PE文件详解之MS-DOS头

本文详细介绍了PE文件中MS-DOS头部的结构及其各字段的意义,重点解释了DOS可执行文件标记及指向PE文件头的偏移量。

MS-DOS头

   1,每个PE文件是以一个DOS程序开始的,有了它,一旦程序在DOS下执行,DOS才能识别出这是有效的执行体。
   2,PE文件的第一个字节起始于一个传统的MS-DOS头部,被称作为IMAGE_DOS_HEADER。
   3,IMAGE_DOS_HEADER 结构如下:
[cpp]  view plain  copy
  1. IMAGE_DOS_HEADER STRUCT  
  2. {  
  3. +0h WORDe_magic //Magic DOS signature MZ(4Dh 5Ah)     DOS可执行文件标记  
  4. +2h WORDe_cblp//Bytes on last page of file    
  5. +4h WORDe_cp//Pages in file  
  6. +6h WORD e_crlc//Relocations  
  7. +8h WORDe_cparhdr   //Size of header in paragraphs  
  8. +0ah WORD e_minalloc  //Minimun extra paragraphs needs  
  9. +0ch WORDe_maxalloc  //Maximun extra paragraphs needs  
  10. +0eh WORDe_ss  //intial(relative)SS value    DOS代码的初始化堆栈SS  
  11. +10h WORDe_sp  //intial SP value               DOS代码的初始化堆栈指针SP  
  12. +12h WORDe_csum  //Checksum  
  13. +14h WORDe_ip  //    intial IP value                   DOS代码的初始化指令入口[指针IP]  
  14. +16h WORDe_cs  //intial(relative)CS value                    DOS代码的初始堆栈入口  
  15. +18h WORDe_lfarlc  //File Address of relocation table  
  16. +1ah WORDe_ovno        //    Overlay number  
  17. +1ch WORDe_res[4]  //Reserved words  
  18. +24h WORDe_oemid  //    OEM identifier(for e_oeminfo)  
  19. +26h WORD      e_oeminfo   //    OEM information;e_oemid specific   
  20. +29h WORDe_res2[10]   //    Reserved words  
  21. +3ch DWORD   e_lfanew     //Offset to start of PE header             指向PE文件头  
  22. } IMAGE_DOS_HEADER ENDS  
     其实这么多,主要记住:
WORD e_magic  //---DOS可执行文件标记.
DWORD e_lfanew   ///--- 指向PE文件头(这个是一个指针)。
      
内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点讲解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别和提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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