打卡第六天:01 | 程序的运行过程:从代码到机器运行

本文深入浅出地介绍了程序从源代码到计算机上运行的全过程。包括使用GCC编译器进行编译、链接的具体步骤,以及程序如何被加载到内存中执行的基本原理。

(2021年11月3日打卡第六天)



你知道程序是如何运行的吗?
因此今天,作者将带领你从“Hello World”起,扎实基本功,探索程序如何运行的所有细节和原理。

#include "stdio.h"
int main(int argc, char const *argv[])
{
  printf("Hello World!\n");
  return 0;
}

计算机硬件是无法直接运行这个 C 语言文本程序代码的,需要 C 语言编译器,把这个代码编译成具体硬件平台的二进制代码。再由具体操作系统建立进程,把这个二进制文件装进其进程的内存空间中,才能运行。

1、程序编译过程

使用命令:gcc HelloWorld.c -o HelloWorld 或者 gcc ./HelloWorld.c -o ./HelloWorld ,就可以编译这段代码。其实,GCC 只是完成编译工作的驱动程序,它会根据编译流程分别调用预处理程序、编译程序、汇编程序、链接程序来完成具体工作。
下图就是编译这段代码的过程:
在这里插入图片描述
其实,我们也可以手动控制以上这个编译流程,从而留下中间文件方便研究:

  • gcc HelloWorld.c -E -o HelloWorld.i 预处理:加入头文件,替换宏。
  • gcc HelloWorld.c -S -c -o HelloWorld.s 编译:包含预处理,将 C 程序转换成汇编程序。
  • gcc HelloWorld.c -c -o HelloWorld.o 汇编:包含预处理和编译,将汇编程序转换成可链接的二进制程序。
  • gcc HelloWorld.c -o HelloWorld 链接:包含以上所有操作,将可链接的二进制程序和其它别的库链接在一起,形成可执行的程序文件。

2、程序装载执行

根据冯诺依曼体系结构构成的计算机,必须具有如下功能:

  • 把程序和数据装入到计算机中;
  • 必须具有长期记住程序、数据的中间结果及最终运算结果;
  • 完成各种算术、逻辑运算和数据传送等数据加工处理;
  • 根据需要控制程序走向,并能根据指令控制机器的各部件协调操作;
  • 能够按照要求将处理的数据结果显示给用户。

为了完成上述的功能,计算机必须具备五大基本组成部件:

  • 装载数据和程序的输入设备;
  • 记住程序和数据的存储器;
  • 完成数据加工处理的运算器;
  • 控制程序执行的控制器;
  • 显示处理结果的输出设备。

根据冯诺依曼的理论,我们只要把图灵机的几个部件换成电子设备,就可以变成一个最小核心的电子计算机,如下图:
在这里插入图片描述
靠地址总线寻找对应的“纸带格子”。读取写入数据由数据总线完成,而动作的控制就是控制总线的职责了。

3、更形象地将 HelloWorld 程序装入原型计算机

下面,我们尝试将 HelloWorld 程序装入这个原型计算机,在装入之前,我们先要搞清楚 HelloWorld 程序中有什么。

我们可以通过 gcc -c -S HelloWorld 得到(只能得到其汇编代码,而不能得到二进制数据)。我们用 objdump -d HelloWorld 程序,得到 /lesson01/HelloWorld.dump,其中有很多库代码(只需关注 main 函数相关的代码),如下图:
在这里插入图片描述
接下来,我们把这段代码数据装入最小电子计算机,状态如下图:
在这里插入图片描述

4、重点回顾

现代电子计算机正是通过内存中的信息(指令和数据)做出相应的操作,并通过内存地址的变化,达到程序读取数据,控制程序流程(顺序、跳转对应该图灵机的读头来回移动)的功能。

内容概要:本文介绍了ENVI Deep Learning V1.0的操作教程,重点解了如何利用ENVI软件进行深度学习模型的训练与应用,以实现遥感图像中特定目标(如集装箱)的自动提取。教程涵盖了从数据准备、标签图像创建、模型初始化与训练,到执行分类及结果优化的完整流程,并介绍了精度评价与通过ENVI Modeler实现一键化建模的方法。系统基于TensorFlow框架,采用ENVINet5(U-Net变体)架构,支持通过点、线、面ROI或分类图生成标签数据,适用于多/高光谱影像的单一类别特征提取。; 适合人群:具备遥感图像处理基础,熟悉ENVI软件操作,从事地理信息、测绘、环境监测等相关领域的技术人员或研究人员,尤其是希望将深度学习技术应用于遥感目标识别的初学者与实践者。; 使用场景及目标:①在遥感影像中自动识别提取特定地物目标(如车辆、建筑、道路、集装箱等);②掌握ENVI环境下深度学习模型的训练流程与关键参数设置(如Patch Size、Epochs、Class Weight等);③通过模型调优与结果反馈提升分类精度,实现高效自动化信息提取。; 阅读建议:建议结合实际遥感项目边学边练,重点关注标签数据制作、模型参数配置与结果后处理环节,充分利用ENVI Modeler进行自动化建模与参数优化,同时注意软硬件环境(特别是NVIDIA GPU)的配置要求以保障训练效率。
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09-28
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