makefile 的语法(10):自动推导与隐式规则及其中的变量,库文件制作 ar rcs libfun.a *.o 与更新,gcc -o 的顺序,命令 sed ,嵌套 make,export,空目标

(67) 接着学习自动推导与隐式规则
对于常见的 .c .cpp 文件生成 .o 文件 , .o 文件链接成 可执行文件的规则方法,可以不用写。make 可以自动推导

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++ 给出隐式规则与自动推导的概念:

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(68) 隐式规则中常用一些变量的定义

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++ 练习这些宏定义的值:

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(69) 给出隐式规则的实战:

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++ 解决乱码问题:

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(70) 关于库文件以及库选项的使用。首先学习制作库文件的命令, ar rcs 库名称 .o 文件列表 :

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++ 给出指令的详细含义:

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库文件的制作讲解在第 18 节。

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++ 更新归档文件

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++ 加入库文件的项目实战:

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LDFLAGS 指明链接的搜索位置, LDLIBS 指明链接的库名。 规则 main 中使用库名称的全名, LDLIBS 使用了库的简写形式。老师这么教的。

(71) 用 gcc -o 目标文件名 源文件名 , 或者 gcc 源文件名 -o 目标文件名, 都是可以的。语法都支持。 makefile 里也要书写 gcc 的编译语句,所以也要了解这些知识 :

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(72)原素材的 makefile 又被改写。使用了 sed 命令,现在学习 linux 的 这个 sed 命令:

详细内容见这里,sed 内容太多。 sed 命令的 ppt 笔记

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(73) 应用 了 sed 命令,太复杂,老师没分析 sed 命令的含义,我也暂时不深究了:

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(74) 嵌套 make :

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++ 执行效果:

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++

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(75) 父 makefile 向子 makefile 传递变量:

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(76) 补充空目标的情况, makefile 在执行时会怎么处理:

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(77) 完结。谢谢老师。谢谢善良的人们。世界因为您们而更美好。

谢谢

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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