如何查找python的模块函数等信息

最新推荐文章于 2025-05-14 08:00:00 发布
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分类专栏： python
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【C语言】GCC编译过程详述
gongdiwudu的专栏
04-16 6573
​虽然我们称GCC是C语言的编译器，但使用gcc由C语言源代码文件生成可执行文件的过程不仅仅是编译的过程，而是要经历四个相互关联的步骤∶预处理（也称预编译，Preprocessing）、编译（Compilation）、汇编（Assembly）和链接（Linking）。本文将详细解释其编译的指令格式，参数选项。
【C语言编译器】03 Linux GCC 初探
风高秋月白，雨霁晚霞红
02-27 685
Linux GCC简单使用。
03_GCC与Makefile的使用
qq_43621944的博客
05-10 2005
windows下c语言的编译 1、预处理 把.h .c展开形成一个文件。宏定义直接替换，还有头文件、库文件的展开形成.i文件 对应的GCC gcc -e hello.c -o hello.i 2、汇编 生成汇编文件 gcc -s hello.i -o hello.s 3、编译 生成一个.o .obj gcc -c hello.s -o hello.o 4、链接 windows下生成.exe linux下生成.elf gcc hello.o -o hello linux下的编译-Makefile 根据
GCC下载&安装
热门推荐
海纳百川的专栏
03-28 1万+
1. 下载 H2+b3y-1a]  WTJ/u001E{ /u001BM$  在GCC网站上（http://gcc.gnu.org/）或者通过网上搜索可以查找到下载资源。目前GCC的最新版本为 3.4.0。可供下载的文件一般有两种形式：gcc-3.4.0.tar.gz和gcc-3.4.0.tar.bz2，只是压缩格式不一样，内容完全一致，下载其中一种即可。 Xb/u001CB/u001F( b5L
Linux学习笔记03 -- gcc编译器的基本使用
Freedom_Blue的博客
03-27 1249
文章目录1.简介2.gcc编译器的主要组件2.编译1）编译过程2）常用的编译方式3）其他编译方式3.简单调试4.gcc调试c语言常见错误及对策1）C语法错误2）头文件错误3）档案库错误4）未定义符号 1.简介 gcc编译器（GNU compiler）是GNU推出的多平台编译器，可将C，C++源程序编译连接成可执行文件，支持以下后缀 .c：C语言源代码 .h：程序所包含的头文件 .i：已经预处理过...
ARM裸机——003GCC常用方法
KeepSomething的博客
05-18 749
GCC使用方法： GCC [选项] 文件名 GCC常用选项： -v： 查看gcc编译器的版本，显示gcc执行时的详细过程 -o <file> Place the output into <file> 指定输出文件名为file，这个名称不能跟源文件名...
gcc编译过程
Richard_Brown的博客
12-21 4437
1. gcc编译器的安装 工作中，在Linux环境下，有过量产项目的公司，gcc一般都是已经安装好了的。如果需要安装，请从官网下载或网上找资源下载 gcc官网：https://gcc.gnu.org/ 此处不赘述安装过程了 查看是否安装成功：gcc -v 能查到gcc版本号，说明安装成功 2. 编译过程介绍： 最开始学习编程的时候，一般都是用IDE去编译的，不管是IDE还是gcc编译的时候都会有四个过程 一个编译过程一般要经过四个过程： 预处理------编译------汇编------链接 预处理：
gcc编译的过程
明天你好的博客
04-18 6399
GCC 仅仅是一个编译器，没有界面，必须在命令行模式下使用。通过 gcc 命令就可以将源文件编译成可执行文件。一个C/C++文件要经过预处理（preprocessing）、编译（compilation）、汇编（assembly）和链接（linking）等4步才能变成可执行文件，通常使用“编译”统称这4个步骤。
gcc详细编译过程
weixin_47151388的博客
08-27 2196
GCC（GNU Compiler Collection）是一个强大的编译器集合，用于编译多种编程语言，如 C、C++、Objective-C 等。GCC 编译过程通常分为四个主要阶段：预处理（Preprocessing）、编译（Compilation）、汇编（Assembly）和链接（Linking）。下面是对这四个阶段的详细介绍。这个命令会将编译成可执行文件。预处理（Preprocessing）：处理源文件中的宏定义、文件包含指令、条件编译等。编译（Compilation）
简单使用GCC编译Keil下工程C文件
08-04
"简单使用GCC编译Keil下工程C文件" 本文主要介绍了如何使用GCC编译Keil下工程C文件。Keil是国内用户使用最多的IDE之一，其被ARM收购之后，ARM嵌入了ARMCC等编译器推出了Keil MDK开发环境，受到广大ARM开发工程师的...
nordic52832 nordic使用gcc编译环境搭建资料合集20220506 085836
05-06
标题 "nordic52832 nordic使用gcc编译环境搭建资料合集20220506 085836" 涉及的是为Nordic 52832微控制器搭建基于GCC的编译环境。...在实际开发过程中，理解编译过程、了解芯片特性、掌握调试技巧都是必不可少的技能。
gcc编译过程概述.pdf
03-04
#### 三、GCC编译过程实例分析 以给定的代码为例： ```c #define NUMBER (1+2) int main() { int x = NUMBER; return 0; } ``` 1. **预处理**：通过命令`gcc -E test.c -o test.i`执行预处理，将`NUMBER`宏定义...
汇编：循环程序设计
aahuh1的博客
05-14 445
先初始化一些寄存器和数据存储位置，然后调用两个子程序Procedure1和Procedure2，分别从SRC复制数据到DEST，一个从开头到末尾，另一个从末尾到开头。Procedure2 负责2.从SRC中，向起始地址为DEST的片外存储中，逆序拷贝之前存储的NUM个单字节数，并以$字符结尾。同样使用循环，CJNE 指令检查 R0 是否等于 NUM，如果等于，就跳到 ENGING2，否则继续执行。使用循环，CJNE 指令检查 R0 是否等于 NUM，如果等于，就跳到 ENGING1，否则继续执行。
【CTF-Misc领域】文件隐写、内存取证与数据修复技术应用：安全竞赛核心技能解析
最新发布
05-17
内容概要：本文详细介绍了CTF-Misc题型的应用指南，涵盖文件隐写、内存取证、数据修复等方面的核心技术。文件操作与隐写部分，讲述了文件类型识别方法（如使用file命令、010 Editor等工具查看文件特征），以及文件分离与合并的方法（如Binwalk自动化工具、dd命令手动操作）。图片隐写技术方面，包括颜色通道分析（如使用Stegsolve）、帧差异对比、Exif信息读取等。内存取证则主要围绕Volatility框架展开，介绍其基础命令（如imageinfo、pslist）和特殊场景处理（如加密文档爆破）。此外，还提供了若干工具推荐，如十六进制编辑器、自动化分离工具、OCR识别库等，并分享了实战技巧，如逆向思维应用和隐蔽信息挖掘。 适合人群：对CTF比赛感兴趣的安全研究人员、网络安全爱好者及有一定计算机基础知识的学习者。 使用场景及目标：①掌握文件隐写与修复技术，能够识别和处理各种文件类型的隐写和损坏问题；②学会使用Volatility进行内存取证，提取关键信息；③提高对隐蔽信息的敏感度，培养解决复杂问题的能力。 阅读建议：本文内容丰富，涉及多个技术领域，建议读者先熟悉基本概念和常用工具的使用，再逐步深入理解各个技术细节，在实践中不断积累经验。
CSAPP程序人生大作业
05-17
CSAPP程序人生大作业
基于python+树莓派图像识别的智能循迹避障小车+源码+项目文档（毕业设计&课程设计&项目开发）
05-17
基于python+树莓派图像识别的智能循迹避障小车+源码+项目文档，适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试，可以放心参考并在此基础上延申使用，详情见md文档 具体原理 道路检测 本程序所使用的道路检测算法为最基础的检测算法，可升级至深度学习算法，但是没时间搞主要是不会 对于道路检测而言，最基本的就是在图像上随机抽取图像上下部等宽区域，将图像的灰度中心计算出来，由此可以看出，当上半部图像的灰度中心与下半部图像中心的位置差超出阈值时，判定道路出现了转弯，以图像中心为坐标原点，当插值大于0时说明要右转，反之左转。可自由设置。 标识牌检测 使用opencv自带的训练网络，虽然实际训练了，但是结果较差，采用了国外训练好的图像模型，在代码中提供了。 障碍物检测 超声波检测，虽然没啥用，毕竟我们的障碍物是停止标志，图像的精度目前看来比超声波准，不过本着买了就要用的原则，用了 距离测算 采用单目视觉，首先对相机进行标定，然后利用角度计算得出前方的实际距离。但是相机在运动过程晃动较大，最后还是热熔胶枪粘的，这个功能的演示就弃了。
深度学习中基于层结构添加自注意力机制的技术研究及其应用 特征融合
05-17
内容概要：本文探讨了在深度学习框架下，通过在神经网络的层结构中引入自注意力机制来提升模型性能的方法。首先介绍了自注意力机制的基本概念及其在序列数据处理中的优势，然后详细阐述了如何在每一层中添加自注意力层以及如何融合不同层次的自注意力输出。最后，通过一系列实验验证了这种方法在自然语言处理和计算机视觉任务中的有效性，证明了其能够显著提高模型的表现。 适合人群：从事深度学习研究和技术开发的专业人士，尤其是对自注意力机制感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标：适用于需要改进现有神经网络模型性能的项目，特别是在处理复杂序列数据的任务中，如文本分类、图像识别等。目标是通过引入自注意力机制优化模型架构，增强模型对不同层次特征的理解能力。 阅读建议：对于希望深入了解自注意力机制并将其应用于实际项目的读者来说，本文提供了详细的理论背景和实现步骤。建议读者结合自己的应用场景，尝试复现文中提到的实验，以便更好地掌握这一技术。
SYN.SHX
05-17
拷贝到Auto CAD的Fonts下
GCC编译过程解析与命令示例分析
在GCC编译的预处理阶段，会进行宏定义展开、头文件展开、条件编译等操作，并且删除所有的注释。这个阶段生成的文件通常以.i作为后缀。例如，如果hello.c中包含了`#include <stdio.h>`，那么预处理器会将stdio.h...
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