33、Windows系统实用工具:进程、诊断与安全

Windows系统实用工具:进程、诊断与安全

1. ListDLLs工具介绍

1.1 工具概述

ListDLLs是一款控制台实用工具,用于显示本地计算机进程中加载的DLL信息。它能展示系统中所有正在使用的DLL,或特定进程中的DLL,还能搜索加载了特定DLL的进程。此外,它对于查找未签名的DLL、验证进程加载的DLL版本及路径,以及标记从首选基地址重新定位或加载后被替换的DLL都很有用。

1.2 权限要求

ListDLLs仅在列出以不同用户身份或更高完整性级别运行的进程中的DLL时,才需要管理员权限(包括调试特权)。对于以相同用户身份、相同或更低完整性级别运行的进程,不需要提升权限。需要注意的是,即使具有管理员权限,也无法检查受保护进程。

1.3 命令行语法

ListDLLs的一些命令行选项是互斥的,其语法可分为两种:

listdlls [-r] [-v | -u] [processname | PID] 
listdlls [-r] [-v] -d dllname
  • -r 选项:用于标记重新定位的DLL,始终有效。
  • -v 选项:用于显示版本信息,除了使用 -u 选项时无效。
  • -u 选项:用于仅显示未签名的DLL,在指定进程名称或PID,或不指定名称时有效;与 -d 选项(用于在
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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