1.ir是信息信息什么意思？
2.查找论文源代码的网站
3.Asm2Vec笔记
4.Boofuzz 模糊测试结果检索与展示
5.Lucene简介
6.MySQL全文索引源码剖析之Insert语句执行过程
ir是什么意思？
IR
[,aɪ'ɑr]
abbr. 信息检索（information retrieval）；红外辐射（Infrared Radiation）；伊利诺斯研究（美国期刊）（Illinois Research）
双语例句
1.As it scans across the lunar surface, it simultaneously gathers data across a wide range of IR to visible wavelengths.
当它对月球表面进行扫描时，可以同时收集从IR到可见光范围内的检索检索所有数据。
2.For example,源码源码 one can write his own tool which analyzes the IR files and generates some conclusions on how the source code should be optimized.
例如，开发者 可以编写他自己的信息信息工具来分析IR文件，并生成一些如何优化源代码的检索检索总结。
3.The源码源码vb源码按键盘 prototype demonstrates the world\'s first flexible OLED display that incorporates both visible green emission for daytime operation and infrared (IR) emission for use in dark environments.
这台原型机是世界上第一台可弯曲OLED显示器，它可以在白天的信息信息时候使用绿光，在黑暗环境时使用红外（IR）光。检索检索
查找论文源代码的源码源码网站
在寻找论文源代码时，有几个网站是信息信息你需要知道的。
GitHub（github.com/github）是检索检索一个大型的代码托管平台，也是源码源码查找论文源代码的一个重要资源。许多研究人员和开发人员在这里分享他们的信息信息项目，包括学术研究。检索检索你可以通过搜索关键词或者使用高级搜索功能，源码源码来找到相关的学术论文和代码。
PapersWithCode（paperswithcode.com/）是一个专注于机器学习和人工智能领域的论文数据库。它不仅包含了论文的信息，还提供了代码链接，帮助读者直接访问论文的实现代码。这使得研究人员可以更容易地理解论文的贡献，以及如何在实际项目中应用这些方法。
如果你在寻找知名学者的代码，他们个人主页也是一个不错的选择。许多学者都会在自己的网站上分享他们的研究代码，特别是那些在学术界有重要影响力的学者。通过直接访问个人主页，你可以更直接地获取到代码资源。
另一家提供大量学术资源的网站是SemanticScholar（semanticscholar.org/）。这个平台不仅包含了论文摘要和引用信息，还提供了代码链接。它特别适合寻找那些与计算机科学和信息检索领域相关的论文。通过搜索功能，扫雷源码图片你可以快速找到与你研究领域相关的代码资源。
总的来说，这些网站提供了丰富的学术资源，可以帮助研究人员和学习者找到论文的源代码，促进学术交流和创新。在使用这些资源时，记得尊重知识产权，正确引用代码来源，并遵守相关的使用许可。
Asm2Vec笔记
论文题目：Asm2Vec: Boosting Static Representation Robustness for Binary Clone Search against Code Obfuscation and Compiler Optimization
在软件开发中，源代码重用十分普遍，汇编代码克隆现象广泛存在。实用的二进制对比搜索引擎在逆向工程中可以极大减轻人工分析的负担。其主要任务是基于信息检索技术在大量二进制数据中提取相关信息。汇编代码克隆查找通常被抽象为信息检索问题。IR技术已被用于定位不同二进制之间的差异、确认已知函数、在软件和IoT设备固件中查找已知函数的bug或0day漏洞以及检测软件剽窃或GNU许可侵犯。
优化和混淆后的汇编函数会打破控制流和基本块的完整性，因此确认在语法和结构上不同的汇编函数是克隆的是一项极具挑战性的任务。为此，开发克隆搜索解决方法需要具有鲁棒性的汇编代码向量表示，该表示能衡量待查询与目标函数之间的相似度。
现有的二进制对比方法主要分为静态和动态两类。静态方法通过查看汇编代码的语法和描述统计来构建人工特征，而动态方法则通过动态分析汇编代码的I/O行为来构建语义相似度模型。静态方法在可扩展性和覆盖面方面具有优势，而动态方法在语法改变的鲁棒性方面更为出色。然而，静态方法存在两个主要问题：一是未考虑特征之间的关系，二是假设所有特征同等重要或需要汇编函数映射来学习权重。
针对上述问题，源码开源网站Asm2Vec模型应运而生。Asm2Vec结合了语义和词汇关系，通过学习二进制函数的向量表示来解决上述问题。模型无需任何先验知识即可处理二进制代码，能够揭示出现在代码中的token间丰富的语义关系。实验和基准测试表明，学习得到的向量表示在鲁棒性和性能上均优于现有方法，特别是在针对混淆和编译器优化的代码。
Asm2Vec的贡献包括提出一种新的汇编克隆检测方法，这是首次使用表示学习法构建汇编代码特征向量，克服了人工特征方法的限制。此外，Asm2Vec开发了一种针对汇编语法和控制流图表示的学习模型，无需关于汇编代码的先验知识，如编译器优化参数或函数映射，仅需汇编代码作为输入即可生成特征向量。实验结果表明，Asm2Vec在代码混淆和编译器优化方面表现出更高的弹性，尤其是在漏洞查找示例中，达到了0误报和%召回率，优于动态漏洞查找方法。
Asm2Vec作为静态方法，虽然不能完全解决代码混淆问题，但相对于最新静态方法，在面对混淆代码时展现出更高的鲁棒性。通过分析四种汇编代码克隆类型（代码相同、语法等效、稍改、语义相似），Asm2Vec重点关注语义相似的汇编代码，即使语法可能不同，也能共享相同的源码简单架设函数逻辑。
Asm2Vec的整体工作流程分为四步：构建库函数的神经网络模型，训练后为汇编代码库中的每个函数生成向量表示，给定未训练的目标函数，使用模型估计对应的向量表示，对比目标函数与库中函数的向量表示，使用余弦相似度获取最相似的k个候选函数。训练过程是一次性的，后续处理目标函数时非常有效。如果库中加入新的汇编函数，可以估计其向量表示，模型可定期重新训练以确保向量质量。
Asm2Vec向量学习模型基于PV-DM模型设计，但针对汇编代码的独特语法结构进行了改进。模型首先描述原始的PV-DM神经网络，用于学习文本段落的向量化表示。然后，Asm2Vec模型形成，用于训练给定函数指令序列。最后，通过控制流图构建多序列模型。
Asm2Vec模型将汇编函数表示成多序列，每序列对应一个潜在执行路径的汇编指令列表。通过使用反汇编工具IDA Pro提取汇编函数、基本块和控制流图，模型训练过程中为库函数生成向量表示。模型通过神经网络结构实现，包括将每个库函数映射成向量，收集库中所有单独的tokens（操作数和操作符），并将每个token映射成向量表示。这些表示记录了词汇语义关系，并通过滑动窗口预测目标token。
通过构建函数的双源码歌曲多序列模型，Asm2Vec能够更全面地捕获汇编代码的结构和语义信息，为汇编克隆搜索提供了更有效的解决方案。通过结合语义和词汇关系，Asm2Vec不仅提高了对混淆和编译器优化的鲁棒性，还为逆向工程和漏洞检测等领域提供了强有力的支持。
Boofuzz 模糊测试结果检索与展示
在进行模糊测试并使用Boofuzz框架时，如何检索会话信息和用例信息？本文章将提供解决方案。
首先需要了解Boofuzz如何存储测试结果和用例信息。默认情况下，这些数据会保存在路径为`./boofuzz-results/{ uniq_timestamp}.db`的数据库文件中。然而，通过在创建`Boofuzz Session`时指定`db_filename`参数，可以自定义存储路径。
接着，要弄清楚测试会话信息如何存储。查看文档和源码后，发现通过指定`session_filename`参数可以自定义会话信息的存储路径。不过，会话信息并非直接存储到数据库中，而是先进行序列化和压缩后存储。
对于测试结果和用例信息的检索，由于它们保存在数据库文件中，可以通过多种方法进行检索。Boofuzz提供了专门的检索类，通过传入自定义的数据库文件名即可使用`DbReader`类获取测试用例数据。
至于会话信息的检索，Boofuzz并未提供直接支持，因此需要自己编写代码实现。下面是一段实现会话信息检索的代码示例：
Lucene简介
Lucene是一个专为全文检索和搜寻设计的开源软件包，它得到了Apache软件基金会的大力支持和维护。这个强大的库提供了一个简单易用的应用程序接口，特别适用于创建全文索引和搜索功能。在Java开发领域，Lucene以其成熟且免费的特性备受开发者青睐，它在当今及近年来被誉为最受欢迎的免费Java信息检索库之一。 尽管常常被提及，但需要注意的是，资讯检索库与搜索引擎之间存在微妙的区别。尽管两者都与信息搜索相关，资讯检索库主要关注的是处理和索引文本数据，而搜索引擎则包含了更复杂的系统架构，包括网页抓取、索引处理、排名算法等多个环节。因此，当我们讨论资讯检索库时，应将其视为一个独立的技术组件，而不是完整的搜索引擎解决方案。扩展资料
Lucene是apache软件基金会4 jakarta项目组的一个子项目，是一个开放源代码的全文检索引擎工具包，即它不是一个完整的全文检索引擎，而是一个全文检索引擎的架构，提供了完整的查询引擎和索引引擎，部分文本分析引擎（英文与德文两种西方语言）。Lucene的目的是为软件开发人员提供一个简单易用的工具包，以方便的在目标系统中实现全文检索的功能，或者是以此为基础建立起完整的全文检索引擎。MySQL全文索引源码剖析之Insert语句执行过程
本文来源于华为云社区，作者为GaussDB数据库，探讨了MySQL全文索引源码中Insert语句的执行过程。
全文索引是一种常用于信息检索的技术，它通过倒排索引实现，即单词和文档的映射关系，如(单词，(文档，偏移))。以创建一个表并在opening_line列上建立全文索引为例，插入'Call me Ishmael.'时，文档会被分为'call', 'me', 'ishmael'等单词，并记录在全文索引中。
全文索引Cache的作用类似于Change Buffer，用于缓存分词结果，避免频繁刷盘。Innodb使用fts_cache_t结构来管理cache，每个全文索引的表都会在内存中创建一个fts_cache_t对象。
Insert语句的执行分为三个阶段：写入行记录阶段、事务提交阶段和刷脏阶段。写入行记录阶段生成doc_id并写入Innodb的行记录，并将doc_id缓存。事务提交阶段对文档进行分词，获取{ 单词，(文档，偏移)}关联对，并插入到cache。刷脏阶段后台线程将cache刷新到磁盘。
全文索引的并发插入可能导致OOM问题，可通过修复patch #解决。当MySQL进程崩溃时，fts_init_index函数会恢复crash前的cache数据。
LangChain：代码世界的魔法师，源码解读带你笑看技术黑洞
在探索代码世界的魔法世界中，LangChain如一颗璀璨的明星，引领我们穿越技术黑洞，揭示背后的奥秘。本文将深度解读LangChain的源码，为开发者揭示构建上下文感知推理应用的秘密。
LangChain的魔法源于其核心组件，每一部分都精心设计，旨在简化大语言模型的集成与应用。让我们一起揭开这些组件的神秘面纱。
1. 模型输入输出（Model IO）
在LangChain中，任何大语言模型的应用都离不开与模型的无缝交互。通过Model IO组件，开发者能够轻松适配不同模型平台，简化调用流程。提示词模板功能允许开发者根据需求动态管理输入内容，输出解析器则提取关键信息，确保模型输出的高效利用。
2. 数据连接（Data Connection）
面对用户特定数据，LangChain提供了从加载、转换到存储与检索的全面解决方案。文档加载器与转换器、矢量存储工具，共同构建起数据处理的坚实基石。
3. 链（Chain）
在复杂应用中，简单模型可能不再足够。通过链组件，LangChain允许开发者将多个模型或其他组件串联起来，构建出高度定制化的解决方案。
4. 记忆（Memory）
记忆功能在对话式应用中至关重要。通过灵活的存储与检索机制，开发者可以确保应用在每次运行中都具备上下文意识，提升用户体验。
5. Agent
在LangChain中，Agent代理将大语言模型作为推理引擎，自主决策执行操作的序列，推动应用向更高层次发展。
6. 回调处理器（Callback）
LangChain的回调系统提供了实时干预应用流程的能力，适用于日志记录、监控及流处理等场景，确保应用运行的透明与可控。
7. 索引
索引技术在LangChain中扮演关键角色，优化数据检索效率，为应用提供高效的数据访问路径。
8. 检索
检索组件让文档与语言模型紧密协作，通过简洁的接口实现高效信息检索，满足多样化应用需求。
9. 文本分割器
在处理长文本时，文本分割器成为不可或缺的工具，确保语义连续性的同时，适应不同应用场景的多样化需求。
. 向量存储
向量存储技术作为构建索引的核心，为LangChain提供高效、灵活的数据结构，支持大规模数据处理。
. 检索器接口（Retrievers）
检索器接口作为文档与语言模型之间的桥梁，确保信息检索操作的标准化与高效性，支持多样化的检索需求。
. 总结
通过深入解析LangChain的源码，我们不仅揭示了其构建上下文感知推理应用的奥秘，也看到了其在复杂应用集成与优化中的巨大潜力。在LangChain的魔法世界里，开发者能够解锁更多可能，创造令人惊叹的技术奇迹。
开发自己的搜索引擎---Lucene+Heritrix（第2版）内容简介
这是一本详尽的指南，旨在帮助读者构建自己的企业级搜索引擎。作者深入浅出地介绍了搜索引擎基础和信息检索原理，以及Lucene这款强大的搜索引擎工具。读者将通过实例学习如何建立索引，运用Lucene进行搜索、排序和文本分析，包括解析Word、Excel和PDF文档，以及如何利用Compass框架和Lucene的分布式特性。
书中特别关注了Heritrix爬虫技术，讲解了如何利用HTMLParser进行网页抓取，并探讨了DWR在搜索引擎中的应用。作者通过理论与实践的结合，引导读者一步步构建出一个功能强大的垂直搜索系统，这不仅具有很高的商业实用性，还为创新搜索引擎产品的开发提供了坚实的基础。
无论你是Java开发者，还是计算机软件开发人员，甚至是搜索引擎的爱好者，这本书都是绝佳的学习资源。它不仅提供了实用的API和源代码分析，还鼓励读者在理解基础上进行创新和扩展，从而创造出独具特色的搜索引擎解决方案。通过本书，你将收获一套完整的搜索引擎开发技能，踏上构建个性化搜索引擎的旅程。
