linux下的预处理--编译--汇编---连接

本文详细介绍了Linux环境下从源代码到可执行文件的编译流程,包括预处理、编译和链接三个阶段的主要步骤及关键命令。

         linux下的预处理命令如下:gcc -E hello.c  -o hello.i

         将hello.c源文件预处理生成hello.i文件

      预编译主要处理一‘#’开头的预编译指令: 将所有的"#define"删除,并且展开所有的宏定义

处理所有条件预编译指令处理"#include",将包含的文件插入到该预编译指令的位置。注意,

这个过程是递归进行.删除所有注释,添加行号和文件名标识,以便于调试和编译产生的错误和警告.

保留所有"#pragma"指令,编译器需要使用它们。

        编译的命令如下:gcc  -S  hello.i  -o  hello.s。将hello.i文件编译生成hello.s文件

    也可以从源文件开始编译gcc  -S  hello.c  -o  hello.s

         汇编的命令如下:gcc  -c hello.s  -o hello.o。将hello.s文件汇编生成hello.o文件

         也可以从源文件开始汇编gcc  -c  hello.c  -o  hello.o

         链接生成可执行文件

 gcc -o hello hello.o

        到此为止就生成了可执行文件hello.

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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