Linux 运行的时候,是如何管理共享库(*.so)的?在 Linux 下面,共享库的寻找和加载是由 /lib/ld.so 实现的。 ld.so 在标准路经(/lib, /usr/lib) 中寻找应用程序用到的共享库。 但是,如果需要用到的共享库在非标准路经,ld.so 怎么找到它呢? 目前,Linux 通用的做法是将非标准路经加入 /etc/ld.so.conf,然后运行 ldconfig 生成 /etc/ld.so.cache。 ld.so 加载共享库的时候,会从 ld.so.cache 查找。 传统上
今天配置之前项目的时候,发现有些动态链接库变了,想看看现在应用在使用哪些动态链接库的时候,进一步查了点资料;
在Linux操作系统中,动态库是一种特殊的二进制文件,它包含了在多个应用程序中可共享的代码和数据。然而,对于开发者和系统管理员来说,管理这些动态库可能并不是一件简单的事。本文将深入探讨Linux动态库的管理,包括如何增加动态库目录,以及一些与动态库相关的实用技巧。
昨天在自己的CentOs7.1上写makefile的时候,发现在一个C程序在编译并链接一个已生成好的lib动态库的时候出错。链接命令大概是这样的:
*另外,如果不想每次新启一个shell都设置LD_LIBRARY_PATH,可以编辑~/.bash_profile文件:
一、关于gcc、glibc和binutils模块之间的关系 1、gcc(gnu collect compiler)是一组编译工具的总称。它主要完成的工作任务是“预处理”和“编译”,以及提供了与编译器紧密相关的运行库的支持,如libgcc_s.so、libstdc++.so等。 2、binutils提供了一系列用来创建、管理和维护二进制目标文件的工具程序,如汇编(as)、连接(ld)、静态库归档(ar)、反汇编(objdump)、elf结构分析工具(readelf)、无效调试信息和符号的工具(strip)等。
上一篇我们分析了Hello World是如何编译的,即使一个非常简单的程序,也需要依赖C标准库和系统库,链接其实就是把其他第三方库和自己源代码生成的二进制目标文件融合在一起的过程。经过链接之后,那些第三方库中定义的函数就能被调用执行了。早期的一些操作系统一般使用静态链接的方式,现在基本上都在使用动态链接的方式。
Linux下动态库文件的文件名形如 libxxx.so,其中so是 Shared Object 的缩写,即可以共享的目标文件。
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在环境变量中使用该文件,在/etc/profile 和/etc/bashrc 最后加入:
license: "cc-by-nc-nd-4.0" description: "本文手把手指导如何创建一个可以执行的共享目标文件"
Linux 从某种意义上来说就是一堆相互依赖的静态和动态库。对于 Linux 系统新手来说,库的整个处理过程简直是个迷。但对有经验的人来说,被构建进操作系统的大量共享代码对于编写新应用来说却是个优点。
上传Linux.zip(LoadRunner Generator for Linux.zip,后台回复loadrunner获取下载地址),然后通过如下命令:
http://blog.163.com/xychenbaihu@yeah/blog/static/13222965520101023104745738/
本文将介绍 YOLOv4 官方 Darknet 实现,如何于 Ubuntu 18.04 编译,及使用 Python 接口。
最近一直在研究在ZC706-ARM开发板的linux系统中弄一套编译系统(不支持apt),刚好发现公司有一套英伟达的ARM开发板且带有ubunut系统(支持apt),此时产生一个想法,英伟达板子上编译的程序能否在ZC706的板子上运行?
无sudo权限,参考https://blog.csdn.net/weixin_41278720/article/details/81255265 CUDA Toolkit 9.0和cudnn 7
近日,服务器迁移后,偷懒未重新编译nginx的,直接./nginx启动,结果遇到如下问题: “error while loading shared libraries” 这是是因为需要的动态库不在动态链接器ld.so的搜索路径导致。
比如: build-ffmpeg_code-Desktop_Qt_5_12_6_GCC_64bit-Release
GNU C 库 (glibc) 是 Linux 操作系统的基本组件,为各种应用程序提供基本功能。在某些情况下,您可能需要安装多个版本的 glibc 以支持不同的应用程序或确保与旧软件的兼容性。本指南[1]将向您展示如何使用简单的步骤在 Linux 系统上安装和管理多个 glibc 库。
linux系统的so库一般存储与“/usr/lib/”路径中,可将动态库复制到该路径中。
特权程序必须对所有输入进行安全检查。输入检查实际上是访问控制的一部分,特权程序必须这么做,来确保程序的安全。很多安全问题都是输入检查的错误造成的。
Anaconda安装:Anaconda是一个开源的Python发行版本,其包含了conda、Python等180多个科学包及其依赖项。使用Anaconda可以通过创建多个独立的Python环境,避免用户的Python环境安装太多不同版本依赖导致冲突。
nouveau是一个第三方开源的Nvidia驱动,一般Linux安装的时候默认会安装这个驱动。 这个驱动会与Nvidia官方的驱动冲突,在安装Nvidia驱动和CUDA之前应先禁用nouveau。
首先,为了可以使我们的c++ 可以找到 iostream类,std标准库,我们需要在C/C++ General->Paths and Symbols 中添加include dictionarys.
1. 介绍 使用GNU的工具我们如何在Linux下创建自己的程序函数库?一个“程序函数库”简单的说就是一个文件包含了一些编译好的代码和数据,这些编译好的代码和数据可以在事后供其他的程
Hello,小伙伴们,大家好!最近有小伙伴问我程序库相关的问题。程序库的存在很大程度上提高了程序的复用性、可维护性,但是程序库的应用往往对于初学者来说有些摸不清头脑,所以这一期本文从Linux的角度谈谈Linux下的程序库。 1. 什么是库 库文件一般就是编译好的二进制文件,用于在链接阶段同目标代码一起生成可执行文件,或者运行可执行文件的时候被加载,以便调用库文件中的某段代码。库文件无法直接执行,因为它的源代码中没有入口主函数,而只是一些函数模块的定义和实现,所以无法直接执行。程序库使程序更加模块化,重新编
此篇是接着Hadoop安装lzo的续篇 http://www.linuxidc.com/Linux/2014-03/98602.htm ,主要讲一下安装过程中出现的问题及解决方案。
若没有安装,则查看是否有N卡驱动,若无N卡驱动,则到软件与更新 -> 附加驱动中安装驱动
有时候需要测试业务程序,把时间指定到一个特定的时间去测试,如何在修改容器时间而不影响宿主机时间?
解压cd 到该目录里面 创建build目录undefinedmkdir build 复制build.sh到build目录, 注意修改ANDROID_NDK_HOME变量 #!/bin/bash ANDROID_ABI=arm64 BUILD_DIR_FFMPEG="$( cd "$( dirname "$0" )" && pwd )" BASE_DIR="$( cd "$( dirname "$BUILD_DIR_FFMPEG" )" && pwd )" TARGET_TRIPLE_MACHINE_BINU
GISTIC软件的使用有两个难点,一是在linux下面安装matlab工作环境,二是如何制作输入文件。
环境:java,was,python2.6,红帽linux,oracle,python用cx_Oracle 事情是这样的,有个需求,需要对数据库进行处理,简单说就是把数据取出来,用python使用外部传参做一个处理,再写回到数据库。如果使用java直接搞的话需要绕很大一个圈,比较麻烦,用python的话就很简单了,于是就有了下面的故事,希望和我遇到同样问题的同学能对你们有一些帮助,少绕一些圈子,java和python功能开发都很顺利,于是到了java调用python环节
Linux利用动态链接共享对象库提权 RPATH和弱文件权限会导致系统的损害。Linux应用程序可以利用动态链接的共享对象库(我们从现在开始称它们为共享库)来提供应用程序功能,而不必重复编写相同的代码-有点像Windows应用程序中的DLL文件。就像在Windows上的DLL植入攻击一样,Linux共享库与弱文件权限相结合,可以用来执行任意代码并危害Linux系统。 操作系统如何查找共享库? 运行使用共享库的应用程序时,操作系统按以下顺序搜索库(来自https://linux.die.net/man/1/l
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2017-07-23 学习C++动态库的基本知识 网络总结知识点 ---- 动态库的概念 日常编程中,常有一些函数不需要进行编译或者可以在多个文件中使用(如数据库输入/输出操作或屏幕控制等标准任务函数)。可以事先对这些函数进行编译,然后将它们放置在一些特殊的目标代码文件中,这些目标代码文件就称为库。库文件中的函数可以通过连接程序与应用程序进行链接,这样就不必在每次开发程序时都对这些通用的函数进行编译了。 动态库是一种在已经编译完毕的程序开始启动运行时,才被加载来调用其中函
我在B站上面讲解过软件安装全集,其实是怕新手还没入门就放弃,所以只是简单分类,然后强调大家尽量不要碰C源代码软件,能conda就conda,实在不行找二进制可执行程序:
对于初学者来说,如何搭建FFmpeg的开发环境是个不小的拦路虎,因为FFmpeg用到了许多第三方开发包,所以要先编译这些第三方源码,之后才能给FFmpeg集成编译好的第三方库。 不过考虑到刚开始仅仅调用FFmpeg的API,不会马上去改FFmpeg的源码,因此只要给系统安装编译好的FFmpeg动态库,即可着手编写简单的FFmpeg程序。比如这个网站https://github.com/BtbN/FFmpeg-Builds/releases提供了已经编译通过的FFmpeg开发包,囊括Linux、Windows等系统环境的开发版本。对该网站提供的Linux版FFmpeg安装包而言,需要事先安装不低于2.22版本的glibc库,否则编译FFmpeg程序会报错“undefined reference to `_ZGVdN4vv_pow@GLIBC_2.22'”。下面介绍在Linux系统安装已编译的FFmpeg详细步骤。
github:https://github.com/laurenz/oracle_fdw
以一个例子来说明。 这里有三个so_test.h, test_a.c, test_b.c
这边文章不是一个如何引导,尽管它确实展示了如何编译和调试共享库和可执行文件。为了解动态加载的内部工作方式进行了优化。写这篇文章是为了消除我在该主题上的知识欠缺,以便成为一名更好的程序员。我希望它也能帮助您变得更好。
这篇文章主要通过实例演示在Linux下如何使用gcc分别编译生成静态库和动态库文件以及其它程序如何使用这个生成的静态库和动态库。
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ORCA官方于2021年7月1日发布了5.0版本,前期从ORCA论坛上来看,有不少同行都非常期待。除了昨天的线上发布会,今天还会有一个线上的论坛,感兴趣的朋友可以去官方论坛查看相关帖子:
本节详细说明一下深度学习环境配置,Ubuntu 16.04 + Nvidia GTX 1080 + Python 3.6 + CUDA 9.0 + cuDNN 7.1 + TensorFlow 1.6。 Python 3.6 首先安装 Python 3.6,这里使用 Anaconda 3 来安装,下载地址:https://www.anaconda.com/download/#linux,点击 Download 按钮下载即可,这里下载的是 Anaconda 3-5.1 版本,如果下载速度过慢可以选择使用清华
报错提示:./bin/snmpwalk:error while loading shared libraries:libnetsnmp.so.40:cannot open shared object file: No such file or directory.
askubuntu.com/questions/1113974/using-c17-with-clang-on-ubuntu-16-04
本文介绍了如何在CentOS 7上安装NVIDIA CUDA工具包以及CUDNN,并使用Docker和Nvidia-Docker来安装深度学习环境。通过这些环境,可以方便地运行深度学习模型的训练、测试和部署。
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。
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