高难问题

GGJJyangjinhan 2009-05-26 08:31:19
已拥有一个以编译EXE文件,得到这文件16进制数据后能通过这16进制数据得到源码吗??
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gangyilovevc 2009-06-03
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...........
gp341 2009-06-02
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无语................................
GGJJyangjinhan 2009-06-02
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这程序是devmgmt.msc
简称通用管理文档。

我只是随便发一下,我想要个数加密了的据库的源码。

谁说下原理
cxdzxc 2009-06-01
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晕,看到我7楼的发言了没,你这也叫---X86实模式下的16位可执行程序啊,我真的是无话可说了,没我事了,你爱咋咋地吧,我真的服你了...

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换成文本就是:
<?xml version="1.0"?>..<MMC_ConsoleFile ConsoleVersion="2.0" ProgramMode="UserSDI">...<ConsoleFileID>{18FFF72C-DCC8-40E5-AB48-564C481AA5BA</ConsoleFileID>...<FrameStateShowStatusBar="true"LogicalReadOnly="true">....<WindowPlacementShowCommand="SW_SHOWN
GGJJyangjinhan 2009-06-01
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BAYNPU 2009-06-01
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哈哈^_^出土了。
KelThuzad 2009-05-31
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都是牛人啊
GGJJyangjinhan 2009-05-31
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这回看到,明天发机器码
GGJJyangjinhan 2009-05-31
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这个论坛有问题,你们发的我看不到.我发的我也看不到....
cxdzxc 2009-05-30
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[Quote=引用 9 楼 GGJJyangjinhan 的回复:]
你们想的太简单了,十六进制数据转化完了是乱码
[/Quote]

叫你把机器码发上来,你咋个就那摸犟哩...

发之前你先看看这两个网址里的内容吧: http://topic.csdn.net/u/20080805/08/e6ce3968-344d-4db6-acd8-fb79e568c7a8.html

http://topic.csdn.net/u/20090518/18/94eb8d15-929f-4201-a762-59f620de22fd.html
GGJJyangjinhan 2009-05-30
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你们想的太简单了,十六进制数据转化完了是乱码
GGJJyangjinhan 2009-05-29
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[Quote=引用 4 楼 cxdzxc 的回复:]
DEBUG或者DEBUG32的U指令,只不过标号被地址替换了...-------BOCHS等...太多的工具,多了去了...
PS:这也能叫高难问题啊,你有没有搞错啊
[/Quote]

你想得也太简单了,我就给你一组数据16进制的,你给他转换完了得到的是乱码!!
jyicai 2009-05-29
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TR
调试16位程序
cxdzxc 2009-05-29
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[Quote=引用 6 楼 GGJJyangjinhan 的回复:]
引用 4 楼 cxdzxc 的回复:
DEBUG或者DEBUG32的U指令,只不过标号被地址替换了...-------BOCHS等...太多的工具,多了去了...
PS:这也能叫高难问题啊,你有没有搞错啊


你想得也太简单了,我就给你一组数据16进制的,你给他转换完了得到的是乱码!!
[/Quote]
有比这个http://biosos.5d6d.com/thread-28-1-1.html还难的不,有的话发到这里我试试,限X86实模式下的16位可执行程序
GaA_Ra 2009-05-27
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1楼说的IDA是需要装了HEX-RAYS插件按F5才能自动给出根据反汇编重写的源码~
goodider 2009-05-27
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当然可以。用1楼说得软件
Michael_g 2009-05-27
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用 PE Explorer
cxdzxc 2009-05-27
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DEBUG或者DEBUG32的U指令,只不过标号被地址替换了...-------BOCHS等...太多的工具,多了去了...
PS:这也能叫高难问题啊,你有没有搞错啊
killbug2004 2009-05-26
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IDA F5
内容概要:本文围绕不确定环境下的多式联运路径优化问题展开研究,提出并实现了基于AFO算法、遗传算法(GA)和粒子群优化算法(PSO)的三种智能优化方法,并借助Matlab平台完成算法编程与仿真。研究构建了考虑时间、成本、转运风险等多重不确定因素的路径优化模型,系统比较了AFO、GA、PSO三种算法在收敛速度、全局寻优能力和稳定性方面的表现,同时引入Matlab自带的全局优化搜索器作为基准对照,深入分析各算法在复杂物流网络中的适用边界与性能差异。研究表明,AFO算法在解决此类组合优化问题时展现出更快的收敛效率和更强的局部规避能力。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础与运筹优化知识,从事物流工程、交通运输规划、智能算法开发等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于多式联运、综合货运网络中的路径决策支持系统构建;②为不确定性条件下复杂路径规划问题提供智能算法选型依据与技术实现方案;③支持科研人员复现主流优化算法并开展横向性能对比实验,推动算法改进与实际落地。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐模块分析算法实现流程,重点理解目标函数设计、约束条件处理及参数敏感性分析部分,可通过调整问题规模与算法参数进行对比实验,进一步拓展至动态路径规划或大规模网络优化等延伸场景。
内容概要:本文研究了基于QLearning自适应强化学习的PID控制器在自主水下航行器(AUV)运动控制中的应用,通过Matlab代码实现了控制算法的仿真验证。该方法融合强化学习的在线自适应能力与传统PID控制的稳定性优势,利用QLearning算法动态优化PID控制器的比例、积分、微分参数,以应对水下复杂流体环境、模型不确定性及外部干扰等挑战,从而提升AUV轨迹跟踪的精度、鲁棒性与动态响应性能。文中系统阐述了AUV的六自由度非线性动力学建模过程、QLearning算法的状态空间与动作空间设计、奖励函数构造及训练机制,并详细说明了PID参数自整定的闭环控制架构。仿真结果表明,相较于传统固定参数PID控制器,该智能控制策略在多种工况下均展现出更优的控制效果,有效抑制了超调,加快了响应速度,并增强了抗干扰能力。; 适合人群:具备自动控制理论、强化学习基础及Matlab/Simulink仿真能力,从事水下机器人、智能控制、海洋工程、自动化等领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于AUV、UUV等无人水下平台的高精度自主导航与运动控制;②为解决非线性、强耦合、时变系统的控制器参数自适应整定问题提供智能化解决方案;③作为强化学习与经典控制理论深度融合的技术范例,推动智能控制算法在海洋装备中的工程化应用。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码深入理解算法实现细节,重点剖析QLearning的状态-动作-奖励机制设计、PID参数更新逻辑及仿真对比实验结果,有条件者可在更复杂的动力学模型或实际硬件平台上进一步验证与优化算法性能。

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