计算机系统实验报告——链接与ELF格式探索

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"祁天-11832001232" 这篇文档是一份计算机科学与技术专业的实验报告,主要围绕LinkLab实验展开,旨在帮助学生理解和掌握链接器的工作原理,以及ELF(Executable and Linkable Format)文件结构。实验的目标是使学生深入理解链接的作用、工作步骤,并能运用Linux工具进行ELF文件的分析和修改。 实验报告详细列出了实验的各个章节,包括: 1. **实验基本信息** - 实验目的:主要是为了理解链接器在程序编译过程中的作用,以及ELF文件的结构和重定位的过程。学生需要通过实验熟悉ELF的符号解析和重定位工作流程,并能熟练使用Linux工具,如GDB、OBJDUMP等进行分析。 - 实验环境与工具:实验要求的硬件环境包括X64架构的CPU,2GHz以上的处理器,2GB内存和256GB硬盘。软件环境则需要Windows 7 64位及以上操作系统,VirtualBox或Vmware 11及以上虚拟机,以及Ubuntu 16.04 LTS 64位或优麒麟64位操作系统。开发工具包括Visual Studio 2010 64位及以上,以及GDB、OBJDUMP、DDD和EDB等调试和分析工具。 - 实验预习:学生需要在实验前预习实验指导材料,理解实验目的、环境和步骤,并复习相关理论知识。 2. **实验预习问题** - 预习问题涵盖了ELF文件的结构,LINUX下X64内存映像,以及使用特定命令获取符号地址和所属内存区段。此外,还要求学生列出LINKADDRESS执行过程中从开始到MAIN函数前后的子程序名字。 3. **各阶段的原理与方法** - 报告详细分析了实验的不同阶段,可能包括编译、汇编、链接等步骤,每个阶段都有详细的解释和分析,比如阶段1可能是关于源代码的编译,阶段2涉及汇编代码的生成,阶段3和4可能涉及链接和重定位过程,而阶段5可能涵盖运行时的行为分析。 4. **总结** - 学生需要在实验结束后总结实验收获,这有助于反思和巩固学习成果,并提供对实验内容的改进建议。 这份实验报告提供了丰富的学习材料,不仅涵盖了理论知识,还包括实际操作经验,有助于提升学生的实践能力和理论理解。通过这样的实验,学生可以更好地将课堂所学应用到实际问题中,增强其在计算机系统领域的技能。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行