在计算机科学中，中断指计算机CPU获知某些事，暂停正在执行的程序，转而去执行处理该事件的程序，当这段程序执行完毕后再继续执行之前的程序。整个过程称为中断处理，简称中断，而引起这一过程的事件称为中断事件...

iretd返回时 检查EFLAGES.NT位(Nested Task Flag) 1:任务的嵌套返回 0:中断门或陷阱门的返回 ...当任务嵌套返回的时候，读取TSS任务段，再通过 TSS找到LINK，这个时候如果非正常任务嵌套返回（手动修改...

转载自 http://sec-lbx.tk/2017/02/15/中断相关/#TSS 感谢原文作者 深入理解中断（一） ...不同的事件，其对应的中断不同，而OS则是通过中断号(也即IRQ线)来找到对应的处理方法。不同体系中，中断可能是...

前言—功能：这个可以用来爬取微博信息，自定义时间间隔，来爬取用户的微博动态，最后调用短信接口，来提醒用户被监控用户发微博了（因为微博里面有特别关注这个功能，所以这个实战，也仅仅只是兴趣了） ...

　这个问题实际上是一个老生常谈的问题，答案也很简单，Linux在软中断上下文中是不能睡眠的，原因在于Linux的软中断实现上下文有可能是中断上下文，如果在中断上下文中睡眠，那么会导致Linux无法调度，直接的反应是...

这里以linux-kernel 0.11版本为基础整理中断相关知识，目的在于对于中断有一个全面、清晰和简洁的认识 1、Linux的中断类型  Linux的各种中断都是由系统负责统一处理的。在响应一个特定的中断的时候，内核会...

part2-2-中断和异常-用户态异常 文章目录part2-2-中断和异常-用户态异常1. x86中断2. x64中断3. 中断帧以及栈修复案例4. x86 trap指令5. x64 trap指令6. R3异常7. 如何区分 1ST AND 2ND CHANCES8. 谁启动了后期调试...

IA-32中异常和中断的处理 引导程序被读到内存后，开始执行引导程序，以装入操作系统内核，并对GDT,IDT等进行初始化，系统启动后，进入保护模式。 IA-32中，每条指令执行后，下条指令的逻辑地址(虚拟地址)由CS和EIP...

1.对于NT式驱动来说，主要的函数是DriveEntry函数，卸载函数，以及各个IRP的派遣函数 2.驱动加载过程与驱动入口函数（DriverEntry）  NTSTATUS DriveEntry(IN PDRIVER_OBJECT pDriverobject,  IN PUNICODE_STRING ...

中断系统

Linux内核PHY中断调试   分类：  UBOOTLinux驱动Linux 内核和文件系统PowerPC体系结构2010-11-01 20:492098人阅读评论(5)收藏举报 今天解决了一个PHY中断的问题，现在越来越觉得我以前的想法是错误的。...

某些Zw*和Nt*函数既在ntdll.dll中导出又在ntoskrnl.exe中导出，他们有什么区别呢？ 我们分三部分比较： step 1: ntdll.dll中的Zw*和Nt*有什么区别？ step 2: ntoskrnl.exe中的Zw*和Nt*有什么区别？ step 3: ntdll....

Linux命令大全完整版 目 录 目 录... I 1. linux系统管理命令... 1 adduser1 chfn(change finger information)1 chsh(change shell)1 date. ...gitps(gnu interactive tools proce

本文介绍任务管理器里各个内存项的含义以及用一个例子也解释独占性。 目录 内存项含义 1.工作集Working Set(内存)=内存（专用工作集）+ 内存（共享工作集） 2.提交大小 Comitted Memory 内存的独占性 内存项...

由于我在看到这篇文章时已经没有了作者与译者的信息，抱歉一下，这的确是一篇好文，值得转： 00.系统组件 01.Windows NT操作系统的内存格局 02.Windows NT与FLAT模型 03.线程信息块（THREAD INFORMATION BLOCK）...

根据Intel 64 and IA-32 Architectures Software Developer’s Manual 的介绍，在中断或异常产生是，CPU会将当前执行的指令（或下一条指令）在内存中的地址，也就是EIP的值，放入栈中，同时还会放入CS段寄存器和...

1. 外部中断，直接有中断代理设备把外部设备的中断信号通过INTR或者NMI引脚输入CPU，CPU根据中断向量号到中断描述符表中找到对应的中断描述符。 2. CPU在执行指令的时候，1. 指令可能是一个中断请求，比如int3/i...

什么是IRQL?...在同一处理器上，线程只能被更高级别IRQL的线程能中断。每个处理器都有自己的中断IRQL。 我们经常遇见的有四种IRQL级别。“Passive”, “APC”, “Dispatch” and “DIRQL”. “DriverEnt

中断源发中断请求或软中断信号后,CPU或接收进程在适当的时机自动进行中断处理或完成软中断信号对应的功能 软中断是软件实现的中断,也就是程序运行时其他程序对它的中断;而硬中断是硬件实现的中断,是程序运行...

理解Windows NT驱动程序最重要的概念之一就是驱动程序运行时所处的“执行上下文”。理解并小心地应用这个概念可以帮助你构建更快、更高效的驱动程序。   NT标准内核模式驱动程序编程的一个重要观念是某个特定的...

1.无符号文件的驱动中断DriverEntry方法一: a) 在加载驱动之前,先使用设置异常命令sxe,设置加载驱动文件时中断.命令格式:sxe ld b) 加载驱动中断后,使用lm命令查看驱动模块的基址.命令格式:lm m c) 通过计算PE...

译文出处：http://www.codeguru.com/Cpp/W-P/system/devicedriverdevelopment/article.php/c8035/<br />Most texts that describe Windows NT system calls keep many of the important details in the dark....

利用指向这个子函数的函数指针来调用该函数du_dt，调试时跑到double H这行就出现“调试器未能找到源文件“f:\dd\vctools\crt\fpw32\tran\i386\disp_pentium4.inc”这个问题，并且引发系统中断，求问各路大神为什么

系统调用为0x80中断 （1）初始化8259（arch/i386/boot/setup.S） 设置8259 IRQ0～IRQ15中断向量为0x20~0x2F 8259初始化代码： mov al,#0x11 ! initialization sequence out #0x20,al ! send it to 8259A-1...

NT系列的操作系统启动顺序如下： ...1.电脑的系统启动模块调用NT系统...NT系统启动程序执行全局初始化工作，然后决定操作系统启动分区，初始化工作还包括初始化启动过程中使用到的内存描述符。NT系统启动程序也调

创建时间：2005-03-16 文章属性：翻译 ...The NT Insider:Stop Interrupting Me -- Of PICs and APICs 董岩 译 greatdong_2001@163.com 尽管 Windows 的设计是使其能够运行在多种平台上，而实际上我

中断和异常 学过8086/8088汇编的人肯定对于中断这个概念都不陌生。在80386中，这个概念在一定程度上发生了变化，并引入了“异常”这个新概念。本篇文章就是围绕在操作系统开发中涉及到中断和异常的讨论。中断...

二、USB转串口、虚拟串口概念 三、串口占用问题 四、其他：多个程序共享一个串口数据 五、COM、COM+和DCOM与COM端口无关 一、串口与并口 （一）串行接口（即COM口）： 简称串口，也称串行通信接口。按电气...

参加的是2020年的计算机设计大赛，软件应用与开发赛道。我们的开发文档仅供参考。（20页）

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。