gcc 扩展

最新推荐文章于 2024-10-25 10:12:44 发布
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#gcc #扩展 #function

1.返回值复合语句

2.条件操作数省略

3.枚举不完全类型

4.__alignof__()

5.匿名联合

6.变长数组

7.零长数组

8.__atribution__(())

9.内联函数

10.__FUNCTION__

11.构造函数调用

12.函数嵌套

13.函数原型

14.内建函数

15.含$标识符

16.标识符

17.局部标签

18.typeof

19.typedef

20.case

thill
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GCC扩展关键字总结
小风code
05-30 1714
流水线优化 __builtin_expect 将流水线引入cpu，让cpu可以预先取出下一条指令，提高cpu的效率。但是如果遇到跳转语句，提前取出的指令就没用了。So, GCC 提供了这个关键字 用来告诉编译器，跳转到那条分支语句的的可能性大，这样编译器就可以生成高效的汇编代码。 __builtin_expect(EXP, N) // 用来指示 Exp == N 的概率...
Gcc扩展之typeof
09-17
GCC 扩展之 typeof 运算符的用法 GCC 编译器扩展的 typeof 运算符是 GCC 编译器中一种强大的扩展，用于获取变量或表达式的数据类型。本文将详细介绍 typeof 运算符的用法和特点。 typeof 运算符的定义 typeof ...
GCC的51项扩充(编译器扩展语法标准)
08-07
对于程序员来说，标准对于咱们是很重要的，目前gcc对标准C进行了51相扩充，希望你早点用上
百尺竿头更进一步——编译器gcc对c语言的扩展
yiye_01的专栏
12-24 1232
三国杀是个很有意思的游戏，在游戏的过程中有一些封号有意思，“初尝胜果”，“旗开得胜”....都是刚开始的胜利，可圈可点；然而高手与熟手的区别在于能否对自己用的工具领悟得更多。        在这个技术知识爆炸的年代，很多人都是掌握一门基本技艺，然后重复之，如此了此一生；而学习一门技艺，却需要不断地去淬炼它，用力夯实基础，以此为基，跟进一步，集之大成。       在熟练使用gcc作为编译工具的
gcc扩展用法gcc扩展用法
08-08
gcc扩展用法gcc扩展用法gcc扩展用法
gcc的使用例子
lhembed的专栏
07-30 950
<br />gcc -o hello -O2 hello.c <br /><br />-o参数指定生成的可执行程序的文件名， -O2是优化级别。该命令会编译生成hello可执行程序<br /> <br />gcc -o libhello.so -O2 -fPIC -shared hello.c <br /><br />-fPIC参数声明链接库的代码段是可以共享的，-shared参数声明编译为共享库。请注意这次我们编译的共享库的名字叫做libhello.so，这也是Linux共享库的一个命名的惯例了：后缀使用
所见的GCC和标准C不同的一些语法(长期更新)
liqinghan的专栏
12-12 1209
弄linux编程用的是gcc，而之前所了解的都是标准，对gcc的扩展不太了解，所以做一些记录，以后后面用得着。 1、 函数参数外定义 main(argc, argv) int argc; char **argv; { return; }//gcc 可以编译通过。 2、 类型的获取 typeof int a; typeof(a) b; main(argc,argv) int argc;
gcc扩展
a1064355047的博客
07-14 399
attribute机制 描述：attribute 可以设置函数属性（Function Attribute ）、变量属性（Variable Attribute ）和类型属性（Type Attribute ） 用法：attribute((attribute-list)) void Function(){}; constructor扩展 描述：这个扩展和C＋＋的构造函数很像，它会在main函数之前由程...
GCC扩展功能、函数，预处理命令
surfaceyan的博客
07-07 1784
GCC（GNU Compiler Collection）提供了许多扩展功能，这些功能在标准C和C++中没有定义，但可以提高代码的效率和可移植性。__LINE__ // int #line num 会重置该值。
GCC扩展
huiguixian的专栏
12-06 4083
转自候佩优快云博客，地址：http://blog.youkuaiyun.com/mydo/article/details/3738336 GNC CC是一个功能非常强大的跨平台C编译器，它对C 语言提供了很多扩展，这些扩展对优化、目标代码布局、更安全的检查等方面提供了很强的支持。本文把支持GNU 扩展的C 语言称为GNU C。 　　Linux 内核代码使用了大量的 GNU C 扩展，以至于能够编译 Li
riscv-gcc扩展指令修改
zhangqing2002的博客
10-25 611
打开 riscv-tools/riscv-opcodes/opcodes文件，在这里，将能够看到分配给各种指令的各种操作码和指令位。1.4将指令类型、寄存器加入文件riscv-binutiles/ opcode/riscv-opc.c中，riscv_kvec_names_numeric(kp0。1.5增加寄存器需要修改riscv-binutiles/gas/config/tc-riscv.c中如下两个函数。加入文件riscv-binutiles/include/opcode/riscv-opc.h这。
Linux gcc.pdf
07-31
GCC 也支持许多扩展，例如，-Wall 选项可以启用所有警告信息，而-std=gnu99 选项可以指定 C 语言标准。 在 Linux 系统中，GCC 是编译 C 和 C++ 语言的不二之选。它提供了一个灵活的编译环境，能够满足各种开发需求...
GCC核心扩展.doc
12-16
在GCC扩展中，你可以用typeof来创建不需要预先知道参数类型的宏。例如，定义min宏时，可以先定义与x和y同类型的局部变量，然后进行比较，这样在宏展开时可以确保类型正确，而无需预先知道x和y的具体类型。 3. **零...
GCC的扩展语法
u013920085的专栏
11-20 1544
1.对齐 __alignof__操作符返回数据类型或指定数据项的分界对齐(boundary alignment). 如: __alignof__(long long); The keyword `__alignof__' allows you to inquire about how an object is aligned, or the minimum alignment us
GCC扩展特性
Lanttor的技术博文
01-19 877
遇到了一个关于零数组定义的问题，总结如下： 零数组的使用的好处是：它在结构里不占用空间，但是结构可以通过它访问结构之外的数据。这也给了它的很大的访问权限，因此在通过零数组访问之前，一定要检查访问范围的有效性。下面是一个简单的例子： #include #include typedef struct {        int len;        char d
【医学图像处理】基于openslide的SVS切片多尺度分析：病理AI研究中的高分辨率图像处理与批量裁剪技术应用
最新发布
01-03
内容概要：本文是一份关于使用openslide处理显微镜病理SVS切片的全流程技术教程，涵盖从环境搭建、基础读取与可视化，到进阶裁剪、批量处理以及科研级应用拓展。文章详细介绍了SVS切片的特点和openslide库的功能，提供了Python代码示例，实现切片多层级图像提取、感兴趣区域裁剪、大批量SVS文件自动化处理，并进一步引导读者结合深度学习模型进行病变分割、细胞计数、多尺度分析及交互式可视化报告开发。同时附带常见问题避坑指南，帮助用户应对内存不足、坐标错乱和格式兼容等问题。; 适合人群：计算机或生物医学工程相关专业，正在进行病理图像分析方向毕业设计的学生，具备一定Python编程和图像处理基础的研发人员。; 使用场景及目标：① 掌握openslide对超大SVS切片的高效读取与多层级可视化方法；② 实现病理图像的精准裁剪与批量预处理，为AI模型训练准备数据；③ 构建从全切片到局部细节的多尺度分析流程，提升毕设的技术深度与科研价值。; 阅读建议：建议边实践边学习，配合提供的代码链接动手操作，优先在小样本上验证流程，并结合ImageScope软件进行坐标定位与结果验证，注意处理大文件时的内存优化策略。
update9-20260103.5.211.slice.img.7z.003
01-03
小雉系统分卷源码
QT学习 实例 QLineEdit QLCDNumber
01-03
下载方式：https://pan.quark.cn/s/f4ef8119fda2 通过QT学习实例，可以展示QLineEdit的多样化应用方式，并运用QLCDNumber来以类似液晶显示屏的数字形式呈现数值
半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）
01-03
半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）内容概要：本文档主要介绍了一种半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）的Matlab代码实现方法，属于机器学习与深度学习领域的前沿探索内容。文中强调该技术在时序预测、分类识别、回归分析等方面的应用，并指出其适用于缺乏充足标签数据的实际科研场景。资源还涵盖了极限学习机（ELM）系列算法与其他智能优化算法、神经网络模型的结合应用，展示了其在电力系统、负荷预测、电池健康状态评估等多个工程领域的实践价值。此外，文档附带了多个Matlab仿真实例及相关网盘资源链接，便于读者复现和扩展研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事科研工作或研究生阶段的学习者，尤其适合研究机器学习、电力系统优化、智能算法应用等相关方向的人员。; 使用场景及目标：①用于解决标签数据稀缺情况下的分类与预测问题；②结合智能优化算法提升极限学习机性能；③应用于电力负荷预测、新能源系统调度、电池状态估计等实际工程问题的研究与模型构建。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码实例进行实践操作，优先掌握ELM基本原理后再深入SS-US-ELM的实现逻辑，同时利用网盘资源完成代码复现与参数调优，以达到理论与实践相结合的学习效果。
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