类C编译系统cit使用教程

类C编译系统cit使用教程

cit 《自己动手构造编译系统:编译、汇编与链接》随书源码 cit 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ci/cit

1. 项目介绍

cit是基于x86体系结构的类C编译系统。它是一个开源项目,旨在提供一个简单的编译环境,用户可以在此环境中编写类C语言代码,然后编译生成可执行文件。本项目是《自己动手构造编译系统:编译、汇编与链接》一书的随书源码,适合有兴趣深入了解编译原理的开发者。

2. 项目快速启动

环境准备

在开始之前,确保您的系统中已经安装了GCC编译器。

克隆项目

git clone https://github.com/fanzhidongyzby/cit.git
cd cit

编译

./do

此命令会编译项目中的源代码,生成可执行文件。

运行编译器

./cit -h

这将显示编译器的帮助信息。

编译示例代码

将示例代码放入文件test.c中:

#include <stdio.h>

int main() {
    printf("Hello, World!\n");
    return 0;
}

然后使用以下命令编译:

./cit ./file/test.c test

运行生成的可执行文件

./work/test

你应该会看到输出:

Hello, World!

3. 应用案例和最佳实践

简单程序编译

对于简单的类C语言程序,你可以直接使用cit进行编译。确保你的源代码文件名符合cit的命名规范,并且代码遵循C语言的语法。

优化编译

如果你需要优化编译过程,可以在cit命令中添加相应的编译选项。

4. 典型生态项目

cit作为一个基础的编译系统,其生态项目主要是围绕编译原理教学和相关研究展开。以下是一些典型的生态项目:

  • 教育项目:使用cit作为教学工具,帮助学生学习编译原理和构建自己的编译器。
  • 研究项目:基于cit进行扩展,研究新的编译技术或优化现有的编译过程。

以上就是cit类C编译系统的使用教程,希望对您的学习和使用有所帮助。

cit 《自己动手构造编译系统:编译、汇编与链接》随书源码 cit 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ci/cit

基于Swin Transformer与ASPP模块的图像分系统设计与实现 本文介绍了一种结合Swin Transformer与空洞空间金字塔池化(ASPP)模块的高效图像分系统。该系统通过融合Transformer的全局建模能力和ASPP的多尺度特征提取优势,显著提升了模型在复杂场景下的分性能。 模型架构创新 系统核心采用Swin Transformer作为骨干网络,其层次化窗口注意力机制能高效捕获长距离依赖关系。在特征提取阶段,创新性地引入ASPP模块,通过并行空洞卷积(膨胀率6/12/18)和全局平均池化分支,实现多尺度上下文信息融合。ASPP输出经1x1卷积降维后与原始特征拼接,有效增强了模型对物体尺寸变化的鲁棒性。 训练优化策略 训练流程采用Adam优化器(学习率0.0001)和交叉熵损失函数,支持多GPU并行训练。系统实现了完整的评估指标体系,包括准确率、精确率、召回率、特异度和F1分数等6项指标,并通过动态曲线可视化模块实时监控训练过程。采用早停机制保存最佳模型,验证集准确率提升可达3.2%。 工程实现亮点 1. 模块化设计:分离数据加载、模型构建和训练流程,支持快速迭代 2. 自动化评估:每轮训练自动生成指标报告和可视化曲线 3. 设备自适应:智能检测CUDA可用性,无缝切换训练设备 4. 中文支持:优化可视化界面的中文显示与负号渲染 实验表明,该系统在224×224分辨率图像分任务中,仅需2个epoch即可达到92%以上的验证准确率。ASPP模块的引入使小目标识别准确率提升15%,特别适用于医疗影像等需要细粒度分的场景。未来可通过轻量化改造进一步优化推理速度。
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