Windbg是在windows平台下，强大的用户态和内核态调试工具。相比较于Visual Studio，它是一个轻量级的调试工具，所谓轻量级指的是它的安装文件大小较小，但是其调试功能，却比VS更为强大。它的另外一个用途是可以用来...

WinDbg 入门教程介绍在我的职业生涯中，我看到我们大多数都是使用Visual Studio来进行调试，而不是用其它许多免费的调试器。你可能有许多理由来使用这样的调试器，比如，在你家里的机器上没装开发环境，但是一个程序...

最近发布了windbg的入门视频教程，有兴趣的同学可以去学习下。 地址：http://edu.csdn.net/course/play/6147 为了方便大家交流，创建了windbg软件调试交流群，交流调试技术、讨论调试难题。QQ群：128417096

【课程介绍】 工作过可能经常遇到以下场景 程序崩溃、内存泄漏、线程死锁，测试过程中你的缺陷总比别人多，虽然也做...今天技术“大牛”带你从0开始玩转windbg软件调试。跟着视频轻轻松带你学会软件调试，从此调试问题

https://blog.csdn.net/CJF_iceKing/article/details/51955540 参考：https://blog.csdn.net/wishfly/article/details/5605009    

场景 1.我们开发C++程序时, 发布给客户用的是Release模式, 并添加崩溃报告，在程序崩溃退出时，可以通过使用WinDbg来...1.Windbg并不是系统标配的, 需要通过SDK下载安装. Debugging Tools for Windows . WinDbg,...

介绍 在我的职业生涯中，我看到我们大多数都是使用Visual Studio来进行调试，而不是用其它许多免费的调试器。...对于WinDbg，我目前为止还没有发现很好的快速入门的教程。这篇文章结合实例讨论了WinDbg的使用。我首先

WinDbg 入门教程 介绍 调试器一览调试器之间的比较WinDbgPDB文件 调试场景 远程调试即时调试64位调试托管应用程序的调试调试Windows服务调试异常 WinDbg的功能 调试器扩展DLL内存转储文件崩溃转储分析 WinDbg的...

为了分析应用程序crash问题，首先需要进行相关的环境设置，然后才能得到此次异常原因，具体步骤如下： 1. 设置源码位置 步骤：File->Source File Path… 说明：源码文件路径是指工程文件.sln的同级目录 ...

前期准备 设置源码位置 步骤：File->Source File Path… 说明：源码文件路径是指工程文件.sln的同级目录 设置符号文件位置 步骤：File->Symbol File Path… ...当打开dump文件之后，windbg会显示如下...

软件异常 异常，顾名思义是指不符合预期的时间发生，由应用程序和操作系统抛出的异常叫做软件异常。 当然我们均不希望发生这些软件异常，但在实际中却常常会遇到因为不良编码导致的异常，比如访问了空指针、访问非法...

在之前几篇文章中使用了多种命令包括，查看内存的d命令、查看堆栈的k命令以及查看线程的~命令等等...链接一： http://windbg.info/doc/1-common-cmds.html 链接二：https://docs.microsoft.com/en-us/windows-hard...

源码文件 以下是生成dump文件的测试代码，编译后生成aLittleCode.exe控制台程序，源码如下： #include <stdio.h> typedef struct { char szName[128]; char szAddr[128]; unsigned usAge;...void Ge...

示例代码 多线程场景异常示例代码： #include "utilityAPI.h" #include <string> #include <Windows.h> #include <tchar.h> typedef struct { char szName[128];... unsigned usAg...

前言 Windbg简单来说就是一个Windows下对用户态/内核态的程序进行调试，...Win7下使用Windbg需要通过Windows SDK下载，下载链接为//www.microsoft.com/downloads/en/details.aspx?FamilyID=6b6c21d2-2006-4afa-9702

WinDbg 入门教程 介绍 在我的职业生涯中，我看到我们大多数都是使用Visual Studio来进行调试，而不是用其它许多免费的调试器。你可能有许多理由来使用这样的调试器，比如，在你家里的机器上没装开发环境，但是一个...

1.背景 ...需要下载Windows 调试工具 (WinDbg)：Windows 10 SDK，安装时候根据需要，可以只安装Debugging Tools For Windows，即windbg； 如果已下载并安装Windows 10 SDK，而没有安装Windbg，那么在控

目录序言安装1）下载2）配置环境变量3）重启并测试使用 参考文档： WinDbg的安装 安装 1）下载 点我跳转下载链接 直接点击页面里的 Download WinDbg Preview from the Microsoft Store就会自动打开windows应用商城...

Windbg基础教程 基本用法 Pseudo Register 转载于:https://blog.51cto.com/laokaddk/124932

2020年美赛C题O奖论文（含6篇）

此文档有详细奥特曼大全及关系明细

该课程是计算机图形领域的基础的课程，包含了计算机图形学的数学原理，例如在计算机图形学中的重要坐的标变换的原理。该课程也是游戏开发、VR/AR等开发的基础课程。在该课程中除了讲授数学原理，还包括了C++实践，实现3D数学类。 该课程的主要内容包括：向量、向量空间、矩阵、矩阵空间、仿射空间、齐次坐标系、仿射变换、刚体变换、四元数等。 掌握游戏编程和计算机图形学的基本数学知识。 掌握线性代数、几何变换、运动学、3D物理和相关数值运算的基本方法。

【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）。

抢茅台的方法，里面有脚本文件和python的安装包，小白可以学习使用，大佬绕行吧，哈哈

2020年2月份美赛发布的题目ADE，是原始文件，包含有原题目给的数据等。 pdf格式全英，需要的朋友们直接下载就可以啦，里面的东西没有动过，需要翻译可以看我的博客/

例子主要包括SocketAsyncEventArgs通讯封装、服务端实现日志查看、SCOKET列表、上传、下载、远程文件流、吞吐量协议，用于测试SocketAsyncEventArgs的性能和压力，最大连接数支持65535个长连接，最高命令交互速度达到250MB/S（使用的是127.0.0.1的方式，相当于千兆网卡1Gb=125MB/S两倍的吞吐量）。服务端用C#编写，并使用log4net作为日志模块； 同时支持65536个连接，网络吞吐量可以达到400M。

jdk1.8 64位官方正式版 jdk-8u91-windows

十个c语言案例 （1）贪吃蛇 （2）五子棋游戏 （3）电话薄管理系统 （4）计算器 （5）万年历 （6）电子表 （7）客户端和服务器通信 （8）潜艇大战游戏 （9）鼠标器程序 （10）手机通讯录系统

2020美赛特等奖A题8篇论文

Java系列技术之必学工具Maven是在JavaWeb入门课程的后续课程，也是以后课程里都要用的实用级工具，所以大家一定要学会，Maven 是目前在生产环境下多框架、多模块整合开发的项目自动化构建工具，是我们学习Java的技术人必须要学会的一个工具, 大型项目开发过程中不可或缺的重要工具。 这里将带着大家了解 Maven 的作用，常用命令，配置依赖，以及依赖的范围、依赖的传递性、依赖的排除、生命周期等重要概念，以及继承、聚合、部署的 Maven 配置。全部配置操作，手把手演示操作，绝对能提升大家的实际操作能力！