4、Linux编程:共享库、帮助获取与Shell编程入门

Linux编程:共享库、帮助获取与Shell编程入门

共享库的优势与使用

在Linux系统中,共享库是一种非常实用的机制。系统能够让多个应用程序同时使用共享库的单个副本,并且只需在磁盘上存储一次。这不仅节省了磁盘空间,还带来了额外的好处,即共享库可以独立于依赖它的应用程序进行更新。

系统通过符号链接来实现这一功能,例如从 /lib/libm.so 文件到实际库版本(如 /lib/libm.so.N ,其中 N 代表主版本号,当前编写时为 6)的链接。当Linux启动应用程序时,会考虑应用程序所需的库版本,以防止库的重大新版本破坏旧应用程序。

对于Linux系统,负责加载共享库并解析客户端程序函数引用的程序(动态加载器)称为 ld.so ,可能以 ld-linux.so.2 ld-lsb.so.2 ld-lsb.so.3 的形式提供。共享库的额外搜索位置在 /etc/ld.so.conf 文件中配置,如果该文件发生更改(例如安装X Window System时添加X11共享库),则需要使用 ldconfig 进行处理。

你可以使用 ldd 实用程序查看程序所需的共享库。例如,对示例应用程序运行 ldd 命令:

$ ldd program
linux-ga
根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
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