[转自看雪]新手学习计划

本文分享了初学者从基础语言学习到Windows驱动开发的完整路径,包括C语言、汇编、C++、操作系统原理、Windows API、驱动编程等关键技能的培养。建议遵循逐步打基础、深入实践的学习策略,最终实现独立解决问题的能力。

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无意在sudami大神的Blog看到对初学者的一些建议。想想自己也才初学,如果就跑去驱动尝试理解Windows这套精密的仪器,应该是一件吃力不讨好的事情,我这样的拙劣的水平还是定一个低一点的起点,从最基础的部分开始学习吧。

sudami对初学者的一点建议
1. 若对Windows底层开发没有兴趣,不建议继续深究, 若有些兴趣可以继续。

2. 先广泛打基础,比如C/ASM/C++/MFC,再学习Windows核心编程,对R3上的一些开发有所熟悉,再系统的学习《操作系统》等书籍,理解整个系统的原理,构架,实现。

3. 有了以上基础,可以开始阅读一些驱动入门书籍,如《Windows内核情景分析》, 多上google搜索资料,下一份WRK/ReactOS,没事翻一翻,搭好驱动编译环境后,可以尝试写些小驱动,在蓝屏中摸索总结,从而积累初级的经验。

4. 等成了驱动开发初级工后,可开始学习Windbg,IDA的使用,多看源码多F1看帮助文档。

5. 等熟练以上工具后,开始Windbg动态调试,IDA静态逆向其他驱动(包括微软自己的)。 在这一过程中,你又会接触到脚本语言,汇编知识点,Intel手册,加密解密,Vmware等一堆的东西,同样你需要熟悉它们。

6. 等你熟悉以上东西后,可以给自己提些需求,并实现该需求,比如写个小型ARK,在这个过程中,你可以切实感受到开发一个程序是一个系统的东西,你又需要回到R3写界面,重温MFC,WTL等设计与使用。当然又要写驱动程序,保证兼容性等问题,这个过程是漫长的,期间你会发现写一小部分功能,你可以扩展收获很多知识点。

7. 等你熟悉以上东西后,已经可以自己独立解决问题了,基本不需要到网上求助。
遇到问题,会利用WRK / Windbg / IDA / Google 等方式自行搞定,如网上有现成的解决方法,借用之,取其精华,唾其糟粕。 若网上没有现成的,则需要你IDA 系统文件,Load pdb;Windbg动态调试内核等手段自行挖掘,若网上只有类似的程序,你可以逆向其关键部分参考之,而后变成自己的东西。

8 .等你经历了以上7个阶段,你可以开始系统的了解Windows的构架,站在产品的角度思考问题,分析问题,解决问题,对自己多提需求,进而再去实现之,这阶段是积累经验的阶段。

9. 基本能够胜任大多数公司的项目需求了。

想来能在看雪注册帐号,都是有兴趣的童鞋吧,就是缺少一颗坚持的心,希望自己能够坚持把这条路走下去。

在看雪不乏我这样的学习贴、计划贴、目标贴,不过我想我要坚持下去,争取2012结束时,能完成sudami大神建议中的第二条,“先广泛打基础,比如C/ASM/C++/MFC,再学习Windows核心编程,对R3上的一些开发有所熟悉,再系统的学习《操作系统》等书籍,理解整个系统的原理,构架,实现”,并有一篇自己的精华帖。

分解一下大神提出的学习计划,大概是两部分

基础学习:C语言,汇编语言,C++基础部分(不涉及C++中的高级技巧,STL,泛型等,只能够看懂C++封装的类就好)。
操作系统:Windows API,部分Windows系统特性,核心编程。

目标:能熟练掌握并应用C语言,对OD下的汇编指令能够阅读,使用C++的封装特性;熟悉常用的Windows API(函数,结构),熟悉Windows系统特性,能看懂大牛的文章。

此帖的内容主要是把sudami大神的学习心得从他Blog留言板拷贝来此跟大家共享。每天都要在工地搬砖,能用来学习的时间也不是很多,而且基础知识都是重复性的内容,我会尽量发在自己的帖子里,不占用论坛版面,也希望新手区的朋多多多帮助。

2012/3/21  revfish 

原帖链接:

http://bbs.pediy.com/showthread.php?t=148217

转载于:https://www.cnblogs.com/Wzqa/archive/2013/03/17/2965131.html

内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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