数据转换为命令~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~

sunchaohuang 2009-01-14 05:31:22
65259为jmp s的机器码,如何将65259数据当做命令执行


assume cs:code
code segment
s:
mov ax,65259
mov cs:[0],ax
call dword ptr cs:[0]
;jmp s
;jmp short s
;jmp near ptr s
;jmp far ptr s
;jmp far ptr s
code ends

end s
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cxdzxc 2009-01-15
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10进制 65259 = 16进制 FE EB---貌似1个跳转指令,用DW 65259 ,程序只要能顺序或转移到这个内存地址,这里就会被当成指令执行
invaliddescriptor 2009-01-15
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success000 2009-01-15
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dalixux 2009-01-15
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你的代码改成 call word ptr cs:[0]
yuzl32 2009-01-14
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assume cs:code
code segment
dw 65259

mov ax,4c00h
int 21h
s:
mov ax,0
call word ptr [ax] ;直接跳到dw 65259执行

code ends

end s

killbug2004 2009-01-14
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jmp相对跳转,使用的是相对偏移,使用opcode时要注意

运行时修改代码段要注意保证代码段可写属性
cnzdgs 2009-01-14
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如果要在运行中修改,可以在代码中定义一个变量,然后修改该变量,例如:
l1:
mov ax, offset l1
sub ax, offset jmpcode+3
mov cs:jmpoff, ax
jmpcode DB 0E9H
jmpoff DW ?
这样执行到jmpcode处就会跳转到l1标号。
大熊猫侯佩 2009-01-14
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jmp s : 65259 ;这里是相对跳转,当作指令执行没问题,问题是可能不是你想要的跳转。

like this:
mov ax,65259
jmp $-2
cnzdgs 2009-01-14
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在代码中写
DW 65259
内容概要:本文围绕基于Basisformer模型的时间序列锂离子电池SOC(State of Charge,荷电状态)预测展开研究,利用PyTorch框架实现深度学习模型的构建与训练。通过将历史充放电数据作为输入,Basisformer能够有效捕捉电池状态的动态变化特征,提升SOC预测精度。文中详细介绍了模型结构设计、数据预处理流程、训练策略及实验结果分析,并与传统方法进行对比,验证了该方法在复杂工况下的优越性与鲁棒性。该研究不仅展示了Basisformer在时序建模中的潜力,也为电池管理系统提供了高精度的状态估计解决方案。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习理论知识,熟悉PyTorch框架,从事电池管理系统、新能源汽车或智能预测方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电动汽车、储能系统等领域的电池SOC高精度实时估算;②为电池健康管理(BMS)提供可靠的状态输入;③推动深度学习在时间序列预测中的实际落地,提升现有预测模型的泛化能力与稳定性; 阅读建议:建议读者结合标题为【锂电池SOC估计】【PyTorch】基于Basisformer时间序列锂离子电池SOC预测研究(python代码实现)的资源,重点研读所提供的Python代码,深入理解数据处理方式与模型网络结构的设计思路,尝试调整超参数以观察对预测性能的影响,从而全面掌握Basisformer在时序建模中的优势、适用边界及工程化实现路径。

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