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可以试下x86_64-redhat-linux-gcc -o hello hello.c -static或者gcc -o hello hello.c -static，如果也无法编译，就证明这个pc的gcc确实不支持静态编译
一款命令行工具，用于从Vdex文件反编译和提取Android Dex字节码的工具。
在研究物联网设备时经常会碰到工具缺失的问题。比如我最近在玩的一款物联网设备，该设备基于busybox封装了简单的文件系统，缺少了gdb等研究工具。此外由于文件系统中没有sshd，所以研究过程中也只能通过默认的tty进行交互，非常蛋疼。
Windows下编译OpenSSL动态库的方法： 1、安装ActivePerl 初始化的时候,需要使用perl 2、使用VS下的Visual Studio 20xx Command Prompt进入控制台模式 3、解压缩openssl的包,通过cd命令切换到openssl的目录 4、执行：perl configure VC-WIN32 5、执行：ms/do_ms 6、选择不同的编译结果 1) 执行：nmake -f ms/ntdll.mak 该命令生成动态库，默认使用的是MD 2) 执行：nmake -f ms/nt.mak 该命令生成静态库，默认使用的是MT 3) 想生成使用静态链接运行时库的动态库则采用下面方法 复制一个ntdll.mak并命名为ntdll_mt.mak,修改里面的 “CFLAG= /MD /Ox ..............” 为/MT ,然后重新编译，执行 nmake -f ms/ntdll_mt.mak 4) 想生成使用动态链接运行时库的静态库则采用下面方法 复制一个nt.mak并命名为nt_md.mak,修改里面的 “CFLAG= /MT /Ox ..............” 为/MD ,然后重新编译 ，执行 nmake -f ms/nt_md.mak 7.其它命令： nmake -f ms/ntdll.mak clean // 清除编译的中间文件 nmake -f ms/ntdll.mak install // 安装 ，主要是linux下面会自动放到程序目录中 。
Go 语言具有跨平台和可移植的特点，同时还支持交叉编译，可以在一个系统上编译出运行在另一个系统上的二进制可执行文件，这是因为 Go 在编译时支持将依赖的库文件与源代码一起编译链接到二进制文件中，所以在实际运行时不再需要依赖运行环境中的库，而只需要一个二进制文件就可以运行，在构建 docker 镜像时就可以利用这个特点，实现减小镜像大小的目的，下面逐步介绍这中间涉及到的关键点。
在项目开发时，经常会用到第三方库，也会自己创建动态库给别人或者给自己其他的工程项目使用。
该文章介绍了如何通过在Ubuntu 16.04下交叉编译工具链来编译gflags库，以适应在Windows平台上的使用。首先，需要安装必要的工具和库，如CMake和MinGW。然后，使用CMake配置交叉编译环境，并编译gflags库。最后，使用Wine在Windows上运行生成的可执行文件。
这个实验的具体内容就是gem5输出矩阵乘的访存trace，然后做个cache模拟器分析，我主要是入门一下gem5.我的系统是ubuntu16.04,主要流程如下
Java 这门语言与生俱来的显著特性就是“一次编译，到处运行”，这种功能得益于 JVM 平台的支持，Java 程序通常通过将其打包为 JAR 或 WAR 包，并依赖 JVM 和 Servlet 容器来运行。其底层运行时 JVM 采用 JIT（即时编译）模式来执行程序代码，JVM 会在运行时进行编译优化和动态执行代码，这通常会导致较高的内存占用。这样的好处是采用 JIT 可以热更新和热部署程序，并且 JVM 可以在运行期间对程序进行动态分析，来实时优化程序以达到最好的性能状态。
在经过 chroot 之后，在新根下将访问不到旧系统的根目录结构和文件，这样就增强了系统的安全性。这个一般是在登录 (login) 前使用 chroot，以此达到用户不能访问一些特定的文件。
QT5，VS2012静态编译，所有的库准备充分的话qwebkit也可以静态编译通过，但是我编译的版本使用中如果用了QWEBVIEW控件在连接时会出错。 注：我自己编译的环境是：win server 2012 dc版 ， vs2012 with update1，qt-everywhere-opensource-src-5.0.2，perl和rupy都是在qt官方给的地址下的最新的X64的，python是2.7 X64的、、、 本文主要针对qt 5.X版本，qt4.X的依赖没那么多，可以酌情参考下，但是好像用途不大、、 编译器主要针对VS2012，vs2010和mingw的就编译时参数换一个就行了，文中会有简单提起、、、 编译主要是静态编译，但是静态编译的话问题很多，我虽然不报错编译完成，但是使用没测试，已知的是我编译的版本qtwebkit使用时 QWEBVIEW控件在连接时会出错。如果您要是动态编译的话在编译依赖库（icu，openssl）时动态编译就行了，在configure时不要-static选项即可。 虽然我编译通过了，但是还是借鉴了网上很多教程，先发借鉴的链接，尊重版权： http://www.ktao.net/archives/125 //这个编译好像只编译了qtbase，qtwebkit那块原来我准备的连接库不足，没成功，就没再测试。 http://www.cnblogs.com/wader/archive/2013/01/19/qt5_vc2012.html //这个是说动态连接的，但是很对。 http://qt-project.org/wiki/Building_Qt_5_from_Git //官方的编译方法 1、准备编译需要的环境 1.1准备编译器 这个不需要多说了吧？就是安装vs或者mingw、、、 vs系列可以去：http://msdn.itellyou.cn/ 下载，vs2012或者2010别用太低的版本，qt5要用c++11，只有这俩部分支持、、、 mingw您可以用qt官方mingw版的，自带的版本，您也可以自己去下，用tdm-gcc安装方便点：http://tdm-gcc.tdragon.net/download，您也可以自己搜、、 1.2准备其他需要的工具 qt5还需要perl，pyhon，rupy、、 Get Perl from: http://www.activestate.com/activeperl/downloads [activestate.com] Get Python from: http://www.python.org/download/releases/ [python.org] //有说需要用2.7版版本的。3.3的不行，我是用的2.7，没试试3.3的 Get Ruby from: http://www.rubyinstaller.org/ [rubyinstaller.org] 2.准备源码 这个我啥也不用说了吧、、、去官网下载，http://releases.qt-project.org/digia/ 这儿可以下载最新的、、、或者用git下载（这个我也不会用）、、、 2.x配置源码：如果需要静态编译就需要了，动态编译请跳过： 先说vs的：修改 源码目录\qtbase\mkspecs\win32-msvc*\qmake.conf //win32-msvc*，*是您用的vs版本、、、 找到这几句; QMAKE_CFLAGS_WARN_OFF = -W0 QMAKE_CFLAGS_RELEASE = -O2 -MD QMAKE_CFLAGS_RELEASE_WITH_DEBUGINFO += -O2 -MD -Zi QMAKE_CFLAGS_DEBUG = -Zi -MDd 把MD和MDT改成MT和MTD，如下： //因为md是动态连接运行时库，MT是把运行时库包含到程序里 QMAKE_CFLAGS_WARN_OFF = -W0 QMAKE_CFLAGS_RELEASE = -O2 -MT QMAKE_CFLAGS_RELEASE_WITH_DEBUGINFO += -O2 -MT -Zi QMAKE_CFLAG
该文章介绍了如何利用C++编写一个简单的CNN，用于图像分类。主要包括了网络架构、数据集准备、模型训练和测试等方面。同时，文章也提到了在遇到某些问题时，如何通过调整代码解决。最后，作者通过一个完整的静态编译脚本，使得CNN可以运行在Linux系统上。
前言 咱们知道android设备可以直接运行apk应用,或者使用dalvikvm指令运行dex文件中的程序, 但是这两者本质上使用的语言都是java或者smali, 如果需要执行C语言程序,需要借助N
虽然是叫这个名字，但是和虚拟机没什么关系，这不是一个缩写，就是这个项目的全名。是伊利诺伊大学为了提供一个现代的、基于 SSA（静态单一赋值） 的、可以动态、静态编译任何编程语言的编译方案而开展的研究项目，核心是个编译器工具集。
将tcmalloc作为动态库使用，非常方便，网上有很多资料介绍了。tcmalloc.a也可以以静态链接的方式加入应用程序中，大概因为使用太方便，网上关于这方面的介绍都是一笔带过，但是如果要在动态 库(so)中静态编译tcmalloc,却是有所不同的。 我的项目中有一个so动态库，需要在java中通过jni调用，因为涉及频繁的内存分配操作所以这个so希望用tcmalloc管理内存池以提高系统运行效率，如果使用以动态库方式使用tcmalloc。那么在应用服务器(tomcat)启动的时候，需要先设置LD_PRELOAD参数指向tcmalloc.so，然后执行startup.sh启动tomcat。这样以来，不仅是我的so库，整java程序在运行过程中的所有向操作系统申请释放内存的过程都交给了tcmalloc管理了，其实挺好的。使用这种方案，我的so库代码不需要在编译时链接tcmalloc,什么都不用改变，就能使用tcmalloc。 但是凡事有利就有弊，这个方案带的成本就是在系统安装、维护时稍显复杂：需要在服务器上安装tcmalloc和libunwind(应用系统运行在64位操作系统下)，还可能需要修改tomcat启动脚本以加入LD_PRELOAD参数，对工程实施人员的要求比较高。
随着软件开发的发展，人们发现很多应用的代码是相同的，也就是说这些代码可以被共享，因此，人们提出了静态库和动态库两种方案来解决代码共享的问题。
截止至2020年8月，Qt的最新版本是5.15.0，但仍有很多资料是基于Qt4，为了避免大家误入歧途，所以写了这篇文章。
我们在编写一个C语言程序的时候，经常会遇到好多重复或常用的部分，如果每次都重新编写固然是可以的，不过那样会大大降低工作效率，并且影响代码的可读性，更不利于后期的代码维护。我们可以把他们制作成相应的功能函数，使用时直接调用就会很方便，还可以进行后期的功能升级。
Cython是Python编程语言和扩展 Cython 编程语言（基于Pyrex）的优化静态编译器。 它使得为 Python 编写 C 扩展就像 Python 本身一样容易。这允许编译器从 Cython 代码生成C代码。 显而易见的是，它能将python代码翻译为C代码，然后生成符合Python/C API的动态链接库。这样就能更好的保护你的python源码不被破解。例如你的代码包含了核心的量化交易策略。将其转为机器语言才能更好的保护你的核心代码。另外一方面，Cython也带来了一些扩展，使得你可以通过添加静态类型声明，将原本的python代码的性能逼近纯C语言的性能。
动态库(共享库)的代码在可执行程序运行时才载入内存，在编译过程中仅简单的引用，因此代码体积比较小。
2019年8月底，华为方舟编译器(OpenArkCompiler)正式开源，迈出了跨越性的一步。一年多来，方舟编程体系陆续实现了编译器、引擎、调试器的开源，其中编译器的重点功能主要集中在Java应用程序静态编译上。
在说明Linux的.a、.so和.o文件关系之前，先来看看windows下obj,lib,dll,exe的关系。
完成宏替换、文件引入、以及去除空行、注释等，为下一步的编译做准备。也就是对各种预处理命令进行处理，包括文件的包含、宏定义的扩展、条件编译的选择等。
chroot 命令用于在指定的根目录下运行指令。chroot 是 change root directory （更改根目录）的缩写。在 Linux 系统中，默认的目录结构是以 / 作为根目录的起点。而使用 chroot 后，系统的目录结构将会以指定的位置作为新的根目录。
前面几篇介绍了uboot的移植与内核的移植，本篇进行根文件系统的构建，这是Linux移植三大组成部分的最后一步，根文件系统构建好后，就构成了一个基础的、可以运行的嵌入式Linux最小系统。
② 编译类型 : JIT 即时编译 ; ( 编译类型有 JIT / AOT 两种类型 )
在一次服务项目中，涉及到对海康威视摄像头的攻击利用，要求获取摄像头的 shell，建立代理，之后做两件事
不论是在工业控制中，还是在商业领域里，机器人技术都得到了广泛的应用。从用于生产加工的传统工业机器人到丰富大众生活的现代娱乐机器人，都与嵌入式系统密不可分。现有的大多数机器人，都采用单片机作为控制单元，以8位和16位最为常见，其处理速度较低，没有操作系统，无法实现丰富的多任务功能，系统的潜力没有得到充分的发掘和应用。 基于ARM9的机器人视觉系统的目标是在选定好的S3C2410平台上移植并配置Linux操作系统，针对平台和应用的特点，制作合适的文件系统，为机器人视觉系统构建稳定的软硬件开发环境。其次编写应用程
最近有个科研课题需要在树莓派上做一系列验证，但是实验的程序是依赖OpenCV库的(最重要我们修改了库源码)，而在树莓派上编译OpenCV源码很费时间，因此我只好使用交叉编译的方法来编译源程序。刚开始我们觉着网上材料大片，这部分的问题应该不大。可到操刀干活的时候，我才发现网上很多方法不仅繁琐，而且有的甚至还不是那么一回事，没看到一篇完全适合我的情况的。于是，我花了一天半左右的时间，整理这些材料并结合一点TRIZ原理，完成了这项任务。现在分享一下我的方案总结，不过我的方案不尽完善，欢迎大家指点修正，帮助后人节省时间。
LLVM是一套提供编译器基础设施的开源项目，是用 C++ 编写，包含一系列模块化的编译器组件和工具链，用来开发编译器前端和后端。它是为了任意一种编程语言而写成的程序，利用虚拟技术创造出编译时期、链接时期、执行时期以及“闲置时期”的优化。
Mono通过新的运行代码方式，完善了自己的即时编译器和静态编译器。 2001年，Mono项目正式开始，Mono开发团队为.NET指令集编写了一个解释器，用于在Linux上引导一个自托管的.NET开发环境。 当时认为解释器只是一个临时工具，可以在建立一个Just-in-Time（JIT）编译器的时候使用它。解释器（mint）和JIT引擎（mono）一直保持同步存在的状态，直到可以将JIT引擎移植到所有支持的平台。 当引入泛型时，同时保留解释器和JIT引擎的工程成本变得很高，不再值得，所以去掉了解释器。 稍后会
go build使用的是静态编译，会将程序的依赖一起打包，这样一来编译得到的可执行文件可以直接在目标平台运行，无需运行环境（例如 JRE）或动态链接库（例如 DLL）的支持。
vi的工作是在文本缓冲区中实现的，为了帮助用户观看， 可为文本的行设置一个行号， 放在文本的左侧(行首前) 可以用末行命令set来设置和取消：
目前虽然RISC-V的硬件开发板能够运行Linux的十分难得，从探索RISCV的生态的角度上来看，使用模拟器也是一种非常好的方式。使用QEMU能够很好的模拟RISCV的硬件资源，后期有实际的开发板后将其软件生态移植上去也并不复杂。
Python 其实是一种相当快的语言，但它并不像编译型语言那么快。 这是因为官方实现的 CPython 解释执行的，更准确地说，是 Python 代码被编译为字节码，然后进行解释。这对学习是很有好处的，因为可以在 Python REPL 中运行代码并立即查看结果，而不必编译和执行。 但是由于 Python 程序并没有那么快，开发人员多年来创建了几个 Python 的编译器，包括 IronPython 和 Jython。
aria2是一个轻量级的多协议和多源命令行下载实用程序。支持HTTP/HTTPS，FTP，SFTP， BitTorrent和Metalink。aria2可以通过内置的 JSON-RPC和XML-RPC接口进行操作。
docker 就不在这里介绍了，相关的文档已经很完善，中文文档 Docker —— 从入门到实践 写的很棒，推荐去看看。
背景是我司有个具复杂的工程，这个工程引用了27次submodule，用cicd测试环境开发效率很慢，因为cicd上开启了构建前清理空间，每次编译都是一次巨量的git拉取过程，编译cache也会一同清空，所以弄一次编译，二三十分钟就过去了，而且还可能二三十分钟只是解决一个开发的编译错误。时间得不偿失。
一套linux体系，只有内核本身是不能工作的，必须要 rootfs 上的 etc 目录下的配置文件、/bin /sbin 等目录下的 shell 命令，还有 /lib 目录下的库文件等···）相配合才能工作 。
有时候我们想对响应（例如PHP接口）返回的内容做些字符串，虽然可以使用各语言代码相关方法（例如PHP的str_replace）进行替换，但是在nginx层面替换是更方便的，无需修改代码。
可以使用 golang 的官方镜像进行编译，建议使用静态编译，因为 golang 官方镜像默认使用的基础镜像是 debian，如果使用默认的编译，会依赖依赖一些动态链接库，当业务镜像使用了其它发行版基础镜像，且动态链接库不一样的话 (比如 alpine)，就会导致程序启动时发现依赖的动态链接库找不到而无法启动:
最近我们边缘集群服务遇到了一个 DNS 访问故障问题，现象是在边缘服务器上无法访问 DNS 服务器(10.7.0.1)， 发出去的 DNS 请求包没有收到任何回应。
但自从出现了V8和nodejs, js逐渐的在MVVM前端，移动端H5和后端上都焕发了第二春。微软针对脚本语言的类型不安全也创造发明了typescript，可见重视程度不一般，基于此还创造了很流行的vscode编辑器。不过ts它最终还是先编译成了js，只是写法上更规范和安全。 谷歌的V8引擎则更厉害，V8更加直接的将抽象语法树通过JIT技术转换成本地代码，放弃了在字节码阶段可以进行的一些性能优化，但保证了执行速度。源代码-→抽象语法树-→字节码-→JIT-→本地代码(V8引擎没有中间字节码)。
当你在Linux系统上编写和运行程序时，动态库和静态库是两个非常重要的概念。它们不仅影响着程序的编译和执行效率，还直接关系到程序的可移植性和灵活性
静态编译后的易语言可执行程序(exe)和动态链接库(dll)，运行时不再依赖任何支持库文件，文件尺寸更小（相对以前的独立编译），PE结构更合理（取消了“易格式体”），加载速度更快，而且有效解决了“病毒误报”和“易被脱壳”的难题。
在 Windows 上，共享库由 .dll 表示；在 Linux 上，由 .so 表示。
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