Docker基础镜像Alpine爆出提权漏洞（CVE-2019-5021）：该CVE影响自AlpineLinux3.3版本开始的所有Docker镜像。该漏洞的机制在于Alpine的root用户包含一个空密码，这可能会导致攻击者获得root权限，进而造成攻击。报告中称：受影响范围是AlpineLinuxDocker镜像3...

5月26日，2019年第一个KubeCon+CloudNativeCon在巴塞罗那成功闭幕。本届KubeCon共吸引了超过7700名与会者，相较去年哥本哈根大会的4300余名与会者增加了近80%。本次KubeCon的演讲非常重视终端用户，面向企业用户的基础性演讲，以及对应的企业用户听众比重明显加大。本周的云原生生态周报...

业界要闻1AzureRedHatOpenShift已经GA。在刚刚结束的RedHatSummit2019上，AzureRedHatOpenShift正式宣布GA，这是一个微软和红帽共同打造的ManagedKubernetes服务：原本的红帽的OpenShift本身就存在on-premise和公有云两个选项，AzureR...

/摘要： DockerHub遭入侵，19万账号被泄露；Java8终于开始提供良好的容器支持；Snyk年度安全报告出炉，容器安全问题形势空前严峻。业界要闻DockerHub遭入侵，19万账号被泄露 : 4月25日Docker官方邮件曝露，因为Hub的一个数据库收到非授权访问，影响了约19万用...

/摘要： CloudNativeWeeklyChinaVol.2业界要闻KubernetesExternalSecrets 近日，世界上最大的域名托管公司Godaddy公司，正式宣布并详细解读了其开源的K8s外部Secrets管理项目：KubernetesExternalSecrets，简称KES。...

 在Java相关的职位面试中，很多Java面试官都喜欢考察应聘者对Java并发的了解程度，以volatile关键字为切入点，往往会问到底，Java内存模型(JMM)和Java并发编程的一些特点都会被牵扯出来，再深入的话还会考察JVM底层实现以及操作系统的相关知识。接下来让我们在一个假想的面试过程中来学习一下v...

近日，在学习《ARM处理器裸机开发实战——机制而非策略》一书，在TQ2440开发板上，按照书中实例以及光盘配套程序源代码进行Timer0中断试验，编译成功后烧写到开发板上，没有任何反应，反复检查代码，一直没有找出哪里有问题，就是到开发板上没有预期效果。（让人纠结的很）最终参考了TQ2440之定时器中断0的程序代码，编译...

在大多数情况下，把变量缓存在寄存器中是一个非常有价值的优化方法，如果不用的话很可惜。C++编译器提供了显式禁用这种缓存优化的机会。如果你声明变量是使用了volatile修饰符，编译器就不会把这个变量缓存在寄存器里——每次访问都将去存取变量在内存中的实际位置。防止了C++编译器对所修饰的变量进行优化。主要应用于多线程编程...

gcc内嵌汇编简介在内嵌汇编中，可以将C语言表达式指定为汇编指令的操作数，而且不用去管如何将C语言表达式的值读入哪个寄存器，以及如何将计算结果写回C变量，你只要告诉程序中C语言表达式与汇编指令操作数之间的对应关系即可，GCC会自动插入代码完成必要的操作。1、简单的内嵌汇编例：__asm____volatile__("h...

以下内容转自http://tutorials.jenkov.com/java-concurrency/volatile.html（使用谷歌翻译）：Java volatile关键字用于将Java变量标记为“存储在主存储器”中。更准确地说，这意味着，每个读取volatile变量将从计算机的主存储器中读取，而不是从...

Text/Mydaughter,Jane,neverdreamedofreceivingaletterfromagirlofherownageinHolland.Lastyear,weweretravelingacrosstheChannelandJaneputapieceofpaperwithhernameanadd...

https://www.cnblogs.com/soulcm/p/4003655.html...

记笔记目的：刻意地、有意地整理其思路，综合对比，以求借鉴。他山之石，可以攻玉。《ConvolutionalSimplexProjectionNetwork forWeaklySupervisedSemantic Segmentation》-20180724，一篇来自德国波恩大学与锡根大学的paper...

UCBerkeley的DeepakPathak使用了一个具有图像级别标记的训练数据来做弱监督学习。训练数据中只给出图像中包含某种物体，但是没有其位置信息和所包含的像素信息。该文章的方法将imagetags转化为对CNN输出的label分布的限制条件，因此称为Constrainedconvolutionalneuraln...

这篇文章的主要贡献点在于：1.实验证明仅仅利用图像整体的弱标签很难训练出很好的分割模型；2.可以利用boundingbox来进行训练，并且得到了较好的结果，这样可以代替用pixel-level训练中的groundtruth；3.当我们用少量的pixel-levelannotations和大量的图像整体的弱标签来进行半监...