GNU GCC 实用工具 ar 的参数的意义(转)

GNU GCC 实用工具 ar 的参数的意义[@more@]

GNU GCC 实用工具 ar 的参数的意义:

ar key [args] [posname] archive [files]

将一组编译过的文件合并为一个文件.最常见的用法就是建立并更新由装载器(loader--ld)使用的库文件.在参数中,只有key可以使用,但是每个key都可以加上附加的args(中间不带空格).posname是合并后文件包的文件名.当移动或是替代files的时候,你可以在posname之前或之后进行说明.

files 可以有文件通配符,如 *.o

key:

d 从文件包中删除文件
m 从文件包中移动文件到包尾
p 打印出文件包中的文件
q 在文件包尾加入文件.
r 在文件包中代替文件.
t 列出包中文件名为files指明的文件名的文件内容.
x 从文件包中解压出文件名为files指明的文件.

args:

a 与r或m共同使用来将files指明的文件放置于posname之后
b 与a作用相同,但是是在posname之前使用.
c 无提示模式创建文件包
i 与b相同.
s 强制重新生成文件包的符号表
T 只在Solaris中有这个参数.在不支持长文件名的文件系统中减短长文件名.没有这个操作的话,长文件的解压结果是错误的.
u 与r共同使用,用来仅取代那些在生成文件包之后改动过的文件.
v 细节化,并打印一个文件包的描述

例如:

ar cqs libmytest.a myfun.o

表示:

(1) 生成 静态库的文件名是 libmytest.a

(2) c 表示无提示模式创建文件包
(3) q 表示在文件包尾加入 myfun.o

(4) s 强制重新生成文件包的符号表

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### 部署 Stable Diffusion 的准备工作 为了成功部署 Stable Diffusion,在本地环境中需完成几个关键准备事项。确保安装了 Python 和 Git 工具,因为这些对于获取源码和管理依赖项至关重要。 #### 安装必要的软件包和支持库 建议创建一个新的虚拟环境来隔离项目的依赖关系。这可以通过 Anaconda 或者 venv 实现: ```bash conda create -n sd python=3.9 conda activate sd ``` 或者使用 `venv`: ```bash python -m venv sd-env source sd-env/bin/activate # Unix or macOS sd-env\Scripts\activate # Windows ``` ### 下载预训练模型 Stable Diffusion 要求有预先训练好的模型权重文件以便能够正常工作。可以从官方资源或者其他可信赖的地方获得这些权重文件[^2]。 ### 获取并配置项目代码 接着要做的就是把最新的 Stable Diffusion WebUI 版本拉取下来。在命令行工具里执行如下指令可以实现这一点;这里假设目标路径为桌面下的特定位置[^3]: ```bash git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git ~/Desktop/stable-diffusion-webui cd ~/Desktop/stable-diffusion-webui ``` ### 设置 GPU 支持 (如果适用) 当打算利用 NVIDIA 显卡加速推理速度时,则需要确认 PyTorch 及 CUDA 是否已经正确设置好。下面这段简单的测试脚本可以帮助验证这一情况[^4]: ```python import torch print(f"Torch version: {torch.__version__}") if torch.cuda.is_available(): print("CUDA is available!") else: print("No CUDA detected.") ``` 一旦上述步骤都顺利完成之后,就可以按照具体文档中的指导进一步操作,比如调整参数、启动服务端口等等。整个过程中遇到任何疑问都可以查阅相关资料或社区支持寻求帮助。
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