简单 gcc 参数

gcc 有超过1 0 0个的编译选项可用。这些选项中的许多选项一般根本不会用到,但一些主
要的选项将会频繁用到。很多的g c c选项包括一个以上的字符。因此必须为每个选项指定各自
的连字符,并且就像大多数L i n u x命令一样,不能在一个单独的连字符后跟一组选项。例如,
下面的两个命令是不同的:
gcc -p -g test.c
gcc -pg test.c
第一条命令告诉g c c编译t e s t . c时为p r o f命令建立剖析信息并且把调试信息加入到可执行的
文件里。第二条命令只告诉g c c为g p r o f命令建立剖析信息。
如果编译一个程序时不使用任何选项, gcc 将会建立(假定编译成功)一个名为a.out 的可
执行文件。例如,下面的命令将在当前目录下产生一个名为a . o u t的文件:
gcc test.c
可以使用- o编译选项来为即将产生的可执行文件指定一个文件名来代替a . o u t。例如,将
一个叫c o u n t . c的C程序编译为名叫c o u n t的可执行文件,可以输入下面的命令:
gcc -o count count.c
gcc 同样有指定编译器处理多少的编译选项。- c选项告诉gcc 仅把源代码编译为目标代码
而跳过汇编和连接的步骤。这个选项使用得非常频繁,因为它使编译多个C程序时的速度更快
并且更易于管理。缺省时g c c建立的目标代码文件有一个.o 的扩展名。
-S 编译选项告诉g c c在为C代码产生了汇编语言文件后停止编译。gcc 产生的汇编语言文
件的缺省扩展名是. s。- E选项指示编译器仅对输入文件进行预处理。当使用这个选项时,预处理器的输出被送到标准输出而不是储存在文件里。
1. 优化选项
用g c c编译C代码时,它会尝试用最少的时间完成编译并且使编译后的代码易于调试。易
于调试意味着编译后的代码与源代码有同样的执行次序,编译后的代码没有经过优化。有很
多选项可用于告诉gcc 在耗费更多编译时间和牺牲易调试性的基础上产生更小更快的可执行
文件。这些选项中最典型的是- O和- O 2选项。
- O选项告诉g c c对源代码进行基本优化。这些优化在大多数情况下都会使程序执行得更
快。- O 2选项告诉g c c产生尽可能小和尽可能快的代码。- O 2选项将使编译的速度比使用- O时慢。
但通常产生的代码执行速度会更快。
除了- O和- O 2优化选项外,还有一些低级选项用于产生更快的代码。这些选项非常特殊,
而且最好只有完全理解这些选项将会对编译后的代码产生什么样的效果时再去使用它们。
2. 调试和剖析选项
gcc 支持数种调试和剖析选项。在这些选项里最常用到的是- g和- p g选项。
- g选项告诉g c c产生能被G N U调试器g d b使用的调试信息以便调试程序。g c c提供了一个很
多其他C编译器里没有的特性,在g c c里可以将- g和-O (产生优化代码)联用。这一点非常有用,
因为这样可以在与最终产品尽可能相近的情况下调试代码。在同时使用这两个选项时必须清
楚所写的某些代码已经在优化时被g c c做了改动。
- p g选项告诉g c c在程序里加入额外的代码,执行时,将产生g p r o f用的剖析信息以显示程
序的耗时情况。
上面介绍的都是关于g c c的最简单的知识。如果想详细了解g c c,请参考G C C - H O W TO,
或者在s h e l l提示符下输入:
man gcc
这样可以浏览g c c的手册页。
当然,对规模较大的程序来说,仅仅一行编译指令是远远不够的。有多种G N U实用工具
可以帮助完成编译选项的设置,如a u t o c o n f、a u t o m a k e和l i b t o o l等。G U I生成器G l a d e所生成的
代码中有一个a u t o g e n . s h脚本,也可以用来完成这件工作。

转载于:https://www.cnblogs.com/zhihaowang/archive/2009/07/26/10128729.html

标题SpringBoot智能在线预约挂号系统研究AI更换标题第1章引言介绍智能在线预约挂号系统的研究背景、意义、国内外研究现状及论文创新点。1.1研究背景与意义阐述智能在线预约挂号系统对提升医疗服务效率的重要性。1.2国内外研究现状分析国内外智能在线预约挂号系统的研究与应用情况。1.3研究方法及创新点概述本文采用的技术路线、研究方法及主要创新点。第2章相关理论总结智能在线预约挂号系统相关理论,包括系统架构、开发技术等。2.1系统架构设计理论介绍系统架构设计的基本原则和常用方法。2.2SpringBoot开发框架理论阐述SpringBoot框架的特点、优势及其在系统开发中的应用。2.3数据库设计与管理理论介绍数据库设计原则、数据模型及数据库管理系统。2.4网络安全与数据保护理论讨论网络安全威胁、数据保护技术及其在系统中的应用。第3章SpringBoot智能在线预约挂号系统设计详细介绍系统的设计方案,包括功能模块划分、数据库设计等。3.1系统功能模块设计划分系统功能模块,如用户管理、挂号管理、医生排班等。3.2数据库设计与实现设计数据库表结构,确定字段类型、主键及外键关系。3.3用户界面设计设计用户友好的界面,提升用户体验。3.4系统安全设计阐述系统安全策略,包括用户认证、数据加密等。第4章系统实现与测试介绍系统的实现过程,包括编码、测试及优化等。4.1系统编码实现采用SpringBoot框架进行系统编码实现。4.2系统测试方法介绍系统测试的方法、步骤及测试用例设计。4.3系统性能测试与分析对系统进行性能测试,分析测试结果并提出优化建议。4.4系统优化与改进根据测试结果对系统进行优化和改进,提升系统性能。第5章研究结果呈现系统实现后的效果,包括功能实现、性能提升等。5.1系统功能实现效果展示系统各功能模块的实现效果,如挂号成功界面等。5.2系统性能提升效果对比优化前后的系统性能
在金融行业中,对信用风险的判断是核心环节之一,其结果对机构的信贷政策和风险控制策略有直接影响。本文将围绕如何借助机器学习方法,尤其是Sklearn工具包,建立用于判断信用状况的预测系统。文中将涵盖逻辑回归、支持向量机等常见方法,并通过实际操作流程进行说明。 一、机器学习基本概念 机器学习属于人工智能的子领域,其基本理念是通过数据自动学习规律,而非依赖人工设定规则。在信贷分析中,该技术可用于挖掘历史数据中的潜在规律,进而对未来的信用表现进行预测。 二、Sklearn工具包概述 Sklearn(Scikit-learn)是Python语言中广泛使用的机器学习模块,提供多种数据处理和建模功能。它简化了数据清洗、特征提取、模型构建、验证与优化等流程,是数据科学项目中的常用工具。 三、逻辑回归模型 逻辑回归是一种常用于分类任务的线性模型,特别适用于二类问题。在信用评估中,该模型可用于判断借款人是否可能违约。其通过逻辑函数将输出映射为0到1之间的概率值,从而表示违约的可能性。 四、支持向量机模型 支持向量机是一种用于监督学习的算法,适用于数据维度高、样本量小的情况。在信用分析中,该方法能够通过寻找最佳分割面,区分违约与非违约客户。通过选用不同核函数,可应对复杂的非线性关系,提升预测精度。 五、数据预处理步骤 在建模前,需对原始数据进行清理与转换,包括处理缺失值、识别异常点、标准化数值、筛选有效特征等。对于信用评分,常见的输入变量包括收入水平、负债比例、信用历史记录、职业稳定性等。预处理有助于减少噪声干扰,增强模型的适应性。 六、模型构建与验证 借助Sklearn,可以将数据集划分为训练集和测试集,并通过交叉验证调整参数以提升模型性能。常用评估指标包括准确率、召回率、F1值以及AUC-ROC曲线。在处理不平衡数据时,更应关注模型的召回率与特异性。 七、集成学习方法 为提升模型预测能力,可采用集成策略,如结合多个模型的预测结果。这有助于降低单一模型的偏差与方差,增强整体预测的稳定性与准确性。 综上,基于机器学习的信用评估系统可通过Sklearn中的多种算法,结合合理的数据处理与模型优化,实现对借款人信用状况的精准判断。在实际应用中,需持续调整模型以适应市场变化,保障预测结果的长期有效性。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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