Valgrind 技术文档
1. 安装指南
从 Subversion 仓库安装
-
从 SVN 仓库检出代码,具体操作请参考 Valgrind 下载页面。
-
进入源代码目录。
-
运行
./autogen.sh
脚本以设置环境(需要标准的 autoconf 工具)。 -
接着执行以下步骤...
从 tar.bz2 分发安装
-
运行
./configure
,如果需要,可以添加一些选项。唯一有趣的选项是通常的--prefix=/where/you/want/it/installed
。 -
运行
make
。 -
运行
make install
,如果目标权限需要,可能需要 root 权限。 -
检查是否成功安装。尝试运行
valgrind ls -l
。如果这能正常运行,说明安装成功;如果报错,请通知我们(参考 Valgrind 网站)。
重要提示: 不要将 Valgrind 安装移动到与构建时指定的 --prefix
不同的位置。这可能会导致在处理 fork/exec
调用时出现微妙的问题。
2. 项目使用说明
Valgrind 是一个用于构建动态分析工具的框架。它包含了一些可以自动检测许多内存管理和线程错误的工具,并且可以详细分析程序。您还可以使用 Valgrind 构建新的工具。
Valgrind 分发版目前包括六个生产质量的工具:一个内存错误检测器、两个线程错误检测器、一个缓存和分支预测分析器、一个生成调用图的缓存和分支预测分析器以及一个堆分析器。此外,还包括三个实验性工具:一个堆/栈/全局数组溢出检测器、一种不同类型的堆分析器和 SimPoint 基本块矢量生成器。
Valgrind 与 CPU、操作系统、编译器和基本 C 库的细节紧密相关。这使得它难以移植。尽管如此,它还是可以在以下平台上使用:
- X86/Linux
- AMD64/Linux
- PPC32/Linux
- PPC64/Linux
- ARM/Linux
- x86/MacOSX
- AMD64/MacOSX
- S390X/Linux
- MIPS32/Linux
- MIPS64/Linux
注意:AMD64 是 x86_64 的另一个名称,Valgrind 在 Intel 处理器上运行良好。另外,MacOSX 的核心称为 "Darwin",有时会使用这个名字。
Valgrind 根据 GNU 通用公共许可证第二版授权。请阅读源分发中的 COPYING 文件以获取详细信息。
但是:如果您贡献代码,您需要将其作为 GPL 第二版或更高版本提供,而不是仅第二版。
3. 项目 API 使用文档
Valgrind 的 API 文档可以在用户指南中找到。指南的位置是 $PREFIX/share/doc/valgrind/manual.html
,其中 $PREFIX
是构建时使用 --prefix=
指定的前缀。
4. 项目安装方式
请参考上述 "安装指南" 部分进行项目安装。
以上是 Valgrind 的技术文档,希望对您有所帮助。
- DDeepSeek-V3.1-BaseDeepSeek-V3.1 是一款支持思考模式与非思考模式的混合模型Python00
- HHunyuan-MT-7B腾讯混元翻译模型主要支持33种语言间的互译,包括中国五种少数民族语言。00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~087CommonUtilLibrary
快速开发工具类收集,史上最全的开发工具类,欢迎Follow、Fork、StarJava05GitCode百大开源项目
GitCode百大计划旨在表彰GitCode平台上积极推动项目社区化,拥有广泛影响力的G-Star项目,入选项目不仅代表了GitCode开源生态的蓬勃发展,也反映了当下开源行业的发展趋势。07GOT-OCR-2.0-hf
阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00openHiTLS
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!C0381- WWan2.2-S2V-14B【Wan2.2 全新发布|更强画质,更快生成】新一代视频生成模型 Wan2.2,创新采用MoE架构,实现电影级美学与复杂运动控制,支持720P高清文本/图像生成视频,消费级显卡即可流畅运行,性能达业界领先水平Python00
- GGLM-4.5-AirGLM-4.5 系列模型是专为智能体设计的基础模型。GLM-4.5拥有 3550 亿总参数量,其中 320 亿活跃参数;GLM-4.5-Air采用更紧凑的设计,拥有 1060 亿总参数量,其中 120 亿活跃参数。GLM-4.5模型统一了推理、编码和智能体能力,以满足智能体应用的复杂需求Jinja00
Yi-Coder
Yi Coder 编程模型,小而强大的编程助手HTML013
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选









