坚持的力量

原创 建立在cpu 基础之上的内核-聊聊cpu

软件都是建立在硬件的基础之上，这个硬件在我们这里就是cpu、内存、硬盘、键盘、屏幕等等，而至关重要的则是cpu——这个核心中的核心。

原创 Linux 0.11 vscode + gdb调试环境搭建（ubuntu 18.04.4 LTS ）

这个过程耗费了好多天，最后自己才解决。参考文章参考的文章链接是相关文章环境服务器安装的系统版本如下：NAME="Ubuntu"VERSION="18.04.4 LTS (Bionic Beaver)"ID=ubuntuID_LIKE=debianPRETTY_NAME="Ubuntu 18.04.4 LTS"VERSION_ID="18.04"HOME_URL="https://www.ubuntu.com/"SUPPORT_URL="https://help.ubuntu.com

原创 vscode查看版本diff或者tag之间的diff

背景在相关项目学习中，有的项目功能是逐步迭代的，如何方便的查看不同版本之间的功能diff，通过vscode的githd功能，可直观看到具体的修改在哪里。插件Git History Diff使用选择文件、或者文件夹右键单击，看到下方的diff功能选择想要diff的代码，一般就是跟之前的代码进行对比然后就能看到该版本跟上一个版本的具体差别在哪里，可以说非常的好用总结用这种工具来分析代码真是一种享受...

原创 MacBook vscode qemu gdb 调试ucore 代码

安装相应的软件安装vscode安装c++ 插件安装qemu brew install qemu安装交叉编译环境 brew install i386-elf-gcc i386-elf-binutils下载代码ucore 分功能代码根据readme 和 git tag 可查看配置调试参数{ "version": "0.2.0", "configurations": [ { "name": "(gdb) Launch",

原创 OSError: Cannot fine libpcap.so library【MacBook】

Traceback (most recent call last): File "arp_scan.py", line 9, in <module> from kamene.all import ARP File "/usr/local/lib/python3.7/site-packages/kamene/all.py", line 16, in <module> from .arch import * File "/usr/local/lib/pytho

原创 CentOS 搭建k8s集群

cat <<EOF > /etc/yum.repos.d/kubernetes.repo[kubernetes]name=Kubernetesbaseurl=https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/repos/kubernetes-el7-x86_64/enabled=1gpgcheck=1repo_gpgcheck=1gpgkey=https://mirrors.aliyun.com/kubernetes/yum/doc/yum-

原创 汇编语言中的端口和网络端口区别

1：不是一个概念。你说的那个PC系统中，CPU最多可以定位64K端口中的“端口”是IO端口，这个是X86 CPU中的一个概念，是为了使CPU能够访问外部设备中的寄存器而存在的指令，是CPU指令集的一部分。而后面的ftp http中的端口，纯粹是TCP/IP协议的东西，是纯软件层的东西。2：不知道智能机如何看，如果root了，并且装了防火墙，防火墙里应该可以看到。如果能搞到机器的shell的话，应该也有命令可以看，比如netstat之类的，但我没有试过……...

原创 vmware共享文件夹不生效修复办法

sudo vmhgfs-fuse .host:/ /mnt/hgfs/ -o allow_other -o uid=1000

原创 linux ubuntu 20.04安装epbf bcc 工具包

这个工具包可真不好安装，费了好大的功夫，而且折腾了好几个版本的操作系统才弄好。首先我也不推荐用命令行安装的方式安装，简直太坑了，一方面有时候找不到对应的版本，有时候就算是安装好了，但是用的时候又说BPF模块无法编译首先下载ubuntu 20.04 镜像ubuntu 20.04 阿里云然后把系统安装好通过源码对bcc工具包进行编译安装VER=trustyecho "deb http://llvm.org/apt/$VER/ llvm-toolchain-$VER-3.7 maindeb-src

原创 linux代码学习的辛酸泪

最早我是从清华大学那个ucorebook 开始学习的，但是那个是用qemu来弄仿真环境，感觉麻烦的要死；后来我就买了操作系统真象还原，这本书真是事无巨细，用的是bochs作为仿真环境，说实话这本书是真好用，我在自己MacBook上就搭建好了交叉编译环境，然后树上所有的代码都能编译运行，而且各章节的就两个配置文件，一个就是makefile，一个就是bochsrc，而且这两个配置文件都是可以复用的，结构非常清晰，只需要稍微改改，就能在每一章的每一个实验代码中运行起来。让我最恶心的就是linux-0.12 代

原创 操作系统真象还原第四章保护模式

原创 操作系统真象还原第二章基础知识整理

BIOS 基本输入输出系统0xF0000~0xFFFFF，这 64KB 的内 存是 ROM。这里面存的就是 BIOS 的代码。BIOS 的主要工作是检测、初始化硬件，怎么初始化的?硬件自己提 供了一些初始化的功能调用，BIOS 直接调用就好了。BIOS 还做了一件伟大的事情，建立了中断向量表，这样 就可以通过“int 中断号”来实现相关的硬件调用，当然 BIOS 建立的这些功能就是对硬件的 IO 操作，也就是输 入输出，但由于就 64KB 大小的空间，不可能把所有硬件的 IO 操作实现得面面俱到，而且也没

原创 操作系统真象还原第二章实验及学习

实验操作步骤具体过程链接https://github.com/huang1125677925/os/tree/main/c2/a过程具体分析启动盘制作过程nasm -o mbr.bin boot/mbr.S dd if=./mbr.bin of=disk.img bs=512 count=1 conv=notruncNetwide Assembler （简称 NASM）是一款基于英特尔 x86 架构的汇编与反汇编工具。它可以用来编写16位、32位（IA-32）和64位（x86-64）的程序

原创 kali系列——镜像快速下载源

清华kali下载源速度非常快

原创 Django mysql数据配置

DATABASES = { 86 'default': { 87 'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', 88 'NAME': 'mysql', 89 'USER': 'root', 90 'PASSWORD': '112567', 91 'Host': 'localhost', 92 'PORT': '3306', 93 } 94 }如果

原创 python 虚拟环境

这里写自定义目录标题pip3 install virtualenv创建虚拟环境virtualenv venv -p python3启动虚拟环境source venv/bin/activate退出虚拟环境deactivate查看虚拟环境下的系统路径>>> import sys>>> for item in sys.path:... print(item)... /usr/local/opt/python/Frameworks/Pyth

原创 Python – sys.stdout.flush()

翻译文章来源数据缓存是指一个物理内存区域，当数据从一个地方移动到另外一个地方的时候，用于暂时存储数据。当在一台电脑上进行数据移动时，存储在数据缓存中的数据会被输入设备或者输出设备取出。python的标准输出也是被缓存起来的，这意味着该缓存会先收集数据，等缓存满了之后才会写入标准输出，然后这些数据会被写到终端或者其他输出流。实验一import sysimport timefor i in range(10): print(i) time.sleep(1)该实验会每隔一秒打印一个数字输出会

原创 sys.stdout.write()与print 的关系

print(obj)实质就是调用sys.stdout.write(obj+’\n’)sys.stdout是python中标准输出流print()重定向到某个指定文件:给sys.stdout赋值，修改它的指向import syssys.stdout = open('test.txt','w')print('Hello world')从结果图中可以看出，执行test_print.py 文件时没有结果输出，然后再看test.txt文件，可以看到输出到了该文件中指定输出对象print()怎么恢复

原创 python三维散点图

import numpy as npimport matplotlib.pyplot as pltfrom mpl_toolkits.mplot3d import Axes3Ddata = np.array([(1, 8, 7), (2, 8, 8), (5, 1, 2), (4, 1, 1), (3, 1, 8)]).Tx, y, z = data[0], data[1], data[2]ax = plt.subplot(111, projection='3d') # 创建一个三维的绘.

原创 keras plot_model模型绘图没有输入层解决方案

model = Sequential()model.add(CuDNNLSTM(10,input_shape=(input_num, 1)))model.add(Dense(10))model.compile(optimizer='adam', loss='mse')这种建模方式无法输出输入层# inputs = Input(shape=[inputnum, 1])# x = CuDNNLSTM(10, return_sequences=True, input_shape=(i

原创 keras model_plot 输出模型清晰度解决办法

plot_model(model, to_file=’./model.pdf’, show_shapes=True)只需要把输出文件更改为pdf即可，然后下载截图

原创 matplotlib plot保存高清晰图片

plt.figure(figsize=(10, 5))plt.savefig('/kaggle/working/feature_importance.png',dpi=600, bbox_inches='tight')plt.show()dpi决定照片的清晰程度

原创 python忽略warning输出

import warningswarnings.filterwarnings('ignore')即可

原创 linux批量修改文件名-多种方法

前言不得不说，linux可真是博大精深，命令非常多，每个命令的用法也非常多使用rename命令批量修改文件名比如我想修改这些文件名，把10之前的部分都给去掉rename 's/截屏2020-12-08 上午//g' *就这样就完事了使用mv命令批量修改文件名文件如上所示MY_SAVEIFS=$IFS #my_saveifs 这个是bash默认的分割符号，因为我这个文件名字中间有空格，所以需要修改一下这个默认分割符，否则的话会把一个文件看成两个文件

原创 使用sed对文件指定行内容修改或者行前后增加内容

注解由于我是在MacBook上操作sed的，和linux上的sed不大一样所以我在MacBook上使用的是gnu-sed，这个和Linux上是一样的所以该记录中的用法在linux上也能使用sed 的参数意义-n :使用安静(silent)模式。在一般 sed 的用法中，所有来自 STDIN 的数据一般都会被列出到屏幕上。但如果加上 -n 参数后，则只有经过 sed 特殊处理的那一行(或者动作)才会被列出来。-e :直接在命令行界面上进行 sed 的动作编辑;-f :直接将 sed 的动作写在

原创 bash终端提示符颜色配置

配置颜色好处能够清晰有层次感的看到显示结果适用于什么系统机器MacBook Linux 类Unix系统配置方法在～/.bash_profile中写入配置文件配置提示符配置终端提示符颜色：export PS1='\[\033[01;36m\]\u@\h\[\033[01;32m\] \W\$\[\033[00m\] '颜色：默认 : \e[00m 黑色 : \e[01;30m 红色 : \e[01;31m 绿色 : \e[01;32m 黄色 : \e[01;33m 蓝色 : \e

原创 makefile 目标：依赖文件写法

简要说下makefile的一个基本格式：目标：依赖文件（目标）【tab】命令“目标” ：是你要生成的或操作的命令的索引“依赖” ：是生成目标依赖的文件或目标【依赖文件的任一处改动，将导致已存在的目标文件过期】“命令” ：是为了生成目标的给shell执行的命令需要注意的是，依赖的作用：【依赖文件的任一处改动，将导致已存在的目标文件过期】依赖的作用就是决定目标是否过期，是否需要重新编译。举个例子：#include <stdio.h>#include "mylib1.h"#in

转载 Linux命令（65）——ld命令

命令简介ld命令是二进制工具集GNU Binutils的一员，是GNU链接器，用于将目标文件与库链接为可执行程序或库文件。命令格式ld [options] <objfile...>选项说明-b <input-format>:指定目标代码输入文件的格式-Bstatic:只使用静态库-Bdynamic:只使用动态库-Bsymbolic:把引用捆绑到共享库中的全局符号-c <MRI-commandfile>,--mri-script=<MRI-comm

原创 MacBook nasm编译汇编代码-I 文件夹使用注意事项

nasm -I /Users/username/Downloads/os_test/c3/boot/inlcude/ -o mbr1.bin mbr1.S-I 必须跟绝对路径，如果是相对路径则会出错

原创 MacBook 上安装bochs并写一个操作系统——使用汇编打印闪烁字符

按照《操作系统真相还原》上的说法，其实验环境需要在电脑上安装虚拟机，然后在虚拟机上跑bochs但是我非常不喜欢这种做法，还是在自己电脑上玩最爽快，所以使用MacBook安装bochs，并且搞个实验环境安装bochsbrew install bochs做一个简单实验按照书上说需要设置gdbstub，但是经过我的实验和相关查询，在MacBook上不需要设置这个选项，因为好像可以直接使用MacBook的本地gdb写一个汇编代码文件SECTION MBR vstart=0x7c00

原创 MacBook pro 13‘扩展坞出现的各种问题

问题出现最开始发现MacBook pro有问题的时候是，我买了电脑支架和机械键盘，用扩展坞进行扩展的时候，1、平常使用的时候网速特别差就突然发现电脑网特别卡，有时候就发现电脑ping 百度都ping不动，我问一起租房子的其他室友是不是网速不大好，但是他们都说网没有问题，当时我还想着是不是室友限我速了（我真是小人之心啊）这是最开始发现的问题2、秋招找工作带来的麻烦问题可以说，就因为type-c扩展坞这个问题，让我吃尽了苦头，电脑网络不稳定让我心态炸裂，特别是在远程面试的时候，体验非常差，三番五次

原创 汇编语言-在屏幕上显示字体

原理用汇编语言在屏幕上显示字体，主要向特定内存地址写入内容，就可以在屏幕上显示。代码assume cs:codesg,ss:datadata segment db 'welcome to masm!' ; 需要显示的字符数据 db 2H,24H,71H ; 显示的颜色属性值：绿色，绿底红色，白底蓝色data endscodesg segment

原创 python bisect模块的所有子函数

bisect_left查找指定值在列表中的最左位置bisect_right、bisect查找指定值在列表中的最右位置insort_left、insort_right、insort插入方式差别并不是特别大from bisect import bisect_left, bisect_right, bisect, insort, insort_right, insort_lefta = [1, 2, 3, 4, 4, 4, 5]print(bisect_left(a, 4))print(bise

原创 awk 一行变多行实践

方法一echo $PATH | awk 'BEGIN{FS=":"}{for(x=1;x<=NF;x++){print $x}}' awk规定，对于文本文件，默认情况下，一条记录对应一行，即记录之间的默认分隔符是换行符；而一条记录又可以分为多个字段，默认字段分隔符为空格。FS：Field Separator，字段分隔符/usr/local/opt/binutils/bin/opt/local/bin/opt/local/sbin/usr/local/bin/usr/local/sbi

原创 python中生成器和迭代器的理解

该理解是从《流畅的python》一书中进行学习和总结序列可以迭代的原因:iter函数解释器需要迭代对象 x 时，会自动调用 iter(x)。内置的 iter 函数有以下作用。(1) 检查对象是否实现了 iter 方法，如果实现了就调用它，获取一个迭代器。(2) 如果没有实现 iter 方法，但是实现了 getitem 方法，Python 会创建一个迭 代器，尝试按顺序(从索引 0 开始)获取元素。(3) 如果尝试失败，Python 抛出 TypeError 异常，其中迭代器分为可迭代的对象和迭

原创 python中装饰器的理解和实践

示例1def deco(func): print('running deco') def inner(): print('running inner()') func() return inner@decodef target(): print('running target')f1 = target()解释1——f1 是什么函数target() 返回并不是这个方法本身，而是inner 方法其执行步骤target函数传

原创 python 中闭包的理解和实践

定义闭包指延伸了作用域的函数，其中包含函数定义体中引用、但是不在定义体中定义 的非全局变量。函数是不是匿名的没有关系，关键是它能访问定义体之外定义的非全局变 量。实践def make_averager(): series = [] # series 相对averager函数而言是全局变量 def averager(new_value): series.append(new_value) #此处访问了全局变量series total = sum(seri

原创 A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame. Try using .loc[row_indexer,col_in

The issue here is that you’re slicing you dataframe first with .loc in line 4. The attempting to assign values to that slice.df_c = df.loc[df.encountry == country, :]Pandas isn’t 100% sure if you want to assign values to just your df_c slice, or have it

原创 unix/linux下～/.vimrc 和/etc/vimrc关系

在unix下是/etc/vimrc在linux下是 /etc/vim/vimrc个人主目录home 下是.vimrc二者的区别是一个是全局设置，一个是只是在自己用户下对指定的bash进行设置

原创 unix 下删除指定前缀中部分文件

删除rm `ls /usr/local/bin/jupyter* | grep -v "jupyter-notebook"`查看效果ls /usr/local/bin/jupyter* | grep -v "jupyter-notebook"参考文档