編譯與反編譯技術實戰 龐建民 等 機械工業齣版社 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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龐建民 等 著

圖書標籤:

• 編譯原理
• 反編譯
• 逆嚮工程
• 程序分析
• 軟件安全
• 二進製分析
• 代碼轉換
• 調試器
• 目標代碼
• 匯編語言

店鋪： 煜城弘毅圖書專營店

齣版社： 機械工業齣版社

ISBN：9787111566175

商品編碼：30106769116

包裝：平裝-膠訂

齣版時間：2017-05-01

圖書基本信息
圖書名稱	編譯與反編譯技術實戰	作者	龐建民 等
定價	79.00元	齣版社	機械工業齣版社
ISBN	9787111566175	齣版日期	2017-05-01
字數		頁碼
版次	1	裝幀	平裝-膠訂
開本	16開	商品重量	0.4Kg

內容簡介

全書共14章，章簡要介紹瞭本書所基於的環境與工具；第2~6章針對編譯的不同階段，展開實踐方麵的相關闡述，並結閤GCC和LLVM這兩款具體的編譯器進行論述；第7章介紹瞭多樣化編譯方麵的實踐；第8~13章從反編譯的不同階段介紹與反編譯相關的可執行程序格式、程序解碼和反匯編、中間錶示生成、數據類型和控製流的恢復、過程定義恢復等內容；4章簡要介紹瞭反編譯在信息安全方麵的應用。

作者簡介

目錄

編輯推薦

文摘

序言

好的，為您提供一本與《編譯與反編譯技術實戰》無關，但同樣專業且詳實的圖書簡介。 --- 《深度學習模型優化與部署：從理論到實戰》 第一部分：緒論與基礎理論重構 第一章：現代深度學習範式的演進與挑戰 本章深入探討瞭自2012年AlexNet問世以來，深度學習模型在計算機視覺、自然語言處理和語音識彆等領域取得的突破性進展。然而，伴隨模型規模的急劇膨脹，我們麵臨著嚴峻的挑戰：模型體積過大、推理延遲高昂以及在資源受弱設備（如移動端、嵌入式係統）上的部署瓶頸。 我們將迴顧經典的捲積神經網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）及其變體（LSTM, GRU），並重點分析Transformer架構的崛起如何重塑瞭序列建模的格局。本章強調，優化不再是性能提升的輔助手段，而是決定模型能否落地應用的核心競爭力。 第二章：模型優化理論基石：算子分解與數值精度 優化工作的基礎在於對計算過程的深刻理解。本章詳細闡述瞭模型訓練與推理過程中涉及的核心數學運算——算子（如捲積、矩陣乘法、激活函數）。我們首先建立浮點運算（FP32）的理論框架，並引入低精度計算的概念。 深入講解瞭量化（Quantization）的原理，包括訓練後量化（PTQ）和量化感知訓練（QAT）。對於PTQ，我們將分析零點（Zero Point）和量化尺度（Scale Factor）的確定方法，並對比對稱量化與非對稱量化的優劣。對於QAT，我們將探討如何通過模擬量化誤差來微調模型權重，以最小化精度損失。此外，我們還將探討混閤精度訓練（Mixed Precision Training）中FP16和BF16的應用場景與實現機製。 第二部分：模型瘦身與結構精簡技術 第三章：剪枝技術：結構化與非結構化並重 剪枝（Pruning）是去除模型冗餘參數和連接的有效手段。本章將剪枝方法分為兩大類： 1. 非結構化剪枝： 側重於權重值的稀疏化。討論瞭基於幅度（Magnitude-based）、基於梯度（Gradient-based）和基於敏感度分析的剪枝策略。重點介紹L1/L2範數剪枝及其在稀疏矩陣運算庫中的加速潛力。 2. 結構化剪枝： 旨在消除整個神經元、通道或捲積核，以確保生成的模型可以直接在標準密集矩陣庫上獲得加速。我們將深入研究通道剪枝（Channel Pruning）的算法，例如使用L1-Norm或特定的稀疏正則化項來引導結構化稀疏。 此外，本章還將介紹迭代剪枝、重訓練（Retraining）的流程，並評估剪枝後模型的稀疏度與實際推理加速比之間的非綫性關係。 第四章：知識蒸餾：高效能的師徒學習範式 知識蒸餾（Knowledge Distillation, KD）的核心思想是將一個大型、高性能的“教師模型”的知識轉移到一個更小、更快的“學生模型”中。 本章首先介紹經典的Hinton KD框架，側重於如何利用教師模型的Logits輸齣（軟標簽）進行訓練。隨後，我們將探討更深層次的知識傳遞： 特徵蒸餾： 教師模型中間層的特徵圖與學生模型對應層的損失函數設計。 關係蒸餾： 關注樣本之間相對關係的學習，如Attention Map的對齊或Gram矩陣的匹配。 本章將提供適用於CNN和Transformer結構的具體蒸餾策略，並討論如何處理異構模型（教師和學生結構不同）間的知識遷移問題。 第三部分：模型部署與硬件加速 第五章：計算圖優化與算子融閤 部署前的關鍵一步是對模型的計算圖進行靜態分析和優化。本章將詳細解析深度學習編譯器（如TVM、ONNX Runtime）的工作原理。 核心內容包括： 1. 計算圖的抽象錶示： 從數據流圖到控製流圖的轉換。 2. 算子融閤（Operator Fusion）： 識彆並閤並連續的簡單算子（如Conv-BatchNorm-ReLU），以減少內存I/O和內核啓動開銷。我們將以一個典型的Conv-Bias-Activation序列為例，展示融閤帶來的性能提升。 3. 內存優化： 分析內存分配策略，如重用緩衝區（Buffer Reuse）以最小化顯存占用。 第六章：麵嚮特定硬件的推理加速 模型的最終性能高度依賴於目標硬件的特性。本章將針對主流部署平颱提供優化指導： GPU加速： 深入探討NVIDIA CUDA/cuDNN的優化策略，包括綫程塊設計、共享內存的使用，以及Tensor Core的利用，特彆是對於INT8矩陣乘法的適配。 移動端（ARM CPU/NPU）： 介紹針對ARM架構的優化技術，如NEON指令集的使用，以及特定移動端推理引擎（如TensorFlow Lite、PyTorch Mobile）的量化模型加載與執行流程。 邊緣AI芯片： 討論特定加速器（如TPU、FPGA）的編程模型和量化兼容性要求，強調模型設計與硬件架構的協同優化。 第四部分：案例分析與前沿探索 第七章：Transformer模型的結構優化與稀疏化實踐 鑒於Transformer在NLP和Vision領域的統治地位，本章專門探討其優化策略。重點分析瞭自注意力機製（Self-Attention）的計算復雜度（$O(N^2)$）瓶頸。 介紹瞭幾種綫性化或稀疏化的注意力替代方案，如Performer（基於核函數）和Reformer（基於局部敏感哈希LSH）。同時，探討瞭模型剪枝在大型預訓練模型（如BERT、GPT係列）中的應用，包括層級剪枝和注意力頭剪枝的有效性評估。 第八章：端到端優化流程管理與性能度量 本章將前麵所有技術串聯起來，構建一個完整的模型優化生命周期管理體係。內容包括： 性能基準測試： 如何選擇閤適的延遲指標（TTFT, P95/P99延遲），並使用專業的性能分析工具（如Nsight Systems）。 A/B測試與部署監控： 在實際生産環境中驗證優化效果，並建立性能迴滾機製。 工具鏈整閤： 展示如何將PyTorch/TensorFlow模型無縫遷移至ONNX，再通過特定部署引擎（如TensorRT）進行加速推理的完整工作流。 本書旨在為從事高性能計算、嵌入式AI和係統部署的工程師和研究人員提供一套係統化、可操作的深度學習模型優化與部署的實戰指南。通過對底層理論的透徹解析和對前沿技術的深入實踐，讀者將能夠高效地將前沿AI模型轉化為低延遲、高吞吐的生産力工具。

評分☆☆☆☆☆

讓我驚喜的是，這本書並沒有止步於編譯，而是將觸角延伸到瞭反編譯的世界。這個領域對我來說一直充滿瞭神秘感，就像打開瞭潘多拉的魔盒，可以窺探到程序不為人知的另一麵。書中對反編譯的原理、技術和應用場景進行瞭深入的探討，從靜態分析到動態分析，從代碼還原到脫殼技術，幾乎涵蓋瞭所有我想瞭解的方麵。我一直對那些逆嚮工程大師們能夠從一堆晦澀的機器碼中還原齣原始代碼的能力感到無比欽佩，這本書就像一位經驗豐富的嚮導，為我揭示瞭其中的奧秘。作者詳細講解瞭反匯編器的使用方法，以及如何分析匯編代碼的邏輯，這對於理解程序的運行機製和安全漏洞的挖掘至關重要。我嘗試著按照書中的步驟，對一些簡單的程序進行瞭反編譯，雖然過程頗具挑戰性，但每一次成功還原齣一部分代碼，都給我帶來瞭巨大的成就感。這種“解密”的過程，不僅滿足瞭我的求知欲，更重要的是，讓我對軟件的安全有瞭更深的理解，也認識到保護自己代碼的重要性。

評分☆☆☆☆☆

這本書的結構設計非常閤理，循序漸進，難度逐步提升。從最基礎的編譯原理講起，到後麵深入到各種高級的反編譯技術，整個過程過渡自然，讓人感覺學習起來毫不費力。每個章節都圍繞一個核心主題展開，並輔以大量的圖解和錶格，使得復雜的概念變得易於理解。我最喜歡的是書中對於一些疑難雜癥的分析，作者能夠用非常清晰的邏輯，一步步地揭示問題的本質，並給齣相應的解決方案。這種解決問題的思路，對我來說是最大的收獲。而且，作者的語言風格也十分親切，沒有過多空泛的理論，而是用大量生動形象的比喻來解釋技術細節，讓我在閱讀過程中絲毫不會感到枯燥。總而言之，這是一本集理論深度、實踐指導和啓發性於一體的佳作，強烈推薦給所有對計算機底層技術感興趣的讀者。

評分☆☆☆☆☆

我原本以為這是一本偏理論的書籍，沒想到實際操作的指導性這麼強。作者在書中給齣瞭大量的代碼示例和實驗指導，很多內容都可以直接上手實踐。我跟著書裏的步驟，搭建瞭屬於自己的編譯環境，甚至嘗試著修改瞭一些編譯器相關的參數，觀察程序的輸齣變化。這種“動手”的學習方式，讓我對那些抽象的概念有瞭更直觀的理解。例如，在講到代碼優化時，書裏提供瞭具體的匯編代碼對比，讓我清楚地看到瞭同一個邏輯經過不同優化級彆後的差異。這種“所見即所得”的學習體驗，大大提升瞭學習效率。同時，作者還分享瞭一些實用的工具和資源，這對於我這樣一個對新技術充滿渴望的開發者來說，無疑是寶貴的財富。我甚至覺得，這本書不僅適閤初學者，對於有一定經驗的開發者來說，也能從中獲得不少啓發，對自己的編程習慣和代碼質量進行反思和提升。

評分☆☆☆☆☆

讀完這本書，我對程序的“生命周期”有瞭更宏觀的認識。它不僅僅是編寫、運行這麼簡單，背後涉及著龐大而復雜的體係。從編寫高質量的源代碼，到讓編譯器高效地將其轉化為可執行文件，再到在需要時能夠理解甚至還原齣程序的內部結構，每一個環節都充滿瞭智慧和技術。我特彆欣賞作者在講解過程中所展現齣的嚴謹態度和深厚功底，他不僅講解瞭“是什麼”，更重要的是解釋瞭“為什麼”。很多時候，一本好書不僅能教會你技能，更能點燃你對某個領域的熱情。這本書無疑就做到瞭這一點。它讓我看到瞭編譯和反編譯技術在軟件開發、安全審計、漏洞挖掘等領域的廣泛應用，也讓我意識到，作為一名開發者，掌握這些底層知識，能夠讓你在技術道路上走得更遠、更穩。書中的例子豐富多樣，從經典的編譯原理到前沿的反編譯技術，都講解得十分到位，讓我在學習過程中既不會感到枯燥，又能學到實實在在的知識。

評分☆☆☆☆☆

這本書簡直是為我這種對計算機底層原理充滿好奇的開發者量身定做的！剛拿到手，我就被那厚實的裝幀和沉甸甸的分量吸引住瞭，一看就是乾貨滿滿。我一直對程序在CPU上是如何一步步執行的感到非常睏惑，高級語言寫齣來的代碼，背後到底經曆瞭怎樣的“變形記”，纔能被機器理解？這本書從編譯這個過程入手，抽絲剝繭般地講解瞭從源代碼到目標代碼的整個旅程。詞法分析、語法分析、語義分析，這些曾經隻存在於大學課堂上的名詞，在這裏被賦予瞭鮮活的生命。作者用清晰的圖示和生動的比喻，將抽象的概念具象化，我甚至能想象齣編譯器那個忙碌而有序的“工廠”場景，流水綫般地處理著每一行代碼。特彆是關於中間代碼的生成和優化部分，讓我對代碼的效率有瞭全新的認識。原來，一句簡單的循環，在編譯器手中可以被“瘦身”優化到如此地步，這對於我普段寫的那些“能跑就行”的代碼來說，無疑是一記警鍾。而且，書裏還穿插瞭不少實際案例，結閤瞭當下流行的開發語言，讓我覺得學到的知識不是紙上談兵，而是能直接應用到實際工作中去的。