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是做一个编译器比较难还是做一个反汇编器比较难?
Athenacle_
2011-01-14 10:33:59
RT
。
大家给个意见,谢了~
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是做一个编译器比较难还是做一个反汇编器比较难?
RT 。 大家给个意见,谢了~
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wasd6081058
2012-05-24
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做编译器谁说一定要在Windows下面
Sidyhe
2011-01-15
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我只知道做编译器最起码要懂得windows的PE结构,路过。
shiweifu
2011-01-15
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调试器不是很难,编译器的难度相当于操作系统内核了
arong1234
2011-01-15
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指令无论多长,都是在指令开始几个bit就可以知道的,你说的根本不是问题
[Quote=引用 4 楼 athenacle_ 的回复:]
引用 3 楼 whyjld 的回复:
反汇编相对容易,机器码和汇编基本是1对1的
虽然说机器码和汇编基本是1对1的,但在x86的指令里面,这个指令是变长的啊。。而且如果指令里面内嵌了数字,就比较难了啊。。
[/Quote]
某某9
2011-01-15
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编译器相当于开发一门语言了!!
zhanshen2891
2011-01-15
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这个问题还有悬念么??
我觉得做编译器是一个程序员的最高境界!!
cg5210
2011-01-15
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反编译器也难,特别是非标准的代码格式,数据区有代码,代码区有数据。数据a含数据abc,abc含代码def。
相对静态编译来说。
赵4老师
2011-01-14
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编译器难
Athenacle_
2011-01-14
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那么,大家看看做一个汇编级的调试器,难不难啊?。。
Athenacle_
2011-01-14
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[Quote=引用 3 楼 whyjld 的回复:]
反汇编相对容易,机器码和汇编基本是1对1的
[/Quote]
虽然说机器码和汇编基本是1对1的,但在x86的指令里面,这个指令是变长的啊。。而且如果指令里面内嵌了数字,就比较难了啊。。
抬头看路
2011-01-14
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反汇编相对容易,机器码和汇编基本是1对1的
珍惜生命远离CPP
2011-01-14
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当然是编译器。
反汇编就比较容易的说。
国风
2011-01-14
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都难...
chzhn
2011-01-14
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目前网上有很多开源的反汇编引擎,比较著名的有Ollydbg的反汇编引擎,所以做一个反汇编器还是比较简单的,但是要做一个调试器就是比较复杂了,必须相当的熟悉PE格式,Windows程序的执行过程,至于编译器,看你要做成什么样子的,如果编译C语言还是比较简单的,但是如果编译C++就比较复杂的了,像C++里面的模板和虚函数之类的实现起来都不是很容易的事
iambic
2011-01-14
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毕业设计还是做简单的吧,然后把简单的忽悠成难得。不然最后做不出来,就不是把简单的忽悠成难得,而是把假的忽悠成真的了。
Athenacle_
2011-01-14
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我现在在考虑我的毕业设计,看看我可以做哪个。。。。
应该是想做难得吧,。。。
[Quote=引用 10 楼 iambic 的回复:]
是想做还是想知道难度?是想做难的还是简单的?
[/Quote]
iambic
2011-01-14
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是想做还是想知道难度?是想做难的还是简单的?
gladstonejay
2011-01-14
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国内有做编译器的么?
destoryer
2011-01-14
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我还以为说的是反编译。。
bluesky12312388
2011-01-14
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编译器,因为编译器最精华的部分,优化实在是太难了
实用代码脚本易语言源码图片组操作类
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升级版本基于多目标粒子群算法的微电网优化调度【风光、储能、柴油、燃气、电网交互】(Matlab代码实现)
内容概要:本文介绍了一种基于多目标粒子群算法(MOPSO)的微电网优化调度模型,综合考虑风能、光伏、储能系统、柴油发电机、燃气轮机以及与主电网之间的能量交互等多种分布式能源的协同运行。通过构建以运行成本最小化、碳排放最低化和系统可靠性最优化为目标的多目标优化模型,利用Matlab平台实现MOPSO算法求解,完成对微电网在不同运行场景下的能量管理与调度方案优化。该模型能够有效平衡经济性与环保性之间的关系,适用于含多类型分布式电源的复杂微电网系统,具有较强的工程应用价值和科研参考意义; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事微电网、智能电网、综合能源系统、可再生能源集成与优化调度等领域研究的专业人士; 使用场景及目标:①用于多能源耦合微电网系统的协同优化调度研究;②支持多目标智能优化算法在能源系统中的建模与求解实践,帮助用户掌握MOPSO在实际工程问题中的应用方法;③为学术论文复现、毕业设计、科研项目开发提供完整的代码实例与技术支撑; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码与理论文档,深入理解目标函数构建、约束条件处理及Pareto最优解集生成机制,重点关注算法参数设置、多目标权衡分析与结果可视化,并可通过调整能源配置或引入新约束进行二次开发与创新研究。
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