. ... . ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . make & Makefile . . Make School of Computer Wuhan University ©hfwang - 1/36 - ... . ... . ... . ... . . . . . . . . . make & Makefile .1 make & Makefile 程序的编写步骤 依赖关系图 工程管理与 make make 的工作原理 规则与依赖关系 通配符的使用 变量的定义和引用 自动变量 模式规则 Makefile 的结构 make 命令参数与选项 常见的错误 依赖关系的自动生成 Turbo C 的 make 与 make 相关的命令 参考文献 ©hfwang ... . ... . ... . ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . make & Makefile . Free as in Freedom .GNU’s Not UNIX . . ©hfwang - 3/36 - ... . ... . ... . .

very low granularity and are limited in numbers. It is disabled by defaultParallelism Level 2 - Make, FASTBuild Targets are more granular and the size of the job pool can be specified by a flag (-j/--jobs)Parallelism same inputs and configuration, a target should yield identical outputsReproducibility Level 1 - Make, Ninja, FASTBuild Provide no real facility to ensure reproducibility and, thus, hermeticity is something level of granularity means that even small changes will rebuild very large targetsCaching Level 2 - Make, Ninja Check timestamps on the individual input files and rebuild targets if any change. Caching

Jonathan Boccara @JoBoccara THE PIPES LIBRARY HOW PLUMBING CAN MAKE YOUR CODE EXPRESSIVE At the beginning of time…2 WORKING WITH COLLECTIONS IN C++ -∞ Now3 WORKING WITH COLLECTIONS IN C++ -∞

一个示例 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 4 2.3 make 是如何工作的 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 5 2.4 makefile makefile 中使用变量 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 6 2.5 让 make 自动推导 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 2.6 makefile 环境变量 MAKEFILES . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2.12 make 的工作方式 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 3 书写规则 13

1 Linux 下 Makefile 的 automake 生成 全攻略 作为 Linux 下的程序开发人员，大家一定都遇到过 Makefile，用 make 命令来编译自己写 的程序确实是很方便。一般情况下，大家都是手工写一个简单 Makefile，如果要想写出一 个符合自由软件惯例的 Makefile 就不那么容易了。 在本文中，将给大家介绍如何使用 autoconf 和 automake 两个工具来帮助我们自动生成 符 合 自 由 软件 惯 例 的 Makefile ， 这 样 就 可以 象 常 见 的 GNU 程 序 一 样 ，只 要 使 用 “./configure”，“make”，“make install”就可以把程序安装到 Linux 系统中去了。 这特别适合想做开放源代码软件的程序开发人员，又或如果你只是自己写些小的 Toy 程序， 那么这个文章对你也会有很大的帮助。 介绍 Makefile 是用于自动编译和链接的，一个工程有很多文件组成，每一个文件的改变都会导 致工程的重新链接，但是不是所有的文件都需要重新编译，Makefile 中记录有文件的信息， 在 make 时会决定在链接的时候需要重新编译哪些文件。 Makefile 的宗旨就是：让编译器知道要编译一个文件需要依赖其他的哪些文件。当那些依 赖文件有了改变，编译器会自动的发现最终的生成文件已经过时，而重新编译相应的模块。

contributed to the English version of Pro Git as an open source project. Thank you everyone for helping make this a better book for everyone. Contributors as of c09098b6: 4wk- Jon and to accept contributions to yours, GitHub’s programmatic interface and lots of little tips to make your life easier in general. Chapter 7 is about advanced Git commands. Here you will learn about cover how to import projects from 8 several different systems in case you do convince everyone to make the plunge. Chapter 10 delves into the murky yet beautiful depths of Git internals. Now that you

Becoming root user root is the superuser. root has the power to make changes in various parts of a Linux system. That also means if you make any dangerous change (say deleting your user account) as root file is saved in the current directory, as test.html. 4.4 Making a POST request using curl We can make HTTP POST requests using curl in two different ways. 1. Using the -d flag, for simple form submissions Read curl man page for more details. 4.8 Making multiple requests at once We can use –next flag to make multiple requests one after another (as totally separate operations). Note that, it resets all of

support, including a mailing-list and an IRC channel. Here’s one of the simplest applications you can make: from celery import Celery app = Celery('hello', broker='amqp://guest@localhost//') @app.task def Django see First steps with Django. The integration packages aren’t strictly necessary, but they can make development easier, and sometimes they add important hooks like closing database connections at fork(2) configuration should be good enough for most use cases, but there are many options that can be configured to make Celery work exactly as needed. Reading about the options available is a good idea to familiarize yourself

3，实现如下： In [43]: from torch import nn # 导入神经网络子库 # 创建一层 Wx+b，输出节点为 3, 输出节点数为 4 fc = nn.Linear(3, 4) fc.bias # 查看偏置向量 Out[43]: Parameter containing: tensor([-0.3838, -0.4073, -0.3051, -0 个节点，输出 3 个节点的网络层，并通过全连接层的 kernel 成员名查 看其权值矩阵?： In [45]: # 定义全连接层的输出节点为 3, 输入节点为 4 fc = nn.Linear(4, 3) fc.weight # 查看权值矩阵 W Out[45]: Parameter containing: tensor([[-0.1410, 0.1454, -0.3955 创建全连接层，指定输入节点数和输出节点数 fc = nn.Linear(28*28, 512) # 通过 fc 类实例完成一次全连接层的计算，返回输出张量 h1 = fc(x) print('h1:', h1.shape) Out[2]: h1: torch.Size([4, 512]) 预览版202112 6.2 全连接层 5 上述通过一行代码即可以创建一层全连接层实例 fc，并指定输入节点数为