今天在linux上调试代码时，突然发现gdb中的函数地址和nm显示的不一样。(可执行文件是静态链接的。)我认为它们显示的地址应该是相同的，因为它们都是逻辑地址。但今天的发现让我感到困惑。有人知道他们不同的原因吗？我写了下面这个简单的程序来说明我遇到的情况。voidfo(){return;}voidfoo(){fo();}intadd(inta,intb){foo();returna+b;}intmain(){inta=1;intb=2;add(a,b);return0;}nm的输出是:0000000000400584T_Z2fov0000000000400595T_Z3addii000
我正在尝试编写一个脚本来生成一个庞大而困惑的代码库的“假”版本，我认为在二进制文件上使用“nm”并仅过滤文本符号可能是可行的方法，但我似乎无法让nm显示函数的返回类型以及签名。非常感谢。 最佳答案 函数的返回类型不是名称修饰的一部分。返回类型由编译器直接根据类型规则强制执行。可以调用定义为例如返回int的函数，并为其返回声明，例如char。大多数工具不会注意到不匹配。考虑到所有可能搬起石头砸自己脚的方式，这还算不错，因为您必须竭尽全力去做。就像不使用两个模块通用的头文件一样。 关于c++
我正在尝试编写一个脚本来生成一个庞大而困惑的代码库的“假”版本，我认为在二进制文件上使用“nm”并仅过滤文本符号可能是可行的方法，但我似乎无法让nm显示函数的返回类型以及签名。非常感谢。 最佳答案 函数的返回类型不是名称修饰的一部分。返回类型由编译器直接根据类型规则强制执行。可以调用定义为例如返回int的函数，并为其返回声明，例如char。大多数工具不会注意到不匹配。考虑到所有可能搬起石头砸自己脚的方式，这还算不错，因为您必须竭尽全力去做。就像不使用两个模块通用的头文件一样。 关于c++
有时当我对.so文件(例如libstdc++.so.6)执行nm时，它说没有符号，我需要使用nm--dynamic。但是对于其他一些.so文件，我可以看到没有--dynamic的符号。文档说:显示动态符号而不是普通符号。这仅对动态对象有意义，例如某些类型的共享库。但这令人困惑……什么“类型”的共享库需要--dynamic？这是如何确定的？在库的编译过程中？我以为所有共享库都是动态的(我的意思是，可以在运行时动态加载)，但我的理解似乎不太正确。 最佳答案 如果您的符号没有从您的共享库中导出，它很可能最终会出现在普通符号表中，而不是动态
有时当我对.so文件(例如libstdc++.so.6)执行nm时，它说没有符号，我需要使用nm--dynamic。但是对于其他一些.so文件，我可以看到没有--dynamic的符号。文档说:显示动态符号而不是普通符号。这仅对动态对象有意义，例如某些类型的共享库。但这令人困惑……什么“类型”的共享库需要--dynamic？这是如何确定的？在库的编译过程中？我以为所有共享库都是动态的(我的意思是，可以在运行时动态加载)，但我的理解似乎不太正确。 最佳答案 如果您的符号没有从您的共享库中导出，它很可能最终会出现在普通符号表中，而不是动态
我有一个程序需要将许多大型一维numpyfloat组转换为分隔字符串。我发现这个操作相对于我程序中的数学运算非常慢，我想知道是否有办法加快它。例如，考虑以下循环，它在一个numpy数组中获取100,000个随机数，并将每个数组连接成一个逗号分隔的字符串。importnumpyasnpx=np.random.randn(100000)foriinrange(100):",".join(map(str,x))此循环大约需要20秒才能完成(总计，不是每个循环)。相比之下，考虑像元素乘法(x*x)这样的100个循环将花费不到1/10秒的时间来完成。显然，字符串连接操作会造成很大的性能瓶颈；在我
我有一个程序需要将许多大型一维numpyfloat组转换为分隔字符串。我发现这个操作相对于我程序中的数学运算非常慢，我想知道是否有办法加快它。例如，考虑以下循环，它在一个numpy数组中获取100,000个随机数，并将每个数组连接成一个逗号分隔的字符串。importnumpyasnpx=np.random.randn(100000)foriinrange(100):",".join(map(str,x))此循环大约需要20秒才能完成(总计，不是每个循环)。相比之下，考虑像元素乘法(x*x)这样的100个循环将花费不到1/10秒的时间来完成。显然，字符串连接操作会造成很大的性能瓶颈；在我
我尝试构建一个具有一层的CNN，但我遇到了一些问题。确实，编译器告诉我ValueError:Errorwhencheckingmodelinput:expectedconv1d_1_inputtohave3dimensions,butgotarraywithshape(569,30)这是代码importnumpyfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layers.convolutionalimportConv1Dnumpy.random.seed(7)datasetTraining=numpy.loadtxt("CancerAdapter.
我尝试构建一个具有一层的CNN，但我遇到了一些问题。确实，编译器告诉我ValueError:Errorwhencheckingmodelinput:expectedconv1d_1_inputtohave3dimensions,butgotarraywithshape(569,30)这是代码importnumpyfromkeras.modelsimportSequentialfromkeras.layers.convolutionalimportConv1Dnumpy.random.seed(7)datasetTraining=numpy.loadtxt("CancerAdapter.
导语：进入第二季度，MLCC龙头三环集团官宣涨价!风华高科紧随其后。车市价格战蔓延至芯片端，车厂开始砍单芯片，短短半年时间不到，车用芯片市场从价格飞涨和一片难求的背景，转为砍单与降价促销...更多详情请阅读本月行情资讯报道。市场行情【MLCC龙头官宣涨价！】MLCC龙头三环集团4月发布二季度涨价函，表示Q2各月份套单实际交易价格全面上调，所有签约伙伴自4月份新提交的套单审批时同步同比例调整并执行。继三环集团发布涨价函后，风华高科也有涨价信号。一位风华高科高管近期表示“我们公司主要是采取随行就市的方式，部分MLCC料号在涨价，但不是所有产品都在涨价”。问及具体涨价的情况，上述人士表示，因为目前终
