我在比较从用户模式类型 LPWSTR 传递到 LDR 表条目类型 UNICODE_STRING 的字符串时遇到困难
内核 C:
struct {
int pid;
int user_pid;
int size;
int protection_mode;
int allocation_type;
void* address;
void* write_buffer;
LPWSTR module_name;
}
userland_operation;
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这个结构体通过 deviceiocontrol 传递给内核。对应的用户空间结构如下:
public struct MemOperation
{
public int Pid;
public int UserPid;
public int Size;
public int protection_mode;
public int allocation_type;
public IntPtr Addr;
public IntPtr WriteBuffer;
[MarshalAs(UnmanagedType.LPWStr)] public String ModuleName;
}
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字符串在哪里 ModuleName被编组为 LPWStr。
ModuleName是进程中加载模块的所需搜索词。现在,事情变得棘手了。我可以通过访问的字符串_LDR_DATA_TABLE_ENTRY是UNICODE_STRING. 我想将此 UNICODE_STRING 与我的 LPWSTR 进行比较。
我尝试了以下方法,但没有奏效:
{
UNICODE_STRING …Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我正在本地主机上运行一个简单的 .NET Core 3.1 Web 应用程序。Web 应用程序在 Docker Linux 容器中运行(我的主机操作系统是 Windows 10)。Web 应用程序使用的 SQLite 数据库使用 EF Core 连接,几乎是空的,非常小,只有 60Kb,每个表有 20 条或更少的记录,并且存储在主机上并使用以下命令为容器挂载:
--mount type=bind,source='SomeDummyHostPath',target=/mnt/hostFolder
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问题是在 DBContext 上执行的每个查询都运行得很慢(读取 2 行大约需要 2 秒)。当我在 Docker 容器之外运行应用程序时,一切运行顺利(意味着相同的查询在 ~1ms 内执行)。
奇怪的是,dbContext.Database.OpenConnectionAsync()在每次调用 EF 的 DBSets 之前调用之后,Docker 容器中的每个查询都运行得很快(几毫秒)。
为什么在这种情况下性能如此糟糕?没有OpenConnectionAsync在每次查询之前显式调用的情况下,有什么方法可以改进它?
我需要有关 Ada SPARK 的帮助。我想将像“1”这样的字符串保存到整数变量中。背景:我想从命令行输入读取数字并将它们作为整数处理,并使用 SPARK Prove 检查程序。这是一个最小的例子:
with Ada.Strings.Unbounded; use Ada.Strings.Unbounded;
procedure Main is
pragma SPARK_Mode;
test_string : Unbounded_String;
identifier : Integer;
begin
test_string := To_Unbounded_String("1");
identifier := Integer'Value(To_String(test_string));
end Main;
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当我执行 SPARK Prove 时,我收到以下消息:“中:前提条件可能失败”。我已经实现了一个函数来检查 test_string 是否包含 0 - 9 的字符,但它没有解决问题。有谁有解决问题的方法吗?
我已经在这个问题上花费了几个小时,但似乎无法弄清楚如何解决它。
我正在尝试创建这样的堆积条形图:
http://demos.kendoui.com/dataviz/bar-charts/stacked-bar.html
我正在使用 ASP.NET MVC (Razor)。
下面是一些示例代码:
@(Html.Kendo().Chart()
.Name("chart")
.Title("chart")
.Legend(legend => legend
.Position(ChartLegendPosition.Bottom)
)
.SeriesDefaults(seriesDefaults =>
seriesDefaults.Bar().Stack(true)
)
.Series(series =>
{
series.Bar(new double[] { 4 });
series.Bar(new double[] { 2 });
series.Bar(new double[] { 7 });
})
.CategoryAxis(axis => axis
.Categories("Machine")
.MajorGridLines(lines => lines.Visible(false))
)
.ValueAxis(axis => axis
.Numeric()
.Labels(labels => labels.Format("{0}"))
.Max(24)
.Line(line => line.Visible(false))
.MajorGridLines(lines => lines.Visible(true))
)
.Tooltip(tooltip => tooltip
.Visible(true)
.Template("#= series.name #: #= value #")
)
)
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现在这是我面临的问题。这行代码:
series.Bar(new double[] { 4 }); …Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 我试图找出为什么我的应用程序随着时间的推移变得更慢。应用程序将要做的工作打包成可以并发执行的批处理。每一批都必须等待前一批完成。批处理在更新函数内每~30 毫秒执行一次。在代码中,它看起来像这样:
List<List<Action>> batches = new List<List<Action>>(); // class member
foreach (var batch in batches) // inside of the update function
{
Parallel.ForEach(batch, action => action());
}
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几天后,我发现执行所有批处理所需的时间越来越长。起初,执行大约需要 15 毫秒,然后几天后它需要超过 100 毫秒。我的目标是找出执行时间不断增加的原因。
在调试的时候,我发现批次数量和每批次的动作数量保持不变。
使用 dotTrace 进行分析表明,有时批处理中的一个操作需要更长的时间,并且Parallel.ForEach将(并且应该)等到所有先前的操作完成。在启动应用程序后立即进行分析时,仅每隔几百次更新就会出现延迟。几天后,几乎每次更新都会发生延迟。
这是它在分析器中的样子;我用不同深浅的绿色标记了各个更新周期并给它们编号。如您所见,第二次更新有明显的延迟(黄色)。
在黄色期间,没有其他线程在做工作(至少根据分析器)。当一个一个的选择线程时,除了一个线程之外的所有线程都不在一个动作上工作。正如您在下一张图片中看到的,仍在处理某个操作的线程没有显示任何 CPU 负载,并且所有时间都花在ntdll.dll.
在这种情况下,对 的调用GetEnumerator大约需要 24 毫秒,但我已经看到类似ToString()或ToArray()太多的函数冻结。
我观察到的相关内容:
ntdll.dll在Learning Ada的第 22.1 章中,尝试构建示例。
它期望安装 GNATprove。我使用的是 Ubuntu 18.04 LTS,但没有看到任何提供它的软件包。当我尝试查找主存储库时,我发现的只是Open Do中的内容,当我单击下载按钮时,它似乎是一个损坏的链接。Google 几乎没有提供有关 GNATprove 的信息,这有点令人担忧。
我是 Ada 新手,所以我真的不知道应该使用什么,所以如果 GNATprove 不正确,请告诉我。我通常也期望有一个免费的软件工具链——这是一个合理的期望还是我应该期望需要“专业”版本来了解 Ada/SPARK 的全部内容?
我正在使用 GNAT 构建我的 Ada/SPARK 项目,并且使用链接器脚本。以下是摘录:
SECTIONS
{
.code :
{
. = ALIGN(0x4);
*(.text.section1)
_end_of_section1 = .;
*(.text.section2)
...
}
}
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符号 _end_of_section1 是两个节之间的地址。我希望能够在我的 Ada 代码中访问它。我知道在 C 中使用extern char _end_of_section1[];. 在 Ada 中可以做这样的事情吗?如果没有,是否有其他方法可以在代码中获取该地址?
C#ADO.Net TableAdapter对象不实现和接口,也不是基类(除Component之外).
有人在模板中使用TableAdapter(GoF-)模式吗?
更新:我想解决此处描述的问题:
通过使用模板(GoF),适配器(GoF)或其他漂亮的模式
帮助改进迁移程序
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