记录一下这次查 bug
有一个 class BackendTexture 里面有几个 private member(图一)
他有一个 default constructor(图二)
这个 class 编译成 .lib 后静态链接到我的代码里(使用的是同一个编译器 msvc19 和 clang 都试过)
然后我只要调用这个 constructor,他就会把我当前栈帧的 36byte 大小的内存全部设成 0,同时自己并没有被初始化(如图三)
我进到 disassemble 看 就发现我的编译器只在栈上给他留了 64 个 byte 的空间,但是这个 class 实际上会占 100 个byte,说明我程序里用的 header 和 编译库时候的 header 不一样,再检查(图六)的 header 就会发现如果启用 vulkan 那么这个类里就会多一个 VulkanAlloc,这个 struct (图七)和其他几个加起来就占 36 个 byte。问题就很清楚了
这个bug看上去是真挺诡异的 记一下 不然下次遇到又得调半天
一开始还以为是调用约定或者 esp/ebp 重设的问题,上手调试之后才发现不是那么回事(
有一个 class BackendTexture 里面有几个 private member(图一)
他有一个 default constructor(图二)
这个 class 编译成 .lib 后静态链接到我的代码里(使用的是同一个编译器 msvc19 和 clang 都试过)
然后我只要调用这个 constructor,他就会把我当前栈帧的 36byte 大小的内存全部设成 0,同时自己并没有被初始化(如图三)
我进到 disassemble 看 就发现我的编译器只在栈上给他留了 64 个 byte 的空间,但是这个 class 实际上会占 100 个byte,说明我程序里用的 header 和 编译库时候的 header 不一样,再检查(图六)的 header 就会发现如果启用 vulkan 那么这个类里就会多一个 VulkanAlloc,这个 struct (图七)和其他几个加起来就占 36 个 byte。问题就很清楚了
这个bug看上去是真挺诡异的 记一下 不然下次遇到又得调半天
一开始还以为是调用约定或者 esp/ebp 重设的问题,上手调试之后才发现不是那么回事(
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# CeleMod · 一个 ⌈ 更好用、更强大 ⌋ 的蔚蓝 Mod 管理器
开源地址: github.com/MicroCBer/CeleMod
## 下载
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✅ 软件内 Mod 详情预览
✅ 亚克力 UI
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将已同步到 QQ 的 TGStickerProvider 表情包同步到 B*
1. 打开手机的 ADB,将手机连接到电脑
2. 运行如下指令
CMD版:
PowerShell 版
———-
手动添加:
%AppData%/BetterUniverse/QQNT/stickers 下面每个文件夹都是一个表情包集,创建文件夹并将图片放入其中即可
1. 打开手机的 ADB,将手机连接到电脑
2. 运行如下指令
CMD版:
adb pull /storage/emulated/0/Android/media/com.tencent.mobileqq/TGStickersExported/v1/ %AppData%/BetterUniverse/QQNT/stickers & robocopy %AppData%/BetterUniverse/QQNT/stickers/v1/ %AppData%/BetterUniverse/QQNT/stickers/ /E /MOVE
PowerShell 版
adb pull /storage/emulated/0/Android/media/com.tencent.mobileqq/TGStickersExported/v1/ $env:AppData/BetterUniverse/QQNT/stickers; robocopy $env:AppData/BetterUniverse/QQNT/stickers/v1/ $env:AppData/BetterUniverse/QQNT/stickers/ /E /MOVE
———-
手动添加:
%AppData%/BetterUniverse/QQNT/stickers 下面每个文件夹都是一个表情包集,创建文件夹并将图片放入其中即可
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怎么扯也扯不坏.dll
2.2 MB
什么 新版?这不是新版 这是0324 他遇水变大变高,吸水性很强的。打开以后,是一条有新功能的旧版。你看它,怎么扯都扯不坏,使用七八次都没问题,出差旅行带上它非常方便。什么?在哪里买?下方小黄车,买五包送五包,还包邮。
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OpenAI最近新出的 Sora 视频生成模型,效果非常离谱,展示中一分钟的视频没有什么闪烁 看不出什么瑕疵
模型架构依然是类似GPT3 DALLE的DiT(他们说是基于 DALLE3 继续研发的),但是看上去与之前大家的思路(以上一帧图片加噪声为基础来生成下一帧图片)不同,他是直接生成一段噪声视频,然后对整个视频进行降噪;降噪时应该还是通过图片的形式,但是给了很多帧的“上下文”
相关:
研究报告:https://openai.com/research/video-generation-models-as-world-simulators
模型架构依然是类似GPT3 DALLE的DiT(他们说是基于 DALLE3 继续研发的),但是看上去与之前大家的思路(以上一帧图片加噪声为基础来生成下一帧图片)不同,他是直接生成一段噪声视频,然后对整个视频进行降噪;降噪时应该还是通过图片的形式,但是给了很多帧的“上下文”
相关:
研究报告:https://openai.com/research/video-generation-models-as-world-simulators
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