Linux开发工具学习笔记4

本文介绍了工程项目的文件结构组织方式,并详细解析了如何利用Makefile进行自动化构建,包括脚本功能目录下的变量赋值、总控Makefile的嵌套功能及各功能块Makefile的具体实现。

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

一个完整的工程文件结构可以通过

#tree 这个命令查看

比如

|-- Makefile

|-- add

|  |-- Makefile

|  `-- src 

|      |-- add.c

|      `-- add.o

|-- cal

|-- div

|  |-- Makefile

|  `-- src

|      |-- div.c

|      `-- div.o

|-- mul

|  |-- Makefile

|  `-- src

|      |-- mul.c

|      `-- mul.o

|-- scripts

|   `--Makefile

|-- sub

|  |-- Makefile

|  `-- src

|      |-- sub.c

|      `-- sub.o

`-- test

   |-- Makefile

   `-- src

       |-- main.c

       `-- main.o



1.scripts /Makefile

在脚本功能目录下的Makefile主要进行一些变量赋值,在编写时编者需要了解基本的赋值语句,在这里以#开头均为

注解


CC := gcc -lpthread -lsqlite3
Target := chat_client
Source := $(wildcard src/*.c)
Objs := $(patsubst %.c,%.o,$(Source))
Modules += main check_action create_msg interface interface1 set_disp_mode thread_read thread_write
Allobjs := $(addsuffix /src/*.o,$(Modules))

2.总控Makefile (在总控Makefile中主要执行进入各个子目录中读取Makefile并进行make编译的嵌套功能)

可以理解为:

              1.进入各个子目录进行make命令

              2.把每个功能目录下的.o文件链接组成可执行文件

include scripts/Makefile


modules_make = $(MAKE) -C $(1);
modules_clean = $(MAKE) clean -C $(1);


.PHONY: all mm mc clean




all : $(Target)


mm:
@ $(foreach n,$(Modules),$(call modules_make,$(n)))
mc:
@ $(foreach n,$(Modules),$(call modules_clean,$(n)))


$(Target) : mm
@$(CC) -o  $(Target) $(Allobjs)  -lsqlite3 -lpthread


clean : mc
@rm -rf $(Target)


3.功能块Makefile (在各个独立的子功能块编写Makefile文件


可以把程序分成各个功能块,每个功能目录下都有一个src 目录存放功能 的.c文件,另外还有makefile文件,这个makefile文件能将.c转化为.o文件



内容概要:该论文聚焦于T2WI核磁共振图像超分辨率问题,提出了一种利用T1WI模态作为辅助信息的跨模态解决方案。其主要贡献包括:提出基于高频信息约束的网络框架,通过主干特征提取分支和高频结构先验建模分支结合Transformer模块和注意力机制有效重建高频细节;设计渐进式特征匹配融合框架,采用多阶段相似特征匹配算法提高匹配鲁棒性;引入模型量化技术降低推理资源需求。实验结果表明,该方法不仅提高了超分辨率性能,还保持了图像质量。 适合人群:从事医学图像处理、计算机视觉领域的研究人员和工程师,尤其是对核磁共振图像超分辨率感兴趣的学者和技术开发者。 使用场景及目标:①适用于需要提升T2WI核磁共振图像分辨率的应用场景;②目标是通过跨模态信息融合提高图像质量,解决传统单模态方法难以克服的高频细节丢失问题;③为临床诊断提供更高质量的影像资料,帮助医生更准确地识别病灶。 其他说明:论文不仅提供了详细的网络架构设计与实现代码,还深入探讨了跨模态噪声的本质、高频信息约束的实现方式以及渐进式特征匹配的具体过程。此外,作者还对模型进行了量化处理,使得该方法可以在资源受限环境下高效运行。阅读时应重点关注论文中提到的技术创新点及其背后的原理,理解如何通过跨模态信息融合提升图像重建效果。
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