又一个问题代码,引用的是IamRainLiang朋友的代码,居然调试不通过,怪闷的。

本文介绍了一种在Windows环境下通过扫描当前进程地址空间来查找进程名称的方法。该方法利用了枚举当前进程(PsGetCurrentProcess)和调试打印(DbgPrint)等内核调试API,尝试在指定的内存范围内找到特定的进程名字符串。此技巧适用于Windows驱动开发及调试场景。

又一个问题代码,引用的是IamRainLiang朋友的代码,居然调试不通过,怪闷的。

http://blog.youkuaiyun.com/iamrainliang/archive/2008/01/25/2065572.aspx

 

 

#define MAX_PROC_NAME_LEN 256

#pragma INITCODE
BOOLEAN EnumProcessList2()
{
  PEPROCESS       curproc;
    char            *nameptr;
    ULONG           i;
 static CHAR  szName[MAX_PROC_NAME_LEN];
 BOOLEAN find2=FALSE;
   
 DbgPrint(("Find Current Process Name begin!/n"));
 curproc = PsGetCurrentProcess();     //获取当前进程信息

    //
    // Scan for 12KB, hopping the KPEB never grows that big!
    //
    for( i = 0; i < 3*PAGE_SIZE; i++ ) {        //在WDM.h中定义#define PAGE_SIZE 0x1000
    
  DbgPrint(("Process Name:%s/n",(PCHAR) curproc + i));
        if(strcmp("NOTEPAD.EXE", (PCHAR) curproc + i)==0)
  {

            nameptr   = (PCHAR) curproc + i;
      strncpy( szName, nameptr, MAX_PROC_NAME_LEN-1 );
   find2=TRUE;
   break;
        }
    }
 if(find2)
     DbgPrint(("Current Process Name:%s/n",szName));
 else
            DbgPrint(("Current Process Name:no find!/n"));
   return TRUE;
}

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导与仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模与逼近,提升机械臂运动控制的精度与效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法与B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模与ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿与高精度轨迹跟踪控制;④结合RRT与B样条完成平滑路径规划与优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析与神经网络训练,注重理论推导与仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程与优化策略。
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