程序集强命名替换

//  .NET Assembly Strong Name Replacer
//  (C) 2004 Michael Giagnocavo
//  www.atrevido.net

using  System;
using  System.Diagnostics;
using  System.IO;
using  System.Reflection;

public   class  SNReplace
{
    
public   static   void  Main( string [] args)
    {
        
if  (args.Length  <   2 )
        {
            Console.WriteLine(
" Usage: SNReplace <assembly> <keyfile> " );
            
return ;
        }
        SNReplace snr 
=   new  SNReplace();
        snr.AssemblyFile            
=  args[ 0 ];
        snr.KeyFile                    
=  args[ 1 ];
        snr.Replace();
    }


    
public   string  KeyFile;
    
public   string  AssemblyFile;

    
byte [] currentKey;
    
byte [] newKey;
        
    
byte [] assembly;

    
private   int  keyStart;

    
public   void  Replace()
    {
        readKeys();
        readAssembly();
        findKeyStart();
        replaceKey();
        save();
        resign();
    }


    
private   void  readKeys()
    {
        
this .currentKey  =  AssemblyName.GetAssemblyName( this .AssemblyFile).GetPublicKey();

        FileStream keyStream 
=  File.OpenRead( this .KeyFile);
        
this .newKey  =   new  StrongNameKeyPair(keyStream).PublicKey;
        keyStream.Close();
    }


    
private   void  readAssembly()
    {
        
using  (FileStream fs  =  File.OpenRead( this .AssemblyFile))
        {
            
this .assembly  =   new   byte [fs.Length];
            fs.Read(
this .assembly,  0 , ( int )fs.Length);
        }
    }
        

    
private   void  findKeyStart()
    {
        
//  Yes, it's a slow algorithm.
         byte  startByte  =  currentKey[ 0 ];
        
for ( int  i  =   0 ; i  <   this .assembly.Length; i ++ )
        {
            
if  (assembly[i]  ==  startByte)
            {
                
//  Possible match
                 if  (isKeyFound(i)) 
                {
                    
this .keyStart  =  i;
                    
return ;
                }
            }
        }
        
//  Not found
        Console.WriteLine( " Something's wrong. Public key not found. " );
        Environment.Exit(
1 );
    }


    
private   bool  isKeyFound( int  startIndex)
    {
        
for ( int  i  =   0 ; i  <  currentKey.Length; i ++ )
        {
            
if  (currentKey[i]  !=  assembly[i  +  startIndex])
            {
                
return   false ;
            }
        }
        
return   true ;
    }


    
private   void  replaceKey()
    {
        
for ( int  i  =   0 ; i  <  newKey.Length; i ++ )
        {
            assembly[keyStart 
+  i]  =  newKey[i];
        }
    }


    
private   void  save()
    {
        
using  (FileStream fs  =  File.Create( this .AssemblyFile))
        {
            fs.Write(assembly, 
0 , assembly.Length);
        }
    }


    
private   void  resign()
    {
        ProcessStartInfo si 
=   new  ProcessStartInfo( " sn.exe " );
        si.Arguments 
=   string .Format( " -R {0} {1} " this .AssemblyFile,  this .KeyFile);
        
try  
        {
            Process p 
=  Process.Start(si);
            
if  ( ! p.WaitForExit( 15000 ))
            {
                Console.WriteLine(
" Timeout while waiting for SN to resign the assembly. " );
                p.Kill();
                Environment.Exit(
2 );
            }
        }
        
catch  (System.ComponentModel.Win32Exception)
        {
            Console.WriteLine(
" The assembly's public key has been replaced, but SN.exe could not be started. Ensure SN.exe (in the .NET Framework SDK) is in your path, then run SN -R <assembly> <keyfile>. " );
        }
    }
}

转载于:https://www.cnblogs.com/jintan/archive/2009/08/12/1544153.html

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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