编译与反编译技术实战 庞建民 等 机械工业出版社 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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庞建民 等 著

图书标签:

• 编译原理
• 反编译
• 逆向工程
• 程序分析
• 软件安全
• 二进制分析
• 代码转换
• 调试器
• 目标代码
• 汇编语言

店铺： 煜城弘毅图书专营店

出版社： 机械工业出版社

ISBN：9787111566175

商品编码：30106769116

包装：平装-胶订

出版时间：2017-05-01

图书基本信息
图书名称	编译与反编译技术实战	作者	庞建民 等
定价	79.00元	出版社	机械工业出版社
ISBN	9787111566175	出版日期	2017-05-01
字数		页码
版次	1	装帧	平装-胶订
开本	16开	商品重量	0.4Kg

内容简介

全书共14章，章简要介绍了本书所基于的环境与工具；第2~6章针对编译的不同阶段，展开实践方面的相关阐述，并结合GCC和LLVM这两款具体的编译器进行论述；第7章介绍了多样化编译方面的实践；第8~13章从反编译的不同阶段介绍与反编译相关的可执行程序格式、程序解码和反汇编、中间表示生成、数据类型和控制流的恢复、过程定义恢复等内容；4章简要介绍了反编译在信息安全方面的应用。

作者简介

目录

编辑推荐

文摘

序言

好的，为您提供一本与《编译与反编译技术实战》无关，但同样专业且详实的图书简介。 --- 《深度学习模型优化与部署：从理论到实战》 第一部分：绪论与基础理论重构 第一章：现代深度学习范式的演进与挑战 本章深入探讨了自2012年AlexNet问世以来，深度学习模型在计算机视觉、自然语言处理和语音识别等领域取得的突破性进展。然而，伴随模型规模的急剧膨胀，我们面临着严峻的挑战：模型体积过大、推理延迟高昂以及在资源受弱设备（如移动端、嵌入式系统）上的部署瓶颈。 我们将回顾经典的卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变体（LSTM, GRU），并重点分析Transformer架构的崛起如何重塑了序列建模的格局。本章强调，优化不再是性能提升的辅助手段，而是决定模型能否落地应用的核心竞争力。 第二章：模型优化理论基石：算子分解与数值精度 优化工作的基础在于对计算过程的深刻理解。本章详细阐述了模型训练与推理过程中涉及的核心数学运算——算子（如卷积、矩阵乘法、激活函数）。我们首先建立浮点运算（FP32）的理论框架，并引入低精度计算的概念。 深入讲解了量化（Quantization）的原理，包括训练后量化（PTQ）和量化感知训练（QAT）。对于PTQ，我们将分析零点（Zero Point）和量化尺度（Scale Factor）的确定方法，并对比对称量化与非对称量化的优劣。对于QAT，我们将探讨如何通过模拟量化误差来微调模型权重，以最小化精度损失。此外，我们还将探讨混合精度训练（Mixed Precision Training）中FP16和BF16的应用场景与实现机制。 第二部分：模型瘦身与结构精简技术 第三章：剪枝技术：结构化与非结构化并重 剪枝（Pruning）是去除模型冗余参数和连接的有效手段。本章将剪枝方法分为两大类： 1. 非结构化剪枝： 侧重于权重值的稀疏化。讨论了基于幅度（Magnitude-based）、基于梯度（Gradient-based）和基于敏感度分析的剪枝策略。重点介绍L1/L2范数剪枝及其在稀疏矩阵运算库中的加速潜力。 2. 结构化剪枝： 旨在消除整个神经元、通道或卷积核，以确保生成的模型可以直接在标准密集矩阵库上获得加速。我们将深入研究通道剪枝（Channel Pruning）的算法，例如使用L1-Norm或特定的稀疏正则化项来引导结构化稀疏。 此外，本章还将介绍迭代剪枝、重训练（Retraining）的流程，并评估剪枝后模型的稀疏度与实际推理加速比之间的非线性关系。 第四章：知识蒸馏：高效能的师徒学习范式 知识蒸馏（Knowledge Distillation, KD）的核心思想是将一个大型、高性能的“教师模型”的知识转移到一个更小、更快的“学生模型”中。 本章首先介绍经典的Hinton KD框架，侧重于如何利用教师模型的Logits输出（软标签）进行训练。随后，我们将探讨更深层次的知识传递： 特征蒸馏： 教师模型中间层的特征图与学生模型对应层的损失函数设计。 关系蒸馏： 关注样本之间相对关系的学习，如Attention Map的对齐或Gram矩阵的匹配。 本章将提供适用于CNN和Transformer结构的具体蒸馏策略，并讨论如何处理异构模型（教师和学生结构不同）间的知识迁移问题。 第三部分：模型部署与硬件加速 第五章：计算图优化与算子融合 部署前的关键一步是对模型的计算图进行静态分析和优化。本章将详细解析深度学习编译器（如TVM、ONNX Runtime）的工作原理。 核心内容包括： 1. 计算图的抽象表示： 从数据流图到控制流图的转换。 2. 算子融合（Operator Fusion）： 识别并合并连续的简单算子（如Conv-BatchNorm-ReLU），以减少内存I/O和内核启动开销。我们将以一个典型的Conv-Bias-Activation序列为例，展示融合带来的性能提升。 3. 内存优化： 分析内存分配策略，如重用缓冲区（Buffer Reuse）以最小化显存占用。 第六章：面向特定硬件的推理加速 模型的最终性能高度依赖于目标硬件的特性。本章将针对主流部署平台提供优化指导： GPU加速： 深入探讨NVIDIA CUDA/cuDNN的优化策略，包括线程块设计、共享内存的使用，以及Tensor Core的利用，特别是对于INT8矩阵乘法的适配。 移动端（ARM CPU/NPU）： 介绍针对ARM架构的优化技术，如NEON指令集的使用，以及特定移动端推理引擎（如TensorFlow Lite、PyTorch Mobile）的量化模型加载与执行流程。 边缘AI芯片： 讨论特定加速器（如TPU、FPGA）的编程模型和量化兼容性要求，强调模型设计与硬件架构的协同优化。 第四部分：案例分析与前沿探索 第七章：Transformer模型的结构优化与稀疏化实践 鉴于Transformer在NLP和Vision领域的统治地位，本章专门探讨其优化策略。重点分析了自注意力机制（Self-Attention）的计算复杂度（$O(N^2)$）瓶颈。 介绍了几种线性化或稀疏化的注意力替代方案，如Performer（基于核函数）和Reformer（基于局部敏感哈希LSH）。同时，探讨了模型剪枝在大型预训练模型（如BERT、GPT系列）中的应用，包括层级剪枝和注意力头剪枝的有效性评估。 第八章：端到端优化流程管理与性能度量 本章将前面所有技术串联起来，构建一个完整的模型优化生命周期管理体系。内容包括： 性能基准测试： 如何选择合适的延迟指标（TTFT, P95/P99延迟），并使用专业的性能分析工具（如Nsight Systems）。 A/B测试与部署监控： 在实际生产环境中验证优化效果，并建立性能回滚机制。 工具链整合： 展示如何将PyTorch/TensorFlow模型无缝迁移至ONNX，再通过特定部署引擎（如TensorRT）进行加速推理的完整工作流。 本书旨在为从事高性能计算、嵌入式AI和系统部署的工程师和研究人员提供一套系统化、可操作的深度学习模型优化与部署的实战指南。通过对底层理论的透彻解析和对前沿技术的深入实践，读者将能够高效地将前沿AI模型转化为低延迟、高吞吐的生产力工具。

评分☆☆☆☆☆

我原本以为这是一本偏理论的书籍，没想到实际操作的指导性这么强。作者在书中给出了大量的代码示例和实验指导，很多内容都可以直接上手实践。我跟着书里的步骤，搭建了属于自己的编译环境，甚至尝试着修改了一些编译器相关的参数，观察程序的输出变化。这种“动手”的学习方式，让我对那些抽象的概念有了更直观的理解。例如，在讲到代码优化时，书里提供了具体的汇编代码对比，让我清楚地看到了同一个逻辑经过不同优化级别后的差异。这种“所见即所得”的学习体验，大大提升了学习效率。同时，作者还分享了一些实用的工具和资源，这对于我这样一个对新技术充满渴望的开发者来说，无疑是宝贵的财富。我甚至觉得，这本书不仅适合初学者，对于有一定经验的开发者来说，也能从中获得不少启发，对自己的编程习惯和代码质量进行反思和提升。

评分☆☆☆☆☆

这本书的结构设计非常合理，循序渐进，难度逐步提升。从最基础的编译原理讲起，到后面深入到各种高级的反编译技术，整个过程过渡自然，让人感觉学习起来毫不费力。每个章节都围绕一个核心主题展开，并辅以大量的图解和表格，使得复杂的概念变得易于理解。我最喜欢的是书中对于一些疑难杂症的分析，作者能够用非常清晰的逻辑，一步步地揭示问题的本质，并给出相应的解决方案。这种解决问题的思路，对我来说是最大的收获。而且，作者的语言风格也十分亲切，没有过多空泛的理论，而是用大量生动形象的比喻来解释技术细节，让我在阅读过程中丝毫不会感到枯燥。总而言之，这是一本集理论深度、实践指导和启发性于一体的佳作，强烈推荐给所有对计算机底层技术感兴趣的读者。

评分☆☆☆☆☆

读完这本书，我对程序的“生命周期”有了更宏观的认识。它不仅仅是编写、运行这么简单，背后涉及着庞大而复杂的体系。从编写高质量的源代码，到让编译器高效地将其转化为可执行文件，再到在需要时能够理解甚至还原出程序的内部结构，每一个环节都充满了智慧和技术。我特别欣赏作者在讲解过程中所展现出的严谨态度和深厚功底，他不仅讲解了“是什么”，更重要的是解释了“为什么”。很多时候，一本好书不仅能教会你技能，更能点燃你对某个领域的热情。这本书无疑就做到了这一点。它让我看到了编译和反编译技术在软件开发、安全审计、漏洞挖掘等领域的广泛应用，也让我意识到，作为一名开发者，掌握这些底层知识，能够让你在技术道路上走得更远、更稳。书中的例子丰富多样，从经典的编译原理到前沿的反编译技术，都讲解得十分到位，让我在学习过程中既不会感到枯燥，又能学到实实在在的知识。

评分☆☆☆☆☆

让我惊喜的是，这本书并没有止步于编译，而是将触角延伸到了反编译的世界。这个领域对我来说一直充满了神秘感，就像打开了潘多拉的魔盒，可以窥探到程序不为人知的另一面。书中对反编译的原理、技术和应用场景进行了深入的探讨，从静态分析到动态分析，从代码还原到脱壳技术，几乎涵盖了所有我想了解的方面。我一直对那些逆向工程大师们能够从一堆晦涩的机器码中还原出原始代码的能力感到无比钦佩，这本书就像一位经验丰富的向导，为我揭示了其中的奥秘。作者详细讲解了反汇编器的使用方法，以及如何分析汇编代码的逻辑，这对于理解程序的运行机制和安全漏洞的挖掘至关重要。我尝试着按照书中的步骤，对一些简单的程序进行了反编译，虽然过程颇具挑战性，但每一次成功还原出一部分代码，都给我带来了巨大的成就感。这种“解密”的过程，不仅满足了我的求知欲，更重要的是，让我对软件的安全有了更深的理解，也认识到保护自己代码的重要性。

评分☆☆☆☆☆

这本书简直是为我这种对计算机底层原理充满好奇的开发者量身定做的！刚拿到手，我就被那厚实的装帧和沉甸甸的分量吸引住了，一看就是干货满满。我一直对程序在CPU上是如何一步步执行的感到非常困惑，高级语言写出来的代码，背后到底经历了怎样的“变形记”，才能被机器理解？这本书从编译这个过程入手，抽丝剥茧般地讲解了从源代码到目标代码的整个旅程。词法分析、语法分析、语义分析，这些曾经只存在于大学课堂上的名词，在这里被赋予了鲜活的生命。作者用清晰的图示和生动的比喻，将抽象的概念具象化，我甚至能想象出编译器那个忙碌而有序的“工厂”场景，流水线般地处理着每一行代码。特别是关于中间代码的生成和优化部分，让我对代码的效率有了全新的认识。原来，一句简单的循环，在编译器手中可以被“瘦身”优化到如此地步，这对于我普段写的那些“能跑就行”的代码来说，无疑是一记警钟。而且，书里还穿插了不少实际案例，结合了当下流行的开发语言，让我觉得学到的知识不是纸上谈兵，而是能直接应用到实际工作中去的。