前言

NVDLA的软件栈主要分为两个部分:Compiler与Runtime，由于Compiler与硬件无关，所以可以在我们自己的开发机器上编译运行调试，理解起来也较为方便；而Runtime与硬件有关，调试非常困难，官方提供的预构建的文件又都是针对64位ARM/RISC的操作系统，这对没有合适的板卡，即仅搭载了32位处理器的ZYNQ 7000系列的开发板上编译Runtime带来了很多难以解决的问题。

Loadable文件是两者之间通信的媒介，本文记述一下Loadable文件的组织结构和解析方法，既然不能吃官方给的饭，那么可以试一试自己在SOC上做一份调度的算法，解读Loadable文件就是第一步。

Github Repo：https://github.com/LeiWang1999/nvdla-parser

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1. Crack the Passwd of Zip Package

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zip2john backup.zip > passwd.txt
john passwd.txt

2. Find

1. Find file with suid

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find / -perm -u=s 2>/dev/null

If we got it ，we can go to GTFobins to check out whether it is possible for Privilege Escalation

2. Find file for special group

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find / -type f -group bugtracker 2>/dev/null

3. Find file

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# linux
find / -name "user.txt"

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# powershell
Get-ChildItem  -Recurse –Filter user.txt

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CMake 入门实战

https://www.hahack.com/codes/cmake/

Lex与YACC详解

https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/sdk/lex/index.html

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前一段时间，在NVDLA上针对MNIST、CIFAR-10、IMAGENET2012这三个数据集上，训练了lenet5、resnet-18两个网络，并在NVDLA的vp环境下编译，运行，相关的模型可以在下文下载。

而NVDLA的文档描述里写到其是支持8bit的，但是如何将浮点模型在nvdla上量化成8bit并运行官方给出的说明很少，本文记述的内容有模型量化的方法、以及修复了官方代码中的一些问题。

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从TensorRT看INT8量化原理

https://www.cnblogs.com/nanmi/p/13607515.html

Kali Linux信息收集之enum4linux

https://www.ctolib.com/topics-82798.html

Linux提权(持续更新)

https://blog.csdn.net/anan2175/article/details/102122134

c++11以正确的姿势输出enum class的值

https://blog.csdn.net/lianshaohua/article/details/109358626

使用正则表达式判断二进制数字是否能被3整除

http://blog.2baxb.me/archives/588

Basic Linux Privilege Escalation

https://blog.g0tmi1k.com/2011/08/basic-linux-privilege-escalation/

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在使用Caffe训练网络的时候，往往会在train的prototxt里对图像有一些预处理操作、例如做resize、对训练数据减去均值等，在实际推理的时候我们还需把输入图像resize到网络输入的大小，必要的时候还需要做图像通道的transpose。在用PyCaffe进行推理的时候，这些操作需要使用caffe的transformer来实现，本文记述prototxt的预处理键值

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