C++笔记_01深入编译链接和运行

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#编译 链接 运行

本文详细探讨了C++程序从编译、链接到运行的全过程，涉及预编译、编译、汇编和链接步骤。讲解了虚拟内存、内存布局、数据段（.text, .data, .bss, heap, stack）以及动态、静态重定位。此外，还阐述了符号解析和可执行文件结构，包括程序启动时的地址映射和入口点设置。" 119668886,10542172, Citrix XenServer 7.0: 虚拟化服务器详装指南,"['虚拟化技术', '服务器管理', '云计算', 'XenServer安装', '企业级虚拟化']

用任何语言写代码，无非产生两种东西，，，指令+数据

CPU的位数，指的是：一次性，能加以运算的最长的正数的宽度。   

ALU 算数逻辑单元的宽度

 

虚拟内存的大小与CPU的位数有关系  SIZE== 2^32 == 4G

 

0x0000 0000    ------  0x FFFF FFFF

 

0x00000000 -> 0x C000 0000   用户空间(低3G)

0x C0000 0000 -> 0x FFFF FFFF    内核空间(高1G)

0x0000 0000 -> 0x 0804 8000     128M的禁止访问区域

 

.text     代码段   存放指令

.data    数据段 存放数据  (已经初始化的数据)

.bss     数据段 存放数据  （未初始化或初始化为0的变量）占用虚拟地址空间

heap    堆

共享库    如果当前程序用到库中的函数

.stack    栈

命令行参数

环境变量

（以上是用户空间）

-----------(分界线)

（以下是内核空间）

ZONE_DMA         低16M   &nbs

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C语言c++程序编译运行过程
C语言C++学习俱乐部：765860056
02-02 2368
简单来说，整个过程分为四个阶段：预处理（Pre-Processing）、编译（Compilation）、汇编（Assembling）、链接（Linking）。 注意：其中源程序、修改了的源程序和汇编程序都是文本文件，而可重定位目标程序和可执行目标程序都是二进制文件。 似乎到这里就该结束了，因为整个过程已经讲完了?。当然如果只是这样介绍的话本文就没有存在的价值了，我们还得再深入一点分别讲解这四个阶段?。 预处理 首先我们准备一个简单的Hello World程序，命名为main.c。 #inclu
侯捷 C++ 课程学习笔记：深入理解 C++ 核心技术与实战应用
speaking_me的博客
01-31 1725
通过侯捷老师的 C++ 系列课程，我系统地学习了 C++ 的核心技术和高级特性，掌握了面向对象编程、泛型编程、STL 等知识，并通过实际项目积累了丰富的经验。C++ 作为一门经典的编程语言，其强大的功能和广泛的应用使其在编程领域占据重要地位。通过侯捷老师的课程，我不仅掌握了 C++ 的核心技术，还培养了解决实际问题的能力。希望本文的分享能对大家的学习有所帮助，也希望大家在 C++ 的学习道路上不断进步，取得更大的成就。侯捷. 《C++ 程序设计》. 电子工业出版社, 2024.
C++学习第一节：深入编译链接和运行
孤傲小二~阿沐的博客
05-12 1977
1<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<&lt...
深入编译链接和运行
Lyt15829797751的博客
11-04 572
虚拟内存
C++编译与链接（1）-编译与链接过程
Be busy living or busy dying
09-02 348
依旧开篇感谢原作者，再次膜拜~ 大家知道计算机使用的一系列的1和0那个一个C++语言程序又是如何从一个个.h和.cpp文件变成包含1和0的可执行文件呢？可以认为有以下的几个环节源程序－>预处理－>编译和优化->生成目标文件－>链接－>可执行文件1.预处理C++的预处理是指在C++程序源代码被编译之前，由预处理器对C++程序源代码进行的处理。这个过程并不对程序的源代码进...
【C++笔记】类和对象的深入理解(一)
大白的编程日记.
08-29 1989
哈喽，各位小伙伴大家好！上期我们讲了C++的引用。今天我们就开始学习C++的重点—类和对象。话不多说，咱们进入正题！向大厂冲锋！C语言的结构体只能放变量。而C++的类除了能放成员变量，还能放成员函数。定义格式例如我们用类定义一个栈。可以这样写class为定义类的关键字，Stack为类的名字，{}中为类的主体，注意类定义结束时后面分号不能省略。类体中内容称为类的成员：类中的变量称为类的属性或成员变量;类中的函数称为类的方法或者成员函数。class Stack//类名就是类型// 成员函数。
C++知识整理笔记
plain_的博客
07-17 3326
c++
跟着Cherno大神的C++学习笔记
weixin_43046168的博客
09-26 1767
include指定了你想要包含的文件，预处理器打开了文件，阅读所有内容，粘贴到你写的文件中。CPP文件被称为翻译单元，实际上C++不关心文件，文件只是提供给编译器源代码的一种方式，你需要告诉编译器你输入的是什么类型的文件，以及编译器应该如何处理它。有时在cpp文件中包含其他cpp文件，变成一个大的cpp文件，你会得到一个翻译单元，一个obj文件。编译器做了如下几个事：1. 预处理我们的代码，当预处理完成，我们的文件会被记号化和符号化，将C++语言整理成编译器真正能够理解和推理的格式，也就是所谓的。
C++编译知识笔记（一）——基本知识
wxj1992的博客
06-27 854
文章目录一、编译的基本步骤1.1 预处理阶段1.2 编译阶段1.3 汇编阶段1.4 链接阶段二、核心常用基本概念2.1 .o目标文件2.2 符号2.3 静态链接库2.4 动态链接库三、链接和加载3.1 .o文件和静态库的链接3.2 动态库的链接四、编译的关键参数—各种路径4.1 头文件搜索路径4.2 编译时库文件搜索路径4.3 运行时库文件搜索路径4.3.1 LD_PRELOAD环境变量4.3.2 RPATH4.3.3 LD_LIBRARY_PATH环境变量 作为一个C++工程师，编译可以说是日常工作内容中
Linux C++编译及 静态/动态 链接库 笔记
08-12
这篇笔记主要探讨了在Linux环境下如何编译C++程序以及如何处理静态和动态链接库。以下是对这些知识点的详细说明： 1. **C++编译过程**： - C++程序的编译通常包括预处理、编译、汇编和链接四个步骤。预处理阶段...
【医学图像处理】基于openslide的SVS切片多尺度分析：病理AI研究中的高分辨率图像处理与批量裁剪技术应用
01-03
内容概要：本文是一份关于使用openslide处理显微镜病理SVS切片的全流程技术教程，涵盖从环境搭建、基础读取与可视化，到进阶裁剪、批量处理以及科研级应用拓展。文章详细介绍了SVS切片的特点和openslide库的功能，提供了Python代码示例，实现切片多层级图像提取、感兴趣区域裁剪、大批量SVS文件自动化处理，并进一步引导读者结合深度学习模型进行病变分割、细胞计数、多尺度分析及交互式可视化报告开发。同时附带常见问题避坑指南，帮助用户应对内存不足、坐标错乱和格式兼容等问题。; 适合人群：计算机或生物医学工程相关专业，正在进行病理图像分析方向毕业设计的学生，具备一定Python编程和图像处理基础的研发人员。; 使用场景及目标：① 掌握openslide对超大SVS切片的高效读取与多层级可视化方法；② 实现病理图像的精准裁剪与批量预处理，为AI模型训练准备数据；③ 构建从全切片到局部细节的多尺度分析流程，提升毕设的技术深度与科研价值。; 阅读建议：建议边实践边学习，配合提供的代码链接动手操作，优先在小样本上验证流程，并结合ImageScope软件进行坐标定位与结果验证，注意处理大文件时的内存优化策略。
update9-20260103.5.211.slice.img.7z.003
01-03
小雉系统分卷源码
QT学习 实例 QLineEdit QLCDNumber
01-03
下载方式：https://pan.quark.cn/s/f4ef8119fda2 通过QT学习实例，可以展示QLineEdit的多样化应用方式，并运用QLCDNumber来以类似液晶显示屏的数字形式呈现数值
半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）
01-03
半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）内容概要：本文档主要介绍了一种半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）的Matlab代码实现方法，属于机器学习与深度学习领域的前沿探索内容。文中强调该技术在时序预测、分类识别、回归分析等方面的应用，并指出其适用于缺乏充足标签数据的实际科研场景。资源还涵盖了极限学习机（ELM）系列算法与其他智能优化算法、神经网络模型的结合应用，展示了其在电力系统、负荷预测、电池健康状态评估等多个工程领域的实践价值。此外，文档附带了多个Matlab仿真实例及相关网盘资源链接，便于读者复现和扩展研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事科研工作或研究生阶段的学习者，尤其适合研究机器学习、电力系统优化、智能算法应用等相关方向的人员。; 使用场景及目标：①用于解决标签数据稀缺情况下的分类与预测问题；②结合智能优化算法提升极限学习机性能；③应用于电力负荷预测、新能源系统调度、电池状态估计等实际工程问题的研究与模型构建。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码实例进行实践操作，优先掌握ELM基本原理后再深入SS-US-ELM的实现逻辑，同时利用网盘资源完成代码复现与参数调优，以达到理论与实践相结合的学习效果。
电机控制基于Simulink的永磁同步电机模型预测控制仿真：FCS-MPCC算法实现与动态性能分析
最新发布
01-03
内容概要：本文详细介绍了一种基于Simulink的表贴式永磁同步电机（SPMSM）有限控制集模型预测电流控制（FCS-MPCC）仿真系统。通过构建PMSM数学模型、坐标变换、MPC控制器、SVPWM调制等模块，实现了对电机定子电流的高精度跟踪控制，具备快速动态响应和低稳态误差的特点。文中提供了完整的仿真建模步骤、关键参数设置、核心MATLAB函数代码及仿真结果分析，涵盖转速、电流、转矩和三相电流波形，验证了MPC控制策略在动态性能、稳态精度和抗负载扰动方面的优越性，并提出了参数自整定、加权代价函数、模型预测转矩控制和弱磁扩速等优化方向。; 适合人群：自动化、电气工程及其相关专业本科生、研究生，以及从事电机控制算法研究与仿真的工程技术人员；具备一定的电机原理、自动控制理论和Simulink仿真基础者更佳； 使用场景及目标：①用于永磁同步电机模型预测控制的教学演示、课程设计或毕业设计项目；②作为电机先进控制算法（如MPC、MPTC）的仿真验证平台；③支撑科研中对控制性能优化（如动态响应、抗干扰能力）的研究需求； 阅读建议：建议读者结合Simulink环境动手搭建模型，深入理解各模块间的信号流向与控制逻辑，重点掌握预测模型构建、代价函数设计与开关状态选择机制，并可通过修改电机参数或控制策略进行拓展实验，以增强实践与创新能力。
2021年湖北省黄石市中考数学试卷及解析
01-03
根据原作 https://pan.quark.cn/s/23d6270309e5 的源码改编 湖北省黄石市2021年中考数学试卷所包含的知识点广泛涉及了中学数学的基础领域，涵盖了实数、科学记数法、分式方程、几何体的三视图、立体几何、概率统计以及代数方程等多个方面。 接下来将对每道试题所关联的知识点进行深入剖析：1. 实数与倒数的定义：该题目旨在检验学生对倒数概念的掌握程度，即一个数a的倒数表达为1/a，因此-7的倒数可表示为-1/7。 2. 科学记数法的运用：科学记数法是一种表示极大或极小数字的方法，其形式为a×10^n，其中1≤|a|<10，n为整数。 此题要求学生运用科学记数法表示一个天文单位的距离，将1.4960亿千米转换为1.4960×10^8千米。 3. 分式方程的求解方法：考察学生解决包含分母的方程的能力，题目要求找出满足方程3/(2x-1)=1的x值，需通过消除分母的方式转化为整式方程进行解答。 4. 三视图的辨认：该题目测试学生对于几何体三视图（主视图、左视图、俯视图）的认识，需要识别出具有两个相同视图而另一个不同的几何体。 5. 立体几何与表面积的计算：题目要求学生计算由直角三角形旋转形成的圆锥的表面积，要求学生对圆锥的底面积和侧面积公式有所了解并加以运用。 6. 统计学的基础概念：题目涉及众数、平均数、极差和中位数的定义，要求学生根据提供的数据信息选择恰当的统计量。 7. 方程的整数解求解：考察学生在实际问题中进行数学建模的能力，通过建立方程来计算在特定条件下帐篷的搭建方案数量。 8. 三角学的实际应用：题目通过在直角三角形中运用三角函数来求解特定线段的长度。 利用正弦定理求解AD的长度是解答该问题的关键。 9. 几何变换的应用：题目要求学生运用三角板的旋转来求解特定点的...
Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究
01-03
Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究内容概要：本文围绕“Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究”展开，提出了一种结合改进粒子群优化算法（IPSO）与长短期记忆网络（LSTM）的混合预测模型。通过IPSO算法优化LSTM网络的关键参数（如学习率、隐层节点数等），有效提升了模型在短期电力负荷预测中的精度与收敛速度。文中详细阐述了IPSO算法的改进策略（如引入自适应惯性权重、变异机制等），增强了全局搜索能力与避免早熟收敛，并利用实际电力负荷数据进行实验验证，结果表明该IPSO-LSTM模型相较于传统LSTM、PSO-LSTM等方法在预测准确性（如MAE、RMSE指标）方面表现更优。研究为电力系统调度、能源管理提供了高精度的负荷预测技术支持。; 适合人群：具备一定Python编程基础、熟悉基本机器学习算法的高校研究生、科研人员及电力系统相关领域的技术人员，尤其适合从事负荷预测、智能优化算法应用研究的专业人士。; 使用场景及目标：①应用于短期电力负荷预测，提升电网调度的精确性与稳定性；②为优化算法（如粒子群算法）与深度学习模型（如LSTM）的融合应用提供实践案例；③可用于学术研究、毕业论文复现或电力企业智能化改造的技术参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提到的IPSO与LSTM原理进行理论学习，重点关注参数优化机制的设计思路，并动手复现实验部分，通过对比不同模型的预测结果加深理解。同时可拓展尝试将该方法应用于其他时序预测场景。
【计算机视觉】基于YOLOv5的博物馆展品识别系统设计：融合UI界面的智能导览与管理方案
01-03
内容概要：本文介绍了一种基于YOLOv5深度学习模型与UI界面相结合的博物馆智能展品检测系统，旨在实现展品的自动识别与信息交互。系统利用YOLOv5的高效目标检测能力，结合自定义或公共数据集进行模型训练，并通过数据增强提升泛化性能。文章详细阐述了从环境搭建、数据准备、模型训练与优化到UI界面设计的完整流程，最终实现一个可部署的图形化识别系统，支持图像加载、实时检测和结果展示等功能。该系统有助于提升博物馆的管理效率、展品安全及游客参观体验。; 适合人群：具备一定Python编程基础和深度学习基础知识的学生、研究人员及AI应用开发者，尤其适合从事计算机视觉或智慧文旅项目的技术人员； 使用场景及目标：①用于博物馆智能导览系统开发，实现展品自动识别与信息推送；②辅助馆藏管理，实时监控展品位置与状态；③作为教学案例，学习YOLOv5模型训练与GUI集成方法； 阅读建议：建议结合文中提供的代码链接与飞书资料，动手实践模型训练与界面部署过程，重点关注数据集构建、参数调优与系统测试环节，以深入掌握智能识别系统的全流程开发。
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