LLM-Llama在 MAC M1上体验Llama.cpp和通义千问Qwen 1.5-7B

news2024/10/5 18:26:36

Llama.cpp的主要目标是在各种硬件上（本地和云端）实现LLM推断，同时保持最小的设置和最先进的性能。

  • 纯C/C++实现，没有任何依赖关系
  • Apple芯片是一级的支持对象 - 通过ARM NEON、Accelerate和Metal框架进行优化
  • 对x86架构的AVX、AVX2和AVX512支持
  • 支持1.5位、2位、3位、4位、5位、6位和8位整数量化，以加快推断速度并减少内存使用
  • 为在NVIDIA GPU上运行LLMs而定制的CUDA内核（通过HIP支持AMD GPU）
  • Vulkan、SYCL和（部分）OpenCL后端支持
  • CPU+GPU混合推断，部分加速超过总VRAM容量的模型

而M1 上有GPU 芯片，因此让我们在 MAC M1 上运行大语言模型成为可能。

1. 下载

  1. 下载 llama.cpp
bash
复制代码
> git clone https://github.com/ggerganov/llama.cpp.git 
正克隆到 'llama.cpp'...
remote: Enumerating objects: 21605, done.
remote: Counting objects: 100% (6924/6924), done.
remote: Compressing objects: 100% (293/293), done.
remote: Total 21605 (delta 6761), reused 6711 (delta 6629), pack-reused 14681
接收对象中: 100% (21605/21605), 26.16 MiB | 3.31 MiB/s, 完成.
处理 delta 中: 100% (15230/15230), 完成.
  1. 下载通义千问1.5-7B模型
  • 安装git-lfs
复制代码
brew install git-lfs
  • 访问 hugging face 上 qwen 1.5 模型

这里我们使用 qwen 1.5 7B 的 chat 模型 huggingface.co/Qwen/Qwen1.…

bash
复制代码
git clone https://huggingface.co/Qwen/Qwen1.5-7B-Chat

如果你git下载不了 huggingface，也可以考虑浏览器下载文件放到该目录中。据了解chat模型和base模型区别是base模型只能续写，而cgat模型是在后面加了一些对话数据训练的，从而能够回复问题。下载好之后，目录如下

diff
复制代码
drwxr-xr-x  17 evilkylin  staff         544  4  3 11:21 .
drwxr-xr-x  10 evilkylin  staff         320  4  3 11:21 ..
drwxr-xr-x  12 evilkylin  staff         384  4  3 09:46 .git
-rw-r--r--   1 evilkylin  staff        1519  4  3 09:46 .gitattributes
-rw-r--r--   1 evilkylin  staff        6896  4  3 09:46 LICENSE
-rw-r--r--   1 evilkylin  staff        4338  4  3 09:46 README.md
-rw-r--r--   1 evilkylin  staff         663  4  3 09:46 config.json
-rw-r--r--   1 evilkylin  staff         243  4  3 09:46 generation_config.json
-rw-r--r--   1 evilkylin  staff     1671839  4  3 09:46 merges.txt
-rw-r--r--@  1 evilkylin  staff  3988014264  4  3 10:24 model-00001-of-00004.safetensors
-rw-r--r--@  1 evilkylin  staff  3957749080  4  3 10:23 model-00002-of-00004.safetensors
-rw-r--r--@  1 evilkylin  staff  3957749112  4  3 10:20 model-00003-of-00004.safetensors
-rw-r--r--@  1 evilkylin  staff  3539181096  4  3 10:16 model-00004-of-00004.safetensors
-rw-r--r--   1 evilkylin  staff       31696  4  3 09:46 model.safetensors.index.json
-rw-r--r--   1 evilkylin  staff     7028015  4  3 09:46 tokenizer.json
-rw-r--r--   1 evilkylin  staff        1402  4  3 09:46 tokenizer_config.json
-rw-r--r--   1 evilkylin  staff     2776833  4  3 09:46 vocab.json

2. 编译llama.cpp

csharp
复制代码
> cd llama.cpp
> make
I ccache not found. Consider installing it for faster compilation.
I llama.cpp build info: 
I UNAME_S:   Darwin
I UNAME_P:   arm
I UNAME_M:   arm64
.....
cc -I. -Icommon -D_XOPEN_SOURCE=600 -D_DARWIN_C_SOURCE -DNDEBUG -DGGML_USE_ACCELERATE -DACCELERATE_NEW_LAPACK -DACCELERATE_LAPACK_ILP64 -DGGML_USE_METAL  -std=c11   -fPIC -O3 -Wall -Wextra -Wpedantic -Wcast-qual -Wno-unused-function -Wshadow -Wstrict-prototypes -Wpointer-arith -Wmissing-prototypes -Werror=implicit-int -Werror=implicit-function-declaration -pthread -Wunreachable-code-break -Wunreachable-code-return -Wdouble-promotion  -c tests/test-c.c -o tests/test-c.o

3. 安装llama 依赖

markdown
复制代码
> python3 -m pip install -r requirements.txt

因为我是格式化后更新到 MAC OS 14.4 了，所以 python 有点问题。使用 homebrew 安装的 python 现在都安装在/opt/homebrew/bin/ , 这里我们要做两个链接。

shell
复制代码
> ln -s /opt/homebrew/bin/python3.10 /opt/homebrew/bin/python3
> ln -s /opt/homebrew/bin/python /opt/homebrew/bin/python

> ln -sf pip3.10 /opt/homebrew/bin/pip3
> ln -sf pip3.10 /opt/homebrew/bin/pip

如果你使用 conda 也可以考虑建立虚拟环境，接下来安装依赖。

scss
复制代码
> python3 -m pip install -r requirements.txt
Collecting numpy~=1.24.4 (from -r ./requirements/requirements-convert.txt (line 1))
  Downloading numpy-1.24.4-cp310-cp310-macosx_11_0_arm64.whl.metadata (5.6 kB)
...
Successfully installed MarkupSafe-2.1.5 certifi-2024.2.2 charset-normalizer-3.3.2 einops-0.7.0 filelock-3.13.3 fsspec-2024.3.1 gguf-0.6.0 huggingface-hub-0.22.2 idna-3.6 jinja2-3.1.3 mpmath-1.3.0 networkx-3.2.1 numpy-1.24.4 packaging-24.0 protobuf-4.25.3 pyyaml-6.0.1 regex-2023.12.25 requests-2.31.0 safetensors-0.4.2 sentencepiece-0.1.99 sympy-1.12 tokenizers-0.15.2 torch-2.1.2 tqdm-4.66.2 transformers-4.39.3 typing-extensions-4.10.0 urllib3-2.2.1

4. 转换 Qwen 模型为 GGUF

什么是 GGUF? GGUF是一种用于存储用于GGML推断和基于GGML的执行器的模型的文件格式。GGUF是一种二进制格式，旨在快速加载和保存模型，并易于阅读。传统上，模型是使用PyTorch或其他框架开发的，然后转换为GGUF以在GGML中使用。

GGUF是GGML、GGMF和GGJT的后继文件格式，旨在通过包含加载模型所需的所有信息来消除歧义。它还设计为可扩展的，因此可以向模型添加新信息而不会破坏兼容性，更多信息访问官方说明文档。

Llama.cpp上是使用 convert.py, 但有人说 qwen 得用 convert-hf-to-gguf.py。

注意：有同学在这里报错找不到文件之类的，注意执行该命令的时候python3 convert-hf-to-gguf.py ~/Projects/Qwen1.5-7B-Chat/ 后面的路径要改为你之前在第1.2节中下载Qwen1.5-7B-Chat的目录。

ini
复制代码
> python3 convert-hf-to-gguf.py ~/Projects/Qwen1.5-7B-Chat/
Loading model: Qwen1.5-7B-Chat
gguf: This GGUF file is for Little Endian only
Set model parameters
gguf: context length = 32768
gguf: embedding length = 4096
gguf: feed forward length = 11008
gguf: head count = 32
gguf: key-value head count = 32
gguf: rope theta = 1000000.0
gguf: rms norm epsilon = 1e-06
gguf: file type = 1
Set model tokenizer
Special tokens have been added in the vocabulary, make sure the associated word embeddings are fine-tuned or trained
....
output_norm.weight, n_dims = 1, torch.bfloat16 --> float32
Model successfully exported to '/Users/xxxx/Projects/Qwen1.5-7B-Chat/ggml-model-f16.gguf'

可以看到他已经转为 F16 的 gguf 格式的模型了。

5. 量化模型

vbnet
复制代码
> ./quantize ~/Projects/Qwen1.5-7B-Chat/ggml-model-f16.gguf ./models/qwen1.5-chat-ggml-model-Q4_K_M.gguf Q4_K_M
main: build = 2585 (f87f7b89)
main: built with Apple clang version 15.0.0 (clang-1500.3.9.4) for arm64-apple-darwin23.4.0
main: quantizing '/Users/evilkylin/Projects/Qwen1.5-7B-Chat/ggml-model-f16.gguf' to './models/qwen1.5-chat-ggml-model-Q4_K_M.gguf' as Q4_K_M
llama_model_loader: loaded meta data with 19 key-value pairs and 387 tensors from /Users/evilkylin/Projects/Qwen1.5-7B-Chat/ggml-model-f16.gguf (version GGUF V3 (latest))
....
llama_model_quantize_internal: model size  = 14728.52 MB
llama_model_quantize_internal: quant size  =  4540.59 MB

main: quantize time = 72620.01 ms
main:    total time = 72620.01 ms

我们将gguf 的模型量化到INT4，这样模型会从大约 14.7G减少到 4.4GB 左右。

6. 运行测试

sql
复制代码
> ./main -m ./models/mymodels/qwen1.5-chat-ggml-model-Q4_K_M.gguf -n 128
Log start
main: build = 2585 (f87f7b89)
main: built with Apple clang version 15.0.0 (clang-1500.3.9.4) for arm64-apple-darwin23.4.0
main: seed  = 1712117398
llama_model_loader: loaded meta data with 20 key-value pairs and 387 tensors from ./models/mymodels/qwen1.5-chat-ggml-model-Q4_K_M.gguf (version GGUF V3 (latest))
....
压力容器的定期检查(包括外部检查、内部检查和全面检查)分为每()年1次和每3～6年1次两种。
A. 1
B. 2
C. 3
D. 5 答案：D微量元素在生物体内虽少，但对生物体的生命活动起着非常重要的作用，下列选项中都属于微量元素的是（　　） A. 钙、铁、锌 B. 钾、镁、氟 C. 锌、硒、碘 D. 碳、氢、氧

钙、钾、
llama_print_timings:        load time =    8845.23 ms
llama_print_timings:      sample time =      31.94 ms /   128 runs   (    0.25 ms per token,  4007.51 tokens per second)
llama_print_timings: prompt eval time =       0.00 ms /     1 tokens (    0.00 ms per token,      inf tokens per second)
llama_print_timings:        eval time =   10612.83 ms /   128 runs   (   82.91 ms per token,    12.06 tokens per second)
llama_print_timings:       total time =   10899.90 ms /   129 tokens
ggml_metal_free: deallocating
Log end

看起来是自动化跑了个测试, 看输出显示大约 12.06 tokens 每秒，也就是说应该每秒至少 12 个字，但由于编码原因有可能字更多。 接下来我们进入对话模型。如何启动呢？我们这里查看example/alpaca.sh 的启动方式，来编写启动 Qwen 模型命令。

bash
复制代码
#!/bin/bash

#
# Temporary script - will be removed in the future
#

cd `dirname $0`
cd ..

./main -m ./models/alpaca.13b.ggmlv3.q8_0.bin \
       --color \
       -f ./prompts/alpaca.txt \
       --ctx_size 2048 \
       -n -1 \
       -ins -b 256 \
       --top_k 10000 \
       --temp 0.2 \
       --repeat_penalty 1.1 \
       -t 7

那么 qwen 就是这样了，具体的参数可以参看官方说明。实际上 Qwen1.5 的context window 支持大小是32768，官方文档。但我测试将 ctx size 设置为 32768 会跑不了，不知道为啥，还是自己不断尝试修改吧。另外 top k 默认 40，这个参数的意思用来增加随机性的，因为预测下一个token 时候的top k 个选择，一般默认就行。我估计应该和 temp 有关系吧。-t 是说并发线程数，根据自己 cpu 核数设置

vbnet
复制代码
> ./main -m ./models/mymodels/qwen1.5-chat-ggml-model-Q4_K_M.gguf --color --ctx_size 2048 -n -1 -ins -b 256 --top_k 30 --temp 0.2 --repeat_penalty 1.1 -t 7
Log start
main: build = 2585 (f87f7b89)
main: built with Apple clang version 15.0.0 (clang-1500.3.9.4) for arm64-apple-darwin23.4.0
main: seed  = 1712120436
llama_model_loader: loaded meta data with 20 key-value pairs and 387 tensors from ./models/mymodels/qwen1.5-chat-ggml-model-Q4_K_M.gguf (version GGUF V3 (latest))
....
== Running in interactive mode. ==
 - Press Ctrl+C to interject at any time.
 - Press Return to return control to LLaMa.
 - To return control without starting a new line, end your input with '/'.
 - If you want to submit another line, end your input with ''.
You are a helpful assistant.
> 你是谁
我是阿里云研发的大规模语言模型，我叫通义千问。

img

实际测试下来，输出确实很快，一点也不卡。 但是多次重复启动后，会直接退出，据说是 llama.cpp 出问题了，因此重新 make clean 和 make就好了。

7. 像OpenAI一样输出

llama.cpp内置了一个c++写的快速，轻量级的http server，提供 OpenAI API一样的输入输出，还提供一个简单 web 前端来和 llama.cpp 交互。使用以下命令开启http server，测试了一下qwen 1.5 context window 开到 16384 在 m1 上会报内存不足，据了解token数量本身也会占用不少内存，和transformer本身的设计有关，具体原理就不展开了。当前开到 8192个token GPU先存就完全跑满了。

bash
复制代码
./server -m ./models/mymodels/qwen1.5-chat-ggml-model-Q4_K_M.gguf -c 8192 -n -1 -t 7
  • chat completion接口

request

vbnet
复制代码
curl --location 'http://localhost:8080/v1/chat/completions' \
--header 'accept: application/json' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
  "model": "gpt-3.5-turbo",
  "messages": [
    {
      "role": "system",
      "content": "you are a helpful assitant"
    },
    {
      "role": "user",
      "content": "写一个笑话"
    }
  ],
  "stream": false
}'

response

swift
复制代码
{
    "choices": [
        {
            "finish_reason": "stop",
            "index": 0,
            "message": {
                "content": " Why did the tomato turn red?\n\nBecause it saw the salad dressing!\n\nI hope that brought a smile to your face. If you have any other questions or need assistance with something, feel free to ask!",
                "role": "assistant"
            }
        }
    ],
    "created": 1713099144,
    "model": "gpt-3.5-turbo",
    "object": "chat.completion",
    "usage": {
        "completion_tokens": 47,
        "prompt_tokens": 20,
        "total_tokens": 67
    },
    "id": "chatcmpl-jItjibb9dXIOO0YgrqwZHNxSeBfdBmlR"
}
  • embeddings

要返回 embedings需要在开启 server 的时候加上flag --embeddings

bash
复制代码
./server -m ./models/mymodels/qwen1.5-chat-ggml-model-Q4_K_M.gguf -c 8192 -n -1 -t 7 --embeddings

request

css
复制代码
curl --location 'http://localhost:8080/v1/embeddings' \
--header 'Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
    "input": "The food was delicious and the waiter...",
    "model": "text-embedding-ada-002",
    "encoding_format": "float"
  }'

response

json
复制代码
{
    "model": "text-embedding-ada-002",
    "object": "list",
    "usage": {
        "prompt_tokens": 0,
        "total_tokens": 0
    },
    "data": [
        {
            "embedding": [
                -0.005755452439188957,
                ....
                0.01070545706897974,
                0.011975807137787342
            ],
            "index": 0,
            "object": "embedding"
        }
    ]
}
  • Tokenize

request

css
复制代码
curl --location 'http://localhost:8080/tokenize' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
    "content": "hello are you ok"
}'

response

yaml
复制代码
{
    "tokens": [
        6312,
        28709,
        460,
        368,
        3614
    ]
}
  • detokenize

request

css
复制代码
curl --location 'http://localhost:8080/detokenize' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data '{
    "tokens": [
        6312,
        28709,
        460,
        368,
        3614
    ]
}'

response

css
复制代码
{
    "content": " hello are you ok"
}

如何系统的去学习大模型LLM ？

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四、AI大模型商业化落地方案

img

阶段1：AI大模型时代的基础理解

  • 目标：了解AI大模型的基本概念、发展历程和核心原理。
  • 内容：
    • L1.1 人工智能简述与大模型起源
    • L1.2 大模型与通用人工智能
    • L1.3 GPT模型的发展历程
    • L1.4 模型工程
      - L1.4.1 知识大模型
      - L1.4.2 生产大模型
      - L1.4.3 模型工程方法论
      - L1.4.4 模型工程实践
    • L1.5 GPT应用案例

阶段2：AI大模型API应用开发工程

  • 目标：掌握AI大模型API的使用和开发，以及相关的编程技能。
  • 内容：
    • L2.1 API接口
      - L2.1.1 OpenAI API接口
      - L2.1.2 Python接口接入
      - L2.1.3 BOT工具类框架
      - L2.1.4 代码示例
    • L2.2 Prompt框架
      - L2.2.1 什么是Prompt
      - L2.2.2 Prompt框架应用现状
      - L2.2.3 基于GPTAS的Prompt框架
      - L2.2.4 Prompt框架与Thought
      - L2.2.5 Prompt框架与提示词
    • L2.3 流水线工程
      - L2.3.1 流水线工程的概念
      - L2.3.2 流水线工程的优点
      - L2.3.3 流水线工程的应用
    • L2.4 总结与展望

阶段3：AI大模型应用架构实践

  • 目标：深入理解AI大模型的应用架构，并能够进行私有化部署。
  • 内容：
    • L3.1 Agent模型框架
      - L3.1.1 Agent模型框架的设计理念
      - L3.1.2 Agent模型框架的核心组件
      - L3.1.3 Agent模型框架的实现细节
    • L3.2 MetaGPT
      - L3.2.1 MetaGPT的基本概念
      - L3.2.2 MetaGPT的工作原理
      - L3.2.3 MetaGPT的应用场景
    • L3.3 ChatGLM
      - L3.3.1 ChatGLM的特点
      - L3.3.2 ChatGLM的开发环境
      - L3.3.3 ChatGLM的使用示例
    • L3.4 LLAMA
      - L3.4.1 LLAMA的特点
      - L3.4.2 LLAMA的开发环境
      - L3.4.3 LLAMA的使用示例
    • L3.5 其他大模型介绍

阶段4：AI大模型私有化部署

  • 目标：掌握多种AI大模型的私有化部署，包括多模态和特定领域模型。
  • 内容：
    • L4.1 模型私有化部署概述
    • L4.2 模型私有化部署的关键技术
    • L4.3 模型私有化部署的实施步骤
    • L4.4 模型私有化部署的应用场景

学习计划：

  • 阶段1：1-2个月，建立AI大模型的基础知识体系。
  • 阶段2：2-3个月，专注于API应用开发能力的提升。
  • 阶段3：3-4个月，深入实践AI大模型的应用架构和私有化部署。
  • 阶段4：4-5个月，专注于高级模型的应用和部署。
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day34 贪心算法 455.分发饼干 376. 摆动序列

贪心算法理论基础 贪心的本质是选择每一阶段的局部最优，从而达到全局最优。 贪心一般解题步骤（贪心无套路）： 将问题分解为若干个子问题找出适合的贪心策略求解每一个子问题的最优解将局部最优解堆叠成全局最优解 455.分发饼干 …
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go routing 之 gorilla/mux

go routing 之 gorilla/mux

1. 背景 继续学习 go 2. 关于 routing 的学习 上一篇 go 用的库是：net/http ，这次我们使用官方的库 github.com/gorilla/mux 来实现 routing。 3. demo示例 package mainimport ("fmt""net/http""github.com/gorilla/mux&…
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Python知识详解【1】~{正则表达式}

Python知识详解【1】~{正则表达式}

正则表达式是一种用于匹配字符串模式的文本工具，它由一系列普通字符和特殊字符组成，可以非常灵活地描述和处理字符串。以下是正则表达式的一些基本组成部分及其功能： 普通字符：大多数字母和数字在正则表达式中表示它们自己。例如…
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深度学习之基于MTCNN+Facenet的人脸识别身份认证系统

深度学习之基于MTCNN+Facenet的人脸识别身份认证系统

欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦 ，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。 文章目录 一项目简介 二、功能三、系统四. 总结 一项目简介 一、项目背景与意义 随着信息技术的快速发展，身份认证技术在日常生活和工作中的重要性日益凸显。传统的…
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初始MyBatis ，详细步骤运行第一个MyBatis程序，同时对应步骤MyBatis底层剖析

初始MyBatis ，详细步骤运行第一个MyBatis程序，同时对应步骤MyBatis底层剖析

1. 初始MyBatis ，详细步骤运行第一个MyBatis程序，同时对应步骤MyBatis底层剖析 文章目录 1. 初始MyBatis ，详细步骤运行第一个MyBatis程序，同时对应步骤MyBatis底层剖析每博一文案2. 前沿知识2.1 框架（framework&#…
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Oracle递归查询笔记

Oracle递归查询笔记

目录 一、创建表结构和插入数据 二、查询所有子节点 三、查询所有父节点 四、查询指定节点的根节点 五、查询指定节点的递归路径 六、递归子类 七、递归父类 一、创建表结构和插入数据 CREATE TABLE "REGION" ( "ID" VARCHAR2(36) DEFAULT SYS_GUI…
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jdk17安装教程详细（jdk17安装超详细图文）

jdk17安装教程详细（jdk17安装超详细图文）

2021年9月14日JDK17 发布，其中不仅包含很多新语言功能，而且与旧版 JDK 相比，性能提升也非常明显。与之前 LTS 版本的 JDK 8 和 JDK 11 相比，JDK17 的性能提升尤为明显，本文将教你如何安装 相比于JDK1.8，JD…
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信号：MSK调制和GMSK调制

信号：MSK调制和GMSK调制

目录 一、MSK信号 1. MSK信号的第k个码元 2.MSK信号的频率间隔 3.MSK信号的相位连续性 3.1 相位路径 3.2初始相位ψk 4.MSK信号的产生 原理框图 5.MSK信号的频谱图 二、高斯最小频移键控(GMSK) 1.频率响应 2.GMSK调制产生方式 2.1 高斯滤波器法 2.2 正交调制器法…
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《MySQL怎样运行的》—InnoDB数据页结构

《MySQL怎样运行的》—InnoDB数据页结构

在上一篇文章中我们讲了，InnoDB的数据页是InnoDB管理存储空间的基本单位，一个页的大小基本为16kb 那你有没有疑问，就是说这个InnoDB的数据页的结构是什么样的，还有他这些结构分别有那些功能~接下来我们一一讲解 数据页的总览结构…
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内部类知识点

内部类知识点

什么是内部类？ 内部类何时出现？B类是A类的一部分，且B单独存在无意义 内部类分类 成员内部类： 当内部类被private修饰后，不能用方法2 调用外部类成员变量 内部类里面有隐藏的outer this来记录 静态内部类 创建对象&…
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路由引入实验（华为）

路由引入实验（华为）

思科设备参考：路由引入实验（思科） 技术简介 路由引入技术在网络通信中起着重要的作用，能够实现不同路由协议之间的路由传递，并在路由引入时部署路由控制，实现路径或策略的控制 实验目的 不同的路由协议之…
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用Intellij实现web登录页面时，servlet已经配置好了，但是还是报404

用Intellij实现web登录页面时，servlet已经配置好了，但是还是报404

今天看到一个404问题： 用Intellij实现web登录页面时，代码如下图所示。点击运行后会跳转到浏览器，但是输入/login时，浏览器显示404，且无法在控制面板上打印内容；输入/index时，也无法在浏览器上显…
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html+css 驾考首页设计

html+css 驾考首页设计

效果 <!DOCTYPE html> <html lang"en"><head><meta charset"UTF-8"><title>17sucai - A Pen by Mark Boots</title><!-- <link rel"stylesheet" href"./style.css"> --></head>…
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【源码分享】简单的404 HTML页面示例，该页面在加载时会等待2秒钟，然后自动重定向到首页

【源码分享】简单的404 HTML页面示例，该页面在加载时会等待2秒钟，然后自动重定向到首页

展示效果 源码 html <!DOCTYPE html> <html lang"zh"> <head><meta charset"UTF-8"><title>404 页面未找到</title><meta http-equiv"refresh" content"2;url/"> <!-- 设置2秒后跳转到首…
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SKETCHUP 单位

SKETCHUP 单位

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[安洵杯 2019]crackMe

[安洵杯 2019]crackMe

直接就退出程序了 找到关键函数了&#xff0c;好像用到了 hook 还有一个 嘿嘿&#xff0c;看着就是像 base64 只是 补‘’改成了‘ &#xff01; ’ 交叉引用啊&#xff0c;翻到一个应该是最后比较函数 1UTAOIkpyOSWGv/mOYFY4R!! 那一坨对 a1数组的操作没看懂 先总结一下就是…
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Golang的基本使用

Golang的基本使用

目录 变量的声明 Golang常用容器 defer 有趣的多态 结构体标签和reflect 反射 Golang最强的协程 channel go可能造成的内存泄露 变量的声明 方法 1:有类型,有var,不赋值 在Golang中默认值为0 方法 2:无类型,有var,赋值 方法 3:无类型,无var,赋值 多变量声明 多变…
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C语言 数组——查找算法的函数实现

C语言 数组——查找算法的函数实现

目录 线性查找&#xff08;Linear Search&#xff09; 线性查找的性能 猜数游戏 二分查找&#xff08;Binary Search&#xff09; 并非吹毛求疵&#xff0c;鸡蛋里挑骨头 二分查找的性能 线性查找&#xff08;Linear Search&#xff09; 不 要求数据表是已排好序的  …
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