GDB十分钟教程

最新推荐文章于 2019-01-05 16:40:00 发布
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本文详细阐述了人工智能算法在数据挖掘领域的应用，包括关联规则挖掘、聚类分析、分类和回归等，旨在帮助读者理解如何利用这些算法进行有效的大数据处理和分析。
原文地址：[url]http://blog.youkuaiyun.com/liigo/article/details/582231[/url]
【文章汇总】嵌入式Linux公众号
嵌入式Linux
01-08 1万+
据悉，深圳某工程师沦为C语言笔试枪手 修改cmdline 把内存改成512MB 上拉电阻的作用 剖析C语言是如何画出这样的三角形的 c语言画谢宾斯基三角形 Linux字符设备驱动实例 哦，这是桶排序 回答一个微信好友的创业问题 Linux-C编程 / 多线程 / 如何终止某个线程？ 想要学好C++有哪些技巧？ 单片机外围模块漫谈之二，如何提高ADC转换精度 多重 for 循环，如何提高效率？ Linus 在圣诞节想提前放假做了这些解释，哈哈哈 一步步分析-C语言如何面向对象编程 测试内存对齐对运行速度的影响
生信入门（五）——使用DESeq2进行RNA-seq数据分析
羊羊的博客
09-30 4730
生信入门（五）——使用DESeq2进行RNA-seq数据分析 文章目录生信入门（五）——使用DESeq2进行RNA-seq数据分析四、探索性数据分析五、差异数据分析六、AnnotationHub 本篇接上一篇，本篇做探索性数据分析，差异表达分析以及后面步骤 四、探索性数据分析 五、差异数据分析 六、AnnotationHub ...
gdb十分钟教程
weixin_30346033的博客
01-05 129
作者: liigo 原文链接: http://blog.youkuaiyun.com/liigo/archive/2006/01/17/582231.aspx 日期: 2006年1月16日 本文写给主要工作在Windows操作系统下而又需要开发一些跨平台软件的程序员朋友，以及程序爱好者。 GDB是一个由GNU开源组织发布的、UNIX/LINUX操作系统下的、基于命令行的、功能强大的程序调试工具。 G...
gdb手册
OneSea的专栏
12-05 2258
无论是PC还是嵌入式Linux应用开发，GDB是不可或缺的试工具，本文总结一些常用技巧。
Linux环境下使用GDB调试C程序
HsiunKao
03-20 7770
写这篇博客的目的是为了对gdb的常用命令做一个备忘，记录回顾下使用gdb的过程加深记忆。gdb是linux环境下一个非常著名的C语言调试工具，而且也非常的好用，对于解决C语言的各种bug非常拿手，对于c语言下常见的内存问题，可以说能非常快速的定位并解决问题。这篇博客首先通过介绍gdb的基本使用，后面补充gdb的各种使用命令，我还想列出一些典型的使用环境来做一个总结性的说明，不过这个就留到以后再补充吧。
Visual Studio 2017：Linux C++ 开发教程（WSL篇）
热门推荐
猫科龙
03-21 2万+
Visual Studio 2017 中引入了对 Linux 编程的支持，而 WSL 则是 windows 内置的 linux 子系统。那么当 vs 遇见 wsl 后会发生什么样奇妙的化学反应呢？
BP神经网络+PID控制Simulink仿真
11-26
提供了基于BP（Back Propagation）神经网络结合PID（比例-积分-微分）控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发，经过测试，确保能够正常运行，适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络：模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能，使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化：利用神经网络的自学习能力，对传统的PID控制算法进行了智能调整，提高控制精度和稳定性。 S函数应用：展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码，实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明：虽然开发于Matlab 2016b，但理论上兼容后续版本，可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求：确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载： 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真： 调整模型参数前，请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型，观察控制效果。 参数调整： 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数，探索不同的控制性能。 学习和修改： 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献，加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码，建议有一定的MATLAB编程基础。
sketch_nov26a_anjian.zip
11-26
sketch_nov26a_anjian.zip
Python控制，分支，猜数字游戏
11-26
Python控制，分支，猜数字游戏
44页-非接触新经济安全治理报告（赛博&安恒信息）(1).pdf
11-26
44页-非接触新经济安全治理报告（赛博&安恒信息）(1)
AIR-AP2800-K9-ME-8-10-196-0.zip 2800和3800 Mobile Express
11-26
Description : Cisco 2800 & 3800 Series Mobility Express Release 8.10 Software. Access Point image bundle, to be used for software update and/or supported access points images. Release : 8.10.196.0 Release Date : 13-May-2024 FileName : AIR-AP2800-K9-ME-8-10-196-0.zip & AIR-AP3800-K9-ME-8-10-196-0.zip Size : 502.40 MB ( 526809432 bytes) MD5 Checksum : 2bc8cb0f124d7535742119de89fb5ead SHA512 Checksum : cc25cbeaa043da2122d460bc8b518913bddf76a36516e96a5fdaa74580be6ae335b565ed1b14a1e930d759150bc39ecad0f565859412b00d832f749a73dce7f7
13页-数据安全合规产品白皮（星环科技2023）(1).pdf
11-26
13页-数据安全合规产品白皮（星环科技2023）(1)
33页-中国个人信息出境标准合同白皮书（闪捷信息&盈科律所 2023）.pdf
11-26
33页-中国个人信息出境标准合同白皮书（闪捷信息&盈科律所 2023）
【配电网重构】高比例清洁能源接入下计及需求响应的配电网重构【IEEE33节点】（Matlab代码实现）
11-26
【配电网重构】高比例清洁能源接入下计及需求响应的配电网重构【IEEE33节点】（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了在高比例清洁能源接入背景下，结合需求响应机制的配电网重构方法，并以IEEE33节点系统为例进行Matlab代码实现。研究通过优化网络拓扑结构，降低网损、改善电压质量，同时利用需求响应灵活调节负荷，提升配电网运行的经济性与稳定性，有效应对清洁能源出力波动带来的挑战。文中详细阐述了模型构建、目标函数设计、约束条件及求解流程，为智能配电网优化提供了可复现的技术方案。; 适合人群：电力系统、电气工程及相关专业的研究生、科研人员以及从事配电网优化、新能源接入等领域工作的工程师。; 使用场景及目标：①应用于含高比例风电、光伏等分布式电源的配电网优化运行；②支撑需求响应机制下的电网调度决策；③作为IEEE33节点标准系统的仿真案例，服务于教学、科研与项目开发中的算法验证与性能测试。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码，深入理解配电网重构的数学模型与求解过程，重点关注目标函数与约束条件的设置逻辑，并可通过修改参数或引入其他优化算法进行拓展研究，以提升实际应用能力。
78页-消费类可穿戴智能设备数据安全标准化白皮书（全国网安标委2024）(1).pdf
11-26
78页-消费类可穿戴智能设备数据安全标准化白皮书（全国网安标委2024）(1)
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）
最新发布
11-26
基于遗传算法的新的异构分布式系统任务调度算法研究（Matlab代码实现）内容概要：本文研究了一种基于遗传算法的新型异构分布式系统任务调度算法，并提供了Matlab代码实现。文章重点围绕异构环境中任务调度的优化问题，利用遗传算法进行求解，旨在提高资源利用率、降低任务完成时间并优化系统整体性能。文中详细阐述了算法的设计思路、编码方式、适应度函数构建、遗传操作流程及参数设置，并通过仿真实验验证了该算法相较于传统方法在调度效率和收敛性方面的优越性。此外，文档还列举了大量相关领域的研究案例和技术应用，涵盖电力系统、路径规划、车间调度、信号处理等多个方向，体现出较强的技术综合性与实践价值。; 适合人群：具备一定编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事智能优化、分布式系统调度、电力系统、自动化等相关领域的工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决异构分布式系统中的任务调度优化问题；②学习遗传算法在实际工程问题中的建模与实现方法；③为科研项目提供算法参考与代码复现支持；④拓展多领域交叉应用的研究思路。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解算法实现细节，重点关注适应度函数设计与遗传操作流程，并尝试在不同场景下调整参数以观察性能变化。同时可参考文中列出的相关研究方向进行延伸探索，提升综合应用能力。
【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究（Matlab代码实现）
11-26
【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“评估多目标跟踪方法”，通过Matlab代码实现对9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量数据模拟，旨在为多目标跟踪算法的研究与验证提供仿真基础。文中构建了复杂的运动场景，涵盖目标的高机动性行为与编队结构变化，并生成相应的观测数据，便于后续应用于滤波算法（如卡尔曼滤波、粒子滤波等）或多目标跟踪系统（如JPDA、IMM-UKF等）的性能评估。该研究强调仿真实验的可复现性，提供完整的Matlab代码支持，有助于科研人员深入理解多目标动态建模与跟踪技术的核心挑战。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事控制工程、自动化、航空航天、智能无人系统或信号处理等相关领域的研究生、科研人员及工程师。; 使用场景及目标：①用于多目标跟踪算法的仿真验证与性能对比；②支撑编队飞行目标的轨迹建模与测量数据生成研究；③作为雷达、视觉或传感器融合系统中目标跟踪模块的测试基准。; 阅读建议：建议结合Matlab代码逐段分析轨迹建模逻辑与测量生成机制，可进一步扩展至噪声干扰、遮挡、目标交叉等复杂场景，以提升算法鲁棒性验证的完整性。
研究生复试计算机专业核心科目系统化复习资料库-数据结构-操作系统-计算机网络-计算机组成原理-C语言-C-数据库系统-机试指南-算法题解-面试真题-知识点总结-思维导图-历年考.zip
11-26
Arduino智能硬件开发实战项目研究生复试计算机专业核心科目系统化复习资料库_数据结构_操作系统_计算机网络_计算机组成原理_C语言_C_数据库系统_机试指南_算法题解_面试真题_知识点总结_思维导图_历年考.zip
深入浅出gdb使用教程
资源摘要信息: "gdb教程" 知识点详细说明： 1. GDB概述 GDB（GNU Debugger）是GNU开发的调试工具，它用于对C、C++和其他语言编写的程序进行源码级调试。GDB允许用户在程序运行时检查程序的状态，包括变量的值、...
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