C#中编译过程

一 前言 以前在编译C++代码的时候对编译的错误都觉得很难理解,搞不清楚究竟是哪里错了.后来C++写多了,总结了一些经验,然后也了解了一下编译过程,但是没有系统的对编译过程进行学习,现在趁着写博客的机会,好好的把编译过程写下来,并且理顺一下这个知识点. 二 名词解释 编译单元:当一个c或cpp文件在编译时,预处理器首先递归包含头文件,形成一个含有所有 必要信息的单个源文件,这个源文件就是一个编译单元. 目标文件:目标文件包含着机器代码(可直接被计算机中央处理器执行)以及代码在运行时使用的数据,此

编译过程中,termcap.h      文件找不到路径 查看是linux  源码下找不到termcap.h文件 安装了所有关于*cap*的源码包也不起作用 今天终于解决了这个问题,搜termcap.h  发现一篇文章,如下 ----------------------------------------------------------------------------------------- 安装minicom2.3出现termcap.h错误解决方法 2010-05-06 17:12:

有时候经常使用别人用Tabhost+其它的实现demo.单纯利用Tabhost该如何使用呢? 下面看例子: public class MainActivity extends TabActivity { public TabHost tabHost; @Override protected void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); // 获取对象 tabHost = getTabH

PHP编译过程中常见错误信息的解决方 checking for BZip2 support- yes checking for BZip2 in default path- not found configure: error: Please reinstall the BZip2 distribution Fix: yum install bzip2-devel checking for cURL support- yes checking if we should use cURL for

LAMP系列之PHP编译过程中常见错误信息的解决方法 在CentOS编译PHP5的时候有时会遇到以下的一些错误信息,基本上都可以通过yum安装相应的库来解决.以下是具体的一些解决办法: ******************************************************************************* checking for BZip2 support- yes checking  for BZip2 in default path- not foun

2.4.1.uboot主Makefile分析1 2.4.1.1.uboot version分析 (1)uboot版本号分为3个级别: VERSION:主版本号 PATCHLEVEL:次版本号 SUBLEVEL:再次版本号 EXTRAVERSION:另外附加的版本信息 这四个用.隔开共同构成了最终的版本号. (2)Makefile中版本号最终生成了一个变量U_BOOT_VERSION,这个变量记录了Makefile中配置的版本号 (3)include/version_autogenerated.h

转载请把头部出处链接和尾部二维码一起转载,本文出自:http://blog.csdn.net/hejjunlin/article/details/52402759 今天介绍下FFmpeg在Linux下安装编译过程,用的是CentOS, 总体过程比较顺利,就是在ffmpeg等的时间稍长点.没什么技术难点.仅当记录. 关于FFmpeg FFmpeg是一个开源免费跨平台的视频和音频流方案,属于自由软件,采用LGPL或GPL许可证(依据你选择的组件).它提供了录制.转换以及流化音视频的完整解决方案.它包

GCC与编译过程   GCC(GNU Compiler Colletion),GUN编译器套装,是一套由GNU开发的编程语言编译器.Linux系统下的GCC编译器实际上是调用其他不同的工具来完成预处理.编译.汇编和链接工作. 一.编译过程 在计算机的眼里,只有1和0.不幸的是,我们用C语言写出来的代码,计算机无法直接看明白.所以一个程序如果需要被计算机执行,那么就必须翻译成能被计算机读懂并执行的1和0.实现这一结果的过程,我们称之为编译. 编译包括以下步骤:预处理.编译.汇编和链接.具体过程如下

Hive是基于Hadoop的一个数据仓库系统,在各大公司都有广泛的应用.美团数据仓库也是基于Hive搭建,每天执行近万次的Hive ETL计算流程,负责每天数百GB的数据存储和分析.Hive的稳定性和性能对我们的数据分析非常关键. 在几次升级Hive的过程中,我们遇到了一些大大小小的问题.通过向社区的咨询和自己的努力,在解决这些问题的同时我们对Hive将SQL编译为MapReduce的过程有了比较深入的理解.对这一过程的理解不仅帮助我们解决了一些Hive的bug,也有利于我们优化Hive SQL