Sym

matlab符号运算 1. 符号对象的建立：sym 和 syms 符号变量 = sym(A) syms 符号变量1 符号变量2 ... 符号变量n syms a b c Matlab 符号运算采用的运算符和基本函数，在形状、名称和使用上，都与数值计算中的运算符和基本函数完全相同 查找符号表达式中的符号变量 findsym(expr) %按字母顺序列出符号表达式 expr 中的所有符号变量 findsym(expr, N)%按顺序列出 expr 中离 x 最近的 N 个符号变量 用给定的数据替换符号表达式中的指定的符号变量 subs(f,x,a) 用 a 替换字符函数 f 中的字符变量 x a 是可以是 数/数值变量/表达式 或 字符变量/表达式。若 x 是一个由多个字符变量组成的数组或矩阵，则 a 应该具有与 x 相同的形状的数组或矩阵 因式分解 syms x; f=x^6+1; factor(f) 函数展开 syms x; f=(x+1)^6; expand(f) 合并同类项 collect(f,v) : 按指定变量 v 进行合并 collect(f) : 按默认变量进行合并 函数简化 [ How,y ]=simple(f): y 为 f 的最简短形式，How 中记录的为简化过程中使用的方法。 计算极限 imit(f,x,a): 计算 limit (f,a): 当默认变量趋向于

Android-Gnss/GPS HAL层实现直通式修改为绑定式示例 为了能够让Android O之前的版本升级到Android O,Android设计了Passthrough模式,经过转换,可以方便的使用已经存在代码,不需要重新编写相关的HAL。 HIDL分为两种模式：Passthrough：翻译成直通式HAL。Binderized：翻译成绑定式HAL 一个编译成so库,供System分区的进程和应用直接加载调用,两者在同一个进程中,这种叫直通式 HAL(passthrough)模式, 另外一种是直接编译成一个daemon可运行的服务,然后System分区的进程通过HwBinder的IPC通信方式来调用,两者在各自独立的进程中,这种称为绑定式HAL(Binderized)模式。 直通式与绑定式最大的区别就是直通模式没有一个独立运行的服务进程,而绑定模式是作为一个独立运行的服务相当于Deamon进程在运行。 直通模式是将android 8.0之前的版本的module 封装起来,供System以上的服务进行调用,上层直接调用 HIDL_FETCH_XXX 来调用此接口的。 调用时都是通过 HIDL 工具生成的 getService() 来调用的, getService() --> getServiceInternal() --> getRawServiceInternal();

module或简写为mod，提供一个用于执行Symbol算的中高级接口，可理解为module是执行 Symbol定义好的程序 的机器。 module.Module接受Symbol作为输入： data = mx.sym.Variable( ' data ' ) fc1 = mx.sym.FullyConnected(data, name= ' fc1 ' , num_hidden=128 ) act1 = mx.sym.Activation(fc1, name= ' relu1 ' , act_type= " relu " ) fc2 = mx.sym.FullyConnected(act1, name= ' fc2 ' , num_hidden=10 ) out = mx.sym.SoftmaxOutput(fc2, name = ' softmax ' ) mod = mx.mod.Module(out) # create a module by given a Symbol 根据symbol建立module 关于module的一套 训练流程见这里 。本节的目的是选择一些常用module API，包括一些重要的属性和方法做个分析。 module包提供了以下几个module：最主要的还是第二个。 显然BaseModule是其他所有module的基类， 基类提供以下方法 ： 1.

JavaScript Symbol对象 Symbol 　　 Symbol 对象是 es6 中新引进的一种数据类型，它的作用非常简单，就是用于防止属性名冲突而产生。 　　 Symbol 的最大特点就是值是具有唯一性，这代表使用 Symbol 类型的值能做独一无二的一些事情。 　　 此外， Symbol 没有构造函数，这使得我们不能 new 它，直接使用即可。 基础知识 声明Symbol 　　 使用 Symbol() 声明一个独一无二的值。 <script> ​ "use strict" ; ​ let Sym1 = Symbol(); // 独一无二的值 let Sym2 = Symbol(); ​ console.log( typeof Sym1); // symbol ​ console.log(Sym1 == Sym2); // false ​ </script> 描述信息 　　 为 Symbol 的值在声明时添加一段描述信息。 　　 使用 description 属性可查看描述信息。 　　 注意：即使两个 Symbol 的描述信息是一样的也不会有什么问题，因为它仅仅是描述信息而已。 <script> ​ "use strict" ; ​ let Sym1 = Symbol("这是Sym1的描述信息"); // 独一无二的值 let Sym2 = Symbol(

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本文来自于 腾讯bugly开发者社区 ，非经作者同意，请勿转载，原文地址： http://dev.qq.com/topic/57e3a... 作者：王赛 1. 前言 Android 系统安全愈发重要，像传统pc安全的可执行文件加固一样，应用加固是Android系统安全中非常重要的一环。目前Android 应用加固可以分为dex加固和Native加固，Native 加固的保护对象为 Native 层的 SO 文件，使用加壳、反调试、混淆、VM 等手段增加SO文件的反编译难度。目前最主流的 SO 文件保护方案还是加壳技术， 在SO文件加壳和脱壳的攻防技术领域，最重要的基础的便是对于 Linker 即装载链接机制的理解。对于非安全方向开发者，深刻理解系统的装载与链接机制也是进阶的必要条件。 本文详细分析了 Linker 对 SO 文件的装载和链接过程，最后对 SO 加壳的关键技术进行了简要的介绍。 对于 Linker 的学习，还应该包括 Linker 自举、可执行文件的加载等技术，但是限于本人的技术水平，本文的讨论范围限定在 SO 文件的加载，也就是在调用 dlopen("libxx.SO") 之后，Linker 的处理过程。 本文基于 Android 5.0 AOSP 源码，仅针对 ARM 平台，为了增强可读性，文中列举的源码均经过删减，去除了其他 CPU 架构的相关源码以及错误处理。

本来是想写到 Ruby 学习笔记一块的，但是字符串操作这块的内容确实太多了，所以单独提取出来了。 Ruby 和 Python 两种语言都支持单引号和双引号的字符串。话不多说，直接上菜（为了对比明显，Ruby 中尽量去掉括号）! 字符串中嵌入变量 # Ruby [1] pry(main)> name1 = "Joe" => "Joe" [2] pry(main)> name2 = "Mary" => "Mary" [3] pry(main)> puts "你好 #{name1}, #{name2} 在哪?" 你好 Joe, Mary 在哪? => nil # Python3 >>> name1 = "Joe" >>> name2 = "Mary" >>> print(f"你好 {name1}, {name2} 在哪？") 你好 Joe, Mary 在哪？ 字符串内建方法 # Ruby [4] pry(main)> myStr = String.new("THIS IS TEST") => "THIS IS TEST" [5] pry(main)> foo = myStr.downcase => "this is test" [6] pry(main)> [7] pry(main)> puts "#{foo}" this is test => nil [8] pry(main)> #

平台：Qemu + vexpress-a9 u-boot：u-boot-2019.10 Linux：linux-4.14.13 之前介绍过用Qemu模拟运行uboot，然后从网络启动linux（ 用Qemu模拟vexpress-a9 （三）--- 实现用u-boot引导Linux内核 ），下面介绍用Qemu运行uboot，然后将存放在虚拟出来的SD卡里加载linux kernel、设备树，并运行。 一、编译uboot 下载最新的uboot，编译vexpress-a9： make ARCH=arm CROSS_COMPILE=arm-linux-gnueabihf- vexpress_ca9x4_defconfig make ARCH=arm CROSS_COMPILE=arm-linux-gnueabihf- menuconfig make ARCH=arm CROSS_COMPILE=arm-linux-gnueabihf- -j8 得到编译生成的u-boot 二、编译linux内核 cross_compile=arm-linux-gnueabihf- make CROSS_COMPILE=$cross_compile ARCH= arm vexpress_defconfig make CROSS_COMPILE=$cross_compile ARCH= arm

mxnet的python api主要有两个包： Gluon api 和 Module api 。gluon api容易上手和debug，更加新手友好。因为 gluon主要依赖NDArray包 ，属于交互式编程，类似于python的array。而 Module api主要依赖于Symbol ，由于需要构建symbol graph，是非交互式的，虽不易debug，但是换来了高性能。尽管性能好，但也有一些限制。所以可以利用gluon快速迭代实现，然后转到symbol来更快的训练和推理（当然限制在于可能你的实现symbol无法支持）。 所有模块的API： https://mxnet.apache.org/versions/1.5.0/api/python/index.html Symbol and NDArray？ 为何不利用已有的NDArray？NDArray可以像python一样交互式编程，Gluon就是基于NDArray，Gluon使用这种方法（在hybridization之前）允许灵活和可调试的网络。 MXNet提供了另一种符号式编程接口Symbol，需要先构建一个计算图，类似tensorflow，先建立placeholders用于输入和输出，然后编译这个计算图， 通过绑定到NDArrays后实现运行。Gluon也可以通过利用hybridization方法实现这种操作

1. 前言 Android 系统安全愈发重要，像传统pc安全的可执行文件加固一样，应用加固是Android系统安全中非常重要的一环。目前Android 应用加固可以分为dex加固和Native加固，Native 加固的保护对象为 Native 层的 SO 文件，使用加壳、反调试、混淆、VM 等手段增加SO文件的反编译难度。目前最主流的 SO 文件保护方案还是加壳技术， 在SO文件加壳和脱壳的攻防技术领域，最重要的基础的便是对于 Linker 即装载链接机制的理解。对于非安全方向开发者，深刻理解系统的装载与链接机制也是进阶的必要条件。 本文详细分析了 Linker 对 SO 文件的装载和链接过程，最后对 SO 加壳的关键技术进行了简要的介绍。 对于 Linker 的学习，还应该包括 Linker 自举、可执行文件的加载等技术，但是限于本人的技术水平，本文的讨论范围限定在 SO 文件的加载，也就是在调用 dlopen("libxx.SO") 之后，Linker 的处理过程。 本文基于 Android 5.0 AOSP 源码，仅针对 ARM 平台，为了增强可读性，文中列举的源码均经过删减，去除了其他 CPU 架构的相关源码以及错误处理。 P.S. : 阅读本文的读者需要对 ELF 文件结构有一定的了解。 2. SO 的装载与链接 2.1 整体流程说明 1. do_dlopen 调用 dl