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能不能让一个程序去修改它自身?
caohoujie
2003-12-16 04:51:43
能不能让一个程序去修改它自身?
例如
void main()
{
int i = 0;//第一次执行
//修改i的值(i=i+1),覆盖原来的程序
……;
}
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能不能让一个程序去修改它自身?
能不能让一个程序去修改它自身? 例如 void main() { int i = 0;//第一次执行 //修改i的值(i=i+1),覆盖原来的程序 ……; }
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dft2000
2003-12-19
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我以前看过一个 代码 但是记不清楚了 ,是一本什么nt技术内幕之类的书 ,一位高手给了一个 程序删除自身的例子,这好象和程序的出栈顺序有关,好象是把某个api 给xx掉 然后就可以对自己操作了。但是程序退出的时候会出问题!
cgsw12345
2003-12-19
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修改之後是不是要編譯再運行!
caohoujie
2003-12-18
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楼上的大哥能给个例子吗
等ing
lordor
2003-12-18
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理论上完全可以的,这种技术叫SMC(代码自修改)
vagerent
2003-12-18
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可以做个ini文件,从中读取阿。其他的方法不清楚。期待...
abitz
2003-12-18
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病毒?
cutestar
2003-12-16
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如果你了解汇编语言,就好办多了,先要知道i=0;这个语句的地址,在该程序启动后,创建一个该程序的副本,比如:a.exe,先拷贝自己成a .exe(注意有个空格),执行a .exe,则a.exe执行完毕,通过a .exe来修改a.exe事先知道的地址为你要的值。然后在执行a.exe,删除a .exe文件。在修改地址的时候,应该修改两个地方,一个是你要修改的i值,另一个是判断是否是执行拷贝自己还是正常执行的变量。
abitz
2003-12-16
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有点象static int i=0; 的用法。
渔夫4797
2003-12-16
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what are you doing?
lyr311
2003-12-16
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好像有程序自杀一说,源程序原来见过,好像在那个什么200例(C的),记不清了。
skywarship
2003-12-16
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比如你把源程序存为test.c,那么用fopen打开该文件,修改之
呵呵,开个玩笑,如果想修改程序自身,就意味着要在运行过程中修改代码段的内容,这在没有一定的权限的情况下是不被系统所允许的
lvis-query-5-pool7-sel-tiny.pth
MQ-Det vision quer提取文件
基于matlab的疲劳语音识别.zip
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概率论与数理统计(完整版 理工类 第二版)多媒体教学系统启动文件
《概率论与数理统计》是理工科大学中的一门重要基础课程,它结合了概率论的基本理论与统计学的方法,用于分析和处理随机现象。第二版的完整版多媒体教学系统旨在通过丰富的教学资源和互动体验,帮助学生深入理解和掌握这门学科的核心概念。 一、概率论基础 概率论是研究随机事件及其规律性的数学理论,主要包括以下几个关键概念: 1. 随机试验:概率论的研究对象,如掷骰子、抽卡等。 2. 样本空间:所有可能结果的集合。 3. 事件:样本空间的子集,代表某种特定的结果。 4. 概率:事件发生的可能性,通常介于0和1之间,表示为P(A)。 5. 条件概率:在已知某个事件发生的情况下,另
一个
事件发生的概率。 6. 乘法法则和加法法则:用于计算两个独立或不独立事件的概率。 二、概率分布 1. 离散概率分布:如二项分布、泊松分布、几何分布、超几何分布等,用于描述离散随机变量的分布情况。 2. 连续概率分布:如均匀分布、正态分布、指数分布等,适用于连续随机变量。 三、统计学基础 1. 参数估计:通过样本数据估计总体参数,如均值、方差等。 2. 抽样分布:统计量在多次重复抽样下的分布情况。 3. 点估计和区间估计:给出参数的
一个
估计值或
一个
估计范围。 4. 假设检验:检验关于总体参数的假设是否成立,如t检验、卡方检验、F检验等。 5. 回归分析:研究两个或多个变量间的关系,预测
一个
变量基于其他变量的值。 四、数理统计方法 1. 最大似然估计:寻找使样本数据出现概率最大的参数估计方法。 2. 矩估计:通过总体矩与样本矩的关系来估计参数。 3. 正态分布的中心极限定理:大量独立随机变量的和近似服从正态分布,即使这些变量本身非正态。 4. 协方差和相关系数:衡量两个随机变量之间线性关系的强度和方向。 5. 方差分析(ANOVA):比较多个组别间的均值差异。 五、多元统计分析 1. 多元正态分布:多维空间中的正态分布,常用于多元线性回归。 2. 判别分析:根据已知分类的样本数据,建立判别函数,对新数据进行分类。 3. 聚类分析:将相似数据分组,揭示数据内在结构。 4. 主成分分析(PCA):降低数据维度,提取主要特征。 六、多媒体教学系统 该教学系统可能包含以下组成部分: 1. 视频讲座:专家讲解理论和例题,直观展示概念。 2. 动画演示:动态模拟随机过程,帮助理解概率模型。 3. 交互式练习:提供习题和答案,实时反馈学习效果。 4. 实验教程:设计数学实验,让学生亲手操作,加深理解。 5. 电子教材:包含文字、图表、案例等丰富内容,便于自主学习。 通过这个多媒体教学系统,学生不仅可以学习到概率论与数理统计的理论知识,还能通过实践应用和互动学习,提升解决实际问题的能力。
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