malloc.c を読む (malloc / free)
このシリーズではこれらの関数が内部でどのように処理されるのかを調べていきます。 malloc.c を読む (malloc / free) malloc.c を読む (bins) malloc.c を読む (arena) 今回は malloc() free() の全体像を紹介します。 注意としてここでの目的は全体を俯瞰して、詳細を詰めずとも各 bins の役割を理解し、攻撃手法を理解できるようにすることです。それに合わないマルチスレッドや最適化などにおける緻密なトリックやコーナーケースなどは暗黙的に実装されていると仮定します。その詳細についてはソースコードや他の資料を参考にしていただきたいです。 ここで扱う glibc のバージョンは v2.38 です。また glibc のソースコードはブラウザ上で読むことができます。 https://elixir.bootlin.com/glibc/lat
SummaryMost visual programming environments fail to get any usage. Why? They try to replace code syntax and business logic but developers never try to visualize that. Instead, developers visualize state transitions, memory layouts, or network requests. In my opinion, those working on visual programming would be more likely to succeed if they started with aspects of software that developers already
明らかに自社サービスのニーズが大きい市場がある。そこに目掛けてマーケティング戦略を考案し、実行まで落とし込みたいが、営業の人的リソースが足りない――。BtoC（消費者向け）、BtoB（企業向け）に関わらず、多くの企業にとって一度は経験がある状況ではないだろうか。諦めて自社のリソースに合ったサイズでマーケティング戦略を展開するか、営業担当者を大規模に採用するか。経営の選択肢は大きく2つに分かれる
Last time, we saw how deleting stuff from a test case can be an easy and fun route to the root cause of a bug. It’s less easy and less fun when the test cases get big. The inner loop of test-case reduction can get old quickly: delete stuff, run the special command, check the output to decide whether to backtrack or proceed. It’s rote, mechanical, and annoyingly error prone. Let’s make the computer
鉄道・道路・電力などあらゆる種類のネットワークについて最小のコストで最大のトランスポートフローを最高速で計算できるアルゴリズムが爆誕
スイス連邦工科大学チューリッヒ校のラスムス・キン氏率いる研究チームが鉄道、道路、電力など、あらゆる種類のネットワークにおいて最小のコストで最大の輸送フローを計算するほぼ完璧なアルゴリズムを作成しました。計算速度は、「数学的にこれ以上は不可能」という速さだとのことです。 Researchers at ETH Zurich develop the fastest possible flow algorithm | ETH Zurich https://ethz.ch/en/news-and-events/eth-news/news/2024/06/researchers-at-eth-zurich-develop-the-fastest-possible-flow-algorithm.html 輸送フローアルゴリズムとは、例を挙げると東京から大阪までできるだけ多くの商品を輸送できる最速かつ最安
research!rsc: Hash-Based Bisect Debugging in Compilers and Runtimes
Setting the Stage Does this sound familar? You make a change to a library to optimize its performance or clean up technical debt or fix a bug, only to get a bug report: some very large, incomprehensibly opaque test is now failing. Or you add a new compiler optimization with a similar result. Now you have a major debugging job in an unfamiliar code base. What if I told you that a magic wand exists
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We need visual programming. No, not like that.
三井住友カード、DM発送でAI活用 見込み客獲得率4.5倍 - 日本経済新聞
Automated Test-Case Reduction