编译过程

WPF 程序的编译过程 基于 Sdk 的项目进行编译的时候,会使用 Sdk 中附带的 props 文件和 targets 文件对项目进行编译。Microsoft.NET.Sdk.WindowsDesktop 的 Sdk 包含 WPF 项目的编译过程。 而本文介绍 WPF 项目的编译过程,包含 WPF 额外为编译过程添加的那些扩展编译目标,以及这些扩展的编译目标如何一步步完成 WPF 项目的过程。 本文内容提前准备Tar... 阅读详情

由程序生成可执行文件经过了预编译——编译——汇编——链接的过程。其中编译的步骤分为:词法分析、语法分析、语义分析、中间语言生成、目标代码生成及优化(如下图)。

       例子:array[index] = (index + 4) * (2 +6)


首先是词法分析形成一个个的记号,之后进行语法分析产生语法树。


接下来进行语义分析,编译器所能分析的语义是静态语义,所谓静态语义是指在编译期可以确定的语义,与之对应的动态语义就是只有在运行期才能确定的语义。

       静态语义通常包括声明和类型的匹配,类型的转换。动态语义一般指在运行期出现的语义相关的问题(比如多态)。


之后进行中间代码的优化,由于在语法树上做优化比较困难,所以源代码优化器往往将整个语法树转换成中间代码,它是语法树的顺序表示,其实已经很接近目标代码了。但是它一般跟目标机器和运行时环境是无关的,比如它不包含数据的尺寸、变量地址和寄存器的名字等。(其实就是语法树的一种表示)比较常见的就是三地址码和P-代码。

       中间代码使得编译器可以被分为前端和后段。编译器前端负责产生机器无关的中间代码,编译器后端将中间代码转换成目标机器代码。这样对于一些可跨平台的编译器而言,它们可以针对不同的平台使用同一个前端和针对不同极其平台的数个后端。


最后将进行目标代码的生成与优化。目标代码的优化包括选择合适的寻址方式、使用唯一来代替乘除运算、删除多余的指令等。





S32DS编译过程说明 增量编译:编译器识别哪些文件已修改,仅重新编译这些文件。这是通过“Incremental Build”实现的,通常会提高编译效率。源文件编译预处理:对Dio.cGpt.c等源文件执行预处理操作,如宏展开和文件包含处理。编译:源文件编译为目标文件(.o),例如Dio.oGpt.o。编译器使用进行编译,并生成.d文件用于依赖管理。汇编和链接汇编:将编译生成的目标文件汇编成机器代码。链接:将所有目标文件(如Dio.oGpt.o等)和库文件链接成一个完整的可执行文件。这个过程由链接器完成,通过命令实现。 阅读详情

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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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