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微软PE-COFF文件格式规范v8.1 中文版

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COEFF
下载需积分: 9 | 713KB | 更新于2025-01-05 | 139 浏览量 | 5 下载量 举报 收藏
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"PE-COEFF文件规范v8.0 简体中文版" PE（Portable Executable）文件规范是微软Windows操作系统中用于存放可执行程序、动态链接库（DLL）、驱动程序等文件的一种格式。这个规范的版本8.0是微软关于PE文件格式的最新说明，特别强调的是，它提供了简体中文的版本，方便中文读者理解。 PE文件由两部分组成：COFF（Common Object File Format）和PE头。COFF部分遵循通用的目标文件格式，包含了代码和数据的组织方式，如段（section）和符号表（symbol table）。PE头则包含了一些特定于Windows系统的元数据，比如导入和导出函数、资源、线程局部存储（TLS）和异常处理信息。 在PE文件规范v8.0中，你将了解到： 1. **文件结构**：文件头（File Header）和可选头（Optional Header），两者构成了PE头。文件头提供了关于文件类型（如EXE或DLL）、机器类型（如x86或x64）等基本信息。可选头则包含有关映像大小、入口点地址、基址、节区（Section Headers）列表等详细信息。 2. **节区（Sections）**：PE文件可以由多个节区组成，每个节区都有自己的名称、大小、虚拟地址和物理地址，以及存储的数据类型，如代码、已初始化的数据、未初始化的数据等。 3. **导入和导出**：PE文件可以导入其他DLL的函数，通过导入目录（Import Directory）进行管理；也可以导出供其他模块调用的函数，通过导出目录（Export Directory）来定义。 4. **资源**：PE文件可以包含各种资源，如图标、位图、字符串、版本信息等，这些资源通过资源目录（Resource Directory）进行组织和访问。 5. **重定位**：由于PE文件可能在不同的内存地址加载，因此需要重定位信息来修正代码和数据的相对地址。 6. **异常处理**：PE文件可以包含异常处理框架，如Windows的SEH（Structured Exception Handling），用于管理和处理运行时错误。 7. **调试信息**：虽然不是必须的，但PE文件通常包含调试信息，如PDB（Program Database）文件路径，以帮助调试工具进行符号解析。 8. **安全特性**：包括数字签名、延迟绑定（Delay Load）等，以确保文件的安全性和可靠性。 9. **Windows特定特性**：如COM（Component Object Model）支持，线程局部存储（TLS）等。 PE-COEFF规范v8.1（描述中的修订版）可能包含了自v8.0以来的一些更新和修正，确保与最新的Windows操作系统版本兼容，并可能包含对新功能的支持。 本规范对于开发Windows平台的应用程序和工具，尤其是那些涉及到PE文件操作的，如逆向工程、分析工具或编译器、链接器的开发者来说，是非常重要的参考材料。尽管微软保留更改规范的权利，但该文档仍提供了对PE文件格式的深入理解，是开发和维护Windows软件不可或缺的一部分。 在阅读和应用这个规范时，需要注意的是，微软可能会随时更新文件格式，因此保持对最新版本的关注是必要的。此外，尽管规范提供了大量信息，但在具体实现过程中，还需要参考其他文档和实践，以确保完全符合Windows平台的要求。

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微软PE文件规范

微软PE文件规范中问pdf与英文word版
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loss: nan - coeff_determination: nan

这是一个非常技术性的问题...而 "coeff_determination: nan" 意味着模型的决定系数出现了同样的问题。这可能是由于输入的数据质量较差，或者模型的参数设置不当所致。建议您检查输入数据的质量，检查参数设置是否正确。
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Polynomial subtract(const Polynomial& p1, const Polynomial& p2) { Node* curr1 = p1.head; Node* curr2 = p2.head; Polynomial result; while (curr1 && curr2) { if (curr1->exp > curr2->exp) { result.insert(curr1->coeff, curr1->exp); curr1 = curr1->next; } else if (curr1->exp < curr2->exp) { result.insert(-curr2->coeff, curr2->exp); curr2 = curr2->next; } else { int diff = curr1->coeff - curr2->coeff; result.insert(diff, curr1->exp); curr1 = curr1->next; curr2 = curr2->next; } } while (curr1) { result.insert(curr1->coeff, curr1->exp); curr1 = curr1->next; } while (curr2) { result.insert(-curr2->coeff, curr2->exp); curr2 = curr2->next; } return result; }

在这个函数实现中，我注意到了一个潜在的问题。在处理两个多项式中的相同指数项时，我们将它们的系数相减，并将结果插入到结果多项式中。但是，我们没有考虑到可能会出现系数相减后为零的情况。...
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class Polynomial { public: Polynomial() : head(nullptr) {} ~Polynomial() { Node* curr = head; while (curr) { Node* temp = curr->next; delete curr; curr = temp; } } void insert(int coeff, int exp) { Node* curr = head; Node* prev = nullptr; while (curr && curr->exp > exp) { prev = curr; curr = curr->next; } if (curr && curr->exp == exp) { curr->coeff += coeff; if (curr->coeff == 0) { if (prev) { prev->next = curr->next; } else { head = curr->next; } delete curr; } } else { Node* newNode = new Node(coeff, exp); if (prev) { prev->next = newNode; } else { head = newNode; } newNode->next = curr; } } void print() const { Node* curr = head; while (curr) { std::cout << curr->coeff << "x^" << curr->exp << " "; curr = curr->next; } std::cout << std::endl; } Node* head; // 多项式头结点 }; Polynomial add(const Polynomial& p1, const Polynomial& p2) { Node* curr1 = p1.head; Node* curr2 = p2.head; Polynomial result; while (curr1 && curr2) { if (curr1->exp > curr2->exp) { result.insert(curr1->coeff, curr1->exp); curr1 = curr1->next; } else if (curr1->exp < curr2->exp) { result.insert(curr2->coeff, curr2->exp); curr2 = curr2->next; } else { int sum = curr1->coeff + curr2->coeff; result.insert(sum, curr1->exp); curr1 = curr1->next; curr2 = curr2->next; } } while (curr1) { result.insert(curr1->coeff, curr1->exp); curr1 = curr1->next; } while (curr2) { result.

在这段代码中，定义了一个多项式类 Polynomial，其中包含一个链表结构，每个节点表示多项式的一个单项式，具有系数和指数两个成员变量。类中包含了一个插入单项式的方法 insert，一个打印多项式的方法 print，还有一...
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#-----------------模型设置--------- units metal atom_style atomic boundary p p p neighbor 0.3 bin timestep 0.001 #-----------------建模------------ read_data Fcc_Cu.data mass 1 63.546 #-----------------势能------- pair_style eam pair_coeff * * Cu_u3.eam min_style cg ##能量最小化 共轭梯度法 minimize 1e-15 1e-15 5000 5000 #-----------------速度初始化------- velocity all create 300 1234567 dist gaussian#真实地反映原子在真实环境中的运动状态 #------------------npt弛豫--------- fix 1 all npt temp 300 300 0.5 iso 0 0 5 drag 1 dump 1 all custom 1000 Cu_npt.xyz id type x y z thermo 100 thermo_style custom step temp pe ke etotal press vol lx ly lz pxx pyy pzz run 100000 unfix 1 undump 1 #-------------------应力应变设置---- variable tmpx equal "lx" variable Lx0 equal ${tmpx} variable strainx equal "(lx - v_Lx0)/v_Lx0" variable stressx equal "(pxx)/(-10000)" #-------------------------应力应变保存到文件--------------------------- fix def3 all print 100 " ${strainx} ${stressx} " file stress-strain_x.dat screen no #-------------------单向拉伸-------- fix 1 all npt temp 300 300 100.0 y 0.0 0.0 1000.0 z 0.0 0.0 1000.0 fix 2 all deform 1 x erate 1e-5 units box dump 1 all custom 100 Cu_tension_x.xyz id type x y z run 50000 unfix 1 unfix 2 undump 1更具你的提示，我做了这个脚本，请你帮我修改

thermo_style custom step temp pe ke etotal press vol lx ly lz pxx pyy pzz run 100000 unfix 1 undump 1 #-------------------参考长度定义---- variable Lx0 equal lx # 拉伸前x方向长度 #------------------...
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#include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef struct Node { int coeff; int exp; struct Node* next; } Node, *PolyList; Node* CreateNode(int coeff, int exp) { Node* newNode = (Node*)malloc(sizeof(Node)); newNode->coeff = coeff; newNode->exp = exp; newNode->next = NULL; return newNode; } PolyList CreatePoly() { PolyList head = NULL; return head; } void InsertNode(PolyList head, int coeff, int exp) { Node* temp = CreateNode(coeff, exp); if (head == NULL || head->exp < exp) { temp->next = head; head = temp; } else { Node* current = head; while(current != NULL && current->exp > exp){ current = current->next; } if(current == NULL || current->exp != exp){ temp->next = current->next; current->next = temp; } else{ current->coeff += coeff; free(temp); } } } void PrintPoly(PolyList head) { if(head == NULL) printf("Empty polynomial\n"); Node* current = head; while(current != NULL){ printf("%d*x^%d", current->coeff, current->exp); if(current->next != NULL) printf(" + "); current = current->next; } printf("\n"); } PolyList PolyAddition(PolyList P, PolyList Q) { PolyList R = CreatePoly(); Node* pCurrent = P; Node* qCurrent = Q; while(pCurrent != NULL || qCurrent != NULL){ int coeff, exp; if(pCurrent == NULL){ exp = qCurrent->exp; coeff = qCurrent->coeff; qCurrent = qCurrent->next; } else if(qCurrent == NULL){ exp = pCurrent->exp; coeff = pCurrent->coeff; pCurrent = pCurrent->next; } else if(pCurrent->exp == qCurrent->exp){ coeff = pCurrent->coeff + qCurrent->coeff; exp = pCurrent->exp; if(coeff != 0) InsertNode(R, coeff, exp); pCurrent = pCurrent->next; qCurrent = qCurrent->next; } else{ if(pCurrent->exp < qCurrent->exp){ exp = pCurrent->exp; coeff = pCurrent->coeff; pCurrent = pCurrent->next; } else{ exp = qCurrent->exp; coeff = qCurrent->coeff; qCurrent = qCurrent->next; if(coeff != 0) InsertNode(R, coeff, exp); } } } return R; } int main() { PolyList P = CreatePoly(); PolyList Q = CreatePoly(); // 插入多项式P中的项 InsertNode(P, 2, 4); // 2x^4 InsertNode(P, 3, 2); // 3x^2 InsertNode(P, -1, 0); // -1 // 插入多项式Q中的项 InsertNode(Q, 5, 3); // 5x^3 InsertNode(Q, 7, 2); // 7x^2 InsertNode(Q, 4, 1); // 4x PolyList R = PolyAddition(P, Q); printf("P(x) + Q(x) = "); PrintPoly(R); return 0; }输出结果 假设输入多项式为: - P(x): 2x^4 + 3x^2 - 1 - Q(x): 5x^3 + 7x^2 + 4x 程序将会输出: P(x) + Q(x) = 2*x^4 + 5*x^3 + (3+7)*x^2 + 4*x - 1 P(x) + Q(x) = 2*x^4 + 5*x^3 + 10*x^2 + 4*x - 1

- `coeff`: 系数。 - `exp`: 指数。 - `next`: 下一个节点指针。 通过链表的形式存储多项式的每一项，按照指数从大到小排序。 --- #### 函数解析 1. **创建新节点 (`CreateNode`)** ```c Node* CreateNode(int ...
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#-----------------模型设置--------- units metal atom_style atomic boundary p p p neighbor 0.3 bin timestep 0.001 #-----------------建模------------ lattice fcc 3.61 region box block 0 50 0 50 0 50 units box create_box 1 box create_atoms 1 box mass 1 63.546 #-----------------势能------- pair_style eam pair_coeff * * Cu_u3.eam min_style cg ##能量最小化 共轭梯度法 minimize 1e-15 1e-15 5000 5000 #-----------------速度初始化------- velocity all create 300 12345 dist gaussian#真实地反映原子在真实环境中的运动状态 #------------------循环设置-------- variable density equal (10976*63.546*10)/(6.022*vol) variable i loop 40 label loop_start variable tempre equal 1330+$i # 第一次模拟及初始热力学输出设置 thermo 100 thermo_style custom step vol press temp pe fix 1 all npt temp 1370 1370 0.5 iso 0 0 5 drag 1 #dump 1 all custom 100 Cu_npt.xyz id type x y z run 100000 unfix 1 # 计算RDF compute j_x${i} all rdf 100 1 1 fix rdf_output all ave/time 100 5 1000 c_j_x${i}[*] file rdf_temp_${i}.dat mode vector run 25000 unfix rdf_output #variable volume equal ‘vol’ #fix 2 all ave/time 1 1 1 v_tempre v_volume v_density file T_D.${i}.txt #run 0 #unfix 2 #print "${tempre} ${volume} ${density}" # 循环控制 next i jump SELF loop_start请问rdf_temp_i文件中每列数据分别是什么

好的，我现在要帮用户分析他们提供的LAMMPS脚本中的RDF输出文件rdf_temp_i.dat的各列数据。首先，我需要回忆一下LAMMPS中compute rdf和fix ave/time的用法。 用户脚本里，compute j_x${i} all rdf 100 1 1，这里的...
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这组图片内容是桂林电子科技大学信息与通信学院计算机网络实验室关于线性表应用中一元多项式求和的实验讲解，以下是提取的文字和代码： 线性表应用 - 一元多项式求和 一元多项式的表示通常使用链表来存储每一项的系数和指数。对于两个一元多项式的加法运算，需要遍历两个多项式的链表，并将对应的指数进行相加。 编程思路 假设有两个一元多项式  P(x)  和  Q(x) ： -  P(x) = a0 + a1*x^1 + a2*x^2 + ... + an*x^n  -  Q(x) = b0 + b1*x^1 + b2*x^2 + ... + bm*x^m  它们的和是新多项式  R(x) ： -  R(x) = P(x) + Q(x) = (a0+b0) + (a1+b1)*x^1 + (a2+b2)*x^2 + ... + (an+bn)*x^n  使用链表存储多项式每一项（系数和指数），具体步骤如下： 1. 定义链表节点结构 typedef struct Node { int coeff; // 系数 int exp; // 指数 struct Node* next; } Node, *PolyList;   2. 初始化多项式链表 // 创建一个新的空节点并返回它的地址，作为链表头节点。 Node* CreateNode(int coeff, int exp) { Node* newNode = (Node*)malloc(sizeof(Node)); newNode->coeff = coeff; newNode->exp = exp; newNode->next = NULL; return newNode; } // 初始化多项式链表 PolyList CreatePoly() { PolyList head = NULL; return head; }   3. 插入新项到链表中 void InsertNode(PolyList head, int coeff, int exp) { Node* temp = CreateNode(coeff, exp); // 如果链表为空或者第一个节点的指数小于新结点的指数则直接插入到头部。 if (head == NULL || head->exp < exp) { temp->next = head; head = temp; } else { Node* current = head; // 找到合适的位置插入 while (current != NULL && current->exp > exp) { current = current->next; } if (current == NULL || current->exp != exp) { // 如果当前节点的指数与新结点不同，则直接插入。 temp->next = current->next; current->next = temp; } else { // 同等指数时相加 current->coeff += coeff; // 系数相加 free(temp); // 释放临时节点，避免内存泄漏 } } }   4. 打印多项式链表 void PrintPoly(PolyList head) { if (head == NULL) { printf("Empty polynomial\n"); return; } Node* current = head; while (current != NULL) { printf("%d*x^%d", current->coeff, current->exp); // 如果不是最后一项，需要加上加号 if (current->next != NULL) { printf(" + "); } current = current->next; } printf("\n"); }   5. 求和两个多项式 PolyList PolyAddition(PolyList P, PolyList Q) { PolyList R = CreatePoly(); // 创建一个新的空链表作为结果。 if (P == NULL && Q == NULL) return R; // 如果两个多项式都是空的，返回空结果 Node* pCurrent = P; Node* qCurrent = Q; while(pCurrent != NULL || qCurrent != NULL){ int coeff, exp; // 如果pCurrent为空，说明Q中剩下的项未处理 if (pCurrent == NULL) { exp = qCurrent->exp; coeff = qCurrent->coeff; qCurrent = qCurrent->next; } // 如果qCurrent为空，则处理剩余的项 else if(qCurrent == NULL){ exp = pCurrent->exp; coeff = pCurrent->coeff; pCurrent = pCurrent->next; } // 两个当前项指数相同，直接相加 else if(pCurrent->exp == qCurrent->exp){ coeff = pCurrent->coeff + qCurrent->coeff; exp = pCurrent->exp; // 如果系数为0，则不插入到结果链表中。 if(coeff != 0) InsertNode(R, coeff, exp); // 跳过已处理的项 pCurrent = pCurrent->next; qCurrent = qCurrent->next; } else{ // 指数较小的先处理，然后移动指针。 if (pCurrent->exp < qCurrent->exp) { exp = pCurrent->exp; coeff = pCurrent->coeff; pCurrent = pCurrent->next; } else { exp = qCurrent->exp; coeff = qCurrent->coeff; qCurrent = qCurrent->next; } // 如果系数为0，不插入结果链表中 if(coeff != 0) InsertNode(R, coeff, exp); } } return R; // 返回求和后的多项式。 }

newNode->coeff = coeff; newNode->exp = exp; newNode->next = NULL; return newNode; } ``` 它接收用户指定的系数与幂次值，动态分配内存空间后完成赋值工作，最后返回新建好的节点实例引用。 ##### 3. 初始...
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--------------------------------------------------------------------------- AttributeError Traceback (most recent call last) <ipython-input-38-e22a3acdc24c> in <module> ----> 1 trigonal(M) <ipython-input-37-a88e8395e643> in trigonal(A) 12 for i in range(10): 13 for j in range(10): ---> 14 coeff_matrix[i, j] = T[i, j].coeff(sp.Symbol('a{}'.format(j + 1))) 15 return(coeff_matrix) AttributeError: 'numpy.complex128' object has no attribute 'coeff'会出现这个报错

这个错误是因为 numpy 的 complex128 对象没有 `coeff` 方法。`coeff` 方法是 SymPy 中的方法，用于计算多项式中某个变量的系数。你需要将 T 中的元素转换成 SymPy 中的符号对象后再调用 `coeff` 方法。 修改后的...
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Phi-Coefficient : Contingency Coeff.: Cramer s V

Cramer's V是一种用于测量两个分类变量之间的关联程度的方法，它的取值范围在0到1之间。其中，0表示没有关联，1表示完全正相关。与Contingency Coefficient不同的是，Cramer's V可以用于多个分类变量之间的关联程度...
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