请问那里有procC和makefile的中文文档和下载地址。高分诚征。

panq 2001-09-12 10:01:45
我是在solaris下使用oracle+c+proc配合使用。急需procC和makefile的文档。
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panq 2001-09-13
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chfhy 2001-09-12
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procC需要查找oracle的在线文档,makefile需要查找unix编程的文档,下面是makefile的一点资料:
如何使用make?

在shell的提示符号下,若键入"make",则它会到目前的目录下找寻Makefile这个档案
。然後依照Makefile中所记录的步骤一步一步的来执行。在我们写程式的时候,如果
事先就把compiler程式所需要的步骤先写在Makefile中的话,想要compiler程式的时候
就只要打入make的指令。只要程式无误的话,就可以获得所需要的结果了!




Makefile的格式:

(1)注解:
在Makefile中,任何以"#"为开头的的文字皆为注解,make在解译Makefile的
时候会忽略它。

(2)续接下行:
在Makefile中,若一行不足以容纳该命令的时候。可於该行之最後加一反斜线
(\)表示下一行为本行之延续,两行应视为一行来处理。

(3)巨集(macro)
巨集的格式为: <string> = <value>
例如:
CFLAGS = -O -systype bsd43

其实make本身已有许多的default的macro,如果要查看这些macro的话,可以
下make -p的命令。

(4)法则(Rules)
格式如下:
<Target 1>: <depend>
<command 1>
<command 2>
....

<Target 2>: <depend>
<command 3>
<command 4>
....

(5)一个非常简单的Makefile
假设我们有一个程式,共分为下面的部份:
menu.c 主要的程式码部份
menu.h menu.c的include file
utils.c 提供menu.c呼叫的一些function calls
utils.h utils.c的include file
同时本程式亦叫用了ncurses的function calls。
而menu.c和utils.c皆放在/usr/src/menu下。
但menu.h和utils.h却放在/usr/src/menu/include下。
而程式做完之後,执行档名为menu且要放在/usr/bin下面。

# This is the Makefile of menu
CC = gcc
CFLAGS = -DDEBUG -c
LIBS = -lncurses
INCLUDE = -I/usr/src/menu/include

all: clean install

install: menu
chmod 750 menu
cp menu /usr/bin

menu: menu.o utils.o
$(CC) -o $@ $? $(LIBS)

menu.o:
$(CC) $(CFLAGS) -o $@ menu.c $(INCLUDE)

utils.o:
$(CC) $(CFLAGS) -o $@ utils.c $(INCLUDE)

clean:
-rm *.o
-rm *~


在上述的Makefile中,要使用某个macro可用$(macro_name)如此的形式。make会自动
的加以展开。
$@为该rule的Target,而$?则为该rule的depend。
若在command的前面加一个"-",表示若此command发生错误则不予理会,继续执行下去。
上述的Makefile的关系可以表示如下:
all
/ \
clean install
\
menu
/ \
menu.o utils.o

若只想清除source以外的档案,可以打make clean。
若只想做出menu.o可以打make menu.o。
若想一次全部做完,可以打make all或是make。
要特别注意的是command之前一定要有一个TAB(即TAB键)。


panq 2001-09-12
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panq 2001-09-12
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没人知道,不会吧?
panq 2001-09-12
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panq 2001-09-12
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panq 2001-09-12
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多谢 chfhy(春风化雨) 
内容概要:本文围绕“数据驱动下光伏建筑群源荷不确定性解析及其储能多目标低碳经济调度研究”展开,提出了一种融合数据驱动方法与多目标优化算法的综合调度框架。研究首先基于历史数据对光伏发电出力与建筑负荷的不确定性进行建模,采用概率预测与场景生成技术刻画源荷波动特性,并通过典型场景提取降低输入复杂性。在此基础上,构建了以最小化系统运行成本、降低碳排放强度、提升可再生能源消纳率为目标的多目标优化模型,引入NSGA-II等先进智能优化算法求解Pareto最优前沿,实现经济性与低碳性的协同优化。通过Python编程完成模型搭建与仿真验证,结果表明该方法能有效应对源荷双重不确定性,在保障供电可靠性的前提下,实现了储能系统的优化配置与多目标调度决策的均衡协调; 适合人群:具备一定电力系统基础知识和Python编程能力,从事能源系统优化、智能调度、低碳技术等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员; 使用场景及目标:①应用于光伏建筑群、工业园区微电网等分布式能源系统的运行调度;②支撑含储能系统的多目标低碳经济调度决策,兼顾能源成本节约与碳排放控制双重目标;③为相关课题的研究与工程实践提供完整的算法实现参考与可复现的仿真案例支持; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Python代码深入理解模型构建与求解流程,重点关注不确定性建模与多目标优化的耦合机制,可在实际数据基础上复现并改进算法,进一步探索不同权重策略下的调度方案优选方法。
代码下载链接: https://pan.quark.cn/s/cd4149768c91 互联网灰度部署系统解决方案的核心内容深度阐释: 一、灰度发布概念 灰度发布(亦称金丝雀发布)是在云计算及互联网服务领域中常见的一种发布策略,其中心理念是在全面推广新版本前,先向部分用户群体开放试用,以此来降低更新过程中的潜在风险。这种发布模式能够有效地兼顾用户体验与系统稳定性,它允许企业逐步将新的代码或功能部署至生产环境,并且仅对部分用户群体可见。此种做法有助于提前识别潜在问题,对用户体验造成的影响较小,并且能够获取更为真实的用户反馈信息。 二、系统现状和建设背景 在传统的发布模式中,每次更新都需要暂停服务才能发布新版本,这在用户体验和服务连续性方面存在明显不足。伴随互联网经济的繁荣发展,移动终端与日常生活的融合日益紧密,对互联网系统的支撑需求持续增长。特别是在电信行业,系统需要实现7*24小时不间断服务,以适应快速变化的市场需求和频繁更新的技术。因此,迫切需要一种新的发布方式,即灰度发布,用以提升产品发布的效率并改善用户体验。 三、灰度发布的优势与挑战 灰度发布相较于传统全量发布的优势包括: 1. 提供了新功能的试错空间,支持边发布边进行优化。 2. 维持服务的连续性,实现无缝升级。 3. 针对不同用户群体实施功能区分,提升用户体验和满意度。 4. 收集用户反馈,为后续版本的功能迭代和优化提供指导。 然而,灰度发布同样面临挑战,例如技术实现的复杂性、增加的运维压力等。 四、灰度发布的具体实施策略 1. 建设目标:保证湖北联通对外服务的互联网程序能够实现7*24小时不中断的灰度发布,实现无缝升级,同时全面提升用户体验。 2. 总体说明:需要通过灰度发布实现迭代开发和版本快速更...

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