探索虚拟内存的奥秘:Hack the Virtual Memory
在这个充满活力的开源项目中,我们将一起踏上一场独特的计算机科学基础学习之旅,以一种实践操作的方式深入理解虚拟内存。这个系列教程旨在让你在动手实践中掌握CS基础知识,而不仅仅是理论上的了解。

内容概览
项目分为多个章节,每个章节都专注于一个具体的技术点,让我们逐步揭示虚拟内存的秘密:
-
C字符串与/proc - 我们将通过
/proc系统接口查看和修改正在运行进程的虚拟内存中的变量(如ASCII字符串),同时也探索一些有趣的计算机底层机制。这一部分已经发布,是你的入门指南。 -
Python字节 - 这一章我们转向Python 3,探究如何访问运行中的Python脚本的虚拟内存。这一过程并非直截了当,但能带你深入了解Python 3的内部工作机制。同样,这部分已完成,等待你的探索。
-
虚拟内存中的什么在哪里 - 在这里,我们将尝试预测虚拟内存中的各个元素位置,这将为后续更复杂的主题铺平道路。这部分也已发布,是你理解内存布局的关键一步。
-
malloc、堆和程序断点 - 深入研究
malloc函数以及堆的工作原理,解答我们在前一章留下的疑问。这是一个深入理解动态内存分配的重要篇章,目前也已完成。 -
栈、寄存器和汇编代码 - 尚在进行中的一章,即将带领你踏入程序执行的底层,通过汇编代码解析栈、寄存器的作用和程序执行流程。
技术分析
该项目巧妙地结合了编程语言特性(C和Python)和操作系统接口,教你如何直接操作虚拟内存。你会学到如何利用/proc文件系统,追踪和修改运行时的数据,以及如何分析堆和栈的管理。此外,它还将触及到汇编语言,让你更直观地理解硬件和软件之间的交互。
应用场景
理解虚拟内存对于任何从事系统级编程、性能优化或者安全相关工作的开发者来说都是至关重要的。你可以运用这些知识来调试复杂的问题,提升程序效率,甚至开发高级的安全工具。
项目特点
-
实践导向 - 不只是理论讲解,而是实际操作,让你真正动手去“黑客”自己的内存。
-
逐步进阶 - 从简单的C字符串开始,逐渐深入到Python字节、内存布局和程序执行细节,每一步都精心设计,易于理解。
-
覆盖广泛 - 跨越多种编程语言和操作系统层面,提供全方位的学习体验。
-
实时更新 - 随着新章节的不断添加,项目始终保持最新的技术和知识内容。
立即加入这个项目,开启你的虚拟内存探索旅程吧,你将会发现计算机世界的新维度!
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00