三星镁光海力士被控合谋操纵 DRAM 价格;安全专家公布能崩溃所有 Windows 的 PoC 代码...

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三星、镁光和海力士被指控操纵DRAM价格;安全专家公布能崩溃所有Windows的PoC代码;Python Web框架Flask 1.0正式发布;Proxy-Gov 4.7发布,新增SDK支持;MongoDB r3.7.9版本更新;Go语言启用新logo。

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转自:开源中国、solidot、cnBeta、腾讯科技等

0、三星镁光海力士被控合谋操纵 DRAM 价格

律师事务所 Hagens Berman 指控三星、镁光和海力士从 2016 年第一季度到 2017 年第三季度之间通过降低产量和操纵价格使其收入翻了一番多。三星、镁光和海力士控制了全球 96% 的 DRAM 芯片市场。中国在去年宣布调查内存芯片市场的价格垄断,三家公司的行为突然发生了改变。DRAM 的价格在 2017 年上涨了 47% ,为三十年来最大幅度的上涨。任何在 2016 年 7 月 1 日到 2018 年 2 月 1 日购买使用 DRAM 设备的美国消费者都可以加入这起集体诉讼。

1、安全专家公布能崩溃所有 Windows 的 PoC 代码

安全专家 Marius Tivadar 在 GitHub 上公布了概念验证代码(PoC) ,它能崩溃所有版本的 Windows,即使 Windows 计算机处于锁定状态。代码利用了微软处理 NTFS 图像的一个漏洞。他的 PoC 代码包括了畸形 NTFS 图像,可以放在 U 盘里,然后插上电脑后系统就会在数秒内蓝屏死机。

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Tivadar 称,原因是 Windows 默认会自动读取 U 盘中的内容。即使关闭“自动播放”,在访问该文件时候系统也会崩溃,比如 Windows Defender 等安全工具自动扫描 U 盘。在系统锁定的情况下,蓝屏死机也能触发,Tivadar 认为微软应改变这种做法,因为锁定状态下系统不应该读取随便一个插到电脑上的 U 盘。

2、八年磨一剑,Python Web 框架 Flask 1.0 正式发布

Flask 1.0 已正式发布,Flask 是一个微型的 Python 开发的 Web 框架,最初构建于 2010 年,至今已发展 8 年。更新亮点:

● 不再支持 Python 2.6 和 3.3 。

● CLI 更加灵活。 

● 开发服务器默认情况下多线程处理开发过程中的并发请求。

● ......(详情:https://www.palletsprojects.com/blog/flask-1-0-released/)

3、Proxy-Go v4.7 发布,划时代版本,SDK、GUI 应有尽有!

Proxy-Go v4.7 发布了。Proxy 是 golang 实现的高性能http、https、websocket、tcp、udp、socks5 代理服务器,支持正向代理、反向代理、透明代理、内网穿透、TCP/UDP 端口映射、SSH 中转,TLS 加密传输,协议转换。更新内容:

● 增加了基于gomobile的sdk,对android/ios/windows/linux/mac提供SDK支持.

● 优化了bridge的日志,增加了client和server的掉线日志.

● 优化了sps读取http(s)代理响应的缓冲大小,同时优化了CONNECT请求,避免了某些代理服务器返回过多数据导致不能正常通讯的问题.

● ......(详情:https://github.com/snail007/goproxy/releases)

4、基于分布式文件存储的数据库 MongoDB r3.7.9发布

MongoDB 是一个基于分布式文件存储的数据库。由 C++ 语言编写,旨在为 Web 应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。MongoDB  数据库发布 r3.7.9版本,目前未见更新说明。(详情:https://github.com/mongodb/mongo/archive/r3.7.9.zip)

5、Go 语言启用新 logo,全新形象代表速度和效率

Go 在过去的 8 年里一直有着不一样的发展旅程,新的 logo 旨在向用户传达 Go 的价值观和理念。

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新的 logo 遵循品牌在简单性和复杂性两方面的核心理念。使用现代斜体字的无衬线字体与三条简单的运动线相结合,形成了一个类似于快速运动中两个轮子的标记,形象的表达了速度和效率。字母的圆形暗示了 Go gopher 的眼睛,这种熟悉的形状,使得标记和吉祥物良好地配对。

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【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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