IAT

ypedef struct _IMAGE_IMPORT_DESCRIPTOR {  
    union {  
        DWORD   Characteristics;            // 0 for terminating null import descriptor  
        DWORD   OriginalFirstThunk;         // RVA to original unbound INT(Import Name Table) (PIMAGE_THUNK_DATA)  
    } DUMMYUNIONNAME;  
    DWORD   TimeDateStamp;                  // 0 if not bound,  
                                            // -1 if bound, and real date\time stamp  
                                            //     in IMAGE_DIRECTORY_ENTRY_BOUND_IMPORT (new BIND)  
                                            // O.W. date/time stamp of DLL bound to (Old BIND)  

    DWORD   ForwarderChain;                 // -1 if no forwarders  
    DWORD   Name;                           //library name string address(RVA)
    DWORD   FirstThunk;                     // RVA to IAT(Import Address Table) (if bound this IAT has actual addresses)  
} IMAGE_IMPORT_DESCRIPTOR;  
typedef IMAGE_IMPORT_DESCRIPTOR UNALIGNED *PIMAGE_IMPORT_DESCRIPTOR;  

typedf struct _IMAGE_IMPORT_BY_NAME{
    WORD    HINT;            //ordinal
    BYTE    Name[1];         //function  name  string 
}IMAGE_IMPORT_BY_NAME, *PIMAGE_IMPORT_BY_NAME;

导入表描述符

    typedef struct _IMAGE_THUNK_DATA32 {  
        union {  
            DWORD ForwarderString;      // PBYTE   
            DWORD Function;             // PDWORD  
            DWORD Ordinal;  
            DWORD AddressOfData;        // PIMAGE_IMPORT_BY_NAME  
        } u1;  
    } IMAGE_THUNK_DATA32;  
    typedef IMAGE_THUNK_DATA32 * PIMAGE_THUNK_DATA32;  
### Illumination Adaptive Transformer (IAT) 模块解析 在探讨Illumination Adaptive Transformer (IAT) 的具体实现及其应用时,有两个核心组件至关重要:像素级增强模块(Pixel-wise Enhancement Module, PEM)[^1] 和全局预测模块(Global Prediction Module, GPM)[^1]。 #### 像素级增强模块(PEM) 该模块旨在通过调整图像中各个像素的颜色和亮度来改善视觉效果。这种局部处理能够显著提升低光照条件下的成像质量,使得细节更加清晰可见。 #### 全局预测模块(GPM) 相比之下,GPM负责捕捉整个场景内的光照变化模式,并据此做出合理的补偿决策。这有助于保持不同区域间的一致性和自然过渡,从而获得更均衡的整体表现。 对于希望深入研究或解决与这些模块有关的技术难题的人来说,理解其工作原理以及如何有效地集成到实际项目当中显得尤为重要。此外,掌握基本概念后还可以尝试探索更多高级特性如加解密过程中的注意事项[^2] 或者逆向工程技巧[^3] ,甚至涉及到安全领域内的挂钩(Hooking)技术[^4] 。 值得注意的是,在进行任何操作之前都应该充分评估潜在风险并采取适当措施保护个人私及数据安全。 ```python # 示例代码用于说明如何加载预训练模型(假设) import torch from transformers import AutoModelForImageProcessing model_name_or_path = "path_to_pretrained_model" device = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu" def load_iat_model(): model = AutoModelForImageProcessing.from_pretrained(model_name_or_path).to(device) return model ```
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