### 如何在VS2010中配置程序以在崩溃时自动创建DUMP文件 本文档将详细介绍如何在Visual Studio 2010 (VS2010)中配置一个项目，使其能够在程序崩溃时自动生成DUMP文件，并提供一些基本的DUMP文件分析方法。 #### 一、基础知识介绍 在开始之前，我们先了解一些基本概念： - **DUMP文件**：一种用于记录程序崩溃时状态的文件，通常包含线程上下文、内存状态等关键信息。 - **Visual Studio 2010 (VS2010)**：一款由微软开发的集成开发环境（IDE），广泛用于Windows平台的应用开发。 - **DbgHelp库**：提供了用于创建、解析和处理DUMP文件的API，是实现本功能的核心组件之一。 - **Windbg**：微软提供的调试工具，可用于分析DUMP文件，找出导致程序崩溃的原因。 #### 二、准备工作 在开始编写代码之前，请确保已经安装了以下组件： - Visual Studio 2010 - Microsoft Windows SDK for Windows 7 and .NET Framework 3.5 SP1 - Debugging Tools for Windows (x86) #### 三、实现步骤 ##### 1. 配置项目 在VS2010中打开或创建一个新的项目，然后进行如下设置： - 打开项目的属性页面(`右击项目名称 -> 属性`)。 - 在配置属性中选择C/C++ -> 常规 -> 添加附加包含目录(`C:\Program Files (x86)\Windows Kits\8.0\Include\ucrt` 和 `C:\Program Files (x86)\Windows Kits\8.0\Include\shared`)。 - 连接器 -> 常规 -> 添加附加库目录(`C:\Program Files (x86)\Windows Kits\8.0\Lib\ucrt\x86` 和 `C:\Program Files (x86)\Windows Kits\8.0\Lib\shared\x86`)。 - 连接器 -> 输入 -> 添加附加依赖项(`dbghelp.lib`)。 ##### 2. 编写代码 接下来，我们需要编写一段代码来实现DUMP文件的自动创建。示例代码如下： ```cpp #include #include #include #pragma comment(lib, "dbghelp.lib") // 判断是否需要保留数据段 inline BOOL IsDataSectionNeeded(const WCHAR *pModuleName) { if (pModuleName == 0) return FALSE; WCHAR szFileName[_MAX_FNAME] = L""; _wsplitpath(pModuleName, NULL, NULL, szFileName, NULL); if (_wcsicmp(szFileName, L"ntdll") == 0) return TRUE; return FALSE; } // DUMP文件回调函数 inline BOOL CALLBACK MiniDumpCallback(PVOID pParam, const PMINIDUMP_CALLBACK_INPUT pInput, PMINIDUMP_CALLBACK_OUTPUT pOutput) { if (pInput == 0 || pOutput == 0) return FALSE; switch (pInput->CallbackType) { case ModuleCallback: if (pOutput->ModuleWriteFlags & ModuleWriteDataSeg) if (!IsDataSectionNeeded(pInput->Module.FullPath)) pOutput->ModuleWriteFlags &= ~(ModuleWriteDataSeg); case IncludeModuleCallback: case IncludeThreadCallback: case ThreadCallback: case ThreadExCallback: return TRUE; default: break; } return FALSE; } // 创建Mini Dump inline void CreateMiniDump(PEXCEPTION_POINTERS pep, LPCTSTR strFileName) { HANDLE hFile = CreateFile(strFileName, GENERIC_READ | GENERIC_WRITE, FILE_SHARE_WRITE, NULL, CREATE_ALWAYS, FILE_ATTRIBUTE_NORMAL, NULL); if ((hFile != NULL) && (hFile != INVALID_HANDLE_VALUE)) { MINIDUMP_EXCEPTION_INFORMATION mdei; mdei.ThreadId = GetCurrentThreadId(); mdei.ExceptionPointers = pep; mdei.ClientPointers = NULL; MINIDUMP_CALLBACK_INFORMATION mci; mci.CallbackRoutine = (MINIDUMP_CALLBACK_ROUTINE)MiniDumpCallback; mci.CallbackParam = 0; ::MiniDumpWriteDump(::GetCurrentProcess(), ::GetCurrentProcessId(), hFile, MiniDumpNormal, (pep != 0) ? &mdei : 0, NULL, &mci); CloseHandle(hFile); } } // 异常过滤器 LONG __stdcall MyUnhandledExceptionFilter(PEXCEPTION_POINTERS pExceptionInfo) { CreateMiniDump(pExceptionInfo, L"core.dmp"); return EXCEPTION_EXECUTE_HANDLER; } // 禁止调用SetUnhandledExceptionFilter void DisableSetUnhandledExceptionFilter() { void* addr = (void*)GetProcAddress(LoadLibrary(L"kernel32.dll"), "SetUnhandledExceptionFilter"); if (addr) { unsigned char code[16]; int size = 0; code[size++] = 0x33; code[size++] = 0xC0; code[size++] = 0xC2; code[size++] = 0x04; code[size++] = 0x00; DWORD oldProtect = 0; // 代码注入逻辑省略... } } ``` 这段代码实现了以下功能： - `IsDataSectionNeeded`: 判断模块名是否为“ntdll”，如果是，则返回`TRUE`，表示该模块的数据段需要被保留。 - `MiniDumpCallback`: 回调函数，用于控制哪些模块的数据段需要被包含在DUMP文件中。 - `CreateMiniDump`: 核心函数，当程序崩溃时会调用该函数创建DUMP文件。 - `MyUnhandledExceptionFilter`: 当未处理异常发生时，系统会调用这个函数来处理异常。这里创建DUMP文件后返回`EXCEPTION_EXECUTE_HANDLER`，以便程序继续执行。 ##### 3. 注册异常处理器 最后一步是在程序启动时注册异常处理器，可以使用以下代码： ```cpp SetUnhandledExceptionFilter(MyUnhandledExceptionFilter); ``` 这行代码需要放在程序的入口函数（如`main()`）中，确保程序在启动时就注册了自定义的异常处理函数。 #### 四、分析DUMP文件 一旦生成了DUMP文件，我们可以使用Windbg来分析它。以下是一些基本命令： - `.loadby sos mscorwks`：加载.NET框架调试支持。 - `!analyze -v`：分析DUMP文件中的异常情况。 - `kb`：显示调用堆栈。 - `lm`：列出所有已加载的模块。 通过这些命令，你可以获取到崩溃时的详细信息，从而定位问题并修复它。 #### 五、总结 通过以上步骤，你可以在Visual Studio 2010中轻松地为项目配置异常处理机制，使其能够在崩溃时自动生成DUMP文件。这些DUMP文件随后可以通过Windbg等工具进行分析，帮助开发者快速定位问题所在。这种方式不仅适用于开发阶段，也可以应用于生产环境，提高应用的稳定性和用户体验。

内容概要：本文详细介绍了如何利用Simulink进行高频注入的霍尔FOC（磁场定向控制）建模，并将生成的代码无缝集成到Keil工程中运行。主要内容涵盖高频注入原理、Simulink模型搭建技巧、代码生成配置要点以及常见问题解决方案。特别强调了霍尔传感器的相位补偿、电流采样模块配置、ADC采样时钟配置、PWM死区时间和中断服务函数的正确配置。同时，提供了多个实用代码片段和调试建议，确保生成的代码能够稳定高效地运行。 适合人群：从事电机控制开发的技术人员，尤其是对永磁同步电机（PMSM）、高频注入技术和Simulink自动代码生成感兴趣的工程师。 使用场景及目标：适用于需要快速开发并验证高频注入霍尔FOC控制系统的应用场景。目标是提高开发效率，降低调试难度，确保控制系统在不同工况下的稳定性。 其他说明：附带的教学视频详细演示了整个开发流程，从Simulink模型搭建到最后的代码调试，帮助开发者更好地理解和掌握关键技术点。

DroidBot 新的！ 我们添加了一个名为memory_guided的新策略，该策略使用机器学习来自动识别相似的视图并避免重复探索。 请试一试！ 要使用memory_guided策略，您需要和安装。 使用以下命令行： pip install torch transformers 然后，使用-policy memory_guided``启动droidbot： python start.py -a < xxx> -o < output> -policy memory_guided -grant_perm -random 关于 DroidBot是Android的轻量级测试输入生成器。 它可以将随机或脚本输入事件发送到Android应用，更快地实现更高的测试覆盖率，并在测试后生成UI转换图（UTG）。 显示示例UTG。 与其他输入生成器相比，DroidBot具有

在Windows操作系统上，当应用程序遇到未捕获的异常或错误时，生成dump文件是一种非常有用的调试手段。dump文件包含了程序崩溃时的内存快照，包括堆栈信息、进程和线程状态、全局变量等，可以帮助开发者分析问题的原因。在C++环境中，我们可以使用MiniDumpWriteDump函数来实现这个功能。现在，我们来详细讲解如何在C++ Windows工程中生成dump文件。 我们需要包含相应的头文件。在`main.cpp`中，引入`windows.h`和`dbghelp.h`，这两个头文件分别提供了Windows API和用于处理dump文件的API： ```cpp #include #include ``` 接下来，为了使用`MiniDumpWriteDump`函数，我们需要链接`dbghelp.lib`库。在Visual Studio的项目设置中，找到“链接器”-> “输入” -> “附加依赖项”，添加`dbghelp.lib`。 然后，我们需要定义一个函数，该函数会在程序遇到未捕获的异常时被调用。这可以通过安装一个结构体为`struct _EXCEPTION_POINTERS`的异常过滤器实现。以下是一个简单的例子： ```cpp LONG WINAPI ExceptionFilter(_EXCEPTION_POINTERS* pExceptionInfo) { // 获取当前进程的句柄 HANDLE hProcess = GetCurrentProcess(); // 获取当前线程的句柄 HANDLE hThread = GetCurrentThread(); // 定义dump文件的路径和名称 TCHAR dumpFile[MAX_PATH] = { 0 }; GetModuleFileName(NULL, dumpFile, MAX_PATH); PathRemoveExtension(dumpFile); wcscat_s(dumpFile, L".dmp"); MINIDUMP_EXCEPTION_INFORMATION mei; mei.ThreadId = GetCurrentThreadId(); mei.ExceptionPointers = pExceptionInfo; mei.ClientPointers = FALSE; // 写入dump文件 MiniDumpWriteDump(hProcess, GetCurrentProcessId(), CreateFile(dumpFile, GENERIC_WRITE, 0, NULL, CREATE_ALWAYS, MiniDumpNormal, &mei), NULL); // 如果需要，可以在此处添加清理或日志记录代码 return EXCEPTION_EXECUTE_HANDLER; // 继续处理异常，防止程序立即退出 } ``` 在主程序中，我们需要设置这个异常过滤器： ```cpp int main() { // 设置全局异常处理器 SetUnhandledExceptionFilter(ExceptionFilter); // ... 其他代码 ... return 0; } ``` 这样，当程序遇到未捕获的异常时，`ExceptionFilter`函数会被调用，并生成一个dump文件。注意，`MiniDumpNormal`标志表示我们将创建一个包含基本信息的dump文件。根据需要，可以选择其他标志，如`MiniDumpWithFullMemory`以包含完整内存信息（这将生成较大的dump文件）。 此外，为了在生产环境中使用此功能，确保在发布版本中开启调试信息。在Visual Studio中，可以在项目属性中设置“C/C++”-> “常规”-> “调试信息格式”为“Program Database (/Zi)”。 为了正确处理`dbghelp.dll`，你需要确保在运行时提供该动态链接库。在某些情况下，可能需要将其与应用程序一起分发，或者在系统路径中包含它。 通过以上步骤，你就可以在C++ Windows工程中有效地生成dump文件，便于后续的故障排查和问题定位。不过，理解dump文件的内容和分析方法是另一个主题，通常需要使用专门的工具，如WinDbg或Visual Studio的调试器。

基于对抗生成网络GAN的风光新能源场景生成模型：创新数据驱动法展现多种生成方式,MATLAB代码实现风光场景生成的新思路：基于对抗生成网络的三种场景生成方式探索,MATLAB代码：对于对抗生成网络GAN的风光场景生成算法 关键词：场景生成 GAN 对抗生成网络 风光场景 参考文档：可加好友； 仿真平台: python+tensorflow 主要内容：代码主要做的是基于数据驱动的风光新能源场景生成模型，具体为，通过构建了一种对抗生成网络，实现了风光等新能源的典型场景生成，并且设置了多种运行方式，从而可以以不同的时间间隔来查看训练结果以及测试结果。 三种方式依次为：a） 时间场景生成；b） 时空场景生成；c） 基于事件的场景生成；相较于传统的基于蒙特卡洛或者拉丁超立方等场景生成法，数据驱动法更加具有创新性，而且结果更可信，远非那些方法可以比拟的。 ,场景生成; GAN; 对抗生成网络; 风光场景; 数据驱动; 时间场景生成; 时空场景生成; 基于事件的场景生成。,基于GAN的MATLAB风光新能源场景生成算法优化与应用

RouterOS 脚本生成器 5.X 6.X Ver2.8 一键生成脚本 。。。。。。。。。。。

在视频中识别全景图斯坦福 CS 231A 最终项目建立在 OpenCV 拼接模块之上 程序文件：video_stitching_detailed.cpp 自动识别视频中的全景场景，并尝试从每个检测到的场景中生成全景图。 一个 15 秒的视频和 2 个全景图在大约 20 分钟内运行......在这一点上并不完全快。 建立在 OpenCV 的 Stitching 模块的示例代码上，stitching_detailed.cpp 描述程序技术的论文包括：ProjectPaper.pdf 示例视频输入和输出全景图包括： Garden.avi -> Garden1.jpg quad.avi -> quad1.jpg , quad2.jpg 默认参数通常效果很好，但这里有一些提示： 如果全景图很大，请使用“--warp圆柱” 如果全景场景/片段太短，请尝试：“--match_conf 0.8

该文章主要介绍了某字节某音平台批量生成cookie的方法，包括加密ttwid、__ac_nonce和__ac_signature等关键参数的技术细节。内容涉及如何通过特定技术手段实现批量生成cookie，可能用于自动化操作或数据分析。文章未提供具体实现代码，但提到了相关加密参数的重要性。 在数字时代，随着互联网和移动应用的普及，处理和分析用户数据成为企业和研究者关注的焦点。字节某音平台，作为当前社交网络领域的重要应用之一，吸引了大量用户和开发者的研究兴趣。某字节某音平台批量生成cookie的方法对于进行自动化操作和数据分析具有重要意义，这不仅涉及到了编程和加密技术，还关系到数据处理和网络通信。 cookie作为网站存储在用户本地终端上的数据，常常用于跟踪和识别用户的网络活动。在某字节某音平台上，cookie的批量生成对开发者来说是一项复杂的任务，需要深入理解平台的加密机制和参数配置。本文所述的技术细节中提到了几个关键的参数，如ttwid、__ac_nonce和__ac_signature，这些参数在生成cookie时起到了加密和验证的作用。熟悉这些参数的生成和配置，是实现批量cookie生成的基础。 具体的技术手段可能包括但不限于模拟用户登录、解析加密算法以及利用特定的编程语言或工具来编写脚本。由于文章未提供具体代码，因此不难推测，掌握这些技术需要具备一定的软件开发和网络安全知识。在没有现成源码的情况下，开发者需要自行研究相关加密算法和网络协议，甚至需要对平台的API接口有深入的理解。 而关于如何批量生成cookie，这通常涉及到对多个用户账号信息的自动化处理，需要在保证安全的前提下实现快速高效的cookie创建。这不仅对开发者的技术水平是一个挑战，也对数据安全提出了更高要求。在实际应用中，开发者可能需要使用服务器或云服务来分散请求压力，并确保在合法合规的范围内使用生成的cookie，避免侵犯用户隐私或违反平台规则。 此外，自动化操作和数据分析是当前互联网领域研究的重要方向，批量生成cookie的方法可以用于模拟用户行为，进行市场分析、广告投放效果评估，甚至是开发自动化测试脚本。但是，这些应用都应该建立在对相关法律法规和平台规则的严格遵守上。 某字节某音平台批量生成cookie的方法是软件开发领域的一个技术细节，它涉及网络安全、编程实践以及数据分析等多个方面。掌握此技术不仅需要扎实的技术功底，还需要对相关法律法规和平台规则有充分的认识。这在提高工作效率的同时，也需要注意保护用户隐私和数据安全。

RSA秘钥生成工具，不用安装，生成出来的秘钥能完美应用于支付宝 微信 QQ钱包等。好不容易才找到的，分享给大家

本文综述了AI生成图像检测领域的最新研究进展，涵盖了多种检测方法和数据集。研究内容包括构建大规模数据集（如GenImage、WildFake等），使用先进的生成模型（如扩散模型和GAN）生成伪造图像，并通过交叉生成器图像分类任务和退化图像分类任务评估检测器的泛化能力。此外，文章还介绍了多种检测方法，如DIRE、SeDiD、LaRE2等，这些方法通过测量图像重建误差或利用潜在特征来区分真实与生成图像。研究还探讨了人类和模型在检测AI生成图像方面的表现，发现人类误分类率高达38.7%，而最先进模型的失败率为13%。最后，文章提出了一些通用检测方法，如使用简单patch中的隐藏噪声或CLIP-ViT模型的特征空间来提升检测的泛化能力。 文章综述了AI生成图像检测的最新研究进展，内容丰富详实。文章介绍了构建大规模数据集的方法，这些数据集如GenImage、WildFake等为研究提供了丰富的训练和测试样本。通过使用先进的生成模型，如扩散模型和GAN，研究者可以生成大量伪造的图像，为后续的图像检测提供了必要的数据来源。接着，文章详细阐述了多种检测方法，包括DIRE、SeDiD、LaRE2等，这些方法主要通过测量图像重建误差或者利用潜在特征来区分真实与伪造的图像。 研究过程中，文章提到了交叉生成器图像分类任务和退化图像分类任务，这两种任务的应用是为了评估检测器的泛化能力。通过这些任务的执行，可以更加客观地评价一个检测器在不同条件下的性能表现。 此外，文章还探讨了人类与模型在AI生成图像检测方面的表现差异。研究发现，人类在对AI生成图像进行分类时的误分类率高达38.7%，而目前最先进的模型在同样的任务中，失败率也达到了13%。这一结果提示了即使是高级的模型在面对复杂多变的伪造图像时也存在识别的局限性。 文章提出了增强检测泛化能力的通用方法，其中包括利用简单patch中的隐藏噪声，以及使用CLIP-ViT模型的特征空间等。这些方法的应用有助于改善检测器对于不同来源和类型的伪造图像的识别能力。 ： “本文深入探讨了AI生成图像检测的最新研究成果，介绍了多种检测方法和大规模数据集的构建。文章强调了检测器泛化能力的重要性，并指出了人类与模型在面对伪造图像时的识别局限。研究结果提供了改进检测技术的多种方法，包括利用隐藏噪声和CLIP-ViT模型特征空间，以提高检测效率。”