10、深入理解Ghidra反汇编中的栈帧结构

深入理解Ghidra反汇编中的栈帧结构

1. 函数调用约定与系统调用

在程序开发中,函数调用约定至关重要。若函数仅用于程序内部,优化编译器可能会选择替代调用约定以生成更快的代码。例如,在Microsoft C/C++中使用 /GL 选项可执行“全程序优化”,实现跨函数边界的寄存器优化使用;在GNU gcc/g++中使用 regparm 关键字,程序员可指定最多三个参数通过寄存器传递。

当使用汇编语言编写代码时,程序员能完全控制参数传递方式。除非希望函数供其他程序员使用,否则汇编语言程序员可自由选择合适的参数传递方式。因此,分析自定义汇编代码(如混淆例程和shellcode)时需格外小心。

系统调用是一种特殊的函数调用,用于请求操作系统服务。通常会引发从用户模式到内核模式的状态转换,以让操作系统内核处理用户请求。不同操作系统和处理器启动系统调用的方式有所不同。例如,32位Linux x86系统调用可使用 INT 0x80 指令或 sysenter 指令,其他x86操作系统可能仅使用 sysenter 指令或其他中断号,64位x86代码则使用 syscall 指令。在许多x86系统(Linux除外)中,系统调用的参数放在运行时栈上,系统调用号在启动系统调用前放入 EAX 寄存器。Linux系统调用的参数则放在特定寄存器中,参数过多时会使用内存。

2. 栈帧相关考虑

在任何处理器中,寄存器是有限资源,程序中的所有函数需共享。当一个函数(

【复现】并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析(Python代码实现)内容概要:本文围绕“并_离网风光互补制氢合成氨系统容量-调度优化分析”的主题,提供了基于Python代码实现的技术研究与复现方法。通过构建风能、太阳能互补的可再生能源系统模型,结合电解水制氢与合成氨工艺流程,对系统的容量配置与运行调度进行联合优化分析。利用优化算法求解系统在不同运行模式下的最优容量配比和调度策略,兼顾经济性、能效性和稳定性,适用于并网与离网两种场景。文中强调通过代码实践完成系统建模、约束设定、目标函数设计及求解过程,帮助读者掌握综合能源系统优化的核心方法。; 适合人群:具备一定Python编程基础和能源系统背景的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事可再生能源、氢能、综合能源系统优化等相关领域的从业者;; 使用场景及目标:①用于教学与科研中对风光制氢合成氨系统的建模与优化训练;②支撑实际项目中对多能互补系统容量规划与调度策略的设计与验证;③帮助理解优化算法在能源系统中的应用逻辑与实现路径;; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码进行逐模块调试与运行,配合文档说明深入理解模型构建细节,重点关注目标函数设计、约束条件设置及求解器调用方式,同时可对比Matlab版本实现以拓宽工具应用视野。
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