Ana içeriğe atla

Kayıtlar

Nitelikli

GDB ve GDBserver Statik Çapraz Derleme (Static Cross Compile GDB and GDBserver)

 [TR] Özet Aklıma takılan bir soru üzerine bir araştırma ve testler yaptım ve programların çalışmasını engelleyen sadece işlemci modeli değil minimum kernel versiyonu da oluyormuş. Sorun toolchain altındaki standart c çalışma zamanından kaynaklanıyormuş. Farklı çalışma zamanı kütüphaneleri de varmış. Hepsinin standartları ve amaçları farklı fakat referans noktaları glibc. Tabi alternatifleri kullanırken dikkat etmek gerekiyor. Bazı Önemli olanları Glibc, Musl(static glibc), Uclibc(minimal glibc), Newlib(redhat embedded). Gcc bu kütüphanelerin hemen hemen hepsi ile configuration yapılabiliyor. "Crosstool-ng" ile birkaç deneme yaptım ama çok karmaşık bir araç. -Gnu compiler(gcc, g++) varsayılan olarak "glibc" kullanıyor. Bilgisayarlarımızda bu tarih itibariyle glibc 2.6 - minimum kernel=3.2.0 olarak verilmiş. Özellikle glibc ile derlenen programlar linux versiyonu konusunda çok katı davranıyor. Örneğin isval2 üzerinde çalıştırmaya çalıştığımızda "kernel is too ol

En Son Yayınlar

Pytorch Ders 9: Validation(veya dev) set oluşturma ve checkpoint

Pytorch Ders 9: veri paralliği

Pytorch Ders 7: transfer learning

Pytorch Ders 6: başlangıç, Veri yükleme, ön işlem ve densenet121 kedi-kö...

Pytorch Ders 5: başlangıç, Model Kaydetme

Pytorch Ders 4: başlangıç, Droupout, Overfitting, Sonuçları yorumlama

Pytorch Ders 3.1: başlangıç, Cuda ile Mnist sayı sınıflandırma.

Pytorch Ders 3.1: başlangıç, Cuda ile Mnist sayı sınıflandırma.

Pytorch Ders 3: başlangıç, Mnist Fashion verisetini sınıflandırma.

Pytorch Ders 3: başlangıç, Autograd ile Mnist sayı sınıflandırma.