动产生驱动层的IRP事件,即可执行系统层的IRP函数,从而将应用层的数据传到系统层。首先加载驱动使得系统层存在一个符号链接,然后应用层就可以创建跟系统层同名的符号链接其实本质上是驱动加载完成时会产生一块共享内存用于R3和R0数据交换,控制码用于控制读写哪块内存R0创建驱动对象->R0创建驱动设备->R0创建符号链接->R3打开符号链接->R3传入控制码(读、写)->R0执行I

安卓应用层抓包通杀脚本r0capture

安卓应用层抓包通杀脚本r0capturer0ysue:https://github.com/r0ysue/r0captureSpawn模式:pythonr0capture.py-U-f包名简介仅限安卓平台,测试安卓7、8、9、10、11可用;无视所有证书校验或绑定,不用考虑任何证书的事情;通杀TCP/IP四层模型中的应用层中的全部协议;通杀协议包括:Http,WebSocket,Ftp,Xmpp,Imap,Smtp,Protobuf等等、以及它们的SSL版本;通杀所有应用层框架,包括HttpUrlConnection、Okhttp1/3/4、Retrofit/Volley等等;无视加固,不管是

frida工具Jnitrace | Objection | r0tracer

pipinstallobjectionpipinstalljnitrace要求是frida版本大于14点多,目前推荐使用14.2.18FridaVersion:pipinstallfrida==14.2.18Jnitrace:JNItrace是一个基于Frida框架的Hookjni方法的库。https://github.com/chame1eon/jnitrace直接按照上面的pip安装。jnitrace-lxxx.so包名--ignore-vm注意:如果出现这种错误就是用了面具的隐藏hide;Spawn模式及jnitrace都是需要关闭面具隐藏(MagiskHide)不得不说这真的是个神器。

安卓应用层抓包通杀脚本r0capture

安卓应用层抓包通杀脚本r0capturer0ysue:https://github.com/r0ysue/r0captureSpawn模式:pythonr0capture.py-U-f包名简介仅限安卓平台,测试安卓7、8、9、10、11可用;无视所有证书校验或绑定,不用考虑任何证书的事情;通杀TCP/IP四层模型中的应用层中的全部协议;通杀协议包括:Http,WebSocket,Ftp,Xmpp,Imap,Smtp,Protobuf等等、以及它们的SSL版本;通杀所有应用层框架,包括HttpUrlConnection、Okhttp1/3/4、Retrofit/Volley等等;无视加固,不管是

函数参数的 C++ 类模板推导 (P0091R0)

在C++17中我们可以做类似的事情std::pairp={1,3};//compilerdeducestemplateparameterstopair来自cppreference的文档我了解以下内容将不起作用:templatevoidbar(std::pair){}voidfoo(){bar({1,3});//Nodeductionofpairtemplatearguments}谁能证实这一点并提供一些见解,为什么这不起作用?从技术上讲,这应该可行,对吧?是否进行过任何讨论以使这项工作发挥作用,或者这是一种疏忽? 最佳答案 引用是正

函数参数的 C++ 类模板推导 (P0091R0)

在C++17中我们可以做类似的事情std::pairp={1,3};//compilerdeducestemplateparameterstopair来自cppreference的文档我了解以下内容将不起作用:templatevoidbar(std::pair){}voidfoo(){bar({1,3});//Nodeductionofpairtemplatearguments}谁能证实这一点并提供一些见解,为什么这不起作用?从技术上讲,这应该可行,对吧?是否进行过任何讨论以使这项工作发挥作用,或者这是一种疏忽? 最佳答案 引用是正
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