汇编语言学习手把手的Debug教程

汇编语言学习手把手的Debug教程攻略

什么是汇编语言

汇编语言(Assembler),是一种基于计算机硬件指令集的低级语言,使用汇编语言编写的程序可以直接操作硬件,具有高效、灵活、直接接触硬件等优点,用于系统底层编程和特定应用场合。

汇编语言学习手把手攻略

1. 学习基础知识

首先,我们需要学习汇编语言的基本知识,包括汇编语言的语法、寄存器、指令等。

建议学习以下内容:

  • 汇编语言的语法,例如:标号、指令、寄存器、内存地址等。
  • x86/x64架构的寄存器,例如:通用寄存器eax、ebx、ecx、edx、esi、edi等。
  • 常用指令集,例如:mov、add、sub、inc、dec、push、pop、jmp、call、ret等。

2. 学习Debug调试工具的基本使用

Debug是汇编语言开发中必备的调试工具。学习Debug工具的使用可以辅助我们更加深入地理解汇编语言程序的运行过程。

建议学习以下Debug工具的基本使用:

  • 设置断点、查看变量值
  • 单步调试,查看指令、标志位等
  • 查看内存泄漏、栈溢出等问题

可以使用WinDbg等调试工具进行学习。

3. 编写汇编语言程序

在学习了汇编语言的基础知识和Debug工具的基本使用后,我们可以开始编写自己的汇编语言程序了。

可以从Hello World程序开始入手,逐步深入学习常见的操作、算法和应用场景,例如:

  • 字符串操作,例如:拼接、替换、比较等。
  • 数组操作,例如:排序、查找等。
  • 文件IO操作,例如:读取、写入、创建、删除等。

4. 调试汇编语言程序

在编写汇编语言程序时,我们难免会遇到一些问题,例如程序运行不正常、死循环、崩溃等。

此时,可以使用Debug工具来调试程序,查找并解决问题,例如:

  • 查看指令序列、寄存器值、内存数据,找出问题所在。
  • 查看函数调用栈和返回值,找出程序如何执行的。
  • 通过设置断点、单步调试,逐步定位并解决问题。

示例说明

以下是两个基于汇编语言的示例程序:

1. Hello World程序

; 输出Hello World
section .data
    msg db 'Hello, World!', 0xa ; 0xa表示换行符
    len equ $-msg

section .text
    global _start

_start:
    ; 输出Hello World
    mov eax, 0x4 ; sys_write系统调用
    mov ebx, 0x1 ; 输出到标准输出设备
    mov ecx, msg ; 存储待输出数据的地址
    mov edx, len ; 待输出的数据长度
    int 0x80 ; 调用系统调用

    ; 退出程序
    mov eax, 0x1 ; sys_exit系统调用
    xor ebx, ebx ; 返回值为0
    int 0x80 ; 调用系统调用

2. 求和程序

; 求数组和
section .data
    arr dd 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7 ; 待求和数组
    len equ ($-arr)/4 ; 待求和数组长度

section .text
    global _start

_start:
    ; 初始化累加器eax为0
    xor eax, eax

    ; 循环求和
sum_loop:
    cmp dword [arr+eax*4], 0 ; 检查是否已达到数组末尾
    je sum_finish

    ; 累加当前元素
    add eax, dword [arr+eax*4]

    ; 自增索引
    inc eax

    ; 继续下一轮求和
    jmp sum_loop

sum_finish:
    ; 输出结果
    mov eax, 0x4 ; sys_write系统调用
    mov ebx, 0x1 ; 输出到标准输出设备
    mov ecx, eax ; 存储待输出值eax
    mov edx, 4 ; 待输出的数据长度(4个字节)
    int 0x80 ; 调用系统调用

    ; 退出程序
    mov eax, 0x1 ; sys_exit系统调用
    xor ebx, ebx ; 返回值为0
    int 0x80 ; 调用系统调用

以上两个示例说明了汇编语言的基础语法、程序结构、指令使用和系统调用等内容。在学习中,还可以使用Debug工具进行调试,深入理解程序执行过程和问题产生的原因,提高学习效率和程序调试能力。

本站文章如无特殊说明,均为本站原创,如若转载,请注明出处:汇编语言学习手把手的Debug教程 - Python技术站

(0)
上一篇 2023年5月15日
下一篇 2023年5月15日

相关文章

  • 卷积神经网络(简单)

    1.反向传播BP 反向传播(Backpropagation)是“误差反向传播”的简称,是一种与最优化方法,用来训练人工神经网络的常见方法。 简单来说就是: 几个人站成一排第一个人看一幅画(输入数据),描述给第二个人(隐层)……依此类推,到最后一个人(输出)的时候,画出来的画肯定不能看了(误差较大)。反向传播就是,把画拿给最后一个人看(求取误差),然后最后一个…

    2023年4月6日
    00
  • 深度学习卷积网络中反卷积/转置卷积的理解 transposed conv/deconv

    搞明白了卷积网络中所谓deconv到底是个什么东西后,不写下来怕又忘记,根据参考资料,加上我自己的理解,记录在这篇博客里。 先来规范表达 为了方便理解,本文出现的举例情况都是2D矩阵卷积,卷积输入和核形状都为正方形,x和y轴方向的padding相同,stride也相同。 记号:  。 推翻错误的理解 第一次看到deconv这个词,以为deconv的结果就是卷…

    2023年4月8日
    00
  • Tensorflow加载模型实现图像分类识别流程详解

    以下是“Tensorflow加载模型实现图像分类识别流程详解”的完整攻略,包含两条示例说明: 1. 加载预训练模型 使用TensorFlow进行图像分类的第一步是加载预训练的模型。初始模型可以从 TensorFlow Hub 上下载。 TensorFlow Hub 为 TensorFlow 社区提供了各种预训练的模型,这些模型经过了大量的数据和运算处理。 以…

    卷积神经网络 2023年5月15日
    00
  • 卷积神经网络入门

    CNN fly 多层卷积网络的基本理论 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN) 是一种前馈神经网络, 它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元,对于大型图像处理有出色表现。它包括卷积层(alternating convolutional layer)和池层(pooling layer)。 多层卷积网络的基本可…

    2023年4月8日
    00
  • 卷积神经网络之迁移学习

      根据前面所做的笔记,卷积神经网络随随便便就有那么多参数,如果我训练集过少的话,会造成过拟合的问题。那如何在训练数据过少的情况下来使我的效果变得好呢?   举个例子,比如说我区分猫狗的训练数据有10万个,利用这10玩个数据我训练出来的效果特别好。但我区分老虎和狮子的训练集只有1万个,我能不能达到像区分猫狗那样的性能呢?答案是可以的。   我们都是随机初始化…

    2023年4月6日
    00
  • Tensorflow中的图(tf.Graph)和会话(tf.Session)的实现

    Tensorflow是一款非常流行的机器学习框架,它采用图(graph)表示法来描述计算模型,使用会话(session)执行计算图中的操作。对于初学者而言,理解图和会话是非常重要的。本篇攻略将详细讲解Tensorflow中图和会话的实现方法,并提供两个示例。 一、图(tf.Graph)的实现 1. 定义图 在Tensorflow中,我们可以使用tf.Grap…

    卷积神经网络 2023年5月15日
    00
  • 第11章 卷积神经网络(CNNs)

    全面介绍CNN各层结构与使用经验。 第11章 卷积神经网络(CNNs)       我们回顾了整个机器学习和深度学习知识,现在我们学习CNNs(Convolutional Neural Networks)以及它在深度学习中的作用。在传统的前馈神经网络中,输入层的每一个神经元都与下一层的每一个输入神经元相连,我们称之为FC(fully-connected,全连…

    2023年4月8日
    00
  • 深度卷积网络CNN与图像语义分割

    转载请注明出处: http://xiahouzuoxin.github.io/notes/html/深度卷积网络CNN与图像语义分割.html 级别1:DL快速上手 级别2:从Caffe着手实践 级别3:读paper,网络Train起来 级别4:Demo跑起来 读一些源码玩玩 熟悉Caffe接口,写Demo这是硬功夫 分析各层Layer输出特征 级别5:何不…

    2023年4月5日
    00
合作推广
合作推广
分享本页
返回顶部