静态链接库、动态链接库

Windows 平台中静态链接库和动态链接库 在编写代码时引用这些静态连接库时,编译器会将所需的函数和数据从库中提取出来,并将它们直接嵌入到最终的可执行文件中。: 编写你的 DLL 的源代码,包括需要导出的函数、变量以及其他需要在 DLL 中使用的代码,通常需要源代码+头文件(调用DLL中的代码可以根据头文件进行)。在运行时,操作系统的动态链接器(如Windows中的DLL或Linux中的.so文件)会将库加载到内存中,并将其与目标程序共享。在编译目标程序时,链接器会在可执行文件中包含对动态链接库的引用,但不会将库的代码复制到可执行文件中。 阅读详情

gcc

  1. 通过gcc控制编译过程
  2. 让gcc在编译的任何阶段结束
  3. 编译器输出信息、生成的二进制文件 、不同数量和种类的调试代码、代码优化功能
  4. gcc提供了30多条警告信息和3个警告级别,使用它们有助于增强程序的稳定性和可移植性
  5. gcc还对标准的C和C++语言进行了大量的扩展

gcc hello.c -o hello

  1. gcc来编译源程序
  2. -o 选项

使用gcc编译程序,的四个过程

  1. 预处理(pre-processing)
  2. 编译(compiling)
  3. 汇编(assembling)
  4. 链接(linking)

静态链接库

main.c

#include <stdio.h>
extern void print_hello();
int main(void)
{
    print_hello();
}

Print_hello.c

#include <stdio.h>
void print_hello()
{
    printf("hello\n");
}

静态库介绍

  1. 静态库是obj文件的合集
  2. 目标文件.o 通常只解析了文件内部的变量和函数,对于引用的函数和变量没有解析
  3. 将编写好的目标文件引用进来去解析引用的函数和变量
  4. 通常引用的目标是库
  5. 静态库以 .a为后缀。名字格式一般是 libxxxx.a由ar程序生成

创建静态库

  1. 生成目标文件 gcc -c file.c
  2. 目标文件进行归档 ar -rcs 库文件obj_1 obj_2(将一个obj文件加入到已经存在静态库)
gcc -c print_hello.c
#生成 print_hello.o文件
ar -rcs libhello.a print_hello.o
# 生成libhello.a(静态库)
C++静态链接库与动态链接库的优缺点 C++中的静态链接库(Static Link Libraries,通常是.lib或.a文件)和动态链接库(Dynamic Link Libraries,通常是.dll文件在Windows上,或.so文件在Unix/Linux系统上)都是用来在程序中重用代码的手段,但它们在链接和运行时行为上有显著不同。在选择使用静态库还是动态库时,需要根据具体的应用场景、部署需求和性能要求来决定。通常情况下,如果希望简化部署并且程序体积不是主要关注点,静态链接可能是一个好选择; 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")

静态链接库和动态链接库的区别

目录 1、链接库概述 2、静态链接库 2.1、编辑测试文件 2.2、将.c 编译生成 .o文件 2.3、由 .o 文件创建.a静态库 2.4、在程序中使用静态库 2.5、生成目标程序main,然后运行 3、动态库(隐式链接) 3.1、由 .o创建.so动态库 3.2、隐式方式使用动态库 3.3、动态库的初始化和解析 1、动态库的构造和析构函数机制 2、全局变量初始化 4.........

weixin_36670529的博客 4372

静态链接库和动态链接库

一、静态链接库和动态链接库 1、制作方法 2、动态库制作中extern “C” _declspec(dllexport)导出,才会生成lib文件 3、查看动态库生成的接口 二、静态链接和动态链接 1、静态库的链接 2、动态库的链接 1)LoadLibrary、GetProcAddress、FreeLibrary 2)导出lib的动态库可根据lib和头文件隐式链接 三、 #ifdef TESTDLL_EXPORTS #define TESTDLL_API __declspec(dllexport) #else

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动态链接库和静态链接库的区别

静态连接库就是把(lib)文件中用到的函数代码直接链接进目标程序,程序运行的时候不再需要其它的库文件;动态链接就是把调用的函数所在文件模块(DLL)和调用函数在文件中的位置等信息链接进目标程序,程序运行的时候再从DLL中寻找相应函数代码,因此需要相应DLL文件的支持。  静态链接库与动态链接库都是共享代码的方式,如果采用静态链接库,则无论你愿不愿意,lib 中的指令都全部被直接包含在最终生成的

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静态&动态链接库

本文介绍了静态链接库和动态链接库的核心区别及使用方法。静态库在编译时将代码完整复制到可执行文件中,使程序可独立运行但体积较大;动态库在运行时加载,多个程序可共享同一库文件,便于更新但依赖外部文件。作者通过具体示例演示了两种库的创建过程:使用ar命令打包静态库(.a),使用-fPIC和-shared选项生成动态库(.so)。重点对比了二者的特性,包括文件体积、内存占用、更新维护等方面的差异。动态库支持热更新(无需重新编译主程序),而静态库移植性更好。文章最后提供了完整的对比表格,帮助开发者根据需求选择合适的链

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静态链接库与动态链接库

一、静态链接库 静态链接库的代码在编译时链接到应用程序中,因此编译时库必须存在,并且需要通过 “-L” 参数传递给编译器,应用程序执行时不需要静态库的存在。 静态库的生成静态库的生成分三步,设计库原码、编译.o文件和使用ar命令生成库。 1. 设计库原码。//****pt1.c***/#include int pt1(void){printf("I am print1./n");return

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