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vscode配置openssl include和lib环境(M1 mac)

写在前面:其实mac是unix内核的系统,默认就有openssl的环境,但是如果要使用openssl开发,都会重新来安装,你可以使用如下命令查看当前openssl版本:opensslversion一、安装opensslmac安装openssl有两种方式,一种是使用自带的brew工具,使用如下命令即可:brewinstallopenssl这种方式默认安装最新版本的openssl,其实也可以指定版本号,如:brewinstallopenssl@1.1这种只要系统环境没问题可以直接安装成功,这里说的系统环境主要是指brew能否正常使用安装。安装成功可以使用如下命令查看安装地址:whereisopen

vscode配置openssl include和lib环境(M1 mac)

写在前面:其实mac是unix内核的系统,默认就有openssl的环境,但是如果要使用openssl开发,都会重新来安装,你可以使用如下命令查看当前openssl版本:opensslversion一、安装opensslmac安装openssl有两种方式,一种是使用自带的brew工具,使用如下命令即可:brewinstallopenssl这种方式默认安装最新版本的openssl,其实也可以指定版本号,如:brewinstallopenssl@1.1这种只要系统环境没问题可以直接安装成功,这里说的系统环境主要是指brew能否正常使用安装。安装成功可以使用如下命令查看安装地址:whereisopen

Ubuntu系统 E: 无法获得锁 /var/lib/dpkg/lock - open (11: 资源暂时不可用)

前言在安装一个python依赖库时,出现了如下问题:E:无法获得锁/var/lib/dpkg/lock-open(11:资源暂时不可用) E:无法锁定管理目录(/var/lib/dpkg/),是否有其他进程正占用它?分析原因1)系统正在安装或更新软件,apt、apt-get正在被使用,所以暂时无法使用。2)可能是上次更新或者安装没有正常完成,导致apt或apt-get被占用。解决方案一可以先找一下apt或apt-get相关的进程,然后使用kill杀掉进程;ps-e|grepapt-getps-e|grepapt如果有显示相关的进程,基于进程的PID,使用kill名称杀掉进程;sudokillx

Ubuntu系统 E: 无法获得锁 /var/lib/dpkg/lock - open (11: 资源暂时不可用)

前言在安装一个python依赖库时,出现了如下问题:E:无法获得锁/var/lib/dpkg/lock-open(11:资源暂时不可用) E:无法锁定管理目录(/var/lib/dpkg/),是否有其他进程正占用它?分析原因1)系统正在安装或更新软件,apt、apt-get正在被使用,所以暂时无法使用。2)可能是上次更新或者安装没有正常完成,导致apt或apt-get被占用。解决方案一可以先找一下apt或apt-get相关的进程,然后使用kill杀掉进程;ps-e|grepapt-getps-e|grepapt如果有显示相关的进程,基于进程的PID,使用kill名称杀掉进程;sudokillx

OSError: [WinError 1455] 页面文件太小,无法完成操作。 Error loading “C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\to

完整报错OSError:[WinError1455]页面文件太小,无法完成操作。Errorloading"C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torch\lib\shm.dll"oroneofitsdependencies.场景:运行reid-strong-baseline模型原因:模型太大,而系统分配的分页内存太小,无法训练环境:windows10,cuda版本:11.1,pytorch版本:1.11.0+cu113(1)查询自己的cuda版本:nvidia-smi(2)查询自己的pytorch版本importtorchprint(torch

OSError: [WinError 1455] 页面文件太小,无法完成操作。 Error loading “C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\to

完整报错OSError:[WinError1455]页面文件太小,无法完成操作。Errorloading"C:\ProgramData\Anaconda3\lib\site-packages\torch\lib\shm.dll"oroneofitsdependencies.场景:运行reid-strong-baseline模型原因:模型太大,而系统分配的分页内存太小,无法训练环境:windows10,cuda版本:11.1,pytorch版本:1.11.0+cu113(1)查询自己的cuda版本:nvidia-smi(2)查询自己的pytorch版本importtorchprint(torch

【汇编语言】栈区与SS:SP寄存器

汇编语言-栈栈是一块特殊的内存空间,本文涉及的CPU为8086CPU,所有与内存地址有关的数字皆为16进制前言栈的运行规律-先进后出,后进先出以下为入栈的过程:以下是出栈的过程:以上就是栈的运行机制,栈的入栈叫做push,出栈叫做pop在8086CPU中,栈是一块特殊的内存空间,栈的出栈和入栈都是以字为单位的1.8086栈机制8086使用一段内存对栈进行模拟,最基本的操作是pop(出栈)和push(入栈)pop寄存器:表示将栈顶元素出栈并且将数据送入寄存器中push寄存器:表示将寄存器中的元素入栈下面是一段当作栈区使用的内存空间,初始化如下:执行指令:pushAX后:寄存器AX中的内容被存放进

【汇编语言】栈区与SS:SP寄存器

汇编语言-栈栈是一块特殊的内存空间,本文涉及的CPU为8086CPU,所有与内存地址有关的数字皆为16进制前言栈的运行规律-先进后出,后进先出以下为入栈的过程:以下是出栈的过程:以上就是栈的运行机制,栈的入栈叫做push,出栈叫做pop在8086CPU中,栈是一块特殊的内存空间,栈的出栈和入栈都是以字为单位的1.8086栈机制8086使用一段内存对栈进行模拟,最基本的操作是pop(出栈)和push(入栈)pop寄存器:表示将栈顶元素出栈并且将数据送入寄存器中push寄存器:表示将寄存器中的元素入栈下面是一段当作栈区使用的内存空间,初始化如下:执行指令:pushAX后:寄存器AX中的内容被存放进

记录使用 Lib.Harmony 时注入过程中遇到的一个坑

1.从这里开始在一个无聊的下午,我偶然看到某个Terraria群里在谈论着一个叫TerrariaHelper(自动钓鱼)的软件,顿时有了兴致。我之前粗略研究过FruitY(某个直接修改Terraria程序集代码而做出来的魔改端(作弊端),功能丰富)的实现代码,但是今天看到的是一个独立的Helper程序,没有修改Terraria的源文件,也包含了自瞄,自动回血等等功能,不禁让人好奇这些功能是如何实现的。我一开始猜想这可能类似于CE(CheatEngine)那样,从内存的层面上去修改一些东西(感觉很复杂,没有研究过)。直到我偷偷地把它拖进了dnSpy(一个反编译软件),短暂地分析代码后,得出的结果

记录使用 Lib.Harmony 时注入过程中遇到的一个坑

1.从这里开始在一个无聊的下午,我偶然看到某个Terraria群里在谈论着一个叫TerrariaHelper(自动钓鱼)的软件,顿时有了兴致。我之前粗略研究过FruitY(某个直接修改Terraria程序集代码而做出来的魔改端(作弊端),功能丰富)的实现代码,但是今天看到的是一个独立的Helper程序,没有修改Terraria的源文件,也包含了自瞄,自动回血等等功能,不禁让人好奇这些功能是如何实现的。我一开始猜想这可能类似于CE(CheatEngine)那样,从内存的层面上去修改一些东西(感觉很复杂,没有研究过)。直到我偷偷地把它拖进了dnSpy(一个反编译软件),短暂地分析代码后,得出的结果