根据缓冲区溢出原因提出一种基于源码分析的缓冲区溢出漏洞检测方法,该方法对源码预处理后进行静态分析并依次构造相应的抽象语法树、控制流图、函数调用图和变量表,最后建立有限状态自动机检测模型.以容易出现溢出的C／C++源码为例,构造相应的检测模型,结果表明:该检测模型相比已有检测方案,可以更加有效地检测出缓冲区溢出漏洞;同时,该方法对程序代码中的危险函数调用和溢出过滤机制也能进行有效识别从而降低误报率，该检测方法也适用于其他语言的源码检测.

一、缓冲区溢出原理 缓冲区溢出是因为在程序执行时数据的长度超出了预先分配的空间大小，导致覆盖了其他数据的分配区域，从而执行非授权指令，获取信息，取得系统特权进而进行各种非法操作导致程序运行失败、系统宕机、重新启动等后果。普通的程序员由于失误导致的缓冲区溢出可能只会导致程序无法运行而不会影响系统，但是如果黑客使用构造好的数据来进行缓冲区溢出攻击则可能获得超级管理员权限，非常危险。 二、实验流程 1. 系统环境 Windows操作系统；Visual c++ 6.0；ollydbg；ida pro； 2. 程序实例 3. 实验过程分析 （1）判断main函数的地址 （2）分析call语句对于栈空间的影响 （3）缓冲区溢出分析 （4）溢出结果及危害 三、防御手段 四、实验总结

Q版缓冲区溢出教程 写在前面 首先，我要声明，我打的这篇文档，原稿是《黑手缓冲区溢出教程》，而不是作者出的正版书，在 这里向王炜老大道歉！！因为我兜里的那个实在是那什么，外加上我们烟台这里买不到……不找什么借 口了，我会补一个正版书的，同时也希望所有在读《黑手缓冲区溢出教程》或者这个文档的朋友能买上 正版书，以表示对原作者的尊重！ 言归正传吧，本来这个寒假打算的是再温习一下汇编的，可临近放假时，让我得到了《黑手缓冲区 溢出教程》这个电子书，不由得心动！临时改了主意…… 其实我学习缓冲区溢出了很久了（大概三年了），可是总觉得自己学的东西很零碎，不是那么的系 统，甚至我都不知道，我都学了些什么！于是我便想利用这个寒假，认真、系统的学习一下缓冲区溢出。 由于黑手的电子书看起来实在太麻烦！那么多的对话框外加上还要密码！而我的水平又太凹了，真 的没有办法将电子书的内容从 EXE 中分离出来，于是我决心将这本书档从头到尾的打出来用 Word 排好版， 一来算是为了巩固自己的所学，二来也算是磨练一下自己的毅力，再者就是方便所有想学习这个的朋友， 最后，这个文档诞生了！

父亲卷入及其对儿童发展的影响评述，李晔轩，牛玉柏，父亲卷入作为儿童发展中的重要影响因素，越来越受到研究者们的重视。本文在对父亲卷入概念、测量予以介绍的基础上，总结了父亲卷

关于现代经济增长理论的评述，吴海明，，经济增长是人类永恒的话题，对经济增长的研究经过这么多年的发展也积累了许多经典的理论和模型。现在经济增长理论作为经济增长理

评述了2015年美国总统绿色化学挑战奖获奖项目。6个奖项分别是:(1)朗泽科技股份有限公司因其气体发酵技术而获得的绿色合成路线奖;(2)美国德州石化因其使用新型高效固态催化剂的固定床反应系统获得的绿色反应条件奖;(3)杂化涂料技术/纳米科技实业公司因其研发了不含异氰酸酯的聚氨酯(也称为"绿色聚氨酯")而获得的绿色化学品设计奖;(4)任马提科斯公司因其使用超临界水制糖的"植物玫瑰"工艺而获得的小企业奖;(5)陈友仁教授因其使用植物基原料生产可再生化学品和液体燃料而没有废物产生,也无需金属参与的技术而获得的学术奖;(6)阿吉罗尔公司由于其可持续乙醇和原油生产工艺而获得的特定环境效益:气候变化奖。

围岩松动圈研究的目的是指导地下工程的设计与施工，相比于现场实测和数值模拟分析，理论计算围岩松动圈更为方便快捷。文中综述了两种主要的松动圈理论计算方法——强度准则法和数学模型法。强度准则法以Mohr-Coulomb准则、Hoek-Brown准则和Druker-Prager准则为主，普遍经塑性区半径推导、松动区与塑性区界分和岩石强度参数修正可得到较准确的松动圈半径，其关键在于松动区的边界条件和岩石软化方法，并建议以应力梯度作为边界条件和以参数反演修正岩石参数进行计算，同时也简要评述了以动静力学思路和统一强度准则为基础的松动圈计算。数学模型法主要是基于对松动圈影响因素的研究，常采用神经网络模型和支持向量机模型，以及未确知聚类模型和多元回归函数拟合等，其关键在于松动圈影响因素的选择和建模选型。松动圈影响因素选择的重点在于次要因素，而建模选型在于引入其他模型对原有模型的核心元素进行寻优。建议应因地制宜地选择影响因素或引入灰色预测模型，同时必须经本地数据库训练修正后使模型达到最佳。实际工程中，由于强度准则法基于均质岩体中静水应力作用下的圆形巷道模型，巷道半径和侧应力系数取值及岩性不均一将会严重影响

对文章《A COMPREHENSIVE REVIEW OF YOLO: FROM YOLOV1 AND BEYOND》进行了翻译和注释，方便做论文、或者研究YOLO技术参考用。实时物体检测已经成为众多邻域应用的关键组成部分，这些领域包括：自动驾驶车辆、机器人、视频监控和增强现实等。在众多物体检测算法中，近年来，YOLO（You Only Look Once）框架以其卓越的速度和准确性脱颖而出，实际证明能够快速可靠地识别图像中的物体。自诞生以来，YOLO经过了多次迭代，每个版本都在前一版本的基础上进行改进，不断在提高性能，截至本文发稿，YOLO框架从V1已经更新到了v8。作为机器视觉技术应用的我们，有必要对YOLO的技术演进进行系统了解，熟悉YOLO每个版本之间的关键创新、差异和改进（如网络设计、损失函数修改、锚框适应和输入分辨率缩放等）。从而更好地把握YOLO的技术发展主脉搏，更好地选择应用相关的视觉识别技术。

dpdk-valgrind 允许在 dpdk-1.8.0 应用程序上使用 valgrind-3.10.0+ 的更改（否则 mmap() 调用失败并带有 -EINVAL）； 如果缓冲区溢出从大页面消失，可能会有所帮助 从 dpdk.org 克隆的存储库

“练习内容干扰效应”的国外研究评述，黄竹杭，李高峰，“练习内容干扰效应”研究的经典结论指出，与低练习内容干扰（如组块练习）相比，高练习内容干扰（如随机练习）虽然会暂时降低学