gdb调试程序

本文介绍使用GDB进行程序调试的方法,包括查看寄存器、汇编代码、内存值及GDB的基本操作流程等核心内容。

1. 查看寄存器

info registers 
查看寄存器的情况。(除了浮点寄存器) 
info all-registers 
查看所有寄存器的情况。(包括浮点寄存器) 
info registers ebp

查看所指定的寄存器的情况。

2. 查看汇编

disassemble func

3. 去除GCC的Buffer Overflow Protect

gcc -g -fno-stack-protector test.c -o test

4. 查看内存中的值

 

用gdb查看内存

格式: x /nfu <addr>

说明
x 是 examine 的缩写

n表示要显示的内存单元的个数

f表示显示方式, 可取如下值
x 按十六进制格式显示变量。
d 按十进制格式显示变量。
u 按十进制格式显示无符号整型。
o 按八进制格式显示变量。
t 按二进制格式显示变量。
a 按十六进制格式显示变量。
i 指令地址格式
c 按字符格式显示变量。
f 按浮点数格式显示变量。

u表示一个地址单元的长度
b表示单字节,
h表示双字节,
w表示四字节,
g表示八字节

5. gdb执行一般流程

$gcc -g test.c -o test          -- 调试编译 

$gdb                                 -- 启动gdb

(gdb)file test                    -- 打开被调试文件test

(gdb)b 10                         -- 在第10行设置断点

(gdb)b func                      -- 在函数func处设置断点

(gdb)clear                         -- 清除所有断点

(gdb)r                                -- 运行

(gdb)c                                -- 继续运行

(gdb)n                                -- 执行下一条语句

 



本文转自CoderZh博客园博客,原文链接:http://www.cnblogs.com/coderzh/archive/2008/08/19/1271347.html,如需转载请自行联系原作者

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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