第二届中国国际智能网联汽车论坛2017-智能交通与智能汽车的协同发展

造全面感知新

汽车在无人驾驶的安全性超过有人驾驶的安全性之后,智能汽车发展将向智能交通发展。会使整个交通行业建立起全国交通一体化指挥网络,能使整个产业有一个大的发展。智能化交通网络还可以指挥、调度车辆,提高行车效率,减少路口堵车。这一切 都是在你行车之前将自己的行车起点和终点路线输入智能交通网络,车上装有各种高灵敏的传感器和计算机,车与卫星和地面站之间;车与车之间;经过大数据存储和云计算处理,通过数据交换指挥交通。

    在过去十届汽车论坛成功举办的基础上,由上海国际汽车城和希迈商务咨询(上海)有限公司主办,上海国际汽车城开发服务有限公司协办的第二届中国国际智能网联汽车论坛即将于2017年11月16-11月17日在上海隆重举行。本届论坛将会涉及智能交通板块,并从世界发达国家,国内交通部门,整车厂及供应商的不同角度来探讨智能交通与智能汽车的协同发展及其中的关键性技术。

 

    第二届中国国际智能网联汽车论坛将涉及三个论坛及交流晚宴。届时将诚邀全球范围内的整车制造商、零部件供应商、知名网络公司、智能网联核心技术提供商和政府官员近300位行业人士一起,对智能网联汽车发展面临的挑战、机遇与对策各方面进行为期两天更深层次并具有建设和战略性的探讨。

 

 

会议亮点:

Ø  丰富的内容:

3大论坛的深度解析

Ø  参会嘉宾:

300+高度满意的企业决策者,160+业内知名企业,40+国家和地区

Ø  演讲嘉宾:

30+世界新能源汽车行业知名发言嘉宾

Ø  会议形式:

3个论坛,2天会议,1个晚宴

 

会议结构:

我们期待与贵单位一起出席于1116-17日在上海举办的第二届中国国际智能网联汽车论坛2017,以利决策!

 

欲知更多会议详情,请登陆官方网站:,或者联系组委会:

Latika LIU(刘小姐)

电话:021-6093 0815

传真:021-6047 5887

邮箱:

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中國電動車商機夯!日產攜東風研發低價車款、2019年生產

雷諾與日產聯盟29日發布新聞稿宣布,將和東風汽車集團於中國設立一家新合資公司、攜手研發電動車,期望藉由最大限度活用雷諾、日產以及東風的核心競爭力,滿足中國市場需求。該家合資公司名為「eGT New Energy Automotive Co., Ltd.」,東風、日產、雷諾出資比重分別為50%、25%、25%。

eGT將設於中國湖北省十堰市,所研發的電動車預估將透過同樣位於十堰市的東風汽車的工廠(年產能12萬台)進行生產,開始生產時間預計在2019年。

日經新聞指出,eGT主要將研發需求走揚的低價電動車車款,日產期望藉由加強與東風之間的合作,維持電動車領域的優勢。

據中國汽車工業協會(CAAM)指出,中國已成為全球最大純電動車市場,2016年中國B電動車銷售量暴增121%至25萬6,879台,2017年1到7月期間中國純電動車產量較去年同期大增37.8%至22萬3,000台、銷售量大增33.6%至20萬4,000台。

日產會長Carlos Ghosn在6月27日舉行的股東會上表示,「日產在電動車界居領導位置。日產電動車累計銷售量超過60萬台、為美國特斯拉(Tesla)的2倍」。

日本市調機構富士經濟(Fuji Keizai)6月22日公布銷售動向報告指出,電動車在2025年以後需求將急速增加,預估2030年時電動車年銷售量將增至407萬台、超越油電混合車(2030年銷售量預估為391萬台),且之後雙方的差距將持續擴大。在中國需求增加加持下,2035年電動車全球銷售量將擴大至630萬台、將達2016年的13.4倍(較2016年增加12.4倍)。

(本文內容由授權使用。圖片出處: CC3.0)

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Asp.net Core 系列之–5.認證、授權與自定義權限的實現

ChuanGoing 2019-11-24

  asp.net core系列已經來到了第五篇,通過之前的基礎介紹,我們了解了整個流程,實現,並且簡單的介紹了實現,結合上一篇的和本篇將要介紹的權限,大致的可以形成一個簡單的後端系統架構。當然這些都是零散的一些技術概念的介紹,後面如果有時間的話,我想詳細的介紹下如何利用領域驅動來實現一個實際案例。

話不多講,下面來看下本篇的學習曲線:

1.認識Identityserver4

2.Identityserver4實現認證與授權

3.自定義權限的實現

認識Identityserver4

  關於Identityserver4(ids4)的概念介紹,請查看一文。我這裏要說的是,asp.net core 下的ids4集成了認證與授權兩大功能,使得我們非常方便的實現一個開放的認證與授權平台,比如公司內部多個系統的集成登錄(單點登錄)/第三方系統數據共享/統一的認證中心等。整個業務流程大致為:

1.用戶首先的有用戶中心的賬號信息,因此需要註冊一個賬號

2.用戶訪問某個站點應用,需要去到用戶中心認證

3.認證通過,用戶得到其在用戶中心註冊的相應信息及其權限時限、範圍、大小

4.認證不通過,即非法用戶,提示用戶註冊

5.在第3步的前提下,若用戶訪問到另一個站點(採用同一認證平台),這時用戶可以用之前認證通過後拿到的訪問令牌訪問此站點,若此令牌中包含此站點的相應權限即可之前登錄。

Identityserver4實現認證與授權

首先,新建一個asp.net core web 空項目,並且添加如下IdentityServer4 Nuget包

在ConfigureServices添加如下代碼

註冊IdentityServer中間件,如下5個配置分別表示:

1.AddDeveloperSigningCredential:開發模式下的簽名證書,開發環境啟用即可

2.AddInMemoryApiResources:相關資源配置

public static IEnumerable<ApiResource> GetApiResources()
        {
            return new List<ApiResource>
            {
                new ApiResource("WebApi", "ChuanGoingWebApi"),
                new ApiResource("ProductApi", "ChuanGoingWebProduct")
            };
        }

GetApiResources

這裏配置了兩個Api資源

3.AddInMemoryIdentityResources:OpenID Connect相關認證信息配置

 public static IEnumerable<IdentityResource> GetIdentityResources()
        {
            return new List<IdentityResource>
            {
                new IdentityResources.OpenId(),
                new IdentityResources.Profile()
            };
        }

GetIdentityResources

4.AddInMemoryClients:客戶端信息配置

 public static IEnumerable<Client> GetClients(IConfiguration Configuration)
        {
            var OnlineConfig = Configuration.GetSection("OnlineClient");
            var List = new List<Client>
            {
                new Client()
                {
                    ClientId = "ClientCredentials",
                    AllowedGrantTypes = GrantTypes.ClientCredentials,
                    ClientSecrets = { new Secret("ClientSecret".Sha256()) },
                    AllowedScopes =
                    {
                        IdentityServerConstants.StandardScopes.OpenId,
                        IdentityServerConstants.StandardScopes.Profile,
                        "WebApi",
                        "ProductApi"
                    },
                    AccessTokenLifetime = 10 * 60 * 1
                },

                new Client()
                {
                    ClientId = "ResourceOwnerPassword",
                    AllowedGrantTypes = GrantTypes.ResourceOwnerPassword,
                    ClientSecrets = { new Secret("ClientSecret".Sha256()) },
                    AllowedScopes =
                    {
                        IdentityServerConstants.StandardScopes.OpenId,
                        IdentityServerConstants.StandardScopes.Profile,
                        "WebApi",
                        "ProductApi"
                    },
                    AccessTokenLifetime = 10 * 60 * 1
                },
                  /*
                  隱式模式:https://localhost:6005/connect/authorize?client_id=Implicit&redirect_uri=http://localhost:5000/Home&response_type=token&scope=WebApi
                  */
                new Client()
                {
                    ClientId = "Implicit",
                    ClientName = "ImplicitClient",
                    AllowedGrantTypes = GrantTypes.Implicit,
                    ClientSecrets = { new Secret("ImplicitSecret".Sha256()) },
                    RedirectUris ={OnlineConfig.GetValue<string>("RedirectUris") },
                    PostLogoutRedirectUris = {OnlineConfig.GetValue<string>("LogoutRedirectUris") },
                    AllowedScopes =
                    {
                        IdentityServerConstants.StandardScopes.OpenId,
                        IdentityServerConstants.StandardScopes.Profile,
                        "WebApi",
                        "ProductApi"
                    },
                    AccessTokenLifetime = 10 * 60 * 1,
                    //允許將token通過瀏覽器傳遞
                     AllowAccessTokensViaBrowser=true
                },
                /*
                 * 授權碼模式:https://localhost:6005/connect/authorize?client_id=GrantCode&redirect_uri=http://localhost:5000/Home&response_type=code&scope=WebApi
                 */
                new Client()
                {
                   //客戶端Id
                    ClientId="GrantCode",
                    ClientName="GrantCodeClient",
                    //客戶端密碼
                    ClientSecrets={new Secret("CodeSecret".Sha256()) },
                    //客戶端授權類型,Code:授權碼模式
                    AllowedGrantTypes=GrantTypes.Code,
                    //允許登錄后重定向的地址列表,可以有多個
                     RedirectUris ={OnlineConfig.GetValue<string>("RedirectUris") }, 
                    //允許訪問的資源
                    AllowedScopes={
                        "WebApi",
                        "ProductApi"
                    }
                }
            };
            return List;
        }

GetClients

分別對象Auth2.0的四種模式,本篇將用到的是ResourceOwnerPassword模式,其他幾種可在篇尾github鏈接查看源碼的實現

5.AddTestUsers:用戶配置,可結合緩存/持久化

public static List<TestUser> GetUsers()
        {
            return new List<TestUser>
            {
                new TestUser
                {
                    SubjectId = Guid.NewGuid().ToString(),
                    Username = "admin",
                    Password = "123456"

                    //Claims = new List<Claim>
                    //{
                    //    new Claim("name", "admin"),
                    //    new Claim("website", "https://www.cnblogs.com/chuangoing")
                    //}
                },
                new TestUser
                {
                    SubjectId = Guid.NewGuid().ToString(),
                    Username = "chuangoing",
                    Password = "123456"

                    //Claims = new List<Claim>
                    //{
                    //    new Claim("name", "chuangoing"),
                    //    new Claim("website", "https://github.com/chuangoing")
                    //}
                }
            };
        }

GetUsers

 定義兩個測試用戶,注意這裏的SubjectId,用作用戶中心註冊的openid(認證唯一),後面將會用到

然後,Configure中添加app.UseIdentityServer();//啟用ids4

至此,ids4 服務完成

用postman測試下:

 

返回jwt accesstoken:

 

 

將token內容解碼,如下:

 

 可以看到,裡面包含我們配置的ProductApi/WebApi的權限

將token信息加入到http的header中:

 

  注意Bearer後面有個空格,訪問order的獲取訂單信息:

 

 

 自定義權限的實現

  這裏,我們將api中的action分別定義一個權限代碼,用戶擁有了此action訪問權限(擁有此權限代碼)即可訪問,簡單實現如下:

1.定義權限特性標識,api的action指定某個標識

public class PermissionAttribute : Attribute
    {
        /// <summary>
        /// 權限代碼
        /// </summary>
        public string Code { get; }
        /// <summary>
        /// 
        /// </summary>
        /// <param name="code">權限代碼</param>
        public PermissionAttribute(string code)
        {
            Code = code;
        }
    }

PermissionAttribute

 

 此處,get action定義了訪問權限標識為”XYZ”

同樣,我們這裏需要用到一個權限過濾器,利用過濾器的Aop實現權限過濾業務處理:

 public class PermissionFilter : ActionFilterAttribute
    {
        public override void OnActionExecuting(ActionExecutingContext context)
        {
            var user = context.HttpContext.User;
            if (user.Identity.IsAuthenticated)
            {
                //TODO:用戶自定義權限驗證
                Guid userId = context.HttpContext.GetId();
                bool right;
                #region 自定義權限驗證
                //根據userId判斷用戶內部系統權限信息

                //var userPermissions = repo.GetUserPermissions(userId);
                //var permissions = repo.GetPermissions();
                var metas = context.ActionDescriptor.EndpointMetadata;
                foreach (var meta in metas)
                {
                    if (meta is PermissionAttribute permission)
                    {
                        //if (!permissions.Any(p => permission.Code.Any(c => c == p.Code))
                        //    && !userPermissions.Any(p => permission.Code.Any(c => c == p.Code)))
                        //{
                        //    throw new WebException(HttpStatusCode.Forbidden, MessageCodes.AccessDenied, "你沒有訪問該資源的權限");
                        //}
                        //break;
                    }
                }

                right = false;
                #endregion
                if (!right)
                {
                    context.Result = new ContentResult() { StatusCode = (int)HttpStatusCode.Forbidden, Content = "你沒有訪問該資源的權限" };
                }

            }
        }

PermissionFilter

同時,啟用權限過濾器配置

 

 

部分代碼略過,詳細的請查看篇尾的源碼鏈接

利用第二節的認證授權得到的token,我們用postman測試下:

 

過濾器切面成功工作

 

 

 還記得第一節說的SubjectId么?這裏利用這個openid,去內部系統去匹配相關用戶信息,相關業務就不深入了,有興趣的朋友可以下載示例完善下

 

 至此,整個權限認證、授權、自定義權限介紹完。

WebApi詳細代碼在Github的 的Domain分支可以找到,AuthServer詳細代碼在中。

 

 

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three.js使用卷積法實現物體描邊效果

法線延展法

網上使用法線延展法實現物體描邊效果的文章比較多,這裏不再描述。

但是這種方法有個缺點:當兩個面的法線夾角差別較大時,兩個面的描邊無法完美連接。如下圖所示:

 

 

 卷積法

這裏使用另一種方法卷積法實現物體描邊效果,一般機器學習使用該方法比較多。先看效果圖:

    

 

 

使用three.js具體的實現方法如下:

  1. 創建着色器材質,隱藏不需要描邊的物體進行渲染,將需要描邊的位置渲染成白色,其他位置渲染成黑色。
  2. 利用片源着色器計算卷積,白色是物體內部,黑色是物體外部,灰色是邊框。
  3. 設置材質透明、不融合,將邊框疊加到原圖上,可以使用FXAA抗鋸齒。

這三步就可以實現了,很簡單吧。下面我們將詳細介紹實現方法,不想看的可以直接去看完整實現代碼:

完整代碼: 

詳細的實現過程:

1. 使用three.js正常繪製場景,得到下圖,這裏不介紹了。

 

 

2. 創建着色器材質,隱藏所有不需要描邊的物體。將需要描邊的物體繪製成白色,其他地方繪製成黑色。

隱藏不需要描邊的物體后,將整個場景材質替換。

renderScene.overrideMaterial = this.maskMaterial;

着色器材質:

const maskMaterial = new THREE.ShaderMaterial({
    vertexShader: MaskVertex,
    fragmentShader: MaskFragment,
    depthTest: false
});

MaskVertex:

void main() {
    gl_Position = projectionMatrix * modelViewMatrix * vec4( position, 1.0 );
}

MaskFragment:

void main() {
    gl_FragColor = vec4(1.0, 1.0, 1.0, 1.0);
}

效果圖:

 

 

 

3. 創建着色器材質進行卷積計算,每四個像素顏色求平均值得到一個像素。描邊物體內部是白色,外部是黑色,物體邊緣處會得到灰色。灰色就是我們所需的邊框。

const edgeMaterial = new THREE.ShaderMaterial({
    vertexShader: EdgeVertex,
    fragmentShader: EdgeFragment,
    uniforms: {
        maskTexture: {
            value: this.maskBuffer.texture
        },
        texSize: {
            value: new THREE.Vector2(width, height)
        },
        color: {
            value: selectedColor
        },
        thickness: {
            type: 'f',
            value: 4
        },
        transparent: true
    },
    depthTest: false
});

其中texSize是計算卷積的canvas寬度和高度,為了讓邊框更平滑,可以設置為原來canvas的兩倍。color是邊框顏色,thickness是邊框粗細。 注意,要將材質transparent設置為true。 EdgeVertex:

varying vec2 vUv;

void main() {
    vUv = uv;
    gl_Position = projectionMatrix * modelViewMatrix * vec4( position, 1.0 );
}

EdgeFragment:

uniform sampler2D maskTexture;
uniform vec2 texSize;
uniform vec3 color;
uniform float thickness;

varying vec2 vUv;

void main() {
    vec2 invSize = thickness / texSize;
    vec4 uvOffset = vec4(1.0, 0.0, 0.0, 1.0) * vec4(invSize, invSize);

    vec4 c1 = texture2D( maskTexture, vUv + uvOffset.xy);
    vec4 c2 = texture2D( maskTexture, vUv - uvOffset.xy);
    vec4 c3 = texture2D( maskTexture, vUv + uvOffset.yw);
    vec4 c4 = texture2D( maskTexture, vUv - uvOffset.yw);
    
    float diff1 = (c1.r - c2.r)*0.5;
    float diff2 = (c3.r - c4.r)*0.5;
    
    float d = length(vec2(diff1, diff2));
    gl_FragColor = d > 0.0 ? vec4(color, 1.0) : vec4(0.0, 0.0, 0.0, 0.0);
}

效果圖:

4. 創建着色器材質,將邊框疊加到原來的圖片上。由於FXAA比較複雜,這裏使用簡單的疊加方法。

着色器材質:

const copyMaterial = new THREE.ShaderMaterial({
    vertexShader: CopyVertexShader,
    fragmentShader: CopyFragmentShader,
    uniforms: {
        tDiffuse: {
            value: edgeBuffer.texture
        },
        resolution: {
            value: new THREE.Vector2(1 / width, 1 / height)
        }
    },
    transparent: true,
    depthTest: false
});

注意,transparent要設置為true,否則會把原來的圖片覆蓋掉。

CopyVertexShader:

varying vec2 vUv;

void main() {
    vUv = uv;
    gl_Position = projectionMatrix * modelViewMatrix * vec4( position, 1.0 );
}

CopyFragmentShader:

uniform float opacity;

uniform sampler2D tDiffuse;

varying vec2 vUv;

void main() {
    vec4 texel = texture2D( tDiffuse, vUv );
    gl_FragColor = opacity * texel;
}

得到最終效果圖:

 

參考資料:

1. 描邊實現完整代碼:

2. 基於three.js的開源三維場景編輯器:

3. three.js後期處理描邊:

4. 卷積工作原理:

5. 法線延展法實現物體描邊:

 

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Tensorflow基礎

說明:本文實例使用Python版本為3.5.6,Tensorflow版本為2.0

介紹

Tensorflow是Google推出的機器學習開源神器,對Python有着良好的語言支持,支持CPU,GPU和Google TPU等硬件,並且已經擁有了各種各樣的模型和算法。目前,Tensorflow已被廣泛應用於文本處理,語音識別和圖像識別等多項機器學習和深度學習領域。

基礎框架

分為三層:應用層、接口層和核心層

應用層

提供了機器學習相關的訓練庫、預測庫和針對Python、C++和Java等變成語言的編程環境,類似於web系統的前端,主要實現了對計算圖的構造。

接口層

對Tensorflow功能模塊的封裝,便於其它語言平台的調用。

核心層

最重要的部分,包括設備層、網絡層、數據操作層和圖計算層,執行應用層的計算。

1.設備層

包括Tensorflow在不同硬件設備上的實現,主要支持CPU、GPU和Mobile等設備,在不同硬件設備上實現計算命令的轉換,給上層提供統一的接口,實現程序的跨平台功能。

2.網絡層

網絡層主要包括RPC和RDMA通信協議,實現不同設備之間的數據傳輸和更新,這些協議都會在分佈式計算中用到。

3.數據操作層

以tensor為處理對象,實現tensor的各種操作和計算。

4.圖計算層

包括分佈式計算圖和本地計算圖的實現,實現圖的創建、編譯、優化和執行等。

設計理念

可以將Tensorflow理解為一張計算圖中“張量的流動”,其中,Tensor(張量)代表了計算圖中的邊,Flow(流動)代表了計算圖中節點所做的操作而形成的數據流動。

其設計理念是以數據流為核心,當構建相應的機器學習模型后,使用訓練數據在模型中進行數據流動,同時將結果以反向傳播的方式反饋給模型中的參數,以進行調參,使用調整后的參數對訓練數據再次進行迭代計算。

編程特點

有兩個編程特點:

  1. 圖的定義和圖的運行完全分開

在tensorflow中,需要預先定義各種變量,建立相關的數據流圖,在數據流圖中創建各種變量之間的計算關係,完成圖的定義,需要把運算的輸入數據放進去后,才會形成輸出值。

  1. 圖的計算在會話中執行

tensorflow的相關計算在圖中進行定義,而圖的具體運行壞境在會話(session)中,開啟會話后,才能開始計算,關閉會話就不能再進行計算了。

舉個例子:

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()


a = 3
b = 4
c = 5
y = tf.add(a*b, c)
print(y)

a = tf.constant(3, tf.int32)
b = tf.constant(4, tf.int32)
c = tf.constant(5, tf.int32)
y = tf.add(a*b, c)
print(y)
session = tf.compat.v1.Session()
print(session.run(y))
session.close()

可以看出,在圖創建后,並在會話中執行數據計算,最終輸出結果。

設計的好處就是:學習的過程中,消耗最多的是對數據的訓練,這樣設計的話,當進行計算時,圖已經確定,計算就只剩下一個不斷迭代的過程。

基本概念

Tensor

張量,是tensorflow中最主要的數據結構,張量用於在計算圖中進行數據傳遞,創建了張量后,需要將其賦值給一個變量或佔位符,之後才會將該張量添加到計算圖中。

session

會話,是Tensorflow中計算圖的具體執行者,與圖進行實際的交互。一個會話中可以有多個圖,會話的主要目的是將訓練數據添加到圖中進行計算,也可以修改圖的結構。

調用模式推薦使用with語句:

with session:
    session.run()

Variable

變量,表示圖中的各個計算參數,通過調整這些變量的狀態來優化機器學習算法。創建變量應使用tf.Variable(),通過輸入一個張量,返回一個變量,變量聲明后需進行初始化才能使用。

舉例說明:

import tensorflow as tf
tf.compat.v1.disable_eager_execution()

tensor = tf.ones([1, 3])
test_var = tf.Variable(tensor)
# 初始化變量
init_op = tf.compat.v1.global_variables_initializer()
session = tf.compat.v1.Session()
with session:
    print("tensor is ", session.run(tensor))
    # print("test_var is ", session.run(test_var))
    session.run(init_op)
    print("after init, test_var is", session.run(test_var))

Placeholder

佔位符,用於表示輸入輸出數據的格式,聲明了數據位置,允許傳入指定類型和形狀的數據,通過會話中的feed_dict參數獲取數據,在計算圖運行時使用獲取的數據進行計算,計算完畢后獲取的數據就會消失。

舉例說明:

x = tf.compat.v1.placeholder(tf.int32)
y = tf.compat.v1.placeholder(tf.int32)
z = tf.add(x, y)
session = tf.compat.v1.Session()
with session:
    print(session.run([z], feed_dict={x: [1, 2], y: [2, 3]}))

Operation

操作,是圖中的節點,輸入輸出都是Tensor,作用是完成各種操作,包括:

  1. 數學運算:add, sub, mul, div, exp …
  2. 數組運算:concat, slice, split, rank …
  3. 矩陣運算:matmul, matrixinverse …
  4. 神經網絡構建:softmax, sigmoid, relu …
  5. 檢查點:save, restore …
  6. 隊列和同步:enqueue, dequeue, mutexacquire, mutexrelease …
  7. 張量控制:merge, switch, enter, leave …

Queue

隊列,圖中有狀態的節點。包含入列(endqueue)和出列(dequeue)兩個操作,入列返回計算圖中的一個操作節點,出列返回一個tensor值。

其中,隊列有兩種:

1. FIFOQueue

按入列順序出列的隊列,在需要讀入的訓練樣本有序時使用。舉個例子:

fifo_queue = tf.compat.v1.FIFOQueue(10, 'int32')
init = fifo_queue.enqueue_many(([1, 2, 3, 4, 5, 6], ))
with tf.compat.v1.Session() as session:
    session.run(init)
    queue_size = session.run(fifo_queue.size())
    for item in range(queue_size):
        print('fifo_queue', session.run(fifo_queue.dequeue()))

2. RandomShuffleQueue

以隨機順序出列的隊列,讀入的訓練樣本無序時使用。舉個例子:

rs_queue = tf.compat.v1.RandomShuffleQueue(capacity=5, min_after_dequeue=0, dtypes='int32')
init = rs_queue.enqueue_many(([1, 2, 3, 4, 5], ))
with tf.compat.v1.Session() as session:
    session.run(init)
    queue_size = session.run(rs_queue.size())
    for i in range(queue_size):
        print('rs_queue', session.run(rs_queue.dequeue()))

代碼參考:

以上。

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drf序列化組件之視圖家族

一、視圖家族的分類

1.導入分類
from rest_framewok import views, generics, mixins, viewsets

views:視圖類

​ 兩大視圖類:APIView、GenericAPIView

from rest_framework.views import APIView
from rest_framework.generics import GenericAPIView

mixins:視圖工具類

​ 六大視圖工具類: RetrieveModelMixin, ListModelMixin, CreateModelMixin, UpdateModelMixin, DestroyModelMixin

from rest_framework.mixins import RetrieveModelMixin, ListModelMixin, CreateModelMixin, UpdateModelMixin, DestroyModelMixin

generics:工具視圖類

​ 九大工具視圖類:…

from rest_framework import generics

viewsets:視圖集

​ 兩大視圖集基類:ViewSet、GenericViewSet

from rest_framework import viewsets

2.APIVIiew的特性

它繼承了Django的View

​ 1)View:將請求方式與視圖類的同名方法建立映射,完成請求響應

​ 2)APIView:

​ 繼承了View所有的功能;

​ 重寫as_view禁用csrf認證;

​ 重寫dispatch:請求、響應、渲染、異常、解析、三大認證

​ 多了一堆類屬性,可以完成視圖類的局部配置

二、views視圖類的兩大視圖類的用法與區別

APIView:

from rest_framework.views import APIView
from rest_framework.response import Response
from . import models,serializers

# APIView:
class StudentAPIView(APIView):
    def get(self, request, *args, **kwargs):
        # 群查
        stu_query = models.Sudent.objects.all()
        stu_ser = serializers.StudentModelSerializer(stu_query,many=True)
        print(stu_ser)
        return Response(stu_ser.data)

GenericAPIView:

# GenericAPIView:
from rest_framework.generics import GenericAPIView

class StudentGenericAPIView(GenericAPIView):
    queryset = models.Sudent.objects.all()
    serializer_class = serializers.StudentModelSerializer
    def get(self, request, *args, **kwargs):
        # 群查
        # stu_query = models.Sudent.objects.all()
        stu_query = self.get_queryset()
        # stu_ser = serializers.StudentModelSerializer(stu_query,many=True)
        stu_ser = self.get_serializer(stu_query, many=True)

        return Response(stu_ser.data)

區別:

1.GenericAPIView繼承了APIView,所以它可以用APIView所有的功能
2.GenericAPIView內部提供了三個常用方法:
get_object(): 拿到單個準備序列化的對象,用於單查
get_queryset(): 拿到含有多條數據的Queryset對象,用於群查
get_serializer(): 拿到經過序列化的的serializer對象
3.三個常用屬性:
queryset
serializer_class
lookup_url_kwarg

三、視圖工具類Mixin的用法與介紹

以單增和群查為例:

from rest_framework import mixins
class StudentMixinGenericAPIView(mixins.ListModelMixin, mixins.CreateModelMixin, GenericAPIView):
    queryset = models.Sudent.objects.all()
    serializer_class = serializers.StudentModelSerializer
    # 群查
    def get(self, request, *args, **kwargs):
        return self.list(request, *args, **kwargs)

    # 單增
    def post(self, request, *args, **kwargs):
        return self.create(request, *args, **kwargs)

特點:
1.提供了五大工具類及其六大工具方法:
CreateModelMixin: create() 實現單增
ListModelMixin: list() 實現群查
RetrieveModelMixin:retrieve() 實現單查
UpdateModelMixin: update() 實現單改 和 perform_update() 實現局部改
DestroyModelMixin : destroy() 實現單刪

​ 2.只要調用工具類的方法,就可實現該方法的功能,內部的實現原理據說是將我們之前寫的代碼進行了一層封裝,所以我們直接調用即可

​ 3. 由於mixins里的五大工具類沒有繼承任何視圖類views,在配置url的時候沒有as_view()方法,也就是不能進行任何的增刪改查,所以寫視圖類時繼承GenericAPIView類

四、工具視圖類Mixin的用法與介紹

# 工具視圖類
from rest_framework.generics import CreateAPIView, RetrieveAPIView, ListAPIView,UpdateAPIView,DestroyAPIView
class StudentMixinAPIView(CreateAPIView,ListAPIView,RetrieveAPIView,UpdateAPIView,DestroyAPIView):
    queryset = models.Sudent.objects.all()
    serializer_class = serializers.StudentModelSerializer
    # url中單查,不一定必須提供主鍵,提供一切唯一鍵的字段名均可
    lookup_url_kwarg = 'id'

    # 有刪除需求的接口繼承DestroyAPIView,重寫destroy完成字段刪除
    def destroy(self, request, *args, **kwargs):
        pass
 

分析:

​ lookup_url_kwarg: url中單查,不一定必須提供主鍵,提供一切唯一鍵的字段名均可,url配置中也要將pk改為id

​ 優點:

​ CreateAPIView,ListAPIView,RetrieveAPIView,UpdateAPIView,DestroyAPIView這五個工具類集成了mixins與GenericAPIView裏面的類。將它們再進行一次封裝,將get,post…等方法封裝起來,我們直接繼承有該方法的類即可。
​ 缺點:

​ 單查與群查不能共存,按照繼承順序決定單查還是群查,下面介紹的視圖集就能完成共存。

五、視圖集的用法與介紹

# 視圖集
from rest_framework.viewsets import ModelViewSet
class StudentModelViewSet(ModelViewSet):
    queryset = models.Sudent.objects.all()
    serializer_class = serializers.StudentModelSerializer

    def mypost(self, request, *args, **kwargs):
        return Response('my post ok')

分析:

​ 通過使用視圖集可以實現單查與群查共存,原因從查看源代碼得知:

ModelViewSet繼承五大工具類之外還繼承了GenericViewSet

GenericViewSet繼承了ViewSet再繼承了ViewSetMixin

而在ViewSetMixin類裏面,它重寫了as_view()方法,根據繼承關係,如果路由匹配上了,先走ViewSetMixin的as_view()方法。在它的as_view()方法裏面,它通過給給as_view()方法傳參數的方式,對應的工具方法:

它的原理就是通過給傳字典,通過字典裏面的數據進行反射,得到請求想要執行的方法。

在url路由中配置,這樣我們就可以區別單查與群查了:

我們還可以自己重寫請求要執行的對應方法。來實現特殊的需求。

注:由上面的代碼可以知道:除了繼承APIView的視圖類外,其他視圖類都要在該類下設置兩個屬性:

queryset = models.Student.objects.all()  # 代表跟哪張表建立關係
serializer_class = serializers.StudentModelSerializer  # 指明用的是哪個序列化器

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第二屆中國國際智慧網聯汽車論壇2017 – 智慧汽車網聯化資訊安全問題不容忽視!

2017年11月16-17日∣中國·上海

路協同發展創造全面感知新時代

 

隨著電子、資訊、通信、人工智慧等技術與汽車產業加速融合,汽車產品正加快向智慧化、網聯化方向發展。因此,智慧網聯汽車面臨的資訊安全挑戰也備受業界關注。

頂層設計政策體系為智慧網聯汽車的發展創建了良好的發展環境,與此相關的大資料、雲計算、人工智慧等也在持續提供著技術保障。與此同時,一個較為顯著的問題是,汽車的網聯化也極有可能徹底打開了駭客入侵智慧網聯汽車的通道。智慧網聯汽車與外部的每個介面都可能被惡意利用,每個控制單元都可能被駭客攻擊、病毒感染,智慧網聯汽車的資訊安全防護難度也因之而倍增。

第二屆中國國際智慧網聯汽車論壇將針對智慧網聯汽車資訊安全問題定向邀請包括騰訊科恩實驗室360奇虎梆梆安全中國移動中國聯通等行業內權威人士對於車聯網資訊安全問題進行更深層次的解析。此次論壇將涉及3個論壇,參觀考察及晚宴,共將有300位行業人士一起,對智慧網聯汽車發展面臨的挑戰、機遇與對策各方面進行為期兩天更深層次並具有建設和戰略性的探討。

 

會議亮點

Ø  豐富的內容:3大論壇的深度解析

Ø  參會嘉賓:300+高度滿意的企業決策者,160+業內知名企業,40+國家和地區

Ø  演講嘉賓:30+世界新能源汽車行業知名發言嘉賓

Ø  會議形式:3個論壇,2天會議,1個晚宴

 

會議結構

論壇一:智慧網聯汽車發展趨勢分析及國內外項目解析和智慧交通發展

 

論壇二:車載通訊資訊技術及車聯網未來發展

²  迎合中國製造2025,促進智慧網聯汽車發展之路

²  智慧汽車、車聯網、車載資訊服務:點、線、網、面的格局與階段

²  智慧汽車技術創新革命

²  智慧交通/汽車發展不同階段的分析

²  國際智慧交通與智慧駕駛的銜接發展

 

²  車載半導體的機遇與挑戰

²  車聯網最新技術探討

²  4G通信在車載行業的應用

²  分時租賃-建造全民共用汽車

²  移動互聯網運營與智慧汽車的融合

論壇三:智慧汽車ADAS駕駛輔助系統和智慧駕駛技術

 

考察活動:20171115

²  ADAS與智慧駕駛解決方案探討

²  ADAS駕駛輔助系統性能及匹配測試

²  駕駛輔助系統雷達與感測器的核心技術

²  高精准地圖對於智慧駕駛的重要性

²  汽車人機交互對於智慧駕駛的重要性及發展展望

 

1.參觀上海天合汽車安全系統有限公司

2.參觀上海智慧網聯汽車試點示範區-中國首家(已預訂,如無測試企業屆時即可參觀)

 

若您對峰會有更多要求,請撥打021-6093 0815與我們聯繫,謝謝理解和支持!

我們期待與貴單位一起出席於20171116-17上海舉辦的第二屆中國國際智慧網聯汽車論壇2017,以利決策!

 

欲知更多會議詳情,請登陸官方網站:http://www.ourpolaris.com/2017/icv/index_c.html

連絡人:Latika LIU(劉小姐)

電話:021-6093 0815

傳真:021-6047 5887

郵箱:

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中國工信部:將制定停止產銷傳統能源汽車的時間表

新華社9日報導,中國工信部副部長辛國斌表示,一些國家已經制定了停止生產銷售傳統能源汽車的時間表。他說,目前工信部也啟動了相關研究、將會同相關部門制定中國的時間表。

報導指出,從現在到2025年將是汽車產業變革最為劇烈的幾年,傳統汽車節能減排要求越來越高,新能源汽車發展加快的同時對技術要求也越來越高,智能聯網將對整個產業巨大影響。辛國斌及專家建議中國車企應深刻認識這種趨勢、及時調整策略。

Thomson Reuters上個月底引述消息人士報導,根據最新提案,明年底中國境內車商8%銷售必須是電動車或油電混合車種、2019年升至10%、2020年升至12%。報導指出,這項規定預計將自2019年起開始落實執行、較原先規劃晚一年。

英國跟隨法國以及馬德里、墨西哥城和雅典等城市的抗空汙腳步,7月宣布將自2040年起禁止販售汽油和柴油新車。英國最大汽車製造商Jaguar Land Rover(JLR)9月7日宣布,2020年起旗下所有新車都將具備電動或油電混合驅動選項。德國車廠BMW也宣布將自2020年起開始量產電動車、預估到2025年將有12種純電動車款。

BBC News 10日報導,上述最新消息將對中國石油需求帶來連鎖效應。中國目前是全球第二大石油消費國。依據目前的規劃,中國希望在2025年將電動車/油電混合車銷售佔比至少拉升至五分之一。

根據DNV GL首度發布的「能源轉型展望」報告,受電動車滲透率持續上揚的影響,石油供應將在2020-2028年期間轉趨持平、隨後大幅下降,2034年將遭天然氣超越。

這份報告預估電動車、內燃引擎車將在2022年達到「成本平價」,預估到2033年全球半數輕型新車銷售量都將是電動車。

(本文內容由授權使用。圖片出處:public domain CC0)

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x86彙編分頁模式實驗 –《ORANGE’S一個操作系統的實現》中 pmtest8.asm解析

  序言(廢話) : 在看書的過程中發現一開始不是很能理解pmtest8的目的,以及書上說得很抽象..於是在自己閱讀過源代碼后,將一些自己的心得寫在這裏。

  正文 : 

  講解順序依然按照書上貼代碼的順序來。但是是幾乎逐句解釋的。可能會稍微有點啰嗦。廢話就不多說了直接貼代碼。

LABEL_DESC_FLAT_C:  Descriptor 0,        0fffffh, DA_CR|DA_32|DA_LIMIT_4K; 0~4G
LABEL_DESC_FLAT_RW: Descriptor 0,        0fffffh, DA_DRW|DA_LIMIT_4K     ; 0~4G
SelectorFlatC       equ    LABEL_DESC_FLAT_C - LABEL_GDT                
SelectorFlatRW        equ    LABEL_DESC_FLAT_RW - LABEL_GDT

  顯然,兩個分別是 FLAT_C 和  FLAT_RW 的描述符和選擇子。

  問題 : 為什麼要有這兩個東西?

  解釋 : FLAT_C是用來執行的非一致性32位代碼段,粒度為4k,也就是 limit(段限長) = (0xfffff + 1)  * 4k = 4G,FLAT_RW 是用來修改數據的,因為需要利用這個描述符的權限(可寫)來將代碼寫入到目的地(這個目的地允許在 0 – 4G區間內)。之所以要分兩個選擇符,是防止在執行的時候修改代碼(所以FLAT_C不能給寫的權限),但是又必須在執行之前進行複製,所以一定要有一個入口能提供寫入的方式,於是設置兩個描述符來進行。這樣既安全又有章法。

 

SetupPaging:
    ; 根據內存大小計算應初始化多少PDE以及多少頁表
    xor    edx, edx
    mov    eax, [dwMemSize]
    mov    ebx, 400000h    ; 400000h = 4M = 4096 * 1024, 一個頁表對應的內存大小
    div    ebx
    mov    ecx, eax    ; 此時 ecx 為頁表的個數,也即 PDE 應該的個數
    test    edx, edx
    jz    .no_remainder
    inc    ecx        ; 如果餘數不為 0 就需增加一個頁表
.no_remainder:
    mov    [PageTableNumber], ecx    ; 暫存頁表個數

    ; 為簡化處理, 所有線性地址對應相等的物理地址. 並且不考慮內存空洞.

    ; 首先初始化頁目錄
    mov    ax, SelectorFlatRW
    mov    es, ax
    mov    edi, PageDirBase0    ; 此段首地址為 PageDirBase0
    xor    eax, eax
    mov    eax, PageTblBase0 | PG_P  | PG_USU | PG_RWW
.1:    ; es:edi 初始等於 PageDirBase0 (當前頁目錄表項), eax 初始基地址等於 PageTblBase0
    stosd
    add    eax, 4096        ; 為了簡化, 所有頁表在內存中是連續的.
    loop    .1

    ; 再初始化所有頁表
    mov    eax, [PageTableNumber]    ; 頁表個數
    mov    ebx, 1024        ; 每個頁表 1024 個 PTE
    mul    ebx
    mov    ecx, eax        ; PTE個數 = 頁表個數 * 1024
    mov    edi, PageTblBase0    ; 此段首地址為 PageTblBase0
    xor    eax, eax
    mov    eax, PG_P  | PG_USU | PG_RWW
.2:    ; es:edi 初始等於 PageTblBase0 (當前頁表項), eax = 0 (線性地址 = 物理地址)
    stosd
    add    eax, 4096        ; 每一頁指向 4K 的空間
    loop    .2

    mov    eax, PageDirBase0
    mov    cr3, eax
    mov    eax, cr0
    or    eax, 80000000h
    mov    cr0, eax
    jmp    short .3
.3:
    nop

    ret

 

  這段代碼我加註了兩句註釋 分別在 .1 和 .2 這兩個標籤那行,其實這裏和之前的setPaging並沒有很大的區別,需要注意的就是 這裏的 頁目錄表 的地址是  PageDirBase0, 頁表的地址是PageTblBase0,強調這點的原因在於之後的  PSwitch 這個函數中則是 PageDirBase1 和 PageTblBase1。也就是說實際上數據中有兩個頁面管理的數據結構(頁目錄表和頁表合起來相當於一個管理頁面的數據結構)。

 1 PagingDemo:
 2     mov    ax, cs
 3     mov    ds, ax
 4     mov    ax, SelectorFlatRW        ; 設置es為基地址為0的可讀寫的段(便於複製代碼)
 5     mov    es, ax
 6     
 7     push    LenFoo
 8     push    OffsetFoo
 9     push    ProcFoo            ; 00401000h
10     call    MemCpy        
11     add    esp, 12
12 
13     push    LenBar            ; 被複制代碼段(但是以ds為段基址)的長度 
14     push    OffsetBar        ; 被複制代碼段(但是以ds為段基址)的段偏移量
15     push    ProcBar            ; 目的代碼段的物理空間地址 00501000h
16     call    MemCpy
17     add    esp, 12
18 
19     push    LenPagingDemoAll
20     push    OffsetPagingDemoProc    
21     push    ProcPagingDemo            ; [es:ProcPagingDemo] = ProcPagingDemo = 00301000h
22     call    MemCpy
23     add    esp, 12
24 
25     mov    ax, SelectorData
26     mov    ds, ax            ; 數據段選擇子
27     mov    es, ax
28 
29     call    SetupPaging        ; 啟動分頁
30     ; 當前線性地址依然等於物理地址
31     call    SelectorFlatC:ProcPagingDemo    ; 訪問的線性地址為 00301000h,物理地址也是 00301000h
32     call    PSwitch            ; 切換頁目錄,改變地址映射關係
33     call    SelectorFlatC:ProcPagingDemo    ; 訪問的線性地址為 00301000h
34 
35     ret

  在這裏首先要說明的是 MemCpy函數,這個函數有三個參數分別表示 : 

   1)被複制段(但是以ds為段基址)的 長度 
   2)被複制段(但是以ds為段基址)的 段偏移量
   3)目的地的物理空間地址(之所以說是物理空間是因為當前線性地址等於物理地址,以es為段基址,但是es的段基址為0)
功能則是 將被複制段 的數據複製 參數1)的長度字節 去目的地去(簡單說就是利用三個參數複製數據)

我們可以知道的是在上面代碼中三次調用 MemCpy 都沒有進入分頁模式,也就是說當下線性地址等於物理地址。那麼根據我上面的註釋就可以知道三個代碼分別複製到哪裡去了。
之後就是恢複數據段(之前將ds = cs,是為了複製代碼),然後啟動分頁(上面已經講了),然後啟動分頁后當前線性地址依然等於物理地址。
這個時候第一次調用 call SelectorFlatC:ProcPagingDemo,也就是訪問的線性地址為 00301000h,物理地址也是 00301000h的代碼(之前移動過去的)。
 下面這段代碼就是被移動到00301000h的代碼,這段代碼只做了一件事那就是調用 [cs:LinearAddrDemo]的代碼,但請注意,由於 call SelectorFlatC:ProcPagingDemo
所以此時的 cs = SelectorFlatC,也就是說段基址等於0,於是實際上這段代碼的功能就是訪問 物理地址為00401000h處的代碼。
PagingDemoProc:
OffsetPagingDemoProc    equ    PagingDemoProc - $$
    mov    eax, LinearAddrDemo
    call    eax        ; 未開始PSwitch前, eax = ProcFoo = 00401000h (cs 的段基址 = 0)
    retf
LenPagingDemoAll    equ    $ - PagingDemoProc

  而物理地址00401000h處就是ProcFoo的代碼(第一次調用MemCpy拷貝的代碼)。被拷貝的代碼如下

foo:
OffsetFoo        equ    foo - $$
    mov    ah, 0Ch            ; 0000: 黑底    1100: 紅字
    mov    al, 'F'
    mov    [gs:((80 * 17 + 0) * 2)], ax    ; 屏幕第 17 行, 第 0 列。
    mov    al, 'o'
    mov    [gs:((80 * 17 + 1) * 2)], ax    ; 屏幕第 17 行, 第 1 列。
    mov    [gs:((80 * 17 + 2) * 2)], ax    ; 屏幕第 17 行, 第 2 列。
    ret
LenFoo            equ    $ - foo

  功能很明顯就是現實一個字符串 Foo而已。

總結第一次分頁后的動作:

  就是拷貝三份代碼分別到ProcFoo, ProcBar, ProcPagingDemo 處(這四個都是物理內存哦,並且後面因為段基址是0(FLAT_C 段基址)於是很容易地就訪問到了物理地址)。然後開啟分頁模式(其實幾乎沒什麼影響 因為仍然和分段一樣 線性地址 = 物理地址)。然後調用 被拷貝的函數 ProcPagingDemo ,ProcPagingDemo 函數調用 ProcFoo函數,显示字符 “Foo”然後兩次返回。

第二次分頁 : call PSwitch

被調用代碼如下 :

 1 PSwitch:
 2     ; 初始化頁目錄
 3     mov    ax, SelectorFlatRW
 4     mov    es, ax
 5     mov    edi, PageDirBase1    ; 此段首地址為 PageDirBase1
 6     xor    eax, eax
 7     mov    eax, PageTblBase1 | PG_P  | PG_USU | PG_RWW
 8     mov    ecx, [PageTableNumber]
 9 .1:    ; es:edi 初始等於 PageDirBase1 (當前頁目錄表項), eax 初始基地址等於 PageTblBase1
10     stosd
11     add    eax, 4096        ; 為了簡化, 所有頁表在內存中是連續的.
12     loop    .1
13 
14     ; 再初始化所有頁表
15     mov    eax, [PageTableNumber]    ; 頁表個數
16     mov    ebx, 1024        ; 每個頁表 1024 個 PTE
17     mul    ebx
18     mov    ecx, eax        ; PTE個數 = 頁表個數 * 1024
19     mov    edi, PageTblBase1    ; 此段首地址為 PageTblBase1
20     xor    eax, eax
21     mov    eax, PG_P  | PG_USU | PG_RWW
22 .2: ; es:edi 初始等於 PageTblBase1 (當前頁表項), eax 初始基地址等於 0(線性地址等於物理地址)
23     stosd
24     add    eax, 4096        ; 每一頁指向 4K 的空間
25     loop    .2
26 
27     ; 在此假設內存是大於 8M 的
28     ; 下列代碼將LinearAddrDemo所處的頁表的相對第一個頁表的偏移地址放入ecx中
29     mov    eax, LinearAddrDemo
30     shr    eax, 22
31     mov    ebx, 4096        ; (LinearAddrDemo / 4M)表示第幾個頁表
32     mul    ebx                ; 第幾個頁表 * 4k (1024(一個頁表項的數量) * 4(一個頁表項的字節))
33     mov    ecx, eax        ; 也就是對應頁表的偏移地址
34     
35     ; 下列代碼將LinearAddrDemo所處的頁表項相對第一個頁表項的偏移地址放入eax中
36     mov    eax, LinearAddrDemo
37     shr    eax, 12            ; LinearAddrDemo / 4k,表示第幾個頁表項
38     and    eax, 03FFh    ; 1111111111b (10 bits)    ; 取低10位,也就是餘下的零散頁表項(一個頁表有2^10個頁表項)
39     mov    ebx, 4                                
40     mul    ebx                                    ; * 4 表示的是具體偏移字節數
41     add    eax, ecx                            ; eax = (((LinearAddrDemo / 2^12) & 03FFh) * 4) + (4k * (LinearAddrDemo / 2^22))
42     
43     
44     add    eax, PageTblBase1                    ; 第一個頁表的第一個頁表項
45     mov    dword [es:eax], ProcBar | PG_P | PG_USU | PG_RWW
46 
47     mov    eax, PageDirBase1
48     mov    cr3, eax
49     jmp    short .3
50 .3:
51     nop
52 
53     ret

  在這裏我加了幾個比較重要的註釋分別在第 9, 22, 28,35處。

  這段代碼做了什麼?

  首先是設置頁面管理的數據結構(頁表和頁目錄表),但是需要注意的是,這裏設置頁表和頁目錄表除了不是之前的頁面管理結構之外,其實內容是差不多的,也就是說當前(第25行)這裏的狀態也是 線性地址 = 物理地址 !!!

 但是在第27行做了一個操作,就是將LinearAddrDemo對應的 頁表項的地址 換成了 ProcBar(00501000h) 的地址。(具體如何實現的請看27-45行我寫的註釋)。
  在做完這些之後就返回第二次執行 call SelectorFlatC:ProcPagingDemo 了,在這個時候 cs = SelectorFlatC (段基址等於0), eip = ProcPagingDemo = 00301000h,也就是說訪問了
線性地址 = 00301000h處,但是這裏已經被修改,除了這個頁面之外,其他頁面都是 線性地址 = 物理地址,但是這裏 線性地址 = 00301000h ,映射的物理地址是 ProcBar(00501000h)
於是便調用了 ProcBar 段的代碼,而這段的代碼是第二次調用MemCpy時候複製過去的。被複制的具體代碼是:
bar:
OffsetBar        equ    bar - $$
    mov    ah, 0Ch            ; 0000: 黑底    1100: 紅字
    mov    al, 'B'
    mov    [gs:((80 * 18 + 0) * 2)], ax    ; 屏幕第 18 行, 第 0 列。
    mov    al, 'a'
    mov    [gs:((80 * 18 + 1) * 2)], ax    ; 屏幕第 18 行, 第 1 列。
    mov    al, 'r'
    mov    [gs:((80 * 18 + 2) * 2)], ax    ; 屏幕第 18 行, 第 2 列。
    ret
LenBar            equ    $ - bar
也就是显示一個字符串 "Bar", 然後返回到PagingDemo的最後一句 ret,再次返回。於是這段代碼也就結束了。
第二次代碼是如何實現調用 ProcBar的?
  通過將線性地址 = ProcPaging(00301000h)對應的頁表項的地址值給修改成了 PaocBar(00501000h)的物理地址,於是從 00301000h 的線性地址 映射到 00501000h的物理地址上去了,
但是其實其他地方(除了這個頁之外)的線性地址 = 物理地址依然成立。也是上面這段代碼很小,一定是小於 4k(一頁的大小),於是只需要修改一個頁表項就可以了!
 

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