asan 协助

最新推荐文章于 2025-05-08 10:13:34 发布
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测试模块使用asan
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[漏洞挖掘与防护] 01.漏洞利用之CVE-2019-0708复现及防御详解（含学习路线）
杨秀璋的专栏
07-10 1770
这是作者新开的一个专栏——“漏洞挖掘与防护”。第一篇文章将详细介绍Windows远程桌面服务漏洞（CVE-2019-0708），该高危漏洞利用方式是通过远程桌面端口3389，RDP协议进行攻击，堪比WannaCry。希望对入门的同学有帮助。您的点赞、评论、收藏将是对我最大的支持，感恩安全路上一路前行，如果有写得不好的地方，可以联系我修改。基础性文章，希望对您有所帮助！
内存问题检测
John_ToStr的博客
07-31 1162
内存问题检测
告别内存泄漏！Linux (CentOS 7) 上 GTest + ASAN 实战指南
小亦的博客
05-08 897
还在为协议类程序中难以追踪的 Bug 烦恼？复杂的模拟环境让你焦头烂额？别担心，本文将带你搭建一套强大的 Linux 测试环境，利用 GTest 框架进行高效测试，并借助 ASAN (AddressSanitizer) 这把利剑，精准定位潜藏的内存问题，让你的代码质量更上一层楼
linux环境常用的性能监控和协助开发调试工具
csdn265的博客
05-11 362
Linux有诸多优秀的工具帮助我们分析服务器各项性能指标和协助开发调试工作。下面只列举比较基础的命令，且一般是集成在linux环境中而不需再次安装的命令。更多更详细的命令可以参考 https://github.com/brendangregg/perf-tools  A、CPU进程相关 常用工具列举下：uptime、ps、top、mpstat、pidstat等  uptime: 查看系统运行时
【C++ 单元测试 】应对 C++ 单元测试中常见失败场景的通用技巧
探索C++编程的奥秘，分享深入的技术见解和实践，旨在激发读者创造力与解决问题的思维。
01-08 1128
本章将深入探讨为什么在 C++ 项目中编写单元测试、以及单测在团队开发中的意义。对于初学者而言，“单元测试失败”通常让人困惑：明明看起来简单的代码，却偏偏在测试时崩溃或断言不通过。此外，面对复杂依赖、环境差异、多线程并发等因素，如何让单测具备足够稳定性和覆盖率，也是开发人员经常思考的问题。正如心理学家荣格所言，“认识自己的局限才是智慧的开端”，我们唯有先看清单测与生产代码的差距，才能在后续章节里有针对性地做出改进。
水平分库如何做到平滑扩展
DAMO小天天
04-14 348
水平分库如何做到平滑扩展 上一篇关于DynamoDB的介绍中，有一个特别亮点，就是它无需停机就可以动态扩容。 这个对于我们常用的分库分表方案来说，有很大的优势，分库分表的扩容是一件头疼的问题，如果采用对db层做一致性hash，或是中间价的支持，它的成本过于高昂了，如果不如此，只能停机维护来处理，对高可用性会产生影响。 那是否有方案，既可以快速扩展，又不降低可用性？这一篇，我们聊聊分库分表...
记录一次系统调用慢的 分析过程
weixin_41041321的博客
12-05 4353
收到问题jira描述 •    •      [EM] 0131559] [工厂适应性问题] 执行shell命令，系统反应慢 •       分析发现调用系统system函数执行命令的时间过长，每条命令执行约250ms。对比其它平台只需要
VS2015插件推荐
热门推荐
WLV的专栏
11-09 2万+
1.Visual Assist 就不说了。目前2076可用有破解 2.Refactoring Essentials是一款用于代码分析和重构的开源免费VS2015插件，其功能丰富强大，必然会成为类似Web Essentials这样的必备插件。 因为它具有如下重构功能（http://vsrefactoringessentials.com/Features/Refactorings-CS
AFL二三事——源码分析
further_eye的博客
10-19 3713
AFL二三事——源码分析 前言 AFL，全称“American Fuzzy Lop”，是由安全研究员Michal Zalewski开发的一款基于覆盖引导（Coverage-guided）的模糊测试工具，它通过记录输入样本的代码覆盖率（代码执行路径的覆盖情况），以此进行反馈，对输入样本进行调整以提高覆盖率，从而提升发现漏洞的可能性。AFL可以针对有源码和无源码的程序进行模糊测试，其设计思想和实现方案在模糊测试领域具有十分重要的意义。 深入分析AFL源码，对理解AFL的设计理念和其中用到的技巧有着巨大的帮助，对
2025-03-19 20:24:34.572 13942-14052 libc com.sisheng.aiaio A Fatal signal 11 (SIGSEGV), code 1 (SEGV_MAPERR), fault addr 0x632f32322e6c6564 in tid 14052 (pool-7-thread-1), pid 13942 (m.sisheng.aiaio)出现这个问题我应该怎么排查java和c++端？extern "C" JNIEXPORT jobject JNICALL Java_com_sisheng_fitscreen_pose_Yolov8Pose_getRtspFrame( JNIEnv *env, jobject obj, jint cameraId ) { std::lock_guard<std::mutex> lock(g_get_frame_mutex); int cid = cameraId; auto it = frameSizeMap.find(cid); if (it != frameSizeMap.end()) { try { const auto &arr = it->second; int frameWidth = arr.at(0); int frameHeight = arr.at(1); if (frameWidth > 0 && frameHeight > 0) { __android_log_print(ANDROID_LOG_DEBUG, "rtsp", "cameraid:%d frameW:%i frameH:%i", cid, frameWidth, frameHeight); jclass resultClass = env->FindClass( "com/sisheng/fitscreen/pose/RtspStreamRectBean"); jmethodID constructorId = env->GetMethodID(resultClass, "<init>", "(II)V"); jobject javaResultList = env->NewObject(resultClass, constructorId, frameWidth, frameHeight); return javaResultList; } } catch (const std::out_of_range e) { // 处理越界异常 __LOG_PRINT(ANDROID_LOG_DEBUG, "rtsp", "处理越界异常!!!"); } catch (const std::exception &e){ __LOG_PRINT(ANDROID_LOG_ERROR, "rtsp", "异常:%s", e.what()); } } return NULL; }这种函数我有很多。但是不知道是哪个函数产生还是java端产生的，你协助我排查
03-21
- **内存问题**：使用 `AddressSanitizer (ASan)` 编译本地代码，检测内存越界、释放后使用等问题。 - **并发问题**：使用 `ThreadSanitizer (TSan)` 检测多线程竞争。 #### **(2) 验证 Java 层调用** - **线程模型...
基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
12-22
基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 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！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
12-22
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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！
jank_record_1766403318764055404.pb
12-22
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分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）
12-22
分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究”展开，介绍了基于Matlab代码实现的分层模糊系统参数辨识方法。通过结合梯度下降法和递推最小二乘法，实现对系统结构和参数的高效联合辨识，提升模型精度与收敛速度。文中详细阐述了算法原理、实现步骤及仿真验证过程，展示了该方法在非线性系统建模与辨识中的有效性，适用于复杂动态系统的建模与控制研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和系统辨识理论背景的研究生、科研人员及自动化、控制工程等相关领域的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于非线性动态系统的建模与参数辨识；②用于提高模糊系统训练效率与预测精度；③支持科研复现、算法优化及工程实际中的系统辨识任务； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解两种优化算法的融合机制，并尝试在不同数据集或应用场景中进行迁移与改进，以掌握其核心思想与实现技巧。
AL-SHADE-SVM分类预测：基于变体差分进化算法的SVM参数优化研究（Matlab代码实现
12-22
AL-SHADE-SVM分类预测：基于变体差分进化算法的SVM参数优化研究（Matlab代码实现内容概要：本文研究基于变体差分进化算法AL-SHADE优化支持向量机（SVM）的分类预测性能，重点解决SVM中关键参数（如惩罚因子C和核函数参数g）难以手动调优的问题。通过引入AL-SHADE算法，自动搜索最优参数组合，提升SVM在分类任务中的准确性与泛化能力。文中结合Matlab代码实现，展示了算法的完整流程，包括种群初始化、变异、交叉、选择机制及适应度函数设计，并通过实验验证了该方法相较于传统参数选择方式在分类精度上的优越性。; 适合人群：具备一定机器学习基础，熟悉支持向量机和优化算法原理，有一定Matlab编程经验的高校学生、科研人员或工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决SVM模型参数调优困难问题，提升分类预测精度；②为智能优化算法（如差分进化及其变体）在机器学习超参数优化中的应用提供实践案例；③适用于需要高精度分类的科研项目或工程应用，如故障诊断、模式识别、金融风控等领域。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解AL-SHADE算法的运行机制及其与SVM的集成方式，重点关注适应度函数的设计与参数优化过程的可视化分析，以便迁移至其他模型优化任务中。
python实现简单rnn循环神经网络实现二进制加法_基于Python编程语言构建的简易循环神经网络模型专注于处理二进制加法运算任务通过时间序列数据的学习与预测展示RNN在序.zip
12-22
python实现简单rnn循环神经网络实现二进制加法_基于Python编程语言构建的简易循环神经网络模型专注于处理二进制加法运算任务通过时间序列数据的学习与预测展示RNN在序.zip
asan
04-29
### AddressSanitizer 使用指南 #### 什么是 AddressSanitizer？ AddressSanitizer 是一种快速的内存错误检测工具，用于发现程序中的非法内存访问问题。它能够捕获诸如越界访问、使用已释放的内存以及未初始化指针等问题[^1]。 #### 如何启用 AddressSanitizer？ 在 GCC 和 Clang 中可以轻松启用 AddressSanitizer。通过向编译命令中添加 `-fsanitize=address` 参数即可激活此功能。例如： ```bash gcc -fsanitize=address -o my_program my_program.c ``` 对于 C++ 程序，则需要额外指定标准库的支持情况。如果使用的是 `libc++_static`，需要注意其与 ASan 的兼容性问题[^2]。 #### 常见编译选项 为了提高诊断精度并减少误报率，在实际应用过程中还可以考虑增加一些辅助参数： - **`-fno-omit-frame-pointer`**: 防止优化掉帧指针，有助于更精确地定位错误位置。 - **`-fno-tree-vectorize`**: 关闭矢量化优化，防止某些特定类型的假阳性报告。 - **`-fno-optimize-sibling-calls`**: 禁用兄弟调用优化，进一步提升调试准确性[^3]。 #### 运行时环境变量设置 运行带有 AddressSanitizer 的应用程序之前，可以通过调整几个重要的环境变量来控制行为模式： - **`ASAN_OPTIONS=detect_leaks=0`**: 如果不需要检查泄露问题可关闭此项以加快速度。 - **`LSAN_OPTIONS=suppressions=my_suppression_file.txt`**: 提供自定义抑制文件路径，忽略预期中的泄漏警告。 --- ### ASan 相关常见问题解答 #### Q: 我遇到了崩溃问题怎么办？ A: 当程序因 ASan 报告而终止执行时，通常会打印详细的堆栈跟踪信息指出具体发生错误的位置。按照提示修复源码逻辑即可解决问题[^1]。 #### Q: 是否存在性能开销？ A: 是的，由于增加了额外的数据结构维护操作，因此开启 ASan 后可能会使目标二进制文件变大，并且降低约两倍至三倍的速度表现[^1]。 #### Q: 能否与其他 sanitizer 工具一起工作？ A: 可以同时启用多个 sanitizers 来全面扫描不同种类的问题，不过要注意它们之间可能存在冲突现象，务必逐一测试验证效果最佳组合方式[^1]。 ---
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