一键蓝屏:Visual C++源码揭秘

版权申诉
0 下载量 113 浏览量 更新于2024-11-05 收藏 841B ZIP 举报
资源摘要信息:"Visual C++ 蓝屏死机源代码" 知识点概述: 1. Visual C++ 简介 2. Windows 系统蓝屏死机(BSOD)的原因 3. 编写导致蓝屏的C++代码的潜在危险 4. 如何使用C++在Windows中触发蓝屏死机 5. 操作系统蓝屏死机的调试与恢复 6. 遵循道德与法律准则的重要性 详细知识点: 1. Visual C++ 简介 Visual C++ 是微软公司推出的一套集成开发环境(IDE),主要用于C++语言的开发。它允许开发者创建高性能的应用程序和组件。Visual C++ 是微软Visual Studio 开发环境的一部分,它包含了编译器、调试器和许多用于简化开发过程的工具和服务。 2. Windows 系统蓝屏死机(BSOD)的原因 Windows操作系统的蓝屏死机(BSOD)是一种常见的系统崩溃形式,它发生时会显示一个蓝色屏幕,上面包含有关错误的信息。造成BSOD的原因很多,包括硬件故障、驱动程序问题、内存泄漏、系统文件损坏、不当的系统配置或软件冲突等。 3. 编写导致蓝屏的C++代码的潜在危险 编写能够导致Windows系统蓝屏的C++代码是一个技术上并不复杂的任务,因为可以通过调用某些系统API来执行,例如通过创建一个驱动程序来直接与系统内核进行交互。但是这种行为具有很大的风险,可能会对用户的系统造成不可逆的损害。这样的代码应谨慎编写,并且主要用于教育目的和系统稳定性测试。 4. 如何使用C++在Windows中触发蓝屏死机 在C++中,可以通过调用Windows API中的特定函数来触发系统崩溃。一个典型的例子是使用`NtRaiseHardError`函数,该函数可以用来生成系统错误报告,如果配置不当,可能引发蓝屏。另外,利用Windows驱动程序中的某些函数,如`KeBugCheck`,也能够导致蓝屏。 5. 操作系统蓝屏死机的调试与恢复 当Windows系统遭遇蓝屏时,通常会记录一个错误报告,可以通过分析报告中的信息来定位问题。用户可以进入安全模式,尝试卸载最近安装的软件或驱动程序,或者使用系统还原点来回滚系统到之前的状态。专业的IT人员会使用调试工具来分析内存转储文件(memory dump)以找出根本原因。 6. 遵循道德与法律准则的重要性 开发能够导致计算机系统崩溃的软件或代码,虽然可能出于教育和研究目的,但在道德和法律上都有很大的争议。未经授权的情况下散布此类代码或软件,可能会对用户的财产造成损害,并可能违反计算机安全相关法律。开发者和用户都应该遵循计算机伦理准则,确保自己的行为不会对他人造成伤害。 重要提醒: 本知识点的介绍仅用于学术和技术教育目的。实际操作中创建和使用能够使计算机蓝屏的代码应严格遵循法律规定,并只限于授权的环境和经过充分测试的范围内。强烈建议用户在进行此类操作前,确保有适当的备份和恢复计划,以防数据丢失或系统损坏。此外,任何此类活动都应遵循所在国家的法律法规。
2023-05-28 上传

import numpy as np import tensorflow as tf from tensorflow import keras import matplotlib.pyplot as plt ## Let us define a plt function for simplicity def plt_loss(x,training_metric,testing_metric,ax,colors = ['b']): ax.plot(x,training_metric,'b',label = 'Train') ax.plot(x,testing_metric,'k',label = 'Test') ax.set_xlabel('Epochs') ax.set_ylabel('Accuarcy')# ax.set_ylabel('Categorical Crossentropy Loss') plt.legend() plt.grid() plt.show() tf.keras.utils.set_random_seed(1) ## We import the Minist Dataset using Keras.datasets (train_data, train_labels), (test_data, test_labels) = keras.datasets.mnist.load_data() ## We first vectorize the image (28*28) into a vector (784) train_data = train_data.reshape(train_data.shape[0],train_data.shape[1]*train_data.shape[2]) # 60000*784 test_data = test_data.reshape(test_data.shape[0],test_data.shape[1]*test_data.shape[2]) # 10000*784 ## We next change label number to a 10 dimensional vector, e.g., 1->[0,1,0,0,0,0,0,0,0,0] train_labels = keras.utils.to_categorical(train_labels,10) test_labels = keras.utils.to_categorical(test_labels,10) ## start to build a MLP model N_batch_size = 5000 N_epochs = 100 lr = 0.01 # ## we build a three layer model, 784 -> 64 -> 10 MLP_3 = keras.models.Sequential([ keras.layers.Dense(64, input_shape=(784,),activation='relu'), keras.layers.Dense(10,activation='softmax') ]) MLP_3.compile( optimizer=keras.optimizers.Adam(lr), loss= 'categorical_crossentropy', metrics = ['accuracy'] ) History = MLP_3.fit(train_data,train_labels, batch_size = N_batch_size, epochs = N_epochs,validation_data=(test_data,test_labels), shuffle=False) train_acc = History.history['accuracy'] test_acc = History.history['val_accuracy']模仿此段代码,写一个双隐层感知器(输入层784,第一隐层128,第二隐层64,输出层10)

2023-06-01 上传