C程序的基础系统代码

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原创 最新推荐文章于 2026-04-23 10:07:49 发布 833 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
C++ 环境设置 C++环境设置 本地环境设置 如果您想要设置 C++ 语言环境，您需要确保电脑上有以下两款可用的软件，文本编辑器和 C++ 编译器。 文本编辑器 这将用于输入您的程序。文本编辑器包括 Windows Notepad、OS Edit command、Brief、Epsilon、EMACS 和 vim/vi。 文本编辑器的名称和版本在不同的操作系统上可能会有所不同。例如，Notepad 通常用于 Windows 操作系统上，vim/vi 可用于 Windows 和 Linux/UNIX 操作系统上。. 阅读详情

一、简单C程序的构建过程：

[root@test]# gcc -v  hello.c 

//首先是gcc搜集系统信息
Using built-in specs.
COLLECT_GCC=gcc
COLLECT_LTO_WRAPPER=/usr/libexec/gcc/x86_64-redhat-linux/4.8.2/lto-wrapper
Target: x86_64-redhat-linux
Configured with: ../configure --prefix=/usr --mandir=/usr/share/man --infodir=/usr/share/info --with-bugurl=http://bugzilla.redhat.com/bugzilla --enable-bootstrap --enable-shared --enable-threads=posix --enable-checking=release --with-system-zlib --enable-__cxa_atexit --disable-libunwind-exceptions --enable-gnu-unique-object --enable-linker-build-id --with-linker-hash-style=gnu --enable-languages=c,c++,objc,obj-c++,java,fortran,ada,go,lto --enable-plugin --enable-initfini-array --disable-libgcj --with-isl=/builddir/build/BUILD/gcc-4.8.2-20140120/obj-x86_64-redhat-linux/isl-install --with-cloog=/builddir/build/BUILD/gcc-4.8.2-20140120/obj-x86_64-redhat-linux/cloog-install --enable-gnu-indirect-function --with-tune=generic --with-arch_32=x86-64 --build=x86_64-redhat-linux
Thread model: posix


//接下来编译器cc1开始工作了，他的任务是将hello.c编译成.s文件。

//首先显示的是gcc自己的版本信息，显示收集到的编译选项(其中-v是我们命令行传入的，其他的是他自己采用的)。

//然后显示gcc 调用cc1的命令行。由于命令行带了-v，所以接下来cc1也详细输出了自己的工作过程。这里生成的汇编文件名为/tmp/ccI5PLHj.s


gcc version 4.8.2 20140120 (Red Hat 4.8.2-16) (GCC) 
COLLECT_GCC_OPTIONS='-v' '-mtune=generic' '-march=x86-64'

/usr/libexec/gcc/x86_64-redhat-linux/4.8.2/cc1 -quiet -v hello.c -quiet -dumpbase hello.c -mtune=generic -march=x86-64 -auxbase byte_order -version -o /tmp/ccI5PLHj.s

GNU C (GCC) version 4.8.2 20140120 (Red Hat 4.8.2-16) (x86_64-redhat-linux)
        compiled by GNU C version 4.8.2 20140120 (Red Hat 4.8.2-16), GMP version 5.1.1, MPFR version 3.1.1, MPC version 1.0.1
GGC heuristics: --param ggc-min-expand=100 --param ggc-min-heapsize=131072
ignoring nonexistent directory "/usr/lib/gcc/x86_64-redhat-linux/4.8.2/include-fixed"
ignoring nonexistent directory "/usr/lib/gcc/x86_64-redhat-linux/4.8.2/../../../../x86_64-redhat-linux/include"
#include "..." search starts here:
#include <...> search starts here:
 /usr/lib/gcc/x86_64-redhat-linux/4.8.2/include
 /usr/local/include
 /usr/include
End of search list.


//接下来汇编器as开始工作了。同样是gcc先显示相关信息，然后调用as的命令行。由于带了-v选项，as也输出了自己的相关信息。最终生成了目标文件/tmp/ccVS4a59.o
GNU C (GCC) version 4.8.2 20140120 (Red Hat 4.8.2-16) (x86_64-redhat-linux)
        compiled by GNU C version 4.8.2 20140120 (Red Hat 4.8.2-16), GMP version 5.1.1, MPFR version 3.1.1, MPC version 1.0.1
GGC heuristics: --param ggc-min-expand=100 --param ggc-min-heapsize=131072
Compiler executable checksum: 16ae14b2bdacde6ba28f48ff4516d12b
COLLECT_GCC_OPTIONS='-v' '-mtune=generic' '-march=x86-64'

 as -v --64 -o /tmp/ccVS4a59.o /tmp/ccI5PLHj.s

GNU assembler version 2.23.2 (x86_64-unknown-linux-gnu) using BFD version (GNU Binutils) 2.23.2


//最后链接器登场。可见gcc调用的是collect2完成链接。collect2最终估计还是调用ld完成实际的链接操作。但这里看不出来。
COMPILER_PATH=/usr/libexec/gcc/x86_64-redhat-linux/4.8.2/:/usr/libexec/gcc/x86_64-redhat-linux/4.8.2/:/usr/libexec/gcc/x86_64-redhat-linux/:/usr/lib/gcc/x86_64-redhat-linux/4.8.2/:/usr/lib/gcc/x86_64-redhat-linux/
LIBRARY_PATH=/usr/lib/gcc/x86_64-redhat-linux/4.8.2/:/usr/lib/gcc/x86_64-redhat-linux/4.8.2/../../../../lib64/:/lib/../lib64/:/usr/lib/../lib64/:/usr/lib/gcc/x86_64-redhat-linux/4.8.2/../../../:/lib/:/usr/lib/
COLLECT_GCC_OPTIONS='-v' '-mtune=generic' '-march=x86-64'
 /usr/libexec/gcc/x86_64-redhat-linux/4.8.2/collect2 --build-id --no-add-needed --eh-frame-hdr --hash-style=gnu -m elf_x86_64 -dynamic-linker /lib64/ld-linux-x86-64.so.2 /usr/lib/gcc/x86_64-redhat-linux/4.8.2/../../../../lib64/crt1.o /usr/lib/gcc/x86_64-redhat-linux/4.8.2/../../../../lib64/crti.o /usr/lib/gcc/x86_64-redhat-linux/4.8.2/crtbegin.o -L/usr/lib/gcc/x86_64-redhat-linux/4.8.2 -L/usr/lib/gcc/x86_64-redhat-linux/4.8.2/../../../../lib64 -L/lib/../lib64 -L/usr/lib/../lib64 -L/usr/lib/gcc/x86_64-redhat-linux/4.8.2/../../.. /tmp/ccVS4a59.o -lgcc --as-needed -lgcc_s --no-as-needed -lc -lgcc --as-needed -lgcc_s --no-as-needed /usr/lib/gcc/x86_64-redhat-linux/4.8.2/crtend.o /usr/lib/gcc/x86_64-redhat-linux/4.8.2/../../../../lib64/crtn.o



二、C程序包含的基础目标文件：

从上一节的最后一步，可以看出，有4个基础的目标文件，被链接到了最终的可执行程序中。他们是：

/usr/lib64/crt1.o
/usr/lib64/crti.o
/usr/lib/gcc/x86_64-redhat-linux/4.8.2/crtbegin.o   
/usr/lib/gcc/x86_64-redhat-linux/4.8.2/crtend.o 
/usr/lib64/crtn.o

通过objdump可以看出，crt1.o中包含了符号_start。而通过ld --verbose命令，可以看出默认链接脚本中，有ENTRY(_start)这一项。这些信息说明，用户态程序加载后，第一条被执行的指令位于_start符号处。而_start符号又位于crt1.o中。



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门诊挂号c语言程序代码,C语言版医院管理系统 #include "stdio.h"#include "string.h"#include "stdlib.h"#include "malloc.h"#define NULL 0typedef struct{ int num;char name[10];int age;char sex;}people; //一个患者的信息typedef struct Node{people *data;struc... 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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技术特征：1.一种基于扩展符号变迁系统的C语言程序软件验证方法，其特征在于，包括:对待测对象C语言程序源代码插入验证属性描述；对插入验证属性的C语言程序源代码按照扩展的符号变迁系统ELTS语法构造ELTS程序模型；根据所述ELTS程序模型，生成可满足性求解SMT的模型路径；使用SMT工具对所述ELTS程序模型模型路径进行可达性的分析和验证；根据可达性分析和验证的结果生成ELTS程序模型反例，根据所...

weixin_39628268的博客 170

在线测试c语言程序代码,C语言在线测评系统的使用

系统学习请关注公众号：C简简一、在线测评系统Online Judge系统(简称OJ)是一个在线的判题系统。用户可以在线提交程序源代码，系统对源代码进行编译和执行，并通过预先设计的测试数据来检验程序源代码的正确性。一个用户提交的程序在Online Judge系统下执行时将受到比较严格的限制，包括运行时间限制，内存使用限制等。用户程序执行的结果将被Online Judge系统捕捉并保存，并在线提供判题...

weixin_34797773的博客 1710

教师管理系统程序c语言,教师工资管理系统程序源代码.doc

教师工资管理系统程序源代码教师工资管理系统程序源代码#include //标准输入输出头文件#include //standard library标准库头文件包含了C、C++语言的最常用的系统函数 该文件包含了的C语言标准库函数的定#include // malloc的全称是memory allocation，中文叫动态内存分配#include //字符串处理#include //c...

weixin_35531655的博客 963

c语言运动会管理系统源程序,c语言运动会管理系统源代码

[C数据结构课程设计.rar] - 数据结构C语言课程设计源代码 这是我花了一个星期独立编出来的课设，得了100分，整个专业就只 有三个满分！内含24点游戏，飞机订票系统和火车信息查询系统以及课 设论文，注释非常详细，相信对学习C语言和数据结构的同学大有帮助[运动会分数统计程序.rar] - 题目:参加运动会的N个学校编号为1~N.比赛分成M个男子项目和W个女子项目,项目编号分别为1~M和M+1~...

weixin_28314575的博客 1003

用c语言程序写一个电子点餐系统,基于C语言代码实现点餐系统

这是一个很简单的点餐系统，用到的知识也不复杂，所以对新手学习还是很有作用，贴上来给大家参考下。完成了如下功能：1.显示餐厅提示语；2.打印菜单(输出菜品分类：主食、甜点、饮料、主菜、开胃菜)；3.选择ID进入菜品分类子目录；4.进行具体选择(可重复选择同一样菜)；5.返回上级菜单(进行其他分类的选择)；6.完成点餐；7.打印点餐信息(菜名、单价、数量、价格)。代码如下：#include void ...

weixin_31034309的博客 3191

c语言课程设计的程序插入代码,C语言课程设计--背单词系统的程序代码

C语言课程设计--背单词系统的程序代码 综合性程序设计报告 设计题目:背单词系统 指导教师: 班 级: 学 号: 设 计 者: 成 绩: 设计时间:2010年5月27日 目录 1 题目描述………………………………………………………………………………………3 2 变量、函数和结构体说明……………………………………………………………………4 3 树形结构图……………………………………………………………...

weixin_29624785的博客 420
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