UNIX环境高级编程(第二版)/ APUE 源码编译与使用

本文详细介绍了如何从源码编译APUE的过程,包括下载源码、配置环境、修改源文件等内容,并提供了编译及测试的具体步骤。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

确保你已经安装了gcc和gawk。

步骤


1.到www.apuebook.com下载源码

2.tar解包,cd apue.2e

3.vi Make.defines.linux   修改变量WKDIR,指向你的apue源码的位置,我的是/code/apue.2e,所以

  WKDIR=/code/apue.2e

4.vi include/apue.h  增加一个常量ARG_MAX,这是threadctl/getenv1.c和threadctl/getenv3.c要用到的;4096这个值是参考里给的,如果有问题,自己修改吧。

  #define ARG_MAX 4096

5.vi threadctl/getenv1.c   增加

  #include "apue.h"

6.vi threadctl/getenv3.c   增加


  #include "apue.h"

7.vi threads/badexit2.c   修改第31行,将pthread_self()的返回值转换为int类型。


  printf("thread 2: ID is %d\n", (int)pthread_self());

8.vi std/linux.mk   将两个nawk改为gawk


9.make


10.sudo cp include/apue.h /usr/include


   sudo cp lib/libapue.a /usr/lib


好了,测试一下,记得要用-lapue命令让编译器链接apue库


gcc main.c -lapue
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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