目录1.功能2.架构2.1.imperfect_soc_block_top2.2.ahb_bus_matrix_3x32.3.sram0与sram12.4.ahb2apb_bridge2.5.usart2.6.spi2.7.timer3.逻辑设计3.1.imperfect_soc_block_top3.2.ahb_bus_matrix_3x33.3.sramahb2sramsram3.4.ahb2apb_bridge3.5.usart3.6.spi3.7.timer4.测试这次基于AHB与APB的协议，设计一个片内各组件互联的架构笔记：soc最小系统（软硬件协同仿真）–插桩&hello笔记：F
靶场搭建靶机下载地址：Matrix-Breakout:2Morpheus~VulnHub直接解压双击ova文件即可使用软件：VMware（可能会出现问题），VirtualBox（此处官方建议使用VirtualBox）难度：中等攻击机：kali信息收集为了方便我直接使用windows上的lansee直接扫描出目标靶机iplansee扫描结果去除已知靶机ip剩下的就是目标靶机192.168.21.134当然需要访问看看访问结果看看源码能出现啥192.168.21.134网页主页源码没有什么有用的看看nmap能看出来啥nmap192.168.21.143nmap简单扫描结果看看端口详细信息nmap-
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MyFileServer2作者：jasonhuawen靶机信息名称：MyFileServer:2地址：https://www.vulnhub.com/entry/my-file-server-2,442/将上述靶机的虚拟机导入到VirtualBox，并设置网络模式为host-only,与攻击机KaliLinux为同一局域网。识别目标主机IP地址─(kali㉿kali)-[~/Desktop/Vulnhub/MyFileServer2]└─$sudonetdiscover-ieth1-r192.168.56.0/24Currentlyscanning:192.168.56.0/24|Screen
MyFileServer2作者：jasonhuawen靶机信息名称：MyFileServer:2地址：https://www.vulnhub.com/entry/my-file-server-2,442/将上述靶机的虚拟机导入到VirtualBox，并设置网络模式为host-only,与攻击机KaliLinux为同一局域网。识别目标主机IP地址─(kali㉿kali)-[~/Desktop/Vulnhub/MyFileServer2]└─$sudonetdiscover-ieth1-r192.168.56.0/24Currentlyscanning:192.168.56.0/24|Screen
文章目录Ubuntu终端美化（oh-my-zsh）一、环境准备二、配置文件1、主题2、修改插件2.1官方插件2.2第三方插件Ubuntu终端美化（oh-my-zsh）一、环境准备这个美化教程适合于大多数的Linux系统，其实可以通用的。首先，我们需要进行一定的环境准备：安装Git，以及对Git进行相关配置sudoaptupdatesudoaptupgradesudoaptinstallgit#安装git仓库管理器git--version#查看是否安装完成#对git进行全局配置gitconfig--globaluser.nameSteveAnthonygitconfig--globaluser.
文章目录Ubuntu终端美化（oh-my-zsh）一、环境准备二、配置文件1、主题2、修改插件2.1官方插件2.2第三方插件Ubuntu终端美化（oh-my-zsh）一、环境准备这个美化教程适合于大多数的Linux系统，其实可以通用的。首先，我们需要进行一定的环境准备：安装Git，以及对Git进行相关配置sudoaptupdatesudoaptupgradesudoaptinstallgit#安装git仓库管理器git--version#查看是否安装完成#对git进行全局配置gitconfig--globaluser.nameSteveAnthonygitconfig--globaluser.
1.写在前面为什么时隔多年又再做一次混淆矩阵的整理，TMD就是每次用的时候要自己回过头查一遍，老是记不住，为了打好基础，再次进行梳理。2.为什么会有混淆矩阵我们简单的分类衡量模型的好坏，其实正常使用均方误差就行了，如下：E(f;D)=1m∑i=1m(f(xi)−yi)2E(f;D)=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}(f(x_i)-y_i)^2E(f;D)=m1∑i=1m(f(xi)−yi)2其次就是错误率：E(f;D)=1m∑i=1m∏(f(xi)−yi)2E(f;D)=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}\prod(f(x_i)-y_i)^2E(f;D
1.写在前面为什么时隔多年又再做一次混淆矩阵的整理，TMD就是每次用的时候要自己回过头查一遍，老是记不住，为了打好基础，再次进行梳理。2.为什么会有混淆矩阵我们简单的分类衡量模型的好坏，其实正常使用均方误差就行了，如下：E(f;D)=1m∑i=1m(f(xi)−yi)2E(f;D)=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}(f(x_i)-y_i)^2E(f;D)=m1∑i=1m(f(xi)−yi)2其次就是错误率：E(f;D)=1m∑i=1m∏(f(xi)−yi)2E(f;D)=\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}\prod(f(x_i)-y_i)^2E(f;D
AsopensourcegainedpopularityinChinain2016,theemergenceofthecountry'sfirstopen-sourceprojectsandstartupshelpedtomakethetermmorevisible.Thatyear,LiuYu,whograduatedmerely12monthsearlier,wasintroducedtoopensourcebyaccidentandgraduallytransformedintoanopen-sourceprofessionalalongtheway.Inthisarticle,wein
