背景：最近遇到一个bug,需要修改RHEL8.7kernelconfig的配置参数，然后重新安装该kernel。踩过一些坑，复盘整理。查询当前的kerneluname-r4.18.0-477.15.1.el8_8.x86_64这是当前运行的内核版本。版本号的不同部分表示以下信息：•4.18.0:内核的主版本号、次版本号和发布版本号。•477.15.1.el8_8:补丁级别和发行版本信息。•x86_64:内核的体系结构，这里是64位RHEL查询当前系统已经安装的kernel如下有三种常用的方式：#1rpm-qa|grepkernel|xargsrpm-qi#2sudoyumlistinstall
前言ret2dir是2014年在USENIX发表的一篇论文，该论文提出针对ret2usr提出的SMEP、SMAP等保护的绕过。全称为return-to-direct-mappedmemory，返回直接映射的内存。ret2dir在SMEP与SMAP等用于隔离用户与内核空间的保护出现时，内核中常用的利用手法是ret2usr，如下图所示（图片来自论文）。首先是在内核中找到可以控制指针的漏洞，修改指针使其指向为用户空间，因此在用户空间布置恶意的数据或者代码，完成漏洞的利用。但是当SMEP与SMAP保护的出现，在内核态下，不能够执行或者访问用户空间的代码或者数据，导致了该利用方式失效，因为即使在用户空间
导致的原因一般都是显卡算力和cuda或者torch版本不匹配比如在conda中安装的pytorch=1.5.0cuda=10.2错误：RuntimeError:CUDAerror:nokernelimageisavailableforexecutiononthedevice参考pytorch报错RuntimeError:CUDAerror:nokernelimageisavailableforexecutiononthedevice_可豌豆的博客-CSDN博客则应该安装1.8.1以上cuda11.1以上的版本：否则有提示：NVIDIAGeForceRTX3060withCUDAcapabili
解决RuntimeError:CUDAerror:nokernelimageisavailableforexecutiononthedeviceCUDAkernelerrorsmightbeasynchronouslyreportedatsomeotherAPIcall,sothestacktracebelowmightbeincorrect.在服务器复现代码的时候，遇到了上述错误，解决办法如下。问题描述：nvidia-smi下的GPU编号与Pytorch上的不同可能原因：nvidia-smi的gpu编号默认使用的是PCI_BUS_ID，而Pytorch默认的是FASTEST_FIRST解决方
每次我做flutterbuild时，我都会得到一个文件更改ios/Flutter/flutter_assets/kernel_blob.bin在提交和重建之后，由于这个文件，我遇到了很多冲突。这个文件是什么？我应该.gitignore这个吗？ 最佳答案 简短的回答是这个文件是一个DartkernelbytecodeFlutter工具链中编译器生成的应用程序代码的表示。当您的Dart代码发生变化时，您应该期望构建的kernel_blob.bin也会发生变化。更详细一点，flutter工具负责管理Flutter应用程序的构建管道。由于您
每次我做flutterbuild时，我都会得到一个文件更改ios/Flutter/flutter_assets/kernel_blob.bin在提交和重建之后，由于这个文件，我遇到了很多冲突。这个文件是什么？我应该.gitignore这个吗？ 最佳答案 简短的回答是这个文件是一个DartkernelbytecodeFlutter工具链中编译器生成的应用程序代码的表示。当您的Dart代码发生变化时，您应该期望构建的kernel_blob.bin也会发生变化。更详细一点，flutter工具负责管理Flutter应用程序的构建管道。由于您
win11下载docker打开后报错如下：解决：cmd中执行wsl--update等待下载完成，重新启动docker即可重新进入docker正常工作
添加kernel内核conda添加了相应的虚拟环境之后，多需要运用到Pycharm、Spyder和Jupyter中，前两种笔者已经分享过，今天阐述Jupyter添加和删除虚拟环境生成对应kernel内核，这样新建的ipykernel项目就使用对应的虚拟环境。1.创建新的环境（取名为neural_net,选用python3.8版本）condacreate–n neural_netpython=3.8 2.激活环境condaactivateneural_net3.安装ipykernel（第一次导入虚拟环境的要下载），使用清华镜像更快，不然自己挂VPN下载使用语句pipinstallipykerne
添加kernel内核conda添加了相应的虚拟环境之后，多需要运用到Pycharm、Spyder和Jupyter中，前两种笔者已经分享过，今天阐述Jupyter添加和删除虚拟环境生成对应kernel内核，这样新建的ipykernel项目就使用对应的虚拟环境。1.创建新的环境（取名为neural_net,选用python3.8版本）condacreate–n neural_netpython=3.8 2.激活环境condaactivateneural_net3.安装ipykernel（第一次导入虚拟环境的要下载），使用清华镜像更快，不然自己挂VPN下载使用语句pipinstallipykerne
文章目录前言一、U-Boot适配Ethernet1、配置U-Boot2、修改dts文件3、编译4、烧写到SD卡5、测试、查看启动打印信息、ping测试二、Kernel适配Ethernet1、配置kernel2、修改dts文件3、编译4、拷贝到SD卡5、测试、启动网络接口，并查看网络信息、ping测试三、通过tftp下载zImage和dts，通过nfs挂载文件系统1、设置bootcmd2、设置bootargs3、保存四、挂载效果1、从tftp下载kernel及通过nfs挂载rootfs2、直接从SD卡加载kernel和rootfs前言传输文件每次都插拔SD卡太麻烦了，还是使用网线传输文件比较快，
