当前位置: 首页 > news >正文

Windows内核函数 - ASCII字符串和宽字符串

        本章介绍了Windows内核中字符串处理函数、文件读写函数、注册表读写函数。这些函数是DDK提供的运行时函数,他们比标准C语言的运行时函数功能更丰富。普通的C语言运行时库是不能在内核模式下使用的,必须使用DDK提供的运行时函数。

        和应用程序一样,驱动程序需要经常和字符串打交道。其中包括ASCII字符串、宽字符串,还有DDK定义的ANSI_STRING数据结构和UNICODE_STRING数据结构。

        在应用程序中,往往使用两种字符:一种是char型的字符串,负责记录ANSI字符集,它是指向一个char数组的指针,每个char型变量的大小为一个字节,字符串是以0标志字符串结束。还有一种是wchar_t型的字符串,负责描述unicode字符集的字符串。它是指向一个wchar_t数组的指针,wchar_t字符大小为两个字节,字符串以0标志字符串结束。ANSI字符的构造如下:

        char* str1 = "abc";

        str1指针指向的内容是 61 626 300。

        UNICODE字符的构造如下:

        wchar_t *str2 = L"abc";

        str2指针指向的内容是6100 620 063 000 000 。在构造字符串的时候使用一个关键字“L”。编译器会自动生成所需要的宽字符。

        在驱动程序开发中,DDK将char和wchar_t类别,替换成CHAR和WCHAR类别。对于这两类的字符串,DDK提供了相应的字符串操作函数,例如,strcpy、sprintf、strcat、strlen等。但DDK的帮助文档中,不会查到这些函数的使用方法。微软公司不鼓励直接使用这些函数,取而代之的使用同样功能的宏。我们可以用Depends工具查看NTOSKRSL.EXE导出的函数。如下图所示:

        

图1.1 Depends查看NTOSKRSL.EXE导出表

        驱动程序可以用KdPrint打印ASCII字符串和宽字符串。KdPrint类似于C语言的printf函数。例如,打印一个ASCII字符串:

CHAR *str1 = "Hello";
KdPrint(("%s\n", str1)); // 注意是小写%s

打印一段宽字符时需要:

WCHAR *str2 = L"Hello";
KdPrint(("%S\n", str2)); // 注意是大写%S


 

相关文章:

Windows内核函数 - ASCII字符串和宽字符串

本章介绍了Windows内核中字符串处理函数、文件读写函数、注册表读写函数。这些函数是DDK提供的运行时函数,他们比标准C语言的运行时函数功能更丰富。普通的C语言运行时库是不能在内核模式下使用的,必须使用DDK提供的运行时函数。 和应用程序一样&#xf…...

从零开始学习MySQL 事务处理

事务处理与ACID特性 事务是数据库操作的基本单元,它确保一组操作要么全部成功,要么全部失败,以此来维护数据库的一致性。这四个字母缩写ACID代表了事务的四大特性: 原子性(Atomicity)**:事务被…...

字符数组以及字符串相关的几个函数

一.字符数组 1.定义:格式如下 char a[10]; //此处就表示定义了一个长度为10的字符数组 2.引用: 也和其余的数组一样,是下标引用。 3.初始化: 如下代码为字符数组初始化的几种情况: int main() {char arr[5] {…...

AOP面向切面编程

1&#xff0c;注入依赖 <!--web--><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</grou…...

C# WinForm —— 15 DateTimePicker 介绍

1. 简介 2. 常用属性 属性解释(Name)控件ID&#xff0c;在代码里引用的时候会用到,一般以 dtp 开头Format设置显示时间的格式&#xff0c;包含Long&#xff1a; Short&#xff1a; Time&#xff1a; Custom&#xff1a;采用标准的时间格式 还是 自定义的格式CustomFormat自定…...

SpringBoot中六种批量更新Mysql 方式效率对比

SpringBoot中六种批量更新Mysql 方式效率对比 先上结论吧,有空可以自测一下,数据量大时运行一次还时挺耗时的 效率比较 小数据量时6中批量更新效率不太明显,根据项目选择合适的即可,以1万条为准做个效率比较,效率从高到低一次排名如下 replace into和ON DUPLICATE KEY效率最…...

【SpringBoot】SpringBoot整合jasypt进行重要数据加密

&#x1f4dd;个人主页&#xff1a;哈__ 期待您的关注 目录 &#x1f4d5;jasypt简介 &#x1f525;SpringBoot使用jasypt &#x1f4c2;创建我需要的数据库文件 &#x1f4d5;引入依赖 &#x1f513;配置数据库文件&#xff08;先不进行加密&#xff09; &#x1f319;创…...

【Go语言入门学习笔记】Part1.梦开始的地方

一、前言 经过一系列的学习&#xff0c;终于有时间来学习一些新的语言&#xff0c;Go语言在现在还是比较时髦的&#xff0c;多一个技能总比不多的好&#xff0c;故有时间来学一下。 二、配置环境 按照网络中已有的配置方法配置好&#xff0c;本人采用了Jetbrain的Goland&#…...

数据特征降维 | 主成分分析(PCA)附Python代码

主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)是一种常用的数据降维技术和探索性数据分析方法,用于从高维数据中提取出最重要的特征并进行可视化。 PCA的基本思想是通过线性变换将原始数据投影到新的坐标系上,使得投影后的数据具有最大的方差。这些新的坐标轴称为主成分…...

当服务实例出现故障时,Nacos如何处理?

当服务实例出现故障时&#xff0c;Nacos的应对策略 在微服务架构日益盛行的今天&#xff0c;服务之间的稳定性与可靠性成为了我们架构师们不得不面对的重要课题。尤其是在面对服务实例出现故障时&#xff0c;如何确保整个系统的稳定运行&#xff0c;成为了我们首要考虑的问题。…...

遥感数据集制作(Potsdam数据集为例):TIF图像转JPG,TIF标签转PNG,图像重叠裁剪

文章目录 TIF图像转JPGTIF标签转PNG图像重叠裁剪图像重命名数据集转COCO格式数据集转VOC格式 遥感图像不同于一般的自然图像&#xff0c;由于波段数量、图像位深度等原因&#xff0c;TIF图像数据不能使用简单的格式转换方法。本文以Potsdam数据集为例&#xff0c;制作能够直接用…...

根据web访问日志,封禁请求量异常的IP,如IP在半小 时后恢复正常则解除封禁

在网络安全日益受到重视的今天&#xff0c;如何有效防范恶意流量和攻击成为了每个网站管理员必须面对的问题。恶意流量不仅会影响网站的正常运行&#xff0c;还可能导致服务器崩溃&#xff0c;给网站带来不可估量的损失。为了应对这一问题&#xff0c;我们特别推出了一款实用的…...

2.go语言初始(二)

本篇博客涉及到go 的基础数据类型、 go 语言中的运算符、转义字符、格式化输出、字符串操作 go 语言中的运算符 在 go 语言中&#xff0c;基本数据类型主要包括以下几类&#xff1a;整数类型、浮点数类型、复数类型、布尔类型、字符串类型、字节类型&#xff08;byte&#xf…...

MQTT对比HTTP

吞吐量&#xff1a;根据3G网络的测量结果&#xff0c;MQTT的吞吐量比HTTP快93倍。这意味着在相同的网络条件下&#xff0c;MQTT能够更有效地传输数据&#xff0c;从而在处理大量数据或实时数据传输时具有更高的效率。架构与模式&#xff1a;MQTT基于发布/订阅模型&#xff0c;提…...

暴力数据结构之二叉树(堆的相关知识)

1. 堆的基本了解 堆&#xff08;heap&#xff09;是计算机科学中一种特殊的数据结构&#xff0c;通常被视为一个完全二叉树&#xff0c;并且可以用数组来存储。堆的主要应用是在一组变化频繁&#xff08;增删查改的频率较高&#xff09;的数据集中查找最值。堆分为大根堆和小根…...

死锁调试技巧:工作线程和用户界面线程

有人碰到了一个死锁问题&#xff0c;找到我们想请我们看看&#xff0c;这个是关于应用程序用户界面相关的死锁问题。 我也不清楚他为什么会找上我们&#xff0c;可能是因为我们经常会和窗口管理器打交道吧。 下面&#xff0c;我们来看看死锁的两个线程。 >> 请移步至 …...

蓝桥杯-外卖店优先级(简单写法)

“饱了么”外卖系统中维护着 N 家外卖店&#xff0c;编号 1∼N。 每家外卖店都有一个优先级&#xff0c;初始时 (0 时刻) 优先级都为 0。 每经过 1 个时间单位&#xff0c;如果外卖店没有订单&#xff0c;则优先级会减少 1&#xff0c;最低减到 0&#xff1b;而如果外卖店有订…...

VueRouter使用总结

VueRouter 是 Vue.js 的官方路由管理器&#xff0c;用于构建单页面应用&#xff08;SPA&#xff09;。在使用 VueRouter 时&#xff0c;开发者可以定义路由映射规则&#xff0c;并在 Vue 组件中通过编程式导航或声明式导航的方式控制页面的跳转和展示。以下是 VueRouter 使用的…...

Flink checkpoint 源码分析- Checkpoint snapshot 处理流程

背景 在上一篇博客中我们分析了代码中barrier的是如何流动传递的。Flink checkpoint 源码分析- Checkpoint barrier 传递源码分析-CSDN博客 最后跟踪到了代码org.apache.flink.streaming.runtime.io.checkpointing.CheckpointedInputGate#handleEvent 现在我们接着跟踪相应…...

Leaflet.canvaslabel在Ajax异步请求时bindPopup无效的解决办法

目录 前言 一、场景重现 1、遇到问题的代码 2、问题排查 二、通过实验验证猜想 1、排查LayerGroup和FeatureGroup 2、排查Leaflet.canvaslabel.js 三、柳暗花明又一村 1、点聚类的办法 2、歪打正着 总结 前言 在上一篇博客中介绍了基于SpringBoot的全国风景区WebGIS按…...

QMC5883L的驱动

简介 本篇文章的代码已经上传到了github上面&#xff0c;开源代码 作为一个电子罗盘模块&#xff0c;我们可以通过I2C从中获取偏航角yaw&#xff0c;相对于六轴陀螺仪的yaw&#xff0c;qmc5883l几乎不会零飘并且成本较低。 参考资料 QMC5883L磁场传感器驱动 QMC5883L磁力计…...

Fabric V2.5 通用溯源系统——增加图片上传与下载功能

fabric-trace项目在发布一年后,部署量已突破1000次,为支持更多场景,现新增支持图片信息上链,本文对图片上传、下载功能代码进行梳理,包含智能合约、后端、前端部分。 一、智能合约修改 为了增加图片信息上链溯源,需要对底层数据结构进行修改,在此对智能合约中的农产品数…...

Kubernetes 节点自动伸缩(Cluster Autoscaler)原理与实践

在 Kubernetes 集群中&#xff0c;如何在保障应用高可用的同时有效地管理资源&#xff0c;一直是运维人员和开发者关注的重点。随着微服务架构的普及&#xff0c;集群内各个服务的负载波动日趋明显&#xff0c;传统的手动扩缩容方式已无法满足实时性和弹性需求。 Cluster Auto…...

Vue3中的computer和watch

computed的写法 在页面中 <div>{{ calcNumber }}</div>script中 写法1 常用 import { computed, ref } from vue; let price ref(100);const priceAdd () > { //函数方法 price 1price.value ; }//计算属性 let calcNumber computed(() > {return ${p…...

MySQL基本操作(续)

第3章&#xff1a;MySQL基本操作&#xff08;续&#xff09; 3.3 表操作 表是关系型数据库中存储数据的基本结构&#xff0c;由行和列组成。在MySQL中&#xff0c;表操作包括创建表、查看表结构、修改表和删除表等。本节将详细介绍这些操作。 3.3.1 创建表 在MySQL中&#…...

循环语句之while

While语句包括一个循环条件和一段代码块&#xff0c;只要条件为真&#xff0c;就不断 循环执行代码块。 1 2 3 while (条件) { 语句 ; } var i 0; while (i < 100) {console.log(i 当前为&#xff1a; i); i i 1; } 下面的例子是一个无限循环&#xff0c;因…...

结合PDE反应扩散方程与物理信息神经网络(PINN)进行稀疏数据预测的技术方案

以下是一个结合PDE反应扩散方程与物理信息神经网络(PINN)进行稀疏数据预测的技术方案,包含完整数学推导、PyTorch/TensorFlow双框架实现代码及对比实验分析。 基于PINN的反应扩散方程稀疏数据预测与大规模数据泛化能力研究 1. 问题定义与数学模型 1.1 反应扩散方程 考虑标…...

分布式计算框架学习笔记

一、&#x1f310; 为什么需要分布式计算框架&#xff1f; 资源受限&#xff1a;单台机器 CPU/GPU 内存有限。 任务复杂&#xff1a;模型训练、数据处理、仿真并发等任务耗时严重。 并行优化&#xff1a;通过任务拆分和并行执行提升效率。 可扩展部署&#xff1a;适配从本地…...

【Ragflow】26.RagflowPlus(v0.4.0):完善解析逻辑/文档撰写模式全新升级

概述 在历经半个月的间歇性开发后&#xff0c;RagflowPlus再次迎来一轮升级&#xff0c;正式发布v0.4.0。 开源地址&#xff1a;https://github.com/zstar1003/ragflow-plus 更新方法 下载仓库最新代码&#xff1a; git clone https://github.com/zstar1003/ragflow-plus.…...

Java毕业设计:办公自动化系统的设计与实现

JAVA办公自动化系统 一、系统概述 本办公自动化系统基于Java EE平台开发&#xff0c;实现了企业日常办公的数字化管理。系统包含文档管理、流程审批、会议管理、日程安排、通讯录等核心功能模块&#xff0c;采用B/S架构设计&#xff0c;支持多用户协同工作。系统使用Spring B…...