Makfile工程管理

make工程管理器是一种能够自动识别更新了文件代码的工具,同时又不需要重复输入冗长的命令行,当文件较多是比较实用。

Makefile(例)
hello: main.o func1.o func2.o
gcc main.o func1.o func2.o -o hello
main.o : main.c
gcc –c main.c
func1.o : func1.c
gcc –c func1.c
func2.o : func2.c
gcc –c func2.c
.PHONY : clean
clean :
rm –f hello main.o func1.o func2.o
Linux程序员必须学会使用GNU make来构建和管理自己的软件工程。GNU 的make能够使整个软件工程的编译、链接只需要一个命令就可以完成。
make在执行时, 需要一个命名为Makefile的文件。Makefile文件描述了整个工程的编译,连接等规则。其中包括:工程中的哪些源文件需要编译以及如何编译;需要创建那些库文件以及如何创建这些库文件、如何最后产生我们想要得可执行文件。

makefile规则:用于说明如何生成一个或多个目标文件,
规则格式如下:
targets :prerequisites
command
目标 依赖 命令
main.o : main.c
gcc –c main.c
**命令需要以【TAB】键开始**
目标:在Makefile 中,规则的顺序是很重要的,因为,Makefile中只应该有一个最终目标,其它的目标都是被这个目标所连带出来的,所以一定要让make知道你的最终目 标是什么。一般来说,定义在Makefile中的目标可能会有很多,但是第一条规则中的目标将被确立为最终的目标。
文件名:make命令默认在当前目录下寻找名字为makefile或者Makefile的工程文件,当名字不为这两者之一时,可以使用如下方法指定:
make –f 文件名
伪目标:Makefile中把那些没有任何依赖只有执行动作的目标称为“伪目标”(phony targets)。
.PHONY : clean
clean :
rm –f hello main.ofunc1.o func2.o
“.PHONY” 将“clean”目标声明为伪目标。


变量的使用:obj=main.o func1.o func2.o func3.o
hello: $(obj)
gcc $(obj) -o hello
在makefile中,存在系统默认的自动化变量
$^:代表所有的依赖文件
$@:代表目标
$<:代表第一个依赖文件


Makefile中“#”字符后的内容被视作注释。
@:取消回显
hello: hello.c
@gcc hello.c –ohello

例:
hello: main.o func1.o func2.o
gcc main.o func1.o func2.o -o hello
=》
hello: main.o func1.o func2.o
gcc $^ -o $@

目标
在Makefile 中,规则的顺序是很重要的,因
为,Makefile中只应该有一个最终目标,其
它的目标都是被这个目标所连带出来的,所
以一定要让make知道你的最终目标是什么。
一般来说,定义在Makefile中的目标可能会
有很多,但是第一条规则中的目标将被确立
为最终的目标。

文件名
make命令默认在当前目录下寻找名字为
makefile或者Makefile的工程文件,当名字
不为这两者之一时,可以使用如下方法指
定:
make –f 文件名


参考:http://blog.youkuaiyun.com/jlu_zc/article/details/8507600

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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