c的可重定位object文件的symtab问题

本文详细解释了C语言中可重定位文件的.symtab的作用及其包含的内容。.symtab存储全局变量和函数名称,用于连接器工作。无论是static还是非static的定义都会出现在.symtab中,并在重定位过程中发挥作用。

对于c的可重定位文件中的.symtab.
.symtab存放的是 全局变量/函数名字. --- 给连接器来使用

symtab中每个条目都有自己的属性.
所以static与非static的全局变量和函数名字都在.symtab中,在重定位之后才会被去除,
不过static类型的定义,连接器不会把它往外部.链接


但是虽然不往外部链接,用到函数名或者全局变量的地方,无论是否为static,都需要在链接时候进行重定位.!!!!!!!!!!!!!!

转载于:https://www.cnblogs.com/jack204/archive/2011/10/31/2230899.html

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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