gdb中core文件调试

程序运行时,如果有错误,则会产生core文件。
core文件如何查看错误

在Linux系统下,应用程序崩溃,一般会产生core文件,如何根据core文件查找问题的所在,并做相应的分析和调试,是非常重要的,本文对此做简单介绍。
例如,一个程序cmm_test_tool在运行的时候发生了错误,并生成了一个core文件,如下:

-rw-r–r– 1 root cmm_test_tool.c
-rw-r–r– 1 root
cmm_test_tool.o
-rwxr-xr-x 1 root cmm_test_tool
-rw--- 1 root
core.19344
-rw--- 1 root core.19351
-rw-r–r– 1 root
cmm_test_tool.cfg
-rw-r–r– 1 root cmm_test_tool.res
-rw-r–r– 1 root
cmm_test_tool.log
[root@AUTOTEST_SIM2 mam2cm]#

就可以利用命令gdb进行查找,参数一是应用程序的名称,参数二是core文件,运行

gdb  cmm_test_tool core.19351

结果如下:

[root@AUTOTEST_SIM2 mam2cm]# gdb cmm_test_tool core.19351
GNU gdb Red Hat
Linux (5.2.1-4)
Copyright 2002 Free Software Foundation, Inc.
GDB is free
software, covered by the GNU General Public License, and you are
welcome to
change it and/or distribute copies of it under certain conditions.
Type “show
copying” to see the conditions.
There is absolutely no warranty for GDB. Type
“show warranty” for details.
This GDB was configured as
“i386-redhat-linux”…
Core was generated by `./cmm_test_tool’.
Program
terminated with signal 11, Segmentation fault.
Reading symbols from
/lib/i686/libpthread.so.0…done.
Loaded symbols for
/lib/i686/libpthread.so.0
Reading symbols from
/lib/i686/libm.so.6…done.
Loaded symbols for /lib/i686/libm.so.6
Reading
symbols from /usr/lib/libz.so.1…done.
Loaded symbols for
/usr/lib/libz.so.1
Reading symbols from
/usr/lib/libstdc++.so.5…done.
Loaded symbols for
/usr/lib/libstdc++.so.5
Reading symbols from
/lib/i686/libc.so.6…done.
Loaded symbols for /lib/i686/libc.so.6
Reading
symbols from /lib/libgcc_s.so.1…done.
Loaded symbols for
/lib/libgcc_s.so.1
Reading symbols from /lib/ld-linux.so.2…done.
Loaded
symbols for /lib/ld-linux.so.2
Reading symbols from
/lib/libnss_files.so.2…done.
Loaded symbols for /lib/libnss_files.so.2
#0
0×4202cec1 in __strtoul_internal () from
/lib/i686/libc.so.6
(gdb)

进入gdb提示符,输入where,找到错误发生的位置和堆栈,如下:

(gdb) where
#0 0×4202cec1 in __strtoul_internal () from
/lib/i686/libc.so.6
#1 0×4202d4e7 in strtoul () from
/lib/i686/libc.so.6
#2 0×0804b4da in GetMaxIDFromDB (get_type=2,
max_id=0×806fd20) at cmm_test_tool.c:788
#3 0×0804b9d7 in ConstrctVODProgram
(vod_program=0×40345bdc) at cmm_test_tool.c:946
#4 0×0804a2f4 in
TVRequestThread (arg=0×0) at cmm_test_tool.c:372
#5 0×40021941 in
pthread_start_thread () from /lib/i686/libpthread.so.0
(gdb)

至此,可以看出文件出错的位置是函数 GetMaxIDFromDB
,两个参数分别是2和0×806fd20,这个函数位于源代码的788行,基于此,我们就可以有针对性的找到问题的根源,并加以解决。
也可以对core文件
up 往上走,并且可以查看值
down 往下走,并且可以查看值

### 机器学习的应用场景实例 机器学习技术已经在众多领域得到了广泛应用,其核心在于利用先进的算法解决复杂的现实问题。以下是几个典型的应用场景: #### 1. **分类算法应用场景** 分类问题是机器学习中最常见的任务之一,广泛应用于金融、医疗、电商等领域。例如,在信用评估中,银行可以使用逻辑回归或支持向量机等分类算法预测客户是否会违约[^2]。 #### 2. **回归分析应用场景** 回归模型主要用于数值型变量的预测。比如房地产价格预测可以通过线性回归或者随机森林回归完成,帮助投资者更精准地判断市场趋势。 #### 3. **聚类分析应用场景** 聚类适用于探索未知的数据结构,常被用来做市场细分研究。零售商可采用K均值或其他聚类方法划分顾客群体特征相似的小群组以便制定个性化营销策略。 #### 4. **关联规则挖掘应用场景** 这种类型的算法寻找事物之间的联系模式,超市购物篮分析就是一个经典例子。通过对销售记录的研究发现某些商品经常一起购买的现象从而优化货架布局促进销售额增长。 #### 5. **网络安全防护中的应用——网络钓鱼检测** 借助于诸如计算机视觉这样的先进技术手段开发出来的专门针对防范恶意网站活动的产品如“网络钓鱼AI”,能有效识别潜在威胁并及时通知相关方采取措施加以阻止[^4]。 #### 6. **集成学习的实际运用** 为了进一步提升系统的智能化水平,人们还提出了多种组合不同基础估计器形成强大整体的新思路,像Adaboost属于典型的加权投票机制代表作;而Random Forest则是另一种基于决策树构建而成但又引入了随机性的变体形式等等。尽管如此这般操作会带来计算资源消耗上的增加,但从长远来看还是值得肯定因为确实提高了准确性与鲁棒性表现[^3]。 ```python from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier # 创建随机森林分类器对象 clf = RandomForestClassifier(n_estimators=100) # 假设X_train, y_train已经定义好作为训练集输入给下面函数fit() clf.fit(X_train, y_train) ``` 以上仅列举了一些主要方向上较为突出的例子而已实际上随着科学技术日新月异的发展未来还将涌现出更多令人兴奋不已的可能性等待我们去发掘!
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