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逆向课程第五讲逆向中的优化方式,除法原理,以及除法优化

逆向课程第五讲逆向中的优化方式,除法原理,以及除法优化下 一丶除法优化 1.有符号被除数 / 无符号除数的情况下 高级代码为: 汇编中优化的体现形式 相比于昨天,我们发现了的 无符号...(当然可能不光是7介绍的是这种优化方式) 无符号/7的新方式....又晕了是不是,一个DIV没用到,很难看到这是一个除法对不对....那么根据上面的程式,继而得到了  一步一步简化 第一次简化: 可以把2^32次方拿到上面来  第二次简化 第三次简化: 第四次简化 第五次简化 第六次简化: 第八次简化: 得出了 那么根据以前的除法公式...比如16位的年代,两个寄存相乘,怎么解决溢出问题了.

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逆向课程第四讲逆向中的优化方式,除法原理,以及除法优化

逆向课程第四讲逆向中的优化方式,除法原理,以及除法优化除法原理,涉及到了数学公式,而且在汇编中的体现形式也有10几种 这里首先讲解前4中, 抱着问题学习 一丶为什么要熟悉除法优化...但是,除法指令的执行周期较长效率很低.所以编译想进办法的用其它指令去代替除法指令....二丶丶熟悉数学证明 在讲解除法之前,我们要熟悉一下数学公式,以及数学证明,因为在除法优化中,和这些数学公式息息相关....当然你不看证明也可以,但是公式一定要明白 这里我讲解的是  >  作者: 钱林松 赵海旭  伟大的钱老师的著作. ...这里编译巧妙的利用 cdq符号扩展,然后利用了公式,进行了无分支判断.

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C++寄存优化

C++寄存优化C++里面有个有趣的现象,先看代码 #include using namespace std; int main() { int const tmp = 100...既然标题是 C++ 寄存优化,那么就要从寄存出发去考虑。...「当定义常量时」 int const tmp = 100; //定义常量tmp tmp不能修改 我们就相当于和编译约定好了,我们不会去修改 tmp 的值,这个时候编译就会做一个优化,将 tmp 的值...,放到寄存里面,然后读取 tmp 时直接在寄存里面读取,加快读取速度。...解决方案 volatile 上面这种优化肯定程序员所不愿意看到的,所以C++有一个关键字来解决这种不期望的优化问题,那就是 volatile ,英文翻译:「易变的; 无定性的」; 其实就是告诉编译这个关键字修饰的变量不安全

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LeetCode29 Medium 除法与二进制优化

所以所有的乘法和除法的操作其实最终都会转换为加减法来进行。对于这道题而言也是一样的,既然禁止我们使用除法,那么我们可以用减法来代替。...暴力 最简单的策略就是我们可以用一个循环去不停地减,然后用一个累加计算到底执行了多少次减法,当不够减的时候则停止。...不过好在对于Python而言,int是没有范围的,所以可以忽略这个问题,只需要最后特判一下结果,但是对于C++和Java等语言而言,需要特殊处理,比如可以使用long long或者是全部转成负数。...二进制优化 接下来讲的这个算法很重要,是快速幂等许多算法的基础,由于本题当中不是进行的幂运算,所以不能称作是快速幂算法,一时间也没有什么好的名字,由于本质上是通过二进制的运算来优化,所以就称为二进制优化吧...通过二进制优化,我们把原本一个的问题,降级成了,这两者之间差了不止一个数量级,当然要快得多。

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微软发布新的Visual C++代码优化

微软在5月4日发布了新的高级代码优化,服务于Visual C++的后端编译。提高了代码性能,可以压缩代码体积,将编译带入了一个新的境界。...Visual C++的团队在博客上称,这将会是发布的第一个版本,鼓励大家进行尝试,提出建议和反馈。...新优化会跟随Visual Studio Update3发布,目前,这个更新版本暂时不支持新编译,只是为测试用。...新优化框架的目的是,希望能进行更多深层次的优化,比如利用更多的编译信息和现代编译的开发。过去老旧的编译,过时的设计让高级的优化和速度优化变得困难。...新优化的目标 提高代码的质量,包括提高性能,减少代码体积 设计一个优化框架,让开发变得更简单、潜在的错误更少 对代码提供更好的静态分析 专注测试和正确性 如何尝试 使用新优化的编译安装非常简单,只需要从

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查询优化概念—查询优化介绍

如何调优 Oracle SQL系列文章第四篇:查询优化概念之查询优化介绍。...第一篇:SQL调优系列文章之—SQL调优简介 第二篇:SQL调优系列文章之—SQL性能方法论 第三篇:查询优化基础知识—SQL语句处理过程 4 查询优化概念 本章描述了与查询优化相关的最重要的概念...4.1 查询优化介绍 查询优化(简称为优化)是内置数据库软件,用于确定 SQL 语句访问请求数据的最有效方法。 4.1.1 查询优化的用途 优化程序尝试为 SQL 语句生成最佳执行计划。...出于这个原因,优化有时被称为基于成本的优化(CBO),以将其与基于规则的优化(RBO)进行对比。 注意: 优化程序可能不会从一个版本的Oracle数据库到下一个版本做出相同的决策。...4.1.3.3 优化的类比 优化可以比作是在线旅行顾问。 骑自行车的人想要知道从A点到B点的最有效的自行车路线。

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查询优化概念:关于优化组件

本篇是如何调优 Oracle SQL系列文章第五篇:查询优化概念之关于优化组件。...优化包含:查询转换(Query Transformer)、估算(Estimator)和执行计划生成器(Plan Generator)三个组件。 一组查询块表示已分析的查询,它是优化的输入。...下表描述了优化操作。 序号 操作 描述 1 Query Transformer 优化程序确定更改查询形式是否有帮助,以便优化程序可以生成更好的执行计划。...2.3 Cost(成本) 优化成本模型负责预测查询将使用的机器资源。 成本是一个内部数字度量,表示计划的估计资源使用量。成本是特定于优化环境中的查询的。...优化选择成本最低的计划。 下图显示优化测试输入查询的不同计划。

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从0开始自制解释——添加对乘除法的支持

这里我们要支持乘法和除法,首先要做的就是在 ETokenType 结构中添加对乘法和除法相关的定义 typedef enum e_TokenType { CINT = 0, //整数 PLUS...首先我们来定义一下这个简单计算的文法。...学过小学数学的都知道算数运算中优先计算乘除法,最后算加减法。但是根据这个文法我们无法体现出乘除法的优先级。因此这里我们需要修改定义。...优先计算乘除法在文法上可以理解成,乘除法单独成一个部分,我们获取这个部分的计算结果最后与其他部分一起计算加减法。...bEOF); return result; } 而term 则是由整数以及若干个乘除法和另一个整数组成,所以代码中也用循环来取一直到取到不是这个term 定义所组成的部。

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优化Optimizer

深度学习常见的是对于梯度的优化,也就是说,优化最后其实就是各种对于梯度下降算法的优化。 理论部分可以见斯坦福深度学习的课程。...这里推荐一个博客,总结了这些优化的原理以及性能,写的挺好的:An overview of gradient descent optimazation algorithms 从其中讲几个比较常用的,其他的可以自己去看文档...MomentumOptimizer AdamOptimizer FtrlOptimizer RMSPropOptimizer 常用的optimizer类 tf.train.Optimizer 优化...2.速度更快 tf.train.GradientDescentOptimizer 这个类是实现梯度下降算法的优化。...(update operations.)使用锁 name: 名字,可选,默认是”GradientDescent”. tf.train.AdadeltaOptimizer 实现了 Adadelta算法的优化

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MySQL优化和SemiJoin优化

MySQL执行流程 MySQL的执行过程包括多个子阶段:语法分析、语义检查、逻辑优化、物理优化和执行。其中逻辑优化和物理优化统称为查询优化。一个查询优化的输入是查询树,输出是查询执行计划。 ?...逻辑优化也称为基于规则的查询优化(Rule Based Optimization,简称RBO)。主要是对查询进行逻辑上的等价变换,目的是通过这些变换提高查询的性能。...物理优化也称为基于代价的查询优化(Cost-based Optimization,简称CBO)。主要是通过一些模型,预测一个查询使用某种执行计划时的成本,并选择其中成本最小的一个。 1.2....In子查询转SemiJoin的优化方法 2.1 优化方法 通用的转换格式如下: SELECT ......外部查询没有STRAIGHT_JOIN(错) 关键字STRAIGHT_JOIN表明,该查询的JOIN顺序不需要优化,按照原来SQL的顺序依次进行。 MYSQL官方文档说有限制,经测试没有限制。

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优化optimizers

本篇我们介绍优化。 一,优化概述 机器学习界有一群炼丹师,他们每天的日常是: 拿来药材(数据),架起八卦炉(模型),点着六味真火(优化算法),就摇着蒲扇等着丹药出炉了。...一些爱写论文的炼丹师由于追求评估指标效果,可能会偏爱前期使用Adam优化快速下降,后期使用SGD并精调优化参数得到更好的结果。...二,优化的使用 优化主要使用apply_gradients方法传入变量和对应梯度从而来对给定变量进行迭代,或者直接使用minimize方法对目标函数进行迭代优化。...当然,更常见的使用是在编译时将优化传入keras的Model,通过调用model.fit实现对Loss的的迭代优化。...初始化优化时会创建一个变量optimier.iterations用于记录迭代的次数。因此优化和tf.Variable一样,一般需要在@tf.function外创建。 ? ? ? ? ? ? ?

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MySQL优化

MySQL优化 MySQL优化是数据库管理系统中的一个核心组件,负责将SQL查询语句转换为最有效的执行计划。优化的目标是减少查询的响应时间并提高数据库的吞吐量。...以下是一些关键点,用于理解和优化MySQL优化的工作。 理解MySQL优化 MySQL优化器使用多种统计信息和算法来决定如何执行一个查询。...优化MySQL优化 为了优化MySQL优化的性能,可以采取以下措施: 1. 索引优化 创建合适的索引:确保对经常查询的列创建索引。...使用优化提示 索引提示:可以通过 USE INDEX或 FORCE INDEX来指导优化器使用特定的索引。...结论 优化MySQL优化是一个持续的过程,需要不断地监控、分析和调整。通过理解优化的工作原理和采取适当的优化措施,可以显著提高数据库的性能。

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Adam 优化

Adam 是深度学习中常用的优化,我在使用时遇到了一点问题,弄清楚后记录下来。...Adam Adam(Adaptive Moment Estimation)优化是一种广泛使用的优化算法,在深度学习训练中特别流行。...下面是 Adam 优化的工作原理的简要概述: 动量(Momentum): Adam 优化计算梯度的指数加权移动平均(也称为一阶矩估计),这有助于加速梯度下降过程中的收敛速度,并帮助克服局部最小值和鞍点...: 我的优化 A 同时管理参数 B, C,但是在某一阶段的网络训练中,我确定 C 不会参与梯度回传,需要 A 优化 B 中的参数即可。...问题解决 找到原因就好办了,源码中会对优化管理的参数做一个筛选,如果当前参数没有 grad 信息,那么优化会将其跳过,所以训练前把所有优化中参数的 grad 设置为 None(不是置零)即可。

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MySQL优化和SemiJoin优化

MySQL执行流程 MySQL的执行过程包括多个子阶段:语法分析、语义检查、逻辑优化、物理优化和执行。其中逻辑优化和物理优化统称为查询优化。一个查询优化的输入是查询树,输出是查询执行计划。 ?...逻辑优化也称为基于规则的查询优化(Rule Based Optimization,简称RBO)。主要是对查询进行逻辑上的等价变换,目的是通过这些变换提高查询的性能。...物理优化也称为基于代价的查询优化(Cost-based Optimization,简称CBO)。主要是通过一些模型,预测一个查询使用某种执行计划时的成本,并选择其中成本最小的一个。 2....In子查询转SemiJoin的优化方法 1. 优化方法 通用的转换格式如下: SELECT ......外部查询没有STRAIGHT_JOIN(错) 关键字STRAIGHT_JOIN表明,该查询的JOIN顺序不需要优化,按照原来SQL的顺序依次进行。 MYSQL官方文档说有限制,经测试没有限制。

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c++ 迭代失效_c++迭代是什么

C++ 迭代(Iterator) 1.1 定义 迭代是一种检查容器内元素并遍历元素的数据类型。 迭代是一个变量,提供对一个容器中的对象的(间接)访问方法,并且定义了容器中对象的范围。...迭代可以指向容器中的某个元素,通过迭代就可以对非数组(存储空间不连续)的数据结构进行遍历。 容器和string有迭代类型同时拥有返回迭代的成员。...反向迭代和正向迭代的区别在于: 对正向迭代进行++操作时,迭代会指向容器中的后一个元素; begin() -> end() 从前往后遍历 对反向迭代进行++操作时,迭代会指向容器中的前一个元素...输出迭代只支持一遍算法,同一输出迭代不能两次遍历一个序列 正向 组合输入迭代和输出迭代的功能,并保留在容器中的位置 双向 组合正向迭代和逆向迭代的功能,支持多遍算法 随机访问 组合双向迭代的功能与直接访问容器中任何元素的功能...STL 迭代失效的几种情况总结 C++容器类插入和删除时迭代的失效情况总结 序列式(数组式) 容器 vector 迭代失效 (1)erase() 和 insert() 会使当前位置到容器末尾元素的迭代全部失效

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查询优化概念:关于自动调整优化及自适应查询优化

本篇是如何调优 Oracle SQL系列文章第六篇:查询优化概念:关于自动调整优化及自适应查询优化 1、关于自动调整优化 优化根据调用方式执行不同的操作。...在选择最终计划之后,优化将其用于后续执行,从而确保不重用次优计划。 2.1.2 自适应查询计划如何工作 自适应计划包含多个预先确定的子计划和优化统计信息收集。...这些统计数据帮助优化在多个子计划之间做出最终决策。 在语句执行期间,统计信息收集收集关于执行的信息,并缓冲子计划接收到的一些行。根据收集观察到的信息,优化选择一个子计划。...如果行数低于优化确定的阈值,则优化选择嵌套循环连接;否则,优化将选择散列连接。在本例中,来自order_items表的行数高于阈值,因此优化为最终计划选择一个散列连接,并禁用缓冲。...优化可以对表扫描、索引访问、连接和按操作分组使用动态统计信息,从而提高优化决策的质量。 2.2.2 自动重新优化 在自动重新优化中,优化程序在初始执行后更改后续执行的计划。

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