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【看图纸源码】【via 源码功能】【测皮肤源码】源码知识星球

时间:2024-12-24 00:13:40 分类:休闲 编辑:如何导出东方财富指标源码
1.极智开发 | ubuntu源码编译gpu版ffmpeg
2.极智一周 | 谈谈AI发展、源码训练算力、知识推理算力、星球AI编译框架、源码Copilot键 And so on
3.如何评价芋道源码?知识
4.极智开发 | 解读英伟达软件生态 一切的基础CUDA
5.graalvm学习(五)通过启动参数学习jvm相关的命令
6.小程序逆向分析 (一)

源码知识星球

极智开发 | ubuntu源码编译gpu版ffmpeg

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       本文将带你了解在 Ubuntu 系统中,源码如何进行源码编译,知识获得 GPU 加速版本的星球 FFmpeg 工具。

       FFmpeg 是源码一款功能强大的音视频处理工具,支持多种格式的知识音视频文件,并提供了丰富的星球命令行工具和库,允许开发者在 C 语言或其他编程语言中进行音视频处理。源码

       然而,知识FFmpeg 本身并不具备 GPU 加速功能。星球通过集成 CUDA SDK、OpenCL 或 Vulkan 等第三方库,能够实现 FFmpeg 的 GPU 加速,显著提升处理速度和性能。

       在本文中,我们将重点介绍如何在 Ubuntu 系统中编译 GPU 加速版本的 FFmpeg。

       首先,确保已安装 nv-codec-hearers,这是 NVIDIA 提供的 SDK,用于在 GPU 上加速 FFmpeg 的操作。

       接下来,安装 FFmpeg 编码库和相关依赖,完成 FFmpeg 的编译配置。

       最后,运行编译命令,via 源码功能检查 FFmpeg 是否成功安装并验证 GPU 加速功能。

       至此,GPU 加速版本的 FFmpeg 已成功编译和安装,能够为你在音视频处理任务中带来显著性能提升。

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极智一周 | 谈谈AI发展、训练算力、推理算力、AI编译框架、Copilot键 And so on

       极智视界,为您揭示AI发展前沿与挑战。本周聚焦:AI发展、训练算力、推理算力、AI编译框架、Copilot键。

       探索AI技术边界,极智视界邀您加入「极智视界」知识星球,获取独家资源与项目实战源码,链接:t.zsxq.com/0aiNxERDq。

       本周热点文章一览:

       (1) AI发展系列

       深度剖析AI训练算力、AI推理算力与AI编译框架,结合作者多年AI实践心得,分享AI行业动态与个人思考,测皮肤源码内容详实,助您洞悉AI技术前沿。

       (2) 微软Copilot键

       微软创新之举,在键盘中集成Copilot键,作者对此提出独特见解与批判性思考,探讨技术革新与用户体验的平衡。

       本周精选内容,旨在提供高质量信息,内容精简,价值不减。

       极智一周,愿您周末愉快!

如何评价芋道源码?

       芋道源码评价:总体评价不高。在使用过程中,会发现以下问题:

       首先,芋道源码基于ruoyi框架进行修改,代码经过了大量改动,并过度封装,导致魔法绑定现象频繁出现,使用起来十分不便。

       其次,查看官方文档需要关注gitee/git账号,并且还要付费加入知识星球。这种中国式开源思维在一定程度上限制了文档的开放性,不如直接在gitee上标明文档链接更为合理。

       第三,芋道源码充斥着广告营销信息,与微信公众号捆绑,扫码后需要关注多个公众号,asp源码 表白且需付费才能完成关注过程。这种操作方式显得过于复杂,不符合用户的使用习惯。

       第四,芋道源码添加了大量功能,偏离了开源的基本原则。对于不同的后台业务场景,封装其他功能可以理解,但将商城功能融入其中,则显得不伦不类。开发者是否真正经历过实际企业业务场景的开发,值得质疑。

       最后,修改包后,无法获得最新支持。代码虽然在格式上有所优化,但在过度封装业务的同时,拆分业务代码模块的方式让人难以理解,导致复杂度增高。

       综上所述,芋道源码在使用过程中存在多方面的问题,对于简单的场景,可以直接使用ruoyi框架,而对于复杂场景,建议自研,以避免踩坑。

极智开发 | 解读英伟达软件生态 一切的基础CUDA

       欢迎关注我的公众号 [极智视界],获取我的更多经验分享

       大家好,我是rtklib源码详解极智视界,本文来介绍一下 解读英伟达软件生态 一切的基础CUDA。

       邀您加入我的知识星球「极智视界」,星球内有超多好玩的项目实战源码下载,链接: t.zsxq.com/0aiNxERDq

       CUDA,全称为 Compute Unified Device Architecture,是英伟达于 年推出的一个平行计算平台和应用编程接口 API 模型。CUDA 之于英伟达的重要性主要体现在下面几个方面:

       所以,解读英伟达软件生态,必须要从 CUDA 说起。虽然 CUDA 再往下还有如 PTX 的指令集加速层级,但是PTX 的普及程度其实并不高,甚至可能很多朋友都没听说过 PTX,其实也算正常,因为基本上的 N 卡开发者,根本没必要接触到 PTX,把 CUDA 学好就足够够的了。

       把 CUDA 作为标杆,似乎是很多 AI 芯片厂商 "共同的做法",比较有代表性的是升腾的 Ascend C、寒武纪的 Bang C,但是其实这几个之间有相似但又有不相似的地方。相似的地方在于不管是升腾还是寒武纪都想提供一套类似 CUDA 的可以充分调用自己 NPU 硬件加速的对外接口,提高客制化的灵活性。不相似的地方一方面在于我们是在学人家,很多接口其实是为了贴近 CUDA 的接口而进行的高级封装,毕竟大部分开发者其实已经形成了 CUDA 的开发习惯,这个时候让大家切换起来更加顺手的做法就是 "模仿",而要做这种程度的 "模仿" 势必要协调好硬件架构和软件接口的映射;不相似的另外一方面体现在软件生态的层次清晰度,这个拿升腾来专门说,升腾 Ascend C 的发布时间在 年 5 月 6 日,而反观英伟达 CUDA 的发布时间是 年。什么意思呢,很明显可以看到英伟达的软件生态是以 CUDA 为基础然后层层往上叠的,而升腾是先有了 CANN,先有了 MindSpore 这些 "高层建筑",然后往下才有了 Ascend C,这种软件生态的层次结构就没有那么清晰,当然这种说法也只是基于时间上的,这并不影响它在空间上还是具备不错的软件生态层次结构。

       再回到 CUDA 本身,需要清楚的一点是,CUDA 其实一开始主要是面向优化计算密集型计算 (Compute-Bound),因为不管是最开始的通用科学计算还是后来的以 CNN 为主流的深度学习计算都是计算密集型,但是后来 Transformer 又逐渐流行,所以 CUDA 也是不断在 "与时俱进" 在做平衡、做兼顾,比如在 A 开始,CUDA 新增了从 L1 Cache 到 HBM Global Memory 数据直接异步拷贝的指令,其实也是在丰富自身对于访存密集型计算 (Memory-Bound) 的优化。

       我之前写过挺多关于 CUDA 的分享,罗列一些,

       CUDA 是一种硬件强相关的编程模型,要掌握好 CUDA,需要先看懂 GPU 硬件架构,从而映射到 CUDA 内存模型、线程模型上,这点跟 C 语言、跟 C++ 这类 "高级" 编程语言就很不一样,所以很多朋友会觉得 CUDA C 比较难写,特别是要写出高性能的 CUDA C,比较难。确实,这是事实,特别是对于写出高性能的 CUDA C,会涉及资源的高效调度,比如 Shared Memory、L1 Cache 等的调度;会涉及适应硬件架构超参的配置,比如 Thread、Block、Grid 等的配置。

       总之,对于 CUDA 的深入学习,是一门 "稳挣不亏" 的 "买卖",原因不再过多赘述,主要体现在它的重要性上。

       好了,以上分享了 解读英伟达软件生态 一切的基础CUDA,希望我的分享能对你的学习有一点帮助。

       公众号传送

graalvm学习(五)通过启动参数学习jvm相关的命令

       在深入学习graalvm时,我们首先要关注的是`./native-image`命令启动时的第一个参数,特别是`--module`。从第三章的探讨中,我们可以发现,NativeImageGeneratorRunner文件实际上扮演了生成可执行文件入口的关键角色,这揭示了graalvm独特的实现机制。当然,还有一些涉及性能优化的选项,如`-Djdk.internal.lambda.disableEagerInitialization`、`-Djava.awt.headless=true`和`-XX:MaxRAMPercentage`,这些在官方文档和源代码中可能没有详尽说明其具体作用。

       第二个参数则需要进一步探索,对于这部分内容,可以参考知识星球上的资源:[t.zsxq.com/Fqg](/Fqg)。通过这个链接,你将找到更详细的解释和命令用途。总体来说,理解这些启动参数是掌握graalvm命令行操作的关键,它们直接影响到应用的性能和编译过程。

小程序逆向分析 (一)

       李老板:奋飞呀,最近耍小程序的比较多,而且貌似js好耍一点?要不咱们也试试?

       奋飞:你是老板,你说了算喽。

       第一次搞小程序,得找个软柿子捏,就找个以前分析过的某段子App的小程序吧。

       app下载回来就是apk包,那么小程序在哪里?小程序是一个以wxapkg为后缀的文件,在android手机的/data/data/com.tencent.mm/MicroMsg/用户id/appbrand/pkg/里面找。可是下面一堆数字命令的文件,哪个才是我们要找的某段子App的小程序呢?

       两个办法:把所有的小程序都删除,就留一个,那这个文件就是了。或者把某段子App的小程序删除,然后再重装一下。看文件日期,最新的就是了。

       wxapkg文件肯定没法直接分析的了,我敢打赌它一定可以反编译出js文件。从github.com/ezshine/wxa...下载他编译好的wxapkg-convertor可执行程序。把wxapkg文件拖到wxapkg-convertor的界面里面可以反编译出js源码出来。我们先试试分析一下这个websign的来历。

       首先搜索一下websign字符串,很幸运,看上去就在这个js里面的i(d)函数里。

       既然反编译出来了js源码,能否动态调试下,这样分析起来更方便了?答案是可以的,下载微信开发者工具,把刚才反编译的工程导入进来。记得在设置->项目设置中把“不校检合法域名...”这一项勾上。这样代码貌似可以跑起来,我们在i函数下个断点,发下它可以进来了。

       我们调试的时候发现它并没有生成websign,t.h_m为空,导致后面没有生成,这个难不倒我们,从抓包结果里面找一个h_m的值,写死一下,就顺利跑出结果了。从js代码里看,i函数里面最后调用了o(n),这么明显的md5,我们来试试,在i函数里面加一个代码。首先在Mac下我们算下结果,然后再调试下这个工程,看看t1Use的值。确认过眼神,就是MD5。

       搞个新玩意的时候,先找个软柿子捏,不要一下就想放个大卫星。能反编译,然后再动态调试,那么曙光就在眼前。这个样本运气好,肉眼就可以看出是md5,复杂的js算法,可以考虑PyExecJS、js2py或Node.js来跑。所有的故事都会有结局,只有生活跟你没完。TIP:本文的目的只有一个就是学习更多的逆向技巧和思路,如果有人利用本文技术去进行非法商业获取利益带来的法律责任都是操作者自己承担,和本文以及作者没关系。本文涉及到的代码项目可以去奋飞的朋友们知识星球自取,欢迎加入知识星球一起学习探讨技术。有问题可以加我wx:fenfei讨论下。无偿领取网络安全入门到进阶学习籽料可点击这个链接:瓜子:零基础学网络安全有什么建议?如何入门?——来自一位年薪W的网工倾情讲解。

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