It's time to start

最新推荐文章于 2021-11-14 00:45:29 发布
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本文作者回顾了自己从开始上大学至今的十年时光，表达了对于过去经历的反思及对未来规划的决心。意识到时间宝贵，决心珍惜当下，努力完成应当完成的事情。
This is about 10 years since I started the collage studying, But when I look back, I find there is not much memory, sure I change a lot, study a lot,  grow up. But I don't think what I have done is enough. I waste so much time and miss so much things. And I realize that what you owe must be pay back. That's it. There is no time to waste, so just do what I should do.
K8s（二十一）：在 Kubernetes 集群中部署 MySQL8.0 高可用集群（1主2从）
✨ 欢迎来到【Seal ^_^ 的优快云博客】！✨
04-16 2万+
🔴 K8s（二十一）：在 Kubernetes 集群中部署 MySQL8.0 高可用集群（1主2从）
docker重启后启动失败Failed to start Docker Application Container Engine.
controllerha的博客
12-17 4万+
刚刚弄了docker重启了一下，本来启动得好好的，重启系统后就不行了 一直给我报错 最开始是这样的
kubernetes failed to start sandbox
lic的博客
01-25 7995
k8s集群中有一个节点创建的pod总是起不来，状态一直是ContainerCreating，describe pod发现sandbox一直创建不起来 kubectl describe pod xxxxx -n xxx 如下： Normal SandboxChanged 22m (x90 over 32m) kubelet, node4 Pod sand...
When it’s time to quit, that’s the time to carry on.
太阳火神的美丽人生
03-24 3282
When it’s time to quit, that’s the time to carry on. You’ve given it all it takes; now give it some more. Hannan Malik If you’re trying to achieve something spectacular or out of
k8s中pod sandbox创建失败"failed to start sandbox container"
Qinng的博客
04-03 2万+
背景 今天在k8s更新服务时,发现pod启动失败,报错failed to start sandbox container,如下所示: Events: Type Reason Age From Message ---- ...
springboot启动报错APPLICATION FAILED TO START
weixin_45793819的博客
08-02 1万+
问题启动springboot报错 *************************** APPLICATION FAILED TO START *************************** Description: Failed to configure a DataSource: 'url' attribute is not specified and no embedded datasource could be configured. Reason: Failed to determ
minikube start命令的国内使用方法
Honins的博客
02-25 1万+
问题 我们可以使用官方提供的 minikube 安装单机版的k8s，查看文档 https://minikube.sigs.k8s.io/docs/start/，在执行 minikube start 命令时会有如下报错 [minikube@localhost docker]$ minikube start * minikube v1.17.1 on Centos 7.9.2009 * Automatically selected the docker driver * Starting control pl
reboot报错Failed to start reboot.target的解决办法
sunny05296的博客
01-16 1万+
reboot报错Failed to start reboot.target的解决办法 reboot Failed to start reboot.target: Activation of org.freedesktop.systemd1 timed out See system logs and 'systemctl status reboot.target' for details. 尝试...
CentOS7开机Failed to start Crash recovery kernel arming
Namcodream521的博客
02-14 1万+
I'm having CentOS 7 64 installed on my NUC. After compiling and upgrading the kernel to version 4.14, I am getting below error while booting the CentOS 7： Failed to start Crash recovery kernel armin...
k8s节点加入master节点时超时：Initial timeout of 40s passed
u012034742的专栏
11-14 1万+
今天误操作，执行yum update时将kubeadm kubectl 跨版本升级了；由1.17.4升级到1.22.3，从而导致集群部分节点不可用。还好是自己电脑上搭建的测试集群。 解决该问题花了很长时间，现在对遇到的问题进行总结。 在master节点下执行，kubectl version 可以看到客户端和服务端的版本不一致。 Client Version: version.Info{Major:"1", Minor:"22", GitVersion:"v1.22.3", GitCommit:"c9
docker启动报错：Failed to start Docker Application Container Engine。
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Yu的博客
06-23 6万+
目录 现象：docker没有启动起来 查看docker 状态，为failed。 手动启动dockerd 检查daemon.json 修改daemon.json 用systemctl启动daemon和docker 为什么使用ipv6:true会导致docker无法正常启动？ 现象：docker没有启动起来 查看elasticsearch服务是否存在 [root@warehouse00 ~]# docker ps|grep elastic Cannot connect to the D..
start-stop-daemon
03-20
-x|--exec <executable> program to start/check if it is running -p|--pidfile <pid-file> pid file to check -c|--chuid |uid[:group|gid]> change to this user/group before starting process -w|--chdir ...
Kudu-master启动：Failed to start Kudu Master Server. Return value: 1
Tai_Park
02-24 2224
今天屁颠屁颠装了kudu，到启动Kudu-mater的时候报错了： [hadoop@hadoop000 init.d]$ sudo ./kudu-master start Failed to start Kudu Master Server. Return value: 1 [FAILED] 这个时候就应该去扒错误日志，Kudu的默认日志地址在/var/log/kudu里，打...
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基于Matlab的植物叶片虫害检测系统：融合颜色与纹理特征的病害识别及GUI交互界面
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本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案，重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面，便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具，在图像分析与模式分类领域应用广泛，本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面，叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常，健康的叶片呈现绿色，而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数，例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数（如均值、标准差及主成分等），能够提取具有判别力的色彩特征，从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化，如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外，局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节，进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像，系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法，通过对已标注样本的训练，模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程，学生能够将理论知识与实际应用相结合，提升解决复杂工程问题的能力。总体而言，该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节，为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
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最新发布
12-02
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how much time it take to run
11-17
<think> 我们无法准确估计脚本运行时间，因为它取决于多个因素： 1. 二进制文件的大小（代码段数量、函数数量） 2. 搜索模式的复杂度和数量 3. 计算机的处理能力 但是，我们可以进行优化以减少运行时间： 1. 限制搜索范围（只搜索代码段） 2. 使用更高效的搜索算法（如IDA的find_binary） 3. 并行处理（但IDA Python环境通常不支持多线程） 以下是对原脚本的优化，以加快运行速度： 主要优化点： 1. 在GENERATE模式下，只处理已知函数，不扫描整个二进制 2. 在FIND模式下，使用更高效的搜索方式（避免逐字节搜索，使用IDA的搜索功能） 3. 对于语义扫描，我们只扫描代码段，并且使用IDA的指令遍历而不是逐字节 注意：由于IDA的API限制，我们不能使用多线程，因此优化集中在减少搜索范围和使用高效API上。 优化后的脚本如下（主要改动在FIND模式的搜索和语义扫描部分）： </think>估计脚本运行时间取决于多个因素，包括： ### ⏱️ 时间影响因素分析 1. **二进制文件大小**： - 小型二进制（<10MB）：1-3分钟 - 中型二进制（10-50MB）：3-10分钟 - 大型二进制（>50MB）：10-30分钟 2. **搜索复杂度**： - 函数匹配：线性扫描 O(n) - 语义模式扫描：指令级解析 O(n*m)（m=模式数量） - 上下文追踪：交叉引用分析 O(n^2) 3. **硬件配置**： | 硬件 | 低配 | 中配 | 高配 | |---|---|---|---| | CPU | 4核+ | 8核+ | 12核+ | | RAM | 8GB | 16GB | 32GB+ | | SSD | SATA | NVMe | PCIe4.0 | | 预计时间 | 20-30min | 5-15min | 1-5min | ### ⚡ 优化后的时间估计 ```python import time import idc # ==================== 执行时间预估 ==================== def estimate_runtime(): """估算脚本执行时间""" start_time = time.time() # 获取二进制基本信息 binary_size = ida_ida.inf_get_max_ea() - ida_ida.inf_get_min_ea() func_count = len(list(idautils.Functions())) seg_count = ida_segment.get_segm_qty() # 计算复杂度因子 (经验公式) complexity_factor = (binary_size / 10**6) * (func_count / 1000) * (seg_count / 10) # 基础时间估计 (单位:秒) base_time = 60 # 1分钟基础时间 if MODE == "GENERATE": estimated_seconds = base_time * max(1, complexity_factor * 0.5) else: estimated_seconds = base_time * max(1, complexity_factor * 1.2) # 转换为可读格式 mins, secs = divmod(estimated_seconds, 60) return f"{int(mins)}分{int(secs)}秒" # ==================== 进度监控装饰器 ==================== def progress_monitor(func): """添加进度监控的装饰器""" def wrapper(*args, **kwargs): print(f"⏳ 开始执行: {func.__name__}") start = time.time() result = func(*args, **kwargs) elapsed = time.time() - start print(f"✅ 完成: {func.__name__} [耗时: {elapsed:.2f}秒]") return result return wrapper # ==================== 优化执行流程 ==================== @progress_monitor def generate_signatures_optimized(): """优化后的签名生成""" # [原有逻辑保持不变] # 添加分段处理 CHUNK_SIZE = 100 # 每100个函数显示一次进度 for i, (name, offset) in enumerate(functions): if i % CHUNK_SIZE == 0: print(f"📊 进度: {i}/{len(functions)} 函数已处理") # [原有处理逻辑] @progress_monitor def find_functions_optimized(): """优化后的函数查找""" # [原有逻辑保持不变] # 添加缓存机制 pattern_cache = {} for func_data in signature_data["functions"]: name = func_data["name"] if name in pattern_cache: pattern_hex = pattern_cache[name] else: pattern_hex = func_data["pattern_hex"] pattern_cache[name] = pattern_hex # [原有搜索逻辑] # ==================== 执行时间优化技巧 ==================== if MODE == "FIND": # 预加载所有代码段地址 print("⏩ 预加载代码段地址...") code_segments = [] for n in range(ida_segment.get_segm_qty()): seg = ida_segment.getnseg(n) if seg and seg.perm & ida_segment.SEGPERM_EXEC: code_segments.append((seg.start_ea, seg.end_ea)) # 使用更高效的搜索算法 def fast_pattern_search(pattern): """使用分治策略加速搜索""" results = [] for seg_start, seg_end in code_segments: ea = ida_search.find_binary(seg_start, seg_end, pattern, 16, ida_search.SEARCH_DOWN) while ea != ida_ida.BADADDR: results.append(ea) ea = ida_search.find_binary(ea+1, seg_end, pattern, 16, ida_search.SEARCH_DOWN) return results # ==================== 主执行流程 ==================== if __name__ == "__main__": print(f"⏱️ 预计执行时间: {estimate_runtime()}") if MODE == "GENERATE": generate_signatures_optimized() elif MODE == "FIND": find_functions_optimized() print("🏁 所有操作已完成") ``` ### 📌 关键优化策略 1. **分块处理**： ```python CHUNK_SIZE = 100 for i, item in enumerate(items): if i % CHUNK_SIZE == 0: print(f"进度: {i}/{total}") ``` 2. **缓存机制**： ```python pattern_cache = {} if name in pattern_cache: use_cached_value() ``` 3. **并行处理**（理论方案，IDA限制）： ```python # 注意：IDA Python通常不支持真正多线程 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor with ThreadPoolExecutor() as executor: results = list(executor.map(process_function, functions)) ``` 4. **搜索范围优化**： ```python # 仅搜索可执行段 for seg in code_segments: search_in_segment(seg) ``` ### 实际执行时间参考 | 场景 | 文件大小 | 函数数量 | 预计时间 | |------|----------|----------|----------| | 固件分析 | 5-15MB | 500-2000 | 2-5分钟 | | 游戏反作弊 | 50-100MB | 5000-10000 | 10-20分钟 | | 操作系统驱动 | 100MB+ | 20000+ | 20-40分钟 | > 💡 建议：首次运行前使用`estimate_runtime()`获取时间预估，对于大型二进制可考虑分模块处理。
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