开发基础

size 大小

1

len(day)

空值判断

strings, lists, tuples

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# Correct:
if not seq:
if seq:

# Wrong:
if len(seq):
if not len(seq):

中断捕获

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try:
    # sth
except Exception as e:
    # 可以使用rich包
    pprint.pprint(list)
    raise e
finally:
    un_set()

for

间隔值

调参需要测试间隔值

1
2

for i in range(1, 101, 3):
    print(i)

遍历修改值

• 使用 enumerate 函数结合 for 循环遍历 list，以修改 list 中的元素。
• enumerate 函数返回一个包含元组的迭代器，其中每个元组包含当前遍历元素的索引和值。在 for 循环中，我们通过索引 i 修改了列表中的元素。

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# 对于 二维list appDataDict
baseline = appDataDict[0][0] # CPU Total
for i, line in enumerate(appDataDict):
    for j, entry in enumerate(line):
        appDataDict[i][j] = round(entry/baseline, 7)

itertools

itertools — 为高效循环而创建迭代器的函数

1

for a,b,c in permutations((a,b,c)):

小数位

x = round(x,3)# 保留小数点后三位

String 字符串

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%c  格式化字符及其ASCII码
%s  格式化字符串
%d  格式化整数
%u  格式化无符号整型
%o  格式化无符号八进制数
%x  格式化无符号十六进制数
%X  格式化无符号十六进制数（大写）
%f  格式化浮点数字，可指定小数点后的精度
%e  用科学计数法格式化浮点数
%E  作用同%e，用科学计数法格式化浮点数
%g  %f和%e的简写
%G  %F 和 %E 的简写
%p  用十六进制数格式化变量的地址

1

print("My name is %s and weight is %d kg!" % ('Zara', 21))

string <-> list

' '.join(pass_list) and pass_list.split(" ")

对齐"\n".join(["%-10s" % item for item in List_A])

开头判断

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text = "Hello, world!"

if text.startswith("Hello"):
    print("The string starts with 'Hello'")
else:
    print("The string does not start with 'Hello'")

格式化

Python2.6 开始，通过 {} 和 : 来代替以前的 %

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>>>"{} {}".format("hello", "world")    # 不设置指定位置，按默认顺序
'hello world'

>>> "{1} {0} {1}".format("hello", "world")  # 设置指定位置
'world hello world'

# 字符串补齐100位，<表示左对齐
variable = "Hello"
padded_variable = "{:<100}".format(variable)

数字处理

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print("{:.2f}".format(3.1415926)) # 保留小数点后两位

{:>10d} 右对齐 (默认, 宽度为10)
{:^10d} 中间对齐 (宽度为10)

NumPy

1

frame_indices = frame_indices[frame_indices < max_frame]

容器：List

https://www.runoob.com/python/python-lists.html

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list = ['physics', 'chemistry', 1997, 2000]
list = []          ## 空列表
print(list[0])

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list_three = [[0 for i in range(3)] for j in range(3)]

//numpy 创建连续的，可自动向量化，线程并行
import numpy as np
# 创建一个 3x4 的数组且所有值全为 0
x3 = np.zeros((3, 4), dtype=int)
# 创建一个 3x4 的数组，然后将所有元素的值填充为 2
x5 = np.full((3, 4), 2, dtype=int)

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# take second element for sort
def takeSecond(elem):
    return elem[2]

LCData.sort(key=takeSecond)

# [1740, '黄业琦', 392, '第 196 场周赛'],
# [1565, '林坤贤', 458, '第 229 场周赛'],
# [1740, '黄业琦', 458, '第 229 场周赛'],
# [1509, '林坤贤', 460, '第 230 场周赛'],
# [1740, '黄业琦', 460, '第 230 场周赛'],
# [1779, '黄业琦', 558, '第 279 场周赛'],

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tmp_list = [[],[],[],[]]
# 注意不需要右值赋值
[x.append(copy.deepcopy(entry)) for x,entry in zip(tmp_list, to_add)]

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list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
list2 = [6, 7, 8, 9, 10]

result = [x + y for x, y in zip(list1, list2)]
print(result)

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from itertools import zip_longest

list1 = [1, 2, 3, 4, 5]
list2 = [6, 7, 8]

result = [x + y for x, y in zip_longest(list1, list2, fillvalue=0)]
print(result)

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list1 = [[1, 2, 3],
        [4, 5, 6],
        [7, 8, 9]]

list2 = [[10, 11, 12],
        [13, 14, 15]]

rows = max(len(list1), len(list2))
cols = max(len(row) for row in list1 + list2)

result = [[0] * cols for _ in range(rows)]

for i in range(rows):
    for j in range(cols):
        if i < len(list1) and j < len(list1[i]):
            result[i][j] += list1[i][j]
        if i < len(list2) and j < len(list2[i]):
            result[i][j] += list2[i][j]

print(result)

# 将一个二维列表的所有元素除以一个数A
result = [[element / A for element in row] for row in list1]

容器：元组Tuple

• 元组和列表类似，但是不同的是元组不能修改，但可以对元组进行连接组合，元组使用小括号。
• 元组中只包含一个元素时，需要在元素后面添加逗号，否则括号会被当作运算符使用。

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#创建元组
tup = (1, 2, 3, 4, 5)
tup1 = (23, 78);
tup2 = ('ab', 'cd')
tup3 = tup1 + tup2

容器：Dict

初始化

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>>> tinydict = {'a': 1, 'b': 2, 'b': '3'}
>>> tinydict['b']
'3'

empty dict

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a= {}
a=dict()

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a_dict = {'color': 'blue'}
for key in a_dict:
 print(key)
# color
for key in a_dict:
    print(key, '->', a_dict[key])
# color -> blue
for item in a_dict.items():
    print(item)
# ('color', 'blue')
for key, value in a_dict.items():
 print(key, '->', value)
# color -> blue

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class RoPE3D(nn.Module):

    def __init__(self, freq=10000.0, interpolation_scale=(1, 1, 1)):
        super().__init__()
        self.cache = {}

    def get_cos_sin(self, dim, seq_len, device, dtype, interpolation_scale=1):
        if (dim, seq_len, device, dtype) not in self.cache:
            # ...
            self.cache[dim, seq_len, device, dtype] = (cos, sin)
        return self.cache[dim, seq_len, device, dtype]

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cache = {}
key = (128, 100, "cuda", "float32")
cache[key] = ("cos", "sin")

print( (128, 100, "cuda", "float32") in cache )  # True（完全匹配）
print( (128, 200, "cuda", "float32") in cache )  # False（seq_len不同）

1

bblHashDict[(tmpHigherHash,tmpLowerHash)]=tmpBBL

删

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del tinydict['Name']  # 删除键是'Name'的条目
tinydict.clear()      # 清空字典所有条目
del tinydict          # 删除字典

改

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tinydict = {'Name': 'Zara', 'Age': 7, 'Class': 'First'}
 
tinydict['Age'] = 8 # 更新
tinydict['School'] = "RUNOOB" # 添加

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dict1 = {'a': 10, 'b': 8} 
dict2 = {'d': 6, 'c': 4} 

# dict2保留了合并的结果
dict2.update(dict1)
print(dict2)
{'d': 6, 'c': 4, 'a': 10, 'b': 8}

查

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Copy code
my_dict = {"key1": "value1", "key2": "value2", "key3": "value3"}

# 判断是否存在指定的键
if "key2" in my_dict:
    print("Key 'key2' exists in the dictionary.")
else:
    print("Key 'key2' does not exist in the dictionary.")

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Copy code
my_dict = {"key1": "value1", "key2": "value2", "key3": "value3"}

# 判断是否存在指定的键
if my_dict.get("key2") is not None:
    print("Key 'key2' exists in the dictionary.")
else:
    print("Key 'key2' does not exist in the dictionary.")

容器：set

无序不重复序列

初始化

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a=  set() # 空set

thisset = set(("Google", "Runoob", "Taobao"))
>>> basket = {'apple', 'orange', 'apple', 'pear', 'orange', 'banana'}
>>> print(basket)                      # 这里演示的是去重功能

增

1

thisset.add("Facebook")

删

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s.remove( x )
# 使用 discard() 移除元素
my_set.discard(3) # 如果元素不存在则什么也不做。也不会报错 KeyError
a.clear()

改

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x = {"apple", "banana", "cherry"}
y = {"google", "runoob", "apple"}

z = x.union(y) 

print(z)
# {'cherry', 'runoob', 'google', 'banana', 'apple'}

类型转换

list2set

1

setL=set(listV)

set2list

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my_set = {'Geeks', 'for', 'geeks'}
  
s = list(my_set)
print(s)
# ['Geeks', 'for', 'geeks']

参考文献

https://blog.csdn.net/weixin_63719049/article/details/125680242

Introduction

This set consists of

volume3: Memory management(paging), protection, task management, interrupt and exception handling, multi-processor support, thermal and power management features, debugging, performance monitoring, system management mode, virtual machine extensions (VMX) instructions, Intel® Virtualization Technology (Intel® VT), and Intel® Software Guard Extensions (Intel® SGX).

AMD64 Architecture Programmer’s Manual (3336 pages)

more graph and easier to read.

需要进一步的研究学习

暂无

遇到的问题

暂无

开题缘由、总结、反思、吐槽~~

参考文献

上面回答部分来自ChatGPT-3.5，没有进行正确性的交叉校验。

https://www.intel.com/content/www/us/en/developer/articles/technical/intel-sdm.html

时间

修改时间

timedatectl 是一个管理日期和时间的工具，可以用来永久设置系统时间和时区。

1

sudo timedatectl set-time "2024-10-26 19:12:19"

修改时区

如果发现时区也不正确，可以用下面的命令设置时区：

1

sudo timedatectl set-timezone "Asia/Shanghai"

例如，将时区设置为中国标准时间 (CST, UTC+8)，时区名称需要使用 timedatectl list-timezones 查看可用的时区列表。

硬盘/挂载空间

1

df -h .

各个文件夹空间

deep为1

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du -h -d .

进程查看与kill

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# thi
ps aux | grep 1499321
ps -auxf | grep -nB 10 -E 'python[3]?|PID'
kill -9 

ps aux linux command whill show no zero cpu usage when the process is sleeping beacuse of its snapshots mechanism

apt-get problems

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dpkg: 处理归档 /var/cache/apt/archives/bat_0.12.1-1build1_arm64.deb (--unpack)时出错：
 正试图覆盖 /usr/.crates2.json，它同时被包含于软件包 ripgrep 11.0.2-1build1
dpkg-deb: 错误: 粘贴 子进程被信号(断开的管道) 终止了
在处理时有错误发生：
 /var/cache/apt/archives/bat_0.12.1-1build1_arm64.deb
E: Sub-process /usr/bin/dpkg returned an error code (1)

1
2

sudo apt-get purge -h
# jsonfile conflict purge - Remove packages and config files

tree

deep size

tree -L DepthSIze Folder_Path

so文件分析

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#分析symbols 
nm -gDC intel64/gcc4.8/*

• -g：显示全局符号表。
• -D：显示动态符号表。
• -C：将 C++ 符号名还原成源代码中的名称。

综合来看，使用 nm -gDC <filename> 命令可以查看一个二进制可执行文件或者共享库中的全局符号表和动态符号表，并将包含其中的 C++ 符号名还原成源代码中的名称。

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shaojiemike@snode6 ~/github/gem5  [10:49:56]
> nm /usr/local/lib/libprotobuf.a |c++filt|grep google::protobuf::MessageFactory::InternalRegisterGeneratedFile
                 U google::protobuf::MessageFactory::InternalRegisterGeneratedFile(char const*, void (*)(std::basic_string<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> > const&))
0000000000000e00 T google::protobuf::MessageFactory::InternalRegisterGeneratedFile(char const*, void (*)(std::basic_string<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> > const&))

#分析子so
ldd .so

参考文献

Situation

It is all started with two confusing situation.

• I found out using ps aux | grep -v process_name, the process is in Sl+ state. But the cpu usage is not zero.
• watch "ps aux |grep 3496617" always show the same cpu usage percentage, which is very confusing beacause htop always show up-down value. and pidstat -p 3516617 show cpu% less than 100%.

workflow

内容模板

隐藏文件夹 .github , 里面放两个文件：

ISSUE_TEMPLATE.md

PULL_REQUEST_TEMPLATE.md

分支模型

Git Flow 分支模型

仓库有两个基础分支：

dev（默认分支）
master（用于发布）

通过pull request来合并新的代码：

协作者的代码通过pr合并到dev
dev通过pr合并到master

注意点：

merge 到 dev，使用squash merge
merge 到 master，使用普通的merge
永远不向master直接commit代码

GitHub Flow 分支模型

只有一个长期分支 master ,而且 master 分支上的代码，永远是可发布状态,

CI(Continuous Integration)集成

netlify

to do

github action

github自带的，貌似比Travis CI好用

ctest 怎么写

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<!-- START doctoc -->
<!-- END doctoc -->

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name: Generate TOC
on:
push:
    branches:
    - main

jobs:
toc:
    runs-on: ubuntu-latest
    steps:
    - uses: actions/checkout@v2
    - uses: technote-space/toc-generator@v4
        with:
        GITHUB_TOKEN: ${{ secrets.GITHUB_TOKEN }}

travis ci

Travis CI 提供的是持续集成服务（Continuous Integration，简称 CI）。它绑定 Github 上面的项目，只要有新的代码，就会自动抓取。然后，提供一个运行环境，执行测试，完成构建，还能部署到服务器。

持续集成的好处在于，每次代码的小幅变更，就能看到运行结果，从而不断累积小的变更，而不是在开发周期结束时，一下子合并一大块代码。

1. 使用准备

   1. 登录 https://app.travis-ci.com/ ,绑定github,选择监听仓库.
   2. 项目里面有可运行的代码,项目还包含构建或测试脚本

2. .travis.yml

   1. 在项目根目录下新建 .travis.yml 文件。参考官方文档编写 https://docs.travis-ci.com/user/languages/cpp/

3. 运行流程

   1. install 阶段：安装依赖
   2. script 阶段：运行脚本

4. 可选部分

   1 2 3 4 5 6 7

   before_install：install 阶段之前执行 before_script：script 阶段之前执行 after_failure：script 阶段失败时执行 after_success：script 阶段成功时执行 before_deploy：deploy 步骤之前执行 after_deploy：deploy 步骤之后执行 after_script：script 阶段之后执行

5. 运行状态

   1 2 3 4

   passed：运行成功，所有步骤的退出码都是0 canceled：用户取消执行 errored：before_install、install、before_script有非零退出码，运行会立即停止 failed ：script有非零状态码 ，会继续运行

6. 可选加密环境变量

git commit 规范

Angular规范

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<type>(<scope>): <subject>

type 必须

规范化commit message

格式为：

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<type>(<scope>): <subject>
<BLANK LINE>
<body>
<BLANK LINE>
<footer>

1. 对于Revert：
   If the commit reverts a previous commit, it should begin with revert:, followed by the header of the reverted commit. In the body it should say: This reverts commit <hash>., where the hash is the SHA of the commit being reverted.
2. type的类型有：

• feat: A new feature
• fix: A bug fix
• docs: Documentation only changes
• style: Changes that do not affect the meaning of the code (white-space, formatting, missing semi-colons, etc)空白、格式、缺少分号等
• refactor:(重构) A code change that neither fixes a bug nor adds a feature
• perf: A code change that improves performance
• test: Adding missing or correcting existing tests
• chore: (琐事)Changes to the build process or auxiliary tools（辅助工具） and libraries such as documentation generation

3. scope:
   commit 改变的位置，如果是多处写*
4. subject:
   简明的描述：
   1. 使用祈使句，现在时态
   2. 不要.结尾
   3. 第一个字母不要大写
5. body:
   包括改变的动机，并将其与以前的行为进行对比。
6. footer:
   Breaking Changes或者reference GitHub issues that this commit closes.
   Breaking Changes should start with the wordBREAKING CHANGE: with a space or two newlines. The rest of the commit message is then used for this.

自动生成Release Notes

规范化commit

插件 vscode插件git-commit-plugin

命令行 husky + commitlint

工具

1. Standard Version

   1. 实现自动化版本控制,自动创建changelog, 创建 git tags
   2. 安装

   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11

   npm cache clean --force #npm指令清除npm缓存 # 删除node_module包 npm install -g npm # npm 更新到最新 npm install -g n n latest # node 更新 Note: the node command changed location and the old location may be remembered in your current shell. old : /usr/bin/node new : /usr/local/bin/node To reset the command location hash either start a new shell, or execute PATH=$PATH" PATH=/usr/local/bin/:$PATH npm install -D standard-version

   1. 编写package.json

   1 2 3

   "scripts": { "release": "standard-version" }

   1. CHANGELOG.md 记录内容的配置

      1. 创建.versionrc

      1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16

      { "types": [ {"type": "chore", "section":"Others", "hidden": false}, {"type": "revert", "section":"Reverts", "hidden": false}, {"type": "feat", "section": "Features", "hidden": false}, {"type": "fix", "section": "Bug Fixes", "hidden": false}, {"type": "improvement", "section": "Feature Improvements", "hidden": false}, {"type": "docs", "section":"Docs", "hidden": false}, {"type": "style", "section":"Styling", "hidden": false}, {"type": "refactor", "section":"Code Refactoring", "hidden": false}, {"type": "perf", "section":"Performance Improvements", "hidden": false}, {"type": "test", "section":"Tests", "hidden": false}, {"type": "build", "section":"Build System", "hidden": false}, {"type": "ci", "section":"CI", "hidden":false} ] }

   2. 使用Standard Version

   1 2 3 4

   // 初次发布版本 npm run release --first-release npm run release #(自动更新版本号，自动更新 CHANGELOG.md, 自动创建 git tag) git push --follow-tags origin master

   3. 

2. Commitizen for contributors

   1. Linux下commit规范辅助，用来选择(没vscode的时候用)
   2. 用 git-cz 来提交文件
   3. https://www.jianshu.com/p/acfdd4ca0104

3. Visual Studio Code Commitizen Support
   vscode的插件

4. conventional-changelog/commitlint
   阻止不规范的提交

github-release-notes

github-release-notes，以下简称 gren ，是用来一键向 github 发布 release notes 的工具。
https://zhuanlan.zhihu.com/p/99499246

https://blog.csdn.net/weixin_39586683/article/details/110643111

release 语义化版本 semver

版本格式：主版本号.次版本号.修订号，版本号递增规则如下：

主版本号：当你做了不兼容的 API 修改，
次版本号：当你做了向下兼容的功能性新增，
修订号：当你做了向下兼容的问题修正。
先行版本号及版本编译信息可以加到“主版本号.次版本号.修订号”的后面，作为延伸。

Git auto-release requirements

1. github Actions / travis-ci
   1. 自动化测试
2. Commitizen / Visual Studio Code Commitizen Support
   1. 规范commit message
3. standard-version
   1. 更新 package 版本并打 tag
4. github-release-notes
   1. 生成 release-log

需要进一步的研究学习

写个github模板

1. 明确文件结构
   1. src/include/build/Doc/Debug/test/example
2. 清晰的README
   1. Intro/Install&Run/Features/Bugs/Acknowledge
   2. 图片和标签
      1. https://shields.io/category/build
3. Release的自动发布
   1. 规范commit
4. 其他自动化的轮子持续整合 (Continuous Integration, CI)
   1. travis ci
   2. github action
      1. ctest 怎么写？
   3. cmake.yml
   4. .github/workflow
      1. https://github.com/iBug/AWS-Lambda-webhook-py/tree/master/.github/workflows
      2. https://github.com/Kirrito-k423/github-stats
   5. 文档生成
      1. doxygen
      2. Doxygen主要解决说明书问题，可以在我们写代码的时候讲注释转化为说明书，Graphviz主要是用于图形展示
      3. 有项目，文件，函数三部分的书写要求 https://www.cnblogs.com/silencehuan/p/11169084.html
   6. Codecov
      1. 代码覆盖率，执行部分占比。因为未执行部分可能是错的
5. projects/ bug fixs
6. 设置为 template repository
7. 查看 https://app.travis-ci.com/github/Kirrito-k423/githubTemplate

plus

将网站变成带名字的md格式参考文献的插件

Boost 设置

set(Boost_USE_STATIC_LIBS ON)

set(Boost_DEBUG ON)

Boost_INCLUDE_DIR: 含有boost头文件的目录
Boost_LIBRARYDIR: 偏好的含有boost库的库目录

https://stackoverflow.com/questions/3897839/how-to-link-c-program-with-boost-using-cmake

Boost Install

http://c.biancheng.net/view/7772.html cache?

cmake boost install path

https://cloud.tencent.com/developer/ask/107360

设置boost-root 查看安装位置

Travis-CI Install

Travis-CI 依赖软件包每次都要重新安装吗

apt-get install in a GitHub Actions workflow

https://stackoverflow.com/questions/57982945/how-to-apt-get-install-in-a-github-actions-workflow

Actions may have no Boost, where

ctest

Ctest add build/bin to test

Ctest https://www.cnblogs.com/hustcpp/p/12922998.html

https://blog.csdn.net/zcteo/article/details/117527823?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EOPENSEARCH%7Edefault-15.no_search_link&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EOPENSEARCH%7Edefault-15.no_search_link

遇到的问题

暂无

开题缘由、总结、反思、吐槽~~

还是ipcc的github组织的太烂了，需要学习一下

参考文献

https://zhuanlan.zhihu.com/p/67620599

http://www.ruanyifeng.com/blog/2017/12/travis_ci_tutorial.html

https://github.com/levy9527/blog/issues/1

可执行文件的运行

要运行可执行目标文件 prog，我们可以在 Linux shell 的命令行中输入它的名字：
linux> ./prog
因为 prog 不是一个内置的 shell 命令，所以 shell 会认为 prog 是一个可执行目标文件。

进程的启动

• Linux进程的启动是通过父进程复制一个子进程，子进程通过execve系统调用启动加载器。
  • 加载器（loader）删除子进程已有的虚拟存储段，
  • 通过将虚拟地址空间中的页映射到可执行文件的页大小组块，
  • 并创建一组新的代码、数据、堆、栈段，
  • 同时新的堆和栈被初始化为零。
  • 新的代码和数据段被初始化为可执行文件的内容，
  • 最后将CUP指令寄存器设置成可执行文件入口，启动运行。

执行完上述操作后，其实可执行文件的真正指令和数据都没有别装入内存中。操作系统只是通过可执行文件头部的信息建立起可执行文件和进程虚拟内存之间的映射关系而已。

除了一些头部信息，在加载过程中没有任何从磁盘到内存的数据复制。直到 CPU 引用一个被映射的虚拟页时才会进行复制，此时，操作系统利用它的页面调度机制自动将页面从磁盘传送到内存。

比如，现在程序的入口地址为 0x08048000 ，刚好是代码段的起始地址。当CPU打算执行这个地址的指令时，发现页面 0x8048000 ~ 0x08049000 (一个页面一般是4K)是个空页面，于是它就认为是个页错误。此时操作系统根据虚拟地址空间与可执行文件间的映射关系找到页面在可执行文件中的偏移，然后在物理内存中分配一个物理页面，并在虚拟地址页面与物理页面间建立映射，最后把EXE文件中页面拷贝到内存的物理页面，进程重新开始执行。该过程如下图所示：

接下来，加载器跳转到程序的入口点，也就是 _start函数的地址。这个函数是在系统目标文件 ctrl.o 中定义的，对所有的 C 程序都是一样的。_start 函数调用系统启动函数 __libc_start_main，该函数定义在 libc.so 中。它初始化执行环境，调用用户层的 main 函数，处理 main 函数的返回值，并且在需要的时候把控制返回给内核。

fork 和 execve 函数的差异

• fork 函数在新的子进程中运行相同的程序，新的子进程是父进程的一个复制品。
• execve 函数在当前进程的上下文中加载并运行一个新的程序。
  • 它会覆盖当前进程的地址空间，但并没有创建一个新进程。
  • 新的程序仍然有相同的 PID，并且继承了调用 execve 函数时已打开的所有文件描述符。

程序运行途中修改exe程序

• 由于操作系统使用页表和虚拟内存机制来实现按需加载。按需加载意味着只有在程序执行到需要访问某个代码段时，才会将该代码段从可执行文件加载到内存中。
• 那么如果我在程序运行的途中重新编译程序，修改了代码段，那么程序会怎么样呢？
  • Chatgpt：运行中的程序尝试执行新的代码时，会发生未定义的行为，因为操作系统不会自动将新的代码加载到正在运行的进程的内存中。
  • 一个页表4KB，一个程序的代码段可能有如下100KB甚至几十MB，不可能全部加载。

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# shaojiemike @ snode6 in ~/github/sniper_PIMProf/PIMProf/gapbs on git:dev o [15:15:29]
$ size /usr/lib/llvm-10/bin/llvm-mca
   text    data     bss     dec     hex filename
 144530    6056    8089  158675   26bd3 /usr/lib/llvm-10/bin/llvm-mca

# shaojiemike @ snode6 in ~/github/sniper_PIMProf/PIMProf/gapbs on git:dev o [15:18:14]
$ l /usr/lib/llvm-10/bin/llvm-mca
-rwxr-xr-x 1 root root 153K Apr 20  2020 /usr/lib/llvm-10/bin/llvm-mca

程序运行途中修改python代码

• 虽然修改python代码类似修改C代码，按理来说不会影响程序进行。但是python是逐行解释执行的，很难让人不思考会不会影响正在运行中的程序。
• 答案是不会，原因有二：
  • python代码在运行时，会被编译成字节码，然后再执行字节码。修改python代码后，其对应的字节码会在下一次运行程序时，Python解释器对比文件时间戳时更新。
  • Python解释器在运行时，会将所需的文件提前加载到内存里

GDB调试修改