cpp命令

CPP使用命令行解压7z文件 在项目中如果遇到7z文件时,可以使用命令行的方式解压处理。 首先,7z命令行的使用可以参考这篇文章:https://www.cnblogs.com/Frank99/p/5951177.html。 然后我们可以在代码中使用ShellExecuteEx来调用7z命令行解压文件,示例代码如下: SHELLEXECUTEINFO ShExecInfo; ShExec... 阅读详情
在c++编译环境中实际上是个exe。主要完成预处理工作
 
用途
完成 C 语言源文件上的文件包含和宏置换。
语法
/usr/ccs/lib/cpp [  -C ] [  -P ] [  -qDBCS ] [  -IDirectory ] [  -UName ] [  -DName [ =Defin ition ] ] [  -qlanglvl=Language ] [ InFile ] [ OutFile ]
描述
cpp 命令完成 C 语言源文件上的文件包含和宏置换。它读 InFile 并且写到 OutFile (缺省为标准输入和标准输出)。
cpp 命令被设计用来符合由文档“Draft American National Standard for Information Systems Systems - Programming Language C”( X3J11/88-159 )定义的 C 语言预处理伪指令和指令。
cpp 程序识别下列的特殊名字:
__LINE__
当前行号。
__DATE__
源文件的转化日期。
__TIME__
源文件的转化时间。
__STDC__
指示一个一致的实现。
__FILE__
当前文件名。
__STR__
指出编译器将为某些字符串函数(在 /usr/include/string.h 中定义)生成直接插入的代码。
__MATH__
指出编译器将为某些数学函数(在 /usr/include/math.h 中定义)生成直接插入的代码。
__ANSI__
指出 langlvl 被设定等于 ANSI。
__SAA__
指出 langlvl 被设定等于 SAA。
__SAA_L2__
指出 langlvl 被设定等于 SAAL2。
__EXTENDED__
指出 langlvl 被设定等于 extended。
__TIMESTAMP__
指出源文件最近修改的日期和时间。
所有 cpp 伪指令行必须以一个 #(磅符号)开始。这些伪指令是:
#define Name TokenString
用 TokenString 取代随后的 Name 实例。
#define Name ( Argument,...,Argument ) TokenString
把随后的 Name(Argument, . . . ,Argument)序列的实例用 TokenString 取代,这里 Argument 在 TokenString 中的每次出现都被逗号分隔的列表中相应的记号取代。注意,Name 和左括号之间不能有任何空格。
#undef Name
从这点开始忽略任何 Name 定义。
#include " File " or #include <File>
在这点包含 File 的内容,这个文件将被 cpp 处理。
如果您给 File 加上 " " (双引号), cpp 命令首先在 InFile 目录中搜索,然后在以 -I 标志指定的目录中搜索,最后在一个标准列表上搜索。
如果您使用 <File> 符号表示法,cpp 命令只在标准目录中搜索 File。它不搜索 InFile 驻留的目录。
#line Number ["File"]
使得实现表现得好像接下去的源行序列以具有用 Number 定义的行号的源行开始。如果提供 File,则假定的文件名被改为 File。
#error TokenString
产生一个包含 TokenString 的诊断消息。
#pragma TokenString
编译器的已定义实现的指令。
#endif
结束以一个测试伪指令(#if 、 #ifdef 或 #ifndef)开始的行部分。每个测试伪指令都必须有一个相匹配的 #endif。
#ifdef Name
把随后的行放到输出中,仅当:
Name 已经由先前的 #define定义
或者
Name 已经由 -D 标志定义,
或者
Name 是一个 cpp 命令可识别的特殊名字,
并且
Name 还没有被一个插入的 #undef 取消定义,
或者
Name 还没有被 -U 标志取消定义。
#ifndef Name
把随后的行放到输出中,仅当:
Name 从没有被先前的 #define 定义,
并且
Name 不是一个 cpp 命令可识别的特殊名字,
或者
Name 已经被先前的一个 #define 定义,但是它已经被一个插入的 #undef 取消定义,
或者
Name 是一个 cpp 命令可识别的特殊名字,但是它已经被 -U 标志取消定义。
#if Expression
把随后的行放到输出中,仅当 Expression 求值不是零。所有的二进制未分配 C 运算符, ?: 运算符,和一元运算符 -、!、和 -,在 Expression 中都是合法的。运算符的优先顺序和 C 语言中定义的相同。还有一个一元运算符 defined,它可以在 Expression 中以两种形式使用:
defined (Name)或 defined Name
这允许 #ifdef 和 #ifndef 在一个 #if 伪指令中使用。只有这些被 cpp 所知的运算符、整型常量和名字可以在 Expression 中使用。 sizeof 运算符不可用。
#elif Expression
把随后的行放到输出中,只要前面的 #if 或 #elif 伪指令中的表达式求值为 false 或未定义,并且这个 Expression 求值为 true。
#else
把随后的行放到输出中,只要前面的 #if 或 #elif 伪指令中的表达式求值为 false 或未定义(因此在 #if 之后,在 #else 之前的行都被忽略)。
每个测试伪指令条件都被依次检查。如果它求值为 false (0),它控制的分组被跳过。只通过确定伪指令的名字来处理伪指令以便于跟踪嵌套条件的层次;组中有其它的预处理记号,伪指令的其余预处理记号被忽略。只有控制条件为 true(非零)的第一组被处理。如果没有一个控制条件计算为 true,并且有 #else 伪指令,则由 #else 控制的那组被处理;缺少一个 #else 伪指令,到#endif 为止所有的组都被跳过。
标志
-C
从源文件拷贝 C 语言注释到输出文件。如果您省略了这个标志,cpp 命令除去除了 cpp 伪指令行中的所有 C 语言注释。
-D Name [=Definition]
如同在一个 #define 伪指令中那样定义 Name。Definition 的缺省值是 1。
-I Directory
首先查找 Directory ,再查找针对#include 文件的标准列表上的目录中不是以一个 / (正斜杠)开始的名字。参见先前的关于 #include 的讨论。
-P
预处理输入而不为 C 编译器的下一趟执行产生行控制信息。
-q DBCS
指定双字节字符集方式。
-U Name
除去所有 Name 的初始定义,这里 Name 是一个预处理器预定义的一个符号(除了四个预处理器方式指示符: __ANSI__、__EXTENDED__、 __SAA__ 和 __SAA_L2__)。在 ANSI 方式中不识别这个标志。
-qlanglvl= Language
为处理选择一个语言级别。Language 可以是 ANSI 、SAA 、SAAL2 或扩展。缺省是扩展。
注: 当 Language 是扩展时, _NO_PROTO 不被自动定义。可以使用 -D 选项完成这些定义,这个选项在 /etc/xlc.cfg 文件中。
示例
1.   为了显示预处理器发给 C 编译器的文本,输入:
/usr/ccs/lib/cpp pgm.c
这将预处理 pgm.c 并且在工作站上显示结果文本。当在宏定义中寻找错误时,您也许会想看看预处理器的输出。
2.   要创建一个包含更多可读的预处理过的文本的文件,输入:
/usr/ccs/lib/cpp -P -C pgm.c pgm.i
这将预处理 pgm.c 并且存储结果到 pgm.i 中。它忽略供 C 编译器使用的行编号信息( -P),并且包含程序注释( -C )。
3.   要预定义宏标识符,输入
4.      /usr/ccs/lib/cpp -DBUFFERSIZE=512 -DDEBUG
5.      pgm.c
pgm.i
这将在预处理前定义 BUFFERSIZE 的值为 512 以及 DEBUG 的值为 1。
6.   要使用位于非标准目录的 #include 文件,输入:
7.      /usr/ccs/lib/cpp -I/home/jim/include
pgm.c
这将在当前目录中查找引号引起来的 #include 文件,然后在 /home/jim/include中,最后在标准目录中找。它在 /home/jim/include 中查找角括号括起来的 #include 文件(< >),然后在标准目录中找。
8.   要预处理 ANSI 定义,输入:
/usr/ccs/lib/cpp -qlanglvl=ansi pgm.c 
C语言编译预处理指南:深入理解cpp命令 在实际编程中,熟练掌握cpp命令的使用,可以提高代码的效率和可读性,减少错误发生的可能性。在C语言中,编译预处理器(cpp)是一个必要的工具,用于将源代码转换成可以在计算机上运行的可执行文件。在引入头文件时,如果路径设置不正确,会导致cpp命令找不到头文件,从而无法预处理。这里,hello.c是需要预处理的源代码文件,-o参数用于指定输出文件名,hello.i则是预处理后的文件名。预处理指令是一种特殊的代码,以#开头,用于指示cpp命令进行特定的操作。在使用宏时,如果宏定义有误,可能会导致代码转换错误。 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")

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