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如何使用 GDB 或 LLDB 调试器重复运行程序直到错误


gdb-debugger 如何使用 GDB 或 LLDB 调试器重复运行程序直到错误 gdb / lldb 小技巧 程序员 编程 计算机 计算机 调试

GDB Debugger 调试器

如何使用 GDB 或 LLDB 调试器重复运行程序直到发生错误

在调试程序时,有时候我们希望一直运行程序直到遇到错误。GDB(GNU 调试器)和 LLDB(LLVM 调试器)都提供了自动化此过程的方法。

这在调试一些不稳定的程序非常有用,例如有时候写的一些单元测试可能随机崩溃SegFault。最近我在调试一个测试每跑1000次就有一次崩溃的时候就发现gdb/lldb调试器非常有用。

简介:GDB vs LLDB

GDB(GNU 调试器)和 LLDB(LLVM 调试器)是用于低级别应用程序调试的强大工具。GDB 传统上用于由 GCC 编译的程序,而 LLDB 是 LLVM 项目的一部分,与 Clang 无缝配合。两者都提供强大的功能,但 GDB 在 Linux 环境中更常见,而 LLDB 在 macOS 上以及处理 Swift 时更受青睐。

自动化执行直到发生错误

调试重复性任务可能很乏味。通过自动化这些任务,直到发生错误,可以节省大量时间和精力。以下是如何在 GDB 和 LLDB 中设置重复执行直到遇到错误的步骤。

GDB 脚本

下面是一个 GDB 脚本,它会重复执行,直到发生错误:

repeat_until_error.gdb

while 1
  run
  if $_exitcode != 0
    echo "发生错误,退出码:$_exitcode\n"
    break
  end
end

要运行此脚本,将其保存为 repeat_until_error.gdb,然后使用以下命令执行 GDB:

gdb -q -x repeat_until_error.gdb ./your_program

或者,当你处于 gdb 提示符时,运行:

source repeat_until_error.gdb

“run” 命令用于启动程序,你可以为它添加参数,例如:

run param1 param2 ...

你也可以使用 “r” 作为 “run” 的简写。

LLDB 脚本

类似地,在 LLDB 中,你可以使用以下脚本实现相同的效果:

repeat_until_error.lldb

while (1)
  run
  process launch
  if (process status != 0)
    script print("发生错误,退出码:", lldb.process.GetExitStatus())
    break
  end
end

要运行此脚本,将其保存为 repeat_until_error.lldb,然后运行:

lldb --source repeat_until_error.lldb ./your_program

或者,在 lldb 提示符处运行:

source repeat_until_error.lldb

在 “run” 命令之后,你还可以通过附加参数来启动程序,例如:

run param1 param2

总结

GDB 和 LLDB 都提供了方便的方法来自动化调试任务,选择使用哪种工具通常取决于你所使用的平台和工具链。GDB 与 GCC 的集成使其成为 Linux 开发者的首选,而 LLDB 在与 Clang 和 macOS 的无缝配合方面同样强大。

自动化重复的调试命令可以为你节省大量时间和精力 —— 无论你使用 GDB 还是 LLDB,这些脚本都能帮助你简化工作流程。

gdb / lldb 调试

英文:How to Repeat Until Errors using GDB or LLDB Debugger?

本文一共 603 个汉字, 你数一下对不对.
如何使用 GDB 或 LLDB 调试器重复运行程序直到错误. (AMP 移动加速版本)

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[原创漫画] 《生命,科技,灵魂,死亡》,以及制作感想

作者 石樱灯笼
2025年3月14日 01:43

该内容仅供娱乐,请勿过分解读。
这是一篇使用AI工具辅助创作的作品。
内容包含以下已知问题:

  • 人物形象连贯性错误
  • 作画细节错误
  • 大量的暗示
  • 大量无用的细节描绘

该内容可能会引起部分人引人不适,请谨慎选择观看 。
本作品不适合儿童以及心理承受力较弱者。

screenshot_1808684507679234-20250310161733

B站视频链接:《生命,科技,灵魂,死亡》

我是期望能有人点到B站然后在底下留评论。现在各个平台都已经被算法掌控了,有互动帐号才能活。没互动那就是死。

WordPress这坨狗屎现在乱改用户的HTML嵌入代码,然后B站的自动播放又没法在代码里禁用掉,所以我这里就不嵌入播放器代码了。


结论

假如你觉得这个漫画非常的「抽象」,那就对了。

制作感想

可以说年后就一直都在搞这个作品。

期间甚至把整个操作系统都从 Linux Mint 20.3 升级到了 Linux Mint 22.1 (跳过了1个大版本4个小版本,或者说2个大版本3个小版本?),写了一堆 nemo actions,写了一堆脚本,更新了本地的各种应用工具,测试了一堆AI相关的工具,写了一个 userscript,甚至还把 danielgatis/rembg 常年都修不好的GPU加速给了,还做了 DOCKER GPU 加速版本,你说我也不会 Python 啊竟然还做出了这种事,想想真是疯狂。

前几年挖的各种大坑不仅没填,新大坑开得一个接一个……这些玩意要是能赚钱我早就成暴发户了。

关于AI的感想本篇文章先不讲。我个人是没什么兴趣凑这个烂热度的,整个互联网这几年就跟鬣狗一般,什么热就食什么,不论腥臭。当年韩国人的常压室温超导体,各种人“复现成功”;现在AI也一样,各种狂热,但是实际应用或相关创作基本没有,疯癫的自媒体,遍地的海乙那(这玩意竟然15年前有人写过了!)。


创作契机

最初阶段

契机这玩意很简单。就是随便在网上看看有哪个大厂公开免费支持用户用AI工具乱搞。毕竟如果没有对应工具或者能力的话,什么都是胡扯。

其实我对 线上工具 尤其是 大厂线上工具 非常反感的。这些大厂现在基本没有什么良心,自己的服务功能乱改,而且随时跑路,不仅给你玩个 免费是最贵 , 还要玩得你对工具有依赖性之后 杀自己的产品诛用户的心

所以我在本地部署了缩放工具和去背景工具。图片生成工具其实我也部署了 ComfyUI,但是只要模型大一点,我这个 8G 版的 GTX1080 在 VAE Decode 阶段就直接黑屏重启。绝对不是供电不足的问题,因为KSamper阶段的时候显卡就已经跑满 200w 了。

screenshot_on_b85m_by_flameshot_at_2025-03-12_01-14

扯远了。关于AI相关的内容下篇再讲。

总之是选定了一个线上的AI图像生成工具。

内容构思

这玩意你要是能看懂那大概猜得出来我是怎么想的。

如果你看不懂我也懒得管。

我这个人非常讨厌目前互联网平台的各种解说视频。这是怎么回事? 观众是没有脑子吗?看个作品还要旁边有个人解说才看得懂?


制作过程

AI出图这玩意我就不说了。主要讲讲其他的。

图片序列

首先是把所有图片都整理到一起,然后根据剧情大纲分成多个目录。

png_screenshot_on_b85m_by_flameshot_at_2025-03-13_23-55

再把图片一个一个放入 NLE 的时间轴中。

这时候第一个痛点就来了,图片太多的时候,记不住哪个图片用过哪个图片没用过。又不能移动图片(移动了NLE不就找不到图片了么)。

这时就想到了 Linux Mint 文件管理器的原生功能:打标记。

然而这货……不支持文件多选。半拉喀叽。

最后只好写俩个 nemo_actions 来处理这事情。

screenshot_on_b85m_by_flameshot_at_2025-03-14_00-05

然后就发现这玩意 Bug 真多。

首先这玩意在用 nemo_actions 设置后图标文件管理器不会刷新,需要手动刷新,很烦。触发文件管理器刷新的方式是修改文件,网上给出来的方法都是 直接touch,但是那不就更改了文件修改时间了吗?最后解决办法也很逗乐:

touch $inputfile -r $inputfile

设置文件的修改时间为文件自己的修改时间……

然后写文章的时候才发现这玩意还有另一个Bug,就是媒体文件在默认图标大小时不能正常显示标记……

png_screenshot_on_b85m_by_flameshot_at_2025-03-14_00-05_1

批量调整图像

为了省事,我在导入图片的时候用的是原图大小,1024×576的。图片太小了,但是全部放大太浪费资源,很多图片只是整理出来了,并没有被采用。整理出来的图片如果再手动复制粘贴到相同结构的目录里也很费劲。

于是用 bash shell 将所有引用的图片从 mlt 文件中输出出来,再写个脚本打水印和放大。

png_screenshot_on_b85m_by_flameshot_at_2025-03-14_00-15

有经验的用户应该能看出这段代码很大一部分是AI生成的。

然后只要批量更改 mlt 文件的图片引用路径,所有引用的图片就都处理完毕了。

BGM

首先是背景音乐这一块。首先我就不想用大家都听过的。很多BGM都用烂了,一听就恶心,但又很神奇的是国内这些视频网站用户貌似对吃屎免疫……但是后来仔细观察发现,大多数用户脑电波是直的,只有对着他们放对应的BGM才有对应的反应。

vlcsnap-2025-03-13-23h51m23s547

vlcsnap-2025-03-13-23h51m40s373

反正他们也不看我的视频,不管他们。

专门去 DOVA-SYNDROME 找了些 BGM,收获蛮多。

用了四首曲子把整个视频分成了四段。

结果很诡异的是传到B站后第二段结尾和第三段开头不知为何混到一起了,本地原本没这个问题。

改图

原本生成的图片里是没有任何文字内容的。

我也不想加任何字幕和对话。

我期望是根据角色的神态和动作,让用户自己感觉,画中的角色「在想什么」,「想说什么」,「想做什么」,「在做什么」。一千个哈姆雷特是假的,但要多少是多呢,有一个算一个吧。

但是最后还是加了点内容上去,因为我觉得很多内容还是太过于晦涩和抽象了。

但是加了之后又觉得有点后悔。

我本来期望,是想让用户在前半段根本看不懂女主究竟是在干什么,是怎么回事。加了内容之后再结合标题就跟直接破案了一般,无趣了。

(果然还是由于没有相关创作经验而带来的错失)

剧本

我是本着传统的叙事结构:「起承转合」,其变体「起承转合暗」而考虑的剧本。

第三段,在结尾处,专门设计了完全没有声音的一段。

第四段则做得特别短。专门让故事结束得十分突然。然后把一张啥都没有的背景图连带BGM扔给观众。

最后的结尾图却是我做完大部分视频内容后突来的灵感。

最后加工

最后再重新开一个视频项目,做一段声明,然后用 FFmpeg 无损把俩视频贴在一起就完事了。

png_screenshot_on_b85m_by_flameshot_at_2025-03-11_12-07

本来还想做个英文版来着,但是想到改图好麻烦,懒了,以后再说。


总结

总之算是一件事情了了。

screenshot_20250303005229

奖励自己摆烂一阵子。

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[userscript] 从豆包下载无水印图片

作者 石樱灯笼
2025年2月24日 20:32

心血来潮,做了个 从豆包下载无水印图片 的 userscript 。

没啥技术含量。

截图

snap-1

snap2-1

 

安装及使用

具体的安装和使用方式见Greasyfork脚本安装地址或Github源码仓库。

 

脚本安装地址

Greasyfork :<https://greasyfork.org/scripts/527890>,点击页面上的  安装此脚本  即可。

 

源码

Github:<https://github.com/catscarlet/Download-Origin-Image-from-Doubao-without-Watermark>

 

废话

这个算是今年第一篇文章。

其实一直没闲着,搞了一堆屁事,或者说被一堆屁事搞。

文章又积压了,压了一堆,没精力写。

 

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MySQL参数一键配置脚本: 有效提升数据库性能


我一直是自己租用VPS服务器,然后搭建各种服务,比如博客就是Apache2+MySQL数据库。一般来说就是默认参数,没有去管,不过最近发现MySQL的性能参数都很保守,不能发挥整个服务器的性能。

然后我就网上搜索了一下,根据参数配置建议,用ChatGPT写了以下Python和BASH脚本。只需要在需要优化的服务器上,跑一下该脚本,然后就会显示参数配置,然后直接把参数添加到MySQL数据库配置参数文件上: /etc/mysql/mysql.conf.d/mysqld.cnf

然后运行: service mysql restart 重启MySQL服务器。

运行了几周,发现效果很好,博客反应速度也快了很多,这很大原因是根据了内存增加了MySQL缓存大小。

Python脚本优化MySQL数据库参数

把下面的Python脚本存成 mysql_config.py 然后运行 python3 mysql_config.py

def get_total_ram():
    with open('/proc/meminfo', 'r') as f:
        for line in f:
            if line.startswith("MemTotal:"):
                total_ram_kb = int(line.split()[1])
                return total_ram_kb * 1024  # 转换为字节(bytes)
    return 0  # 如果未找到 MemTotal,则返回 0

def calculate_mysql_settings():
    # 获取总内存(以字节为单位)
    total_ram = get_total_ram()

    # 根据总内存(以字节为单位)计算 MySQL 配置
    innodb_buffer_pool_size = int(total_ram * 0.3)  # 使用内存的 30%
    key_buffer_size = min(total_ram * 20 // 100, 512 * 1024 * 1024)  # 使用内存的 20%,最大限制为 512MB
    sort_buffer_size = min(total_ram * 25 // 1000, 4 * 1024 * 1024)  # 使用内存的 0.25%,最大限制为 4MB
    read_rnd_buffer_size = min(total_ram * 625 // 100000, 512 * 1024)  # 使用内存的 0.0625%,最大限制为 512KB
    tmp_table_size = max_heap_table_size = min(total_ram * 5 // 100, 64 * 1024 * 1024)  # 使用内存的 5%,最大限制为 64MB
    join_buffer_size = min(total_ram * 2 // 1000, 4 * 1024 * 1024)  # 使用内存的 0.2%,最大限制为 4MB
    table_open_cache = min(400 + (total_ram // 64), 2000)  # 根据内存动态计算,最大限制为 2000
    thread_cache_size = min(total_ram * 15 // 1000, 100)  # 使用内存的 1.5%,最大限制为 100
    innodb_log_buffer_size = min(total_ram * 5 // 100, 16 * 1024 * 1024)  # 使用内存的 5%,最大限制为 16MB

    # 以字节为单位打印配置
    print(f"MySQL 配置(基于总内存 {total_ram / (1024 * 1024):.2f} MB):")
    print("将以下内容添加到 /etc/mysql/mysql.conf.d/mysqld.cnf 的末尾\n")
    
    print(f"innodb_buffer_pool_size = {innodb_buffer_pool_size}")
    print(f"key_buffer_size = {key_buffer_size}")
    print(f"sort_buffer_size = {sort_buffer_size}")
    print(f"read_rnd_buffer_size = {read_rnd_buffer_size}")
    print(f"tmp_table_size = {tmp_table_size}")
    print(f"max_heap_table_size = {max_heap_table_size}")
    print(f"join_buffer_size = {join_buffer_size}")
    print(f"table_open_cache = {table_open_cache}")
    print(f"thread_cache_size = {thread_cache_size}")
    print(f"innodb_log_buffer_size = {innodb_log_buffer_size}")

    # 打印自定义设置
    print("expire_logs_days = 3")
    print("max_binlog_size = 100M")

if __name__ == "__main__":
    calculate_mysql_settings()

会打印出类似以下的配置:

innodb_buffer_pool_size = 626468044
key_buffer_size = 417645363
sort_buffer_size = 4194304
read_rnd_buffer_size = 524288
tmp_table_size = 67108864
max_heap_table_size = 67108864
join_buffer_size = 4176453
table_open_cache = 2000
thread_cache_size = 100
innodb_log_buffer_size = 16777216
expire_logs_days = 3
max_binlog_size = 100M

添加到MySQL的配置文件:/etc/mysql/mysql.conf.d/mysqld.cnf 然后重启数据库即可:service mysql restart

BASH脚本优化MySQL数据库参数

以下是完成同样功能的BASH脚本。

#!/bin/bash

# 获取总内存大小(以字节为单位)
get_total_ram() {
    # 从 /proc/meminfo 中提取总内存(以 kB 为单位)
    total_ram_kb=$(awk '/^MemTotal:/ {print $2}' /proc/meminfo)
    if [[ -z "$total_ram_kb" ]]; then
        echo 0  # 如果未找到 MemTotal,则返回 0
    else
        echo $((total_ram_kb * 1024))  # 将 kB 转换为字节
    fi
}

# 根据总内存大小计算 MySQL 配置
calculate_mysql_settings() {
    # 获取总内存(以字节为单位)
    total_ram=$(get_total_ram)

    # 计算 MySQL 配置参数
    innodb_buffer_pool_size=$((total_ram * 30 / 100))  # 使用内存的 30%
    key_buffer_size=$(($((total_ram * 20 / 100)) < $((512 * 1024 * 1024)) ? $((total_ram * 20 / 100)) : $((512 * 1024 * 1024))))  # 使用内存的 20%,最大限制为 512MB
    sort_buffer_size=$(($((total_ram * 25 / 1000)) < $((4 * 1024 * 1024)) ? $((total_ram * 25 / 1000)) : $((4 * 1024 * 1024))))  # 使用内存的 0.25%,最大限制为 4MB
    read_rnd_buffer_size=$(($((total_ram * 625 / 100000)) < $((512 * 1024)) ? $((total_ram * 625 / 100000)) : $((512 * 1024))))  # 使用内存的 0.0625%,最大限制为 512KB
    tmp_table_size=$((total_ram * 5 / 100 < 64 * 1024 * 1024 ? total_ram * 5 / 100 : 64 * 1024 * 1024))  # 使用内存的 5%,最大限制为 64MB
    max_heap_table_size=$tmp_table_size  # 临时表大小等于最大堆表大小
    join_buffer_size=$(($((total_ram * 2 / 1000)) < $((4 * 1024 * 1024)) ? $((total_ram * 2 / 1000)) : $((4 * 1024 * 1024))))  # 使用内存的 0.2%,最大限制为 4MB
    table_open_cache=$(($((400 + total_ram / 64)) < 2000 ? $((400 + total_ram / 64)) : 2000))  # 根据内存动态计算,最大限制为 2000
    thread_cache_size=$(($((total_ram * 15 / 1000)) < 100 ? $((total_ram * 15 / 1000)) : 100))  # 使用内存的 1.5%,最大限制为 100
    innodb_log_buffer_size=$(($((total_ram * 5 / 100)) < $((16 * 1024 * 1024)) ? $((total_ram * 5 / 100)) : $((16 * 1024 * 1024))))  # 使用内存的 5%,最大限制为 16MB

    # 打印配置(以字节为单位)
    echo "MySQL 配置(基于总内存 $((total_ram / (1024 * 1024))) MB):"
    echo "将以下内容添加到 /etc/mysql/mysql.conf.d/mysqld.cnf 的末尾"
    echo
    echo "innodb_buffer_pool_size = $innodb_buffer_pool_size"
    echo "key_buffer_size = $key_buffer_size"
    echo "sort_buffer_size = $sort_buffer_size"
    echo "read_rnd_buffer_size = $read_rnd_buffer_size"
    echo "tmp_table_size = $tmp_table_size"
    echo "max_heap_table_size = $max_heap_table_size"
    echo "join_buffer_size = $join_buffer_size"
    echo "table_open_cache = $table_open_cache"
    echo "thread_cache_size = $thread_cache_size"
    echo "innodb_log_buffer_size = $innodb_log_buffer_size"
    echo
    echo "expire_logs_days = 3"  # 日志过期天数设置为 3 天
    echo "max_binlog_size = 100M"  # 最大二进制日志大小设置为 100M
}

# 主函数调用
calculate_mysql_settings

需要注意的是,我在脚本后面加入了一些我自定义的配置,根据需求自行修改即可。在配置文件里,后面定义的会覆盖前面的,这就是为什么要添加到文件尾的原因。

其中最关键的配置 innodb_buffer_pool_size 我设置为使用当前内存的30%,如果服务器只有数据库/博客这个功能,可以适当的提高比例,比如60%-80%。

英文:Python/Bash Script to Print the Optimized Parameters for MySQL Servers

运维/DevOps

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  4. 穷举算法的应用 – 去除EXCEL文件中的保护 EXCEL 是可以用密码来保护的. 比如 这个EXCEL 就用了密码保护. 打开EXCEL文件 你会注意到 无法编辑 无法查看宏(VBA)的代码. 去除保护很简单 第一步先编辑宏 VBA 把下面的VBA代码拷贝到VBA编辑器里 并按下F5运行 1...
  5. 谈谈 Utopian 成立公司 就在刚刚 Utopian 的老板 @elear 在 帖子和 discord 上宣布在 意大利成立 Utopian 公司. 可喜可贺! 这开始只是 Steem 上的一个小项目,...
  6. 步步高多媒体学生电脑 汇编程序设计 – 1 英文同步 90年代后期步步高生产的软驱一号(又称步步高多媒体学生电脑)和98型学生电脑都带了软驱,一按电源件, 都从软盘启动(98型可以从内置的电子盘启动) 步步高提供了直接在学习机上写汇编开发的工具 BASM. BASM 可以用来写 6502 汇编,并可以编译成 CMD 小型可执行程序 不支持 EXC 程序. CMD...
  7. 按揭贷款(房贷,车贷) 每月还贷计算器 去年给银行借了17万英镑 买了20万7500英镑的房子, 25年还清. 前2年是定率 Fix Rate 的合同 (年利率2.49%). 每个月大概是还 700多英镑. 有很多种还贷的计算方式, 定率/每月固定 是比较常用的. 简单来说就是 每个月交的钱是...
  8. 舍得给员工培训的公司是好公司 最近出差比较多, 很多人问我都干嘛去. 各种开会, 各种培训. 公司从剑桥一个软件公司请了一个专业的软件专家来做软件工程上的顾问. 我是 R&D 研发经理, 所以很自然的就要和他经常讨论, 然后目标是把当前公司的软件开发流程给完善, 提高, 把以前做的不对的得整对了. 培训的内容很多, 让我觉得以前公司完全就是在瞎搞, 什么...
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