From Source Code to an Executalbe File ----- Learning of Gcc on Linux Operating Systems

本文指导如何在Linux环境下安装g++和gdb,从源代码到可执行文件的四个步骤,以及如何使程序更便携、编译多个源文件、链接库和使用库的详细流程。

Windows make you fool and to learn the computer, you'd better use the linux from now on !

                                                                                                                                      -------By  Dr. Sun

0. Install g++  and gdb on Ubuntu

    sudo apt-get install g++

    sudo apt-get install gdb


1. Compiling your main.c using gcc

     gcc main.c  -o   test


2. From source code to an executable file, four steps are needed.

     1) Preprocessing

          gcc  -E  main.c   -o  main.i

     2) Compilation

          gcc  -S main.i    -o  main.s

     3) Assembly

          gcc  -c   main.s      main.o

     4) Linking

          gcc   main.o   -o    test


3. Make your programs more portable.

      gcc    -Wall   test.c

      gcc    -Werr   test.c


4. Compile multiple source files

     gcc  -c -I ../include  add.c -o add.o
     gcc  -c -I ../include main.c -o main.o

     gcc add.o main.o -o test


5. Compile a lib

     1) Dynamic

          gcc -shared -I ../include add.c -o libadd.so

     2) Static

          gcc -c -I ../include add.c

          ar   r  libadd.a   add.o


6. Use a lib

     1) Dynamic

          export LD_LIBRARY_PATH=/mnt/demo/src
          gcc  -c -I ../include main.c  -o main.o
          gcc -L .  main.o -ladd -o test

     2) Static

          export LIBRARY_PATH=/mnt/fujie/demo/src
          gcc  -c -I ../include main.c  -o main.o
          gcc  -L .  main.o -static -ladd -o test


7. See the loading of the dynamic lib

     ldd test

       

静态库链接时搜索路径顺序:

1. ld会去找GCC命令中的参数-L
2. 再找gcc的环境变量LIBRARY_PATH
3. 再找内定目录 /lib /usr/lib /usr/local/lib 这是当初compile gcc时写在程序内的

动态链接时、执行时搜索路径顺序:

1. 编译目标代码时指定的动态库搜索路径
2. 环境变量LD_LIBRARY_PATH指定的动态库搜索路径
3. 配置文件/etc/ld.so.conf中指定的动态库搜索路径
4. 默认的动态库搜索路径/lib
5. 默认的动态库搜索路径/usr/lib

有关环境变量:
LIBRARY_PATH环境变量:指定程序静态链接库文件搜索路径
LD_LIBRARY_PATH环境变量:指定程序动态链接库文件搜索路径




一、基础信息 数据集名称:Bottle Fin实例分割数据集 图片数量: 训练集:4418张图片 验证集:1104张图片 总计:5522张图片 分类类别: - 类别0: 数字0 - 类别1: 数字1 - 类别2: 数字2 - 类别3: 数字3 - 类别4: 数字4 - 类别5: 数字5 - 类别6: Bottle Fin 标注格式:YOLO格式,包含多边形坐标,适用于实例分割任务。 数据格式:图片格式常见如JPEG或PNG,具体未指定。 二、适用场景 实例分割AI模型开发:数据集支持实例分割任务,帮助构建能够精确识别和分割图像中多个对象的AI模型,适用于对象检测和分割应用。 工业自动化与质量控制:可能应用于制造、物流或零售领域,用于自动化检测和分类物体,提升生产效率。 计算机视觉研究:支持实例分割算法的学术研究,促进目标检测和分割技术的创新。 教育与实践培训:可用于高校或培训机构的计算机视觉课程,作为实例分割任务的实践资源,帮助学生理解多类别分割。 三、数据集优势 多类别设计:包含7个不同类别,涵盖数字和Bottle Fin对象,增强模型对多样对象的识别和分割能力。 高质量标注:标注采用YOLO格式的多边形坐标,确保分割边界的精确性,提升模型训练效果。 数据规模适中:拥有超过5500张图片,提供充足的样本用于模型训练和验证,支持稳健的AI开发。 即插即用兼容性:标注格式直接兼容主流深度学习框架(如YOLO),便于快速集成到各种实例分割项目中。
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