GDB单步调试程序

《调用GDB调试器的几种方式》一节中提到，借助 next 命令可以控制 GDB 单步执行程序。所谓单步调试，就是通过一行一行的执行程序，观察整个程序的执行流程，进而尝试发现一些存在的异常或者 Bug。 根据实际场景的需要，GDB 调试器共提供了 3 种可实现单步调试程序的方法，即使用 next、step 和 until 命令。换句话说，这 3 个命令都可以控制 GDB 调试器每次仅执行 1 行代码，但除此之外，它们各自还有不同的功能。 本节就来一一给大家讲解这 3 个命令的功能和用法

数据分析中的可视化技术有哪些？

数据分析中的可视化技术有许多种。这里我将主要介绍以下几种可视化技术：折线图、柱状图、散点图、饼图和热力图。 折线图 折线图是一种常见的可视化技术，用于显示数据随时间或其他连续变量变化的趋势。通常用于监控数据变化，例如股票价格如何随时间波动。折线图的优点是它可以显示出长期趋势，但缺点是它可能过于简化了数据，并因此遗漏了一些细节。下面是一个绘制折线图的示例： import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2

GDB watch命令：监控变量值的变化

《GDB break命令》一节，给大家介绍了使用 break 命令在程序某一行的位置打断点。但还有一些场景，我们需要监控某个变量或者表达式的值，通过值的变化情况判断程序的执行过程是否存在异常或者 Bug。这种情况下，break 命令显然不再适用，推荐大家使用 watch 命令。 要知道，GDB 调试器支持在程序中打 3 种断点，分别为普通断点、观察断点和捕捉断点。其中 break 命令打的就是普通断点，而 watch 命令打的为观察断点，关于捕捉断点，后续章节会做详细讲解。 使用 G

什么是数据清洗？

数据清洗是指从原始数据中去除不合理、不完整、不准确和不一致等“脏数据”，并对数据进行处理和加工，以保证数据质量达到特定要求的一系列操作。数据清洗是数据预处理的一部分，是数据挖掘、机器学习等应用中的重要步骤，可以对数据进行有效的分析、建模和应用。 完成数据清洗的攻略可以如下： 数据识别：查看数据，识别数据中存在的问题。可以通过可视化工具、数值计量统计等方法确定需要清理的数据。 缺失值处理：数据的缺失是数据清洗中比较常见的问题，需要通

gdb run（r）命令：启动程序

使用 GDB 调试器调试程序的过程，其实就是借助 GDB 调试器来监控程序的执行流程，进而发现程序中导致异常或者 Bug 的代码。通过前面章节的学习，读者已经学会了如何启动 GDB 调试器，在此基础上，本节继续为大家讲解如何在 GDB 调试器中启动（运行）程序，以及启动程序过程中的一些注意事项。 根据不同场景的需要，GDB 调试器提供了多种方式来启动目标程序，其中最常用的就是 run 指令，其次为 start 指令。也就是说，run 和 start 指令都可以用来在 GDB 调试器中启动程

数据清洗的步骤是什么？

数据清洗（Data cleaning）是指通过对数据进行处理和筛选，使数据更加符合使用需求的过程。数据清洗的目的是为了保证数据质量，提高数据的可靠性和实用性。下面是数据清洗的基本步骤和攻略： 收集数据：获取待清洗的数据，包括从数据库、文本、Excel等不同来源。 处理缺失值：检查并清除数据中的缺失值。常用方法有平均值、中心值，也可以选择直接将缺失值删除。 处理异常值：通过检查数据分布、统计学方法、图表等方式，找出异常值并进行处

GDB调试C/C++程序

通过前面的学习，读者已经了解了什么是 GDB，以及如何下载并安装它。从本节开始，我们将正式学习使用 GDB 调试 C、C++ 程序。 如下是一段能够正常编译运行的 C 语言程序： #include <stdio.h> int main () { unsigned long long int n, sum; n = 1; sum = 0; while (n <= 100) { sum =

数据采集的步骤是什么？

数据采集是指从各种来源收集数据，可能涉及到爬取网页、抓取API、解析日志等等。以下是基本的数据采集步骤： 1. 制定数据采集计划 在开始采集数据时，必须有一个清晰的计划，例如： 确定采集目标：需要确定采集什么类型的数据？涉及哪些网站、APP等？ 确定采集频率与量：需要多久进行一次采集？需要采集多少数据？ 确定采集工具与技术：需要使用什么采集工具？需要使用哪些技术进行数据采集？ 2. 爬取数据 在这一步中，数据采集工具会按照事先设定的内

GDB下载和安装教程

基于 Linux 系统的免费、开源，衍生出了多个不同的 Linux 版本，比如 Redhat、CentOS、Ubuntu、Debian 等。这些 Linux 发行版中，有些默认安装有 GDB 调试器，但有些默认不安装。 判断当前 Linux 发行版是否安装有 GDB 的方法也很简单，就是在命令行窗口中执行 gdb -v 命令。以本机安装的 CentOS 系统为例： [root@bogon ~]# gdb -v bash: gdb: command not found 如上所示

数据预处理的步骤是什么？

数据预处理是数据分析中必不可少的步骤，它可以清除无效数据、处理缺失值和异常值，将数据转换为适合建模和分析的格式等。其基本步骤包括数据清洗、数据集成、数据变换和数据规约。 以下是数据预处理步骤的详细解释以及两条示例说明： 数据清洗 数据清洗是指清除数据中的无效、错误、重复和不一致的部分，以减少后续分析中的误差。具体的清洗过程包括： 删除重复数据； 处理异常值； 处理缺失值； 数据类型转换。 例如，如果一个数据集中有很多缺失值，我们可

GDB是什么？

从现在开始，我将系统教大家学习使用 GDB，本节先解决第一个问题，即 GDB 是什么。 要知道，哪怕是开发经验再丰富的程序员，编写的程序也避免不了出错。程序中的错误主要分为 2 类，分别为语法错误和逻辑错误： 程序中的语法错误几乎都可以由编译器诊断出来，很容易就能发现并解决； 逻辑错误指的是代码思路或者设计上的缺陷，程序出现逻辑错误的症状是：代码能够编译通过，没有语法错误，但是运行结果不对。对于这类错误，只能靠我们自己去发现和纠正。 也就是说，程序中出

什么是数据建模？

数据建模是一种创建数据模型的过程，在这个过程中数据模型师会建立一个反映现实世界中数据组织、属性和关系的模型。数据建模可以将复杂的数据结构和关系以易于理解和应用的方式呈现出来，使得我们可以更好地理解和管理数据。 数据建模的完成攻略如下： 1.确定业务需求：首先需要确定数据所针对的业务和应用，了解业务的需求才能对数据进行建模。 2.确定数据源：确定数据来源，包括数据的类型和数据的格式，采集方式等。 3.设计数据结构：根据业务需求设计数据结构，

数据可视化的步骤是什么？

数据可视化是将数据通过图形等视觉化方式进行呈现，帮助人们更加直观地理解数据的内容。数据可视化的步骤如下： 1. 数据准备 数据可视化的前提是要有数据。在进行数据可视化之前，需要对数据进行整理、清洗、筛选等处理，以便更好地展现数据的特征和趋势。 2. 选择可视化工具 选择合适的可视化工具可以帮助我们更快速地制作出高质量的可视化图表，如Excel、Tableau、Python中的matplotlib和Seaborn等。不同的工具有着不同的适用

什么是数据可视化？

什么是数据可视化？ 数据可视化是将数据以图表、热力图、散点图等图形形式展现的过程，通过可视化，能够更加直观的呈现数据，提高数据的可读性，让人们可以更快地理解、分析和使用数据。随着大数据时代的来临，数据可视化也成为了数据分析与数据挖掘中不可或缺的一部分。 数据可视化的完成攻略 数据可视化的完成攻略一般包括以下几个步骤： 确定数据可视化的目的 数据可视化的目的是什么？是为了更好的理解数据分析结果，还是为了更好的和别人分享数据？ 收集数据

数据可视化中常用的工具有哪些？

数据可视化是展现数据信息的一种方式，它可以更直观地呈现数据，并能够更快速地发现数据背后的规律和趋势。以下是数据可视化中常用的工具及其特点： Tableau Tableau是一款用户友好的数据可视化软件，可以帮助用户从各种不同的数据源中创建交互式的可视化图表。其主要特点包括： 可视化维度：支持整理和查看不同维度的数据，包括文本、数字、日期等数据类型。 交互式：支持用户与图表互动，可以通过鼠标滚轮、拖动等方式来改变图表的显示内容。 报表生成