jq所用的DSL是一门dataflow
language，程序中编写的几乎所有结构都是filter，函数(比如def foo(f) f;)接受filter为参数，产生filter。jq程序描述了如何把各个filter组合起来产生更复杂的filter，在执行时把输入数据(若干JSON)变换得到输出(若干JSON)。
jq独特的地方在于它的控制结构是由if和backtracking实现的。由于变量赋值后不可修改，因此迭代无法通过跳转和可变状态实现。
jq把程序编译成字节码后解释执行。字节码是栈式的(参看后缀表达式计算器、Forth)，处理的值是JSON，执行时当前结果和临时变量等都存放在data
stack上，并提供了很多指令用于处理data stack。下面用
持续更新中
我喜欢基于代码片段的学习，之前学习过一些binutils和其他处理ELF的工具的奇技淫巧，了解到很多概念，比如weak symbol、common section、RPATH、把资源文件嵌入ELF等，昨天创建了一个项目https://github.com/MaskRay/ElfHacks整理了很多自包含的例子。
BCTF 2015中的题目，名为CamlMaze。向解出此题的217、PPP、Gallopsled、Dragon Sector表达祝贺。
描述：
Caml has found a foggy maze. Please direct him to find the gold.
The source code of Caml Featherweight may be helpful.
本题是字节码逆向题，供选手下载的user.tgz包含camlfwrun(字节码解释器)、bytecode(字节码，是一段客户端程序，用我的Caml
Featherweight编译生成)、camlfwod(用ocamlrun执行的字节码查看器，名字来源于objdump)。和Caml
Featherweight相比，camlfwrun经过了少许修改，在解释前会向服务端创建socket，是为了适配交互式逆向/pwn类CTF题目，静态编译，已被strip -s。
名字中的Caml源于Categorical Abstract Machine Language，一个ML语言的方言。
之前写过一篇《Debug Hacks》和调试技巧。
CFLAGS使用-g3对于重度使用macro的程序很有用，可以在gdb里使用info macro NAME、macro expand EXPR等命令了，print参数里的macro也可以展开。
使用了Js_of_ocaml和emscripten这两个工具把Caml Featherweight移植到了浏览器里：http://maskray.me/portfolio/caml-featherweight/。
编译器的设计和实现大量参考了 @Zinc 和Caml Light 0.75，因此取名Caml Featherweight了……实现方面更接近于 @Zinc ，Caml Light有些晦涩复杂的地方我换成自己乱想的实现了。
tl;dr的话可以直接读源码：https://github.com/MaskRay/CamlFeatherweight
20日晚还在赶第二天编译原理课的展示，21日上午才开始搞江苏信安竞赛初赛的运维。网站还没有用户和队伍信息，信息要从一个csv文件中导入。也没有题目信息，需要从一个.docx文件里导入，我用的办法是unoconv -f txt a.docx转成文本文件a.txt后用awk处理得到csv格式的文件，之后在Rails项目的lib/tasks目录里创建了一个导入csv格式题目信息的task。在BCTF初赛平台的基础上，还有很多页面、路由和模型等需要调整。