VC++常规错误之22:warning LNK4204缺少引用模块的调试信息；正在链接对象，如同没有调试信息一样

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项目管理-(补充）七种基本质量工具 七种基本质量工具，用于PDCA循环的架构内 解决与质量相关的问题，分为老七工具和新七工具。 1）老七种：刘英只点劣质茶（流程图、因果图、直方图、散点图、帕累托图、控制图、核查表）2）新七种：锯树联亲测动优（矩阵图、树形图、关联图、亲和图、过程决策程序图、活动网络图、优先矩阵） 阅读详情

--------------------------------本文分2部分 第1部分:解决方法 第2部分:补充了解资料,为什么这样做--------------------------------

---------------------------------------------------------------- 第1部分:解决方法----------------------------------------------------------------

错误原因:这种是在静态库时,才会出现的错误,缺少了vc100.pdb(VS2010是vc100.pdb,VS2008,是vc90.pdb依此类推)

这里除了静态库.lib,还需要vc100.pdb这个文件(在debug目录下)

错误提示:

1>------ 已启动生成: 项目: patch, 配置: Debug Win32 ------
1>生成启动时间为 2011-7-21 15:33:02。
1>InitializeBuildStatus:
1> 正在对“Debug\patch.unsuccessfulbuild”执行 Touch 任务。
1>ClCompile:
1> 所有输出均为最新。
1> 所有输出均为最新。
1>ManifestResourceCompile:
1> 所有输出均为最新。
1>vpatch_sdk.lib(adler32.obj) : warning LNK4204: “D:\公司SVN\fallingdown下午要更新的\server\打补丁工具\Debug\vc100.pdb”缺少引用模块的调试信息；正在链接对象，如同没有调试信息一样
1>vpatch_sdk.lib(apply_patch.obj) : warning LNK4204: “D:\公司SVN\fallingdown下午要更新的\server\打补丁工具\Debug\vc100.pdb”缺少引用模块的调试信息；正在链接对象，如同没有调试信息一样
1>vpatch_sdk.lib(checksum.obj) : warning LNK4204: “D:\公司SVN\fallingdown下午要更新的\server\打补丁工具\Debug\vc100.pdb”缺少引用模块的调试信息；正在链接对象，如同没有调试信息一样
1>vpatch_sdk.lib(Checksums.obj) : warning LNK4204: “D:\公司SVN\fallingdown下午要更新的\server\打补丁工具\Debug\vc100.pdb”缺少引用模块的调试信息；正在链接对象，如同没有调试信息一样
1>vpatch_sdk.lib(ChunkedFile.obj) : warning LNK4204: “D:\公司SVN\fallingdown下午要更新的\server\打补丁工具\Debug\vc100.pdb”缺少引用模块的调试信息；正在链接对象，如同没有调试信息一样
1>vpatch_sdk.lib(FileFormat1.obj) : warning LNK4204: “D:\公司SVN\fallingdown下午要更新的\server\打补丁工具\Debug\vc100.pdb”缺少引用模块的调试信息；正在链接对象，如同没有调试信息一样
1>vpatch_sdk.lib(main_gen.obj) : warning LNK4204: “D:\公司SVN\fallingdown下午要更新的\server\打补丁工具\Debug\vc100.pdb”缺少引用模块的调试信息；正在链接对象，如同没有调试信息一样
1>vpatch_sdk.lib(main_regen.obj) : warning LNK4204: “D:\公司SVN\fallingdown下午要更新的\server\打补丁工具\Debug\vc100.pdb”缺少引用模块的调试信息；正在链接对象，如同没有调试信息一样
1>vpatch_sdk.lib(md5.obj) : warning LNK4204: “D:\公司SVN\fallingdown下午要更新的\server\打补丁工具\Debug\vc100.pdb”缺少引用模块的调试信息；正在链接对象，如同没有调试信息一样
1>vpatch_sdk.lib(PatchGenerator.obj) : warning LNK4204: “D:\公司SVN\fallingdown下午要更新的\server\打补丁工具\Debug\vc100.pdb”缺少引用模块的调试信息；正在链接对象，如同没有调试信息一样
1>vpatch_sdk.lib(POSIXUtil.obj) : warning LNK4204: “D:\公司SVN\fallingdown下午要更新的\server\打补丁工具\Debug\vc100.pdb”缺少引用模块的调试信息；正在链接对象，如同没有调试信息一样
1>vpatch_sdk.lib(vpatch_sdk.obj) : warning LNK4204: “D:\公司SVN\fallingdown下午要更新的\server\打补丁工具\Debug\vc100.pdb”缺少引用模块的调试信息；正在链接对象，如同没有调试信息一样
1>vpatch_sdk.lib(adler32.obj) : warning LNK4204: “D:\公司SVN\fallingdown下午要更新的\server\打补丁工具\Debug\vc100.pdb”缺少引用模块的调试信息；正在链接对象，如同没有调试信息一样
1>vpatch_sdk.lib(apply_patch.obj) : warning LNK4204: “D:\公司SVN\fallingdown下午要更新的\server\打补丁工具\Debug\vc100.pdb”缺少引用模块的调试信息；正在链接对象，如同没有调试信息一样
1>vpatch_sdk.lib(checksum.obj) : warning LNK4204: “D:\公司SVN\fallingdown下午要更新的\server\打补丁工具\Debug\vc100.pdb”缺少引用模块的调试信息；正在链接对象，如同没有调试信息一样
1>vpatch_sdk.lib(Checksums.obj) : warning LNK4204: “D:\公司SVN\fallingdown下午要更新的\server\打补丁工具\Debug\vc100.pdb”缺少引用模块的调试信息；正在链接对象，如同没有调试信息一样
1>vpatch_sdk.lib(ChunkedFile.obj) : warning LNK4204: “D:\公司SVN\fallingdown下午要更新的\server\打补丁工具\Debug\vc100.pdb”缺少引用模块的调试信息；正在链接对象，如同没有调试信息一样
1>vpatch_sdk.lib(FileFormat1.obj) : warning LNK4204: “D:\公司SVN\fallingdown下午要更新的\server\打补丁工具\Debug\vc100.pdb”缺少引用模块的调试信息；正在链接对象，如同没有调试信息一样
1>vpatch_sdk.lib(main_gen.obj) : warning LNK4204: “D:\公司SVN\fallingdown下午要更新的\server\打补丁工具\Debug\vc100.pdb”缺少引用模块的调试信息；正在链接对象，如同没有调试信息一样
1>vpatch_sdk.lib(main_regen.obj) : warning LNK4204: “D:\公司SVN\fallingdown下午要更新的\server\打补丁工具\Debug\vc100.pdb”缺少引用模块的调试信息；正在链接对象，如同没有调试信息一样
1>vpatch_sdk.lib(md5.obj) : warning LNK4204: “D:\公司SVN\fallingdown下午要更新的\server\打补丁工具\Debug\vc100.pdb”缺少引用模块的调试信息；正在链接对象，如同没有调试信息一样
1>vpatch_sdk.lib(PatchGenerator.obj) : warning LNK4204: “D:\公司SVN\fallingdown下午要更新的\server\打补丁工具\Debug\vc100.pdb”缺少引用模块的调试信息；正在链接对象，如同没有调试信息一样
1>vpatch_sdk.lib(POSIXUtil.obj) : warning LNK4204: “D:\公司SVN\fallingdown下午要更新的\server\打补丁工具\Debug\vc100.pdb”缺少引用模块的调试信息；正在链接对象，如同没有调试信息一样
1>vpatch_sdk.lib(vpatch_sdk.obj) : warning LNK4204: “D:\公司SVN\fallingdown下午要更新的\server\打补丁工具\Debug\vc100.pdb”缺少引用模块的调试信息；正在链接对象，如同没有调试信息一样
1> 打补丁工具.vcxproj -> D:\公司SVN\fallingdown下午要更新的\server\打补丁工具\Debug\patch.exe
1>FinalizeBuildStatus:
1> 正在删除文件“Debug\patch.unsuccessfulbuild”。
1> 正在对“Debug\patch.lastbuildstate”执行 Touch 任务。
1>
1>生成成功。
1>
1>已用时间 00:00:02.85
========== 生成: 成功 1 个，失败 0 个，最新 0 个，跳过 0 个 ==========

--------------------------------------------------第2部分:补充了解资料,为什么这样做--------------------------------------------------

以下摘抄:补充为什么需要vc100.pdb这个文件的原因

转载网址 http://www.cnblogs.com/wintech/archive/2010/06/11/1756606.html

注：本文所提到的符号均是指微软PDB格式的符号。

调试信息的历史回顾

　　连接二进制指令和源代码之间的纽带——符号是如何被编译器生成的呢？要具体了解这个内容我们需要先简单回顾一下微软调试信息格式的历史。

COFF：

　　最早的调试信息格式是COFF格式，这种格式内嵌到可执行文件中的，它能记录函数、变量、行号、FPO等信息。

CodeView：

　　随后就是比较熟悉的CodeView了。这种调试信息的格式提供了内嵌和分离两种形式，和PDB唯一的不同就是没有编辑并继续的功能。独立的CodeView调试信息存储在.dbg文件中。

PDB：

　　而微软最新的调试信息格式就是PDB（Program Data Base）了。这种调试信息和可执行文件是完全分离的。他记录了很多丰富的信息，同时还提供了调试并继续、增量链接的功能。不过这种调试信息的格式并没有官方的公开文档，要操作它一般只有通过debughelp或者DIA。PDB又分为两种格式，一种是vc6使用的PDB2.0，后来的版本则全是PDB7.0。PDB7.0是不能向下兼容的。

编译器产生符号的过程

　　我们看到调试信息是逐步发展的，最新的调试信息格式为PDB7.0。这是一种和可执行文件分离的格式。对于可执行文件，一般只有几百字节的额外负担。下面我们仅讨论PDB这种调试信息格式。

　　如果指定生成调试信息，编译器在每次编译完文件以后就会产生一个obj文件，然后同时产生它对应的调试信息。当我们进行连接的时候，编译器就会帮我们把所有obj统一编译为一个可执行文件，然后所有的调试信息统一生成一个PDB文件。

　　如果我们是生成静态库，那么编译器编译完各个源代码以后会统一产生lib文件，同时也将所有的调试信息生成到一个pdb中。如果我们在编译可执行文件的同时需要使用某一个静态库，那么编译器也需要使用到静态库的调试信息，最终可执行文件和调试信息都被单独地生成。

静态库的符号问题

　　曾经遇到过一个问题，就是使用了vc6编译的静态库，然后在vs2008中进行链接。结果每次链接的时候都产生警告，提示没有找到静态库的符号，结果就像没有调试信息一样。这个问题研究很久无果。

　　后来自习研究了一下静态库的编译方式才解决了问题。上面已经提到，静态库的PDB是每个文件的调试信息的集合，而默认情况下静态库生成的PDB文件都是VCX0.PDB，例如vs2008就是VC90.PDB，VS2010就是VC100.PDB。生成静态库以后，最终的可执行程序进行链接时候，就会根据lib中各个obj记录的信息区找VCX0.PDB，而这个文件就是我们需要的。如果我们要链接很多个静态库，可能就需要在编译静态库的时候/FD给静态库的符号重命名了。

　　这一点在.NET中解决得很好，所有依赖的程序集符号都会被自动保存，并且程序集之间的符号不会合并为一份。

　　符号的生成非常简单，几个编译选项就搞定，默认情况下DEBUG模式都会产生编辑并继续的符号，而Release模式建议也使用/Zi来产生对应调试信息。

 

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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")

vs编译之连接器工具警告LNK4099的解决

在用vs2015编译程序时，出现类似如下错误： warning LNK4099: 未找到 PDB“.pdb”正在链接对象,如同没有调试信息一样 解决：可参考微软官网的解决办法，网址如下 https://docs.microsoft.com/zh-cn/cpp/error-messages/tool-errors/linker-tools-warning-lnk4099 具体的步骤是：...

xiachong27的博客 3652

android 蓝牙通讯demo

android 下蓝牙通讯demo，实现了发现蓝牙，使能蓝牙，通过蓝牙发送消息。

VS warning LNK4099:未找到 PDB 的解决方案

举例: “warning LNK4099: 未找到 PDB“vc120.pdb”(使用“sqlite3d.lib(sqlite3secure.obj)”或在“D:\test\Debug\vc120.pdb”中寻找)；正在链接对象，如同没有调试信息一样”。 使用VC时链接了第三方静态库, 并且第三方静态库(一般是开源的三方库)是在一个solution下的多个project, 当然, 网上基本都是这么回答的, 其实本质原因是因为这些开源库一般都会通过各种方式修改solution和project的默认路径把二进.

空气中的告白专栏 8309

SAP B1中文培訓教材_SDK

公司内部培训资料，对开发工具 ，DIAPI， UIAPI，Add-ON有详细解说

解决 qtmaind.lib 正在链接对象，如同没有调试信息一样

同时装了qt5.5.1和qt5.11.3，把path顺序调整为5.11.3

52CRACKING 775

V​S​2​0​0​5​编​译​链​接​错​误​小​结

1.run error: 没有找到MSVCR80D.dll，因此这个应用程序未能启动。重新安装应用程序可能会修复此问题？ 解决办法： 方法一、微软对于这个问题应该也有处理，不过感觉不是很人性化。在“属性->配置属性->清单工具->常规“下有一个”使用FAT32解决办法，把它选成是，就可以了。注意：一定要先配置这个选项，然后再编译工程，要不然还是不好用 方法二、找到你的工程的文件夹，如（myp

liulina603的专栏 2953

warning LNK4204:

就是缺少vc1xx.pdb文件，此文件在vs对应目录下，要么单独搞文件，要么重新安装一遍vs，恰好我的vc120.pdb么有，我又vc140.pdb。所以就用了vs2017了。

一个草根敲键盘的故事 663

visual studio 2008 编译项目出现层次不穷问题枚举

visual studio 2008 编译项目出现层次不穷问题枚举

森明帮大于黑虎帮的博客 1908

vs2019 - warning LNK4099: 未找到 PDB

1>xlsxwriter_debug_x64.lib(drawing.obj) : warning LNK4099: 未找到 PDB“xlsxwriter.pdb”(使用“xlsxwriter_debug_x64.lib(drawing.obj)”或在“D:\my_dev\my_local_git_prj\soft\exp\exp009TestLink4098MsvcrtLib\main\x64\Debug\xlsxwriter.pdb”中寻找)；正在链接对象，如同没有调试信息一样。

博客标题不能为空 2121

VC++ 2005编译链接错误汇总

VC++ 2005编译链接错误汇总 -------------------------------------------------------------------------- 1 文本字体需要使用Unicode，编译错误C2220和警告C4819 2 没有找到MSVCR80D.dll 3 默认库“MSVCRT”与其他库的使用冲突 4 warning C4996: 'getch'

joncke的专栏 896

遭遇 VS 的 无法调试引用的类库项目(DLL)问题(生成下面的模块时,启用了优化或没有调试信息)

生成下面的模块时,启用了优化或没有调试信息: C:/WINDOWS/Microsoft.NET/Framework/v2.0.50727/Temporary ASP.NET Files/.../xxx.DLL 若要调试此模块,请将其项目生成配置更改为“调试”模式。有效的解决方法是在该类库的项目的生成属性的高级设置1.类库项目－属性－生成－配置 选择 Debug2.类

freeliver54的专栏 4786

VS提示无可用源，此模块的调试信息…

在使用VS2015，对新建设的wpf项目文件进行编程时候，原先在其他的项目文件中可行的调试突然失效，并且提示未载入符号 ，找不到符号文件 勾选Microsoft服务器，花了一点时间重新载入符号后，产生该提示，无法正常进行调试操作 一共尝试了这几种方法： 1. 在 VS界面下的 工具->选项->调试->常规，去掉“要求源文件与原始版本完全匹配”复选框后重试。 2. 重新安装了V

arenascat的博客 2万+
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