Ricci曲率有下界的度量测度空间上的热核最佳梯度估计，黄嘉成，张会春，本文中,在一般具有广义Ricci 曲率下界的度量测度空间上,一个最优的热核梯度估计被证明,这在光滑流形上也是新的结果。由于文章长度限

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Learning with Kernels - Support Vector Machines, Regularization, Optimization, and Beyond

inception_v3_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop Linux下是放在“~/.keras/models/”中 Win下则放在Python的“settings/.keras/models/”中 Windows-weights路径：C:\Users\你的用户名\.keras\models anaconda下依然好用

碎纸机 Brokepkg是Linux Kernels 2.6.x / 3.x / 4.x / 5.x和ARM64的LKM rootkit，在内核5.7之后支持，没有kallsyms_lookup_name 。 经过测试 Kali Linux ：5.10.0-kali3-amd64 Linux薄荷：4.19.0-8-amd64 特征 通过发送信号63隐藏/取消隐藏任何进程； 发送信号31（到任何PID）使模块变为（不可见）； 发送信号64（到任何pid）使给定的用户成为root； 以PREFIX开头的文件或目录不可见； 安装 sudo apt install build-essential libncurses-dev linux-headers- $( uname -r ) git clone https://github.com/R3tr074/brokepkg cd brok

keras efficientnet的预训练模型。来自：https://github.com/Callidior/keras-applications/releases/

学习材料

tinycore内核 构建内核，模块和固件扩展 内核和模块由GitHub Actions自动构建，可以。 入门 安装构建依赖项： tce-load -wi git compiletc coreutils bc 克隆此存储库： git clone https://github.com/jidoteki/tinycore-kernel 从头开始构建内核 默认内核为4.19.152-tinycore64 make kernel cd /tmp/tinycore-kernel-build 内核将被命名为vmlinuz64 构建默认模块扩展 默认模块扩展为all, base, filesystems, ipv6, mtd, netfilter, raid-dm, scsi, net-bridging 。 all扩展将包含所有模块。 base扩展将包含OS core.gz/corepure

本文为主题分享《Linux Tracing System浅析 & eBPF框架开发分享》的会议整理和补充，此为PPT版本。 主稿人：许庆伟， Linux Kernel Security Researcher & Performance Developer 主讲人：杨润青，博士毕业于浙江大学，目前从事网络安全研究，研究方向包括高级威胁检测，攻击溯源与响应。 视频地址：https://www.bilibili.com/video/BV17t4y1x7kV?spm_id_from=333.999.0.0 文章地址：https://blog.csdn.net/weixin_72742917/article/details/125855606?spm=1001.2014.3001.5501

内核运行时安全新机制，LSM + eBPF内核安全的新方向