雙核跑編譯
『壹』 c語言如何同時運行兩個程序
c語言如何同時運行兩個程序？
C語言編譯是線性的，同時只能編譯一個程序 無法做到兩個程序一起編譯，只能先編譯一個 再編譯另一個。如果是命令行 可以開兩個終端 同時編譯，不過 這並不能提高編譯速度，意義不大。語言必須有個先後順序，就算是面象對象的語言，線程也是一個一個再進行，不會有同時的情況，如果是雙核CPU雙線程還有可能進行。
『貳』 誰幫忙推薦一台用於軟體編譯的機器配置
如果你確信你主要用於軟體編譯工作的話，下面的配置絕對可以應付
綜述：CPU（Intel 奔騰或者AMD）雙核2.2G的、主板：技嘉或者華碩、微星 內存：2GDDR2
顯卡：中低端獨顯就成價格也不貴 顯示器：當下好像AOC（冠捷）比較火，物美價廉 硬碟：就希捷的吧，不一游戲、影視娛樂為主的話80G或者120G都行 內存：2G吧主流普及（金士頓的就OK）
方案一：
配置 品牌型號 數量 單價 選用
CPU Intel 奔騰雙核 E5300(盒) 1 ￥ 435
主板 捷波 XBLUE-P43 1 ￥ 399
內存 威剛 2G DDR2 800 (萬紫千紅) 1234 ￥ 205
硬碟 日立 320G 7200轉 16M（串口/3年盒） 1234 ￥ 299
顯卡 昂達 9600GSO 384M 1234 ￥ 489
音效卡 集成Realtek ALC883 8聲道音效晶元
網卡 板載Realtek RT8111C千兆網卡
機箱 百事得 網域潛龍BST-003 1 ￥ 78
電源 航嘉 冷靜王 標准版 1 ￥ 129
鍵鼠裝 貂王 炫美光學套裝K51 1 ￥ 39
合計金額：2073 元
註：有些配置對於新手來說可能不熟悉，但都是二線一流產品，因為一線產品對於網上來問的新手可能不懂分清，商家假冒產品的都是一線產品，這是致命的，而選擇二線產品反而避免了假冒產品，這個價格的配置絕對性價比.
方案二：
CPU AMD X2 240 399￥
主板 微星785GM-E65 480￥（DDR3 淘寶售價原裝正品）
金泰克 速虎2G DDR3 1600 260￥
硬碟 希捷500G 7200.12.32M 360￥
電源 機箱 (自選 250￥)
1700不到
『叄』 大家編譯一個x86的Linux內核需要多長時間
make 時加參數 -jX
X 是你的 CPU 核心數量 +1 。
可以加快你的編譯速度。
我的本本 T5450 編譯需要 10 分鍾。我的內核是針對機器剪裁了的。不剪裁的全功能內核貌似我就需要 30 分鍾了。
『肆』 python如何利用多核處理器
GIL 與 Python 線程的糾葛
GIL 是什麼東西？它對我們的 python 程序會產生什麼樣的影響？我們先來看一個問題。運行下面這段 python 程序，CPU 佔用率是多少？
# 請勿在工作中模仿，危險:)def dead_loop(): while True: passdead_loop()
答案是什麼呢，佔用 100％ CPU？那是單核！還得是沒有超線程的古董 CPU。在我的雙核 CPU 上，這個死循環只會吃掉我一個核的工作負荷，也就是只佔用 50％ CPU。那如何能讓它在雙核機器上佔用 100％ 的 CPU 呢？答案很容易想到，用兩個線程就行了，線程不正是並發分享 CPU 運算資源的嗎。可惜答案雖然對了，但做起來可沒那麼簡單。下面的程序在主線程之外又起了一個死循環的線程
import threadingdef dead_loop(): while True: pass# 新起一個死循環線程t = threading.Thread(target=dead_loop)t.start()# 主線程也進入死循環dead_loop()t.join()
按道理它應該能做到佔用兩個核的 CPU 資源，可是實際運行情況卻是沒有什麼改變，還是只佔了 50％ CPU 不到。這又是為什麼呢？難道 python 線程不是操作系統的原生線程？打開 system monitor 一探究竟，這個佔了 50% 的 python 進程確實是有兩個線程在跑。那這兩個死循環的線程為何不能占滿雙核 CPU 資源呢？其實幕後的黑手就是 GIL。
GIL 的迷思：痛並快樂著
GIL 的全稱為Global Interpreter Lock，意即全局解釋器鎖。在 Python 語言的主流實現 CPython 中，GIL 是一個貨真價實的全局線程鎖，在解釋器解釋執行任何 Python 代碼時，都需要先獲得這把鎖才行，在遇到 I/O 操作時會釋放這把鎖。如果是純計算的程序，沒有 I/O 操作，解釋器會每隔 100 次操作就釋放這把鎖，讓別的線程有機會執行（這個次數可以通過sys.setcheckinterval來調整）。所以雖然 CPython 的線程庫直接封裝操作系統的原生線程，但 CPython 進程做為一個整體，同一時間只會有一個獲得了 GIL 的線程在跑，其它的線程都處於等待狀態等著 GIL 的釋放。這也就解釋了我們上面的實驗結果：雖然有兩個死循環的線程，而且有兩個物理 CPU 內核，但因為 GIL 的限制，兩個線程只是做著分時切換，總的 CPU 佔用率還略低於 50％。
看起來 python 很不給力啊。GIL 直接導致 CPython 不能利用物理多核的性能加速運算。那為什麼會有這樣的設計呢？我猜想應該還是歷史遺留問題。多核 CPU 在 1990 年代還屬於類科幻，Guido van Rossum 在創造 python 的時候，也想不到他的語言有一天會被用到很可能 1000＋ 個核的 CPU 上面，一個全局鎖搞定多線程安全在那個時代應該是最簡單經濟的設計了。簡單而又能滿足需求，那就是合適的設計（對設計來說，應該只有合適與否，而沒有好與不好）。怪只怪硬體的發展實在太快了，摩爾定律給軟體業的紅利這么快就要到頭了。短短 20 年不到，代碼工人就不能指望僅僅靠升級 CPU 就能讓老軟體跑的更快了。在多核時代，編程的免費午餐沒有了。如果程序不能用並發擠干每個核的運算性能，那就意謂著會被淘汰。對軟體如此，對語言也是一樣。那 Python 的對策呢？
Python 的應對很簡單，以不變應萬變。在最新的 python 3 中依然有 GIL。之所以不去掉，原因嘛，不外以下幾點：
欲練神功，揮刀自宮：
CPython 的 GIL 本意是用來保護所有全局的解釋器和環境狀態變數的。如果去掉 GIL，就需要多個更細粒度的鎖對解釋器的眾多全局狀態進行保護。或者採用 Lock-Free 演算法。無論哪一種，要做到多線程安全都會比單使用 GIL 一個鎖要難的多。而且改動的對象還是有 20 年歷史的 CPython 代碼樹，更不論有這么多第三方的擴展也在依賴 GIL。對 Python 社區來說，這不異於揮刀自宮，重新來過。
就算自宮，也未必成功：
有位牛人曾經做了一個驗證用的 CPython，將 GIL 去掉，加入了更多的細粒度鎖。但是經過實際的測試，對單線程程序來說，這個版本有很大的性能下降，只有在利用的物理 CPU 超過一定數目後，才會比 GIL 版本的性能好。這也難怪。單線程本來就不需要什麼鎖。單就鎖管理本身來說，鎖 GIL 這個粗粒度的鎖肯定比管理眾多細粒度的鎖要快的多。而現在絕大部分的 python 程序都是單線程的。再者，從需求來說，使用 python 絕不是因為看中它的運算性能。就算能利用多核，它的性能也不可能和 C/C++ 比肩。費了大力氣把 GIL 拿掉，反而讓大部分的程序都變慢了，這不是南轅北轍嗎。
難道 Python 這么優秀的語言真的僅僅因為改動困難和意義不大就放棄多核時代了嗎？其實，不做改動最最重要的原因還在於：不用自宮，也一樣能成功！
- extern"C"{ void DeadLoop() { while (true); }}
- from ctypes import *from threading import Threadlib = cdll.LoadLibrary("libdead_loop.so")t = Thread(target=lib.DeadLoop)t.start()lib.DeadLoop()
- extern"C"{ typedef void Callback(); void Call(Callback* callback) { callback(); }}
- from ctypes import *from threading import Threaddef dead_loop(): while True: passlib = cdll.LoadLibrary("libcall.so")Callback = CFUNCTYPE(None)callback = Callback(dead_loop)t = Thread(target=lib.Call, args=(callback,))t.start()lib.Call(callback)
其它神功
那除了切掉 GIL 外，果然還有方法讓 Python 在多核時代活的滋潤？讓我們回到本文最初的那個問題：如何能讓這個死循環的 Python 腳本在雙核機器上佔用 100％ 的 CPU？其實最簡單的答案應該是：運行兩個 python 死循環的程序！也就是說，用兩個分別占滿一個 CPU 內核的 python 進程來做到。確實，多進程也是利用多個 CPU 的好方法。只是進程間內存地址空間獨立，互相協同通信要比多線程麻煩很多。有感於此，Python 在 2.6 里新引入了multiprocessing這個多進程標准庫，讓多進程的 python 程序編寫簡化到類似多線程的程度，大大減輕了 GIL 帶來的不能利用多核的尷尬。
這還只是一個方法，如果不想用多進程這樣重量級的解決方案，還有個更徹底的方案，放棄 Python，改用 C/C++。當然，你也不用做的這么絕，只需要把關鍵部分用 C/C++ 寫成 Python 擴展，其它部分還是用 Python 來寫，讓 Python 的歸 Python，C 的歸 C。一般計算密集性的程序都會用 C 代碼編寫並通過擴展的方式集成到 Python 腳本里（如 NumPy 模塊）。在擴展里就完全可以用 C 創建原生線程，而且不用鎖 GIL，充分利用 CPU 的計算資源了。不過，寫 Python 擴展總是讓人覺得很復雜。好在 Python 還有另一種與 C 模塊進行互通的機制 : ctypes
利用 ctypes 繞過 GIL
ctypes 與 Python 擴展不同，它可以讓 Python 直接調用任意的 C 動態庫的導出函數。你所要做的只是用 ctypes 寫些 python 代碼即可。最酷的是，ctypes 會在調用 C 函數前釋放 GIL。所以，我們可以通過 ctypes 和 C 動態庫來讓 python 充分利用物理內核的計算能力。讓我們來實際驗證一下，這次我們用 C 寫一個死循環函數
用上面的 C 代碼編譯生成動態庫libdead_loop.so（Windows 上是dead_loop.dll）
，接著就要利用 ctypes 來在 python 里 load 這個動態庫，分別在主線程和新建線程里調用其中的DeadLoop
這回再看看 system monitor，Python 解釋器進程有兩個線程在跑，而且雙核 CPU 全被占滿了，ctypes 確實很給力！需要提醒的是，GIL 是被 ctypes 在調用 C 函數前釋放的。但是 Python 解釋器還是會在執行任意一段 Python 代碼時鎖 GIL 的。如果你使用 Python 的代碼做為 C 函數的 callback，那麼只要 Python 的 callback 方法被執行時，GIL 還是會跳出來的。比如下面的例子：
注意這里與上個例子的不同之處，這次的死循環是發生在 Python 代碼里 (DeadLoop函數) 而 C 代碼只是負責去調用這個 callback 而已。運行這個例子，你會發現 CPU 佔用率還是只有 50％ 不到。GIL 又起作用了。
其實，從上面的例子，我們還能看出 ctypes 的一個應用，那就是用 Python 寫自動化測試用例，通過 ctypes 直接調用 C 模塊的介面來對這個模塊進行黑盒測試，哪怕是有關該模塊 C 介面的多線程安全方面的測試，ctypes 也一樣能做到。
結語
雖然 CPython 的線程庫封裝了操作系統的原生線程，但卻因為 GIL 的存在導致多線程不能利用多個 CPU 內核的計算能力。好在現在 Python 有了易經筋（multiprocessing）, 吸星大法（C 語言擴展機制）和獨孤九劍（ctypes），足以應付多核時代的挑戰，GIL 切還是不切已經不重要了，不是嗎。
『伍』 openwrt編譯環境出現這個是什麼意思
Openwrt 官方正式的發行版是已編譯好了的映像文件（後綴名bin或trx、trx2），此映像文件可從Openwrt官方網站的下載頁面中輕松獲取到，連接地址為 OpenWrt官方網站。這些編譯好的映像文件是基於默認的配置設置，且只針對受支持的平台或設備的。因此，為什麼要打造一個自己的映像文件，理由有以下四點：
您想擁有一個個性化的配置OpenWrt（彰顯個性，在朋友圈子裡顯擺顯擺，開個玩笑）；
您想在實驗性的平台上測試OpenWrt；
您參與測試或參與開發OpenWrt的工作；
或者，最簡單的目的就是為了保持自己的Openwrt為最新版本；
若想實現上述目的，其實很簡單，按下述文字即可成功編譯出一個您的Openwrt來。
准備工作
在開始編譯Openwrt之前需要您做些准備工作；與其他編譯過程一樣，類似的編譯工具和編譯環境是必不可少的：
一個構建OpenWrt映像的系統平台，簡單說就是准備一個操作系統（比如Ubuntu、Debian等）；
確保安裝了所需的依賴關系庫， （在debian系統中就是安裝各種需要的軟體包）
OpenWrt源代碼副 本
首先， 開機登陸到支持編譯Openwrt的操作系統（廢話了）。實體機或者虛擬機(Vmware 或者 Qemu)里的操作系統都行，這里推薦使用Linux系統。 bsd和mac osx系統也可以編，但不推薦，且未驗證是否可編譯成功。下文假定您使用的是Debian操作系統，使用 apt-get 來管理包. 替代的選擇是 Ubuntu (分支 Kubuntu, Xubuntu 等即可)。
第二步, 就是安裝所需要的各種軟體包, 包括編譯器,解壓工具,特定的庫等. 這些工作可以簡單的通過鍵入以下命令 (通常需要root 或者是 sudo 許可權)，以root許可權安裝下列軟體包(可能並不完整，會有提示，提示缺少即裝就可以了）:
32位(x86)請執行下列命令:
# apt-get install build-essential asciidoc binutils bzip2 gawk gettext \
git libncurses5-dev libz-dev patch unzip zlib1g-dev
64位(x86_64)請執行下列命令（多裝了哪些庫或軟體包呢？請您仔細看一看哦）:
# apt-get install build-essential asciidoc binutils bzip2 gawk gettext \
git libncurses5-dev libz-dev patch unzip zlib1g-dev ia32-libs \
lib32gcc1 libc6-dev-i386
參考 本列表中 所列的編譯環境所需要軟體包或庫。
某些依賴的為庫或軟體包也許操作系統中已經安裝過，此時apt-get會作出提示（提示您忽略或重新安裝的），別緊張，放輕鬆些，編譯Openwrt不會像編譯DD－WRT那樣難的（至少本人是體會到了編譯DD－WRT的難）。
最後下載一份完整的 Openwrt 源碼到編譯環境中。關於Openwrt的源代碼下載，途徑有二，一是通過 svn ，一是通過 git，建議使用 svn ，因為Openwrt主要以 svn 來維護Openwrt系統的版本。另外，請注意Openwrt中不同的分支版本，一個是用得較多的開發快照，俗稱 trunk，二是穩定版，俗稱 backfire。
安裝Subversion
若你想通過svn下載源代碼,你需安裝 Subversion。Subversion,或稱SVN, 是OpenWrt的project中用來控製版本的系統,它非常類似的 CVS的界面和使用條款。 執行下述命令即可安裝SVN，很容易的：
# apt-get install subversion
Subversion安裝完畢，通過SVN命令可獲取得到一份OpenWrt純凈源代碼。您還得創建一個目錄以便存放獲取得到的Openwrt源代碼，要獲取源代碼你還得輸入subversion命令來獲取 (svn里這種操作稱之為'check out') 。命令很簡單的，繼續看下去就能見到了，別著急，耐心點兒。
編譯流程
編譯專屬於您的設備的特定Openwrt固件以一下五個步驟：
通過Subversion命令獲得源代碼；
更新(或安裝) package feeds〔package feeds無法確切翻譯，待譯吧）；
創建一個默認配置以檢查編譯環境是否搭建好了 (假如需要的話)；
用Menuconfig來配置即將編譯生成的固件映像文件的配置項；
最後開始編譯固件；
下載源代碼
最後，下載一份完整的OpenWrt源代碼。你可選擇：
下載穩定發行版，或
下載開發版 (俗稱"trunk"版)。
使用發行版的源碼
截止本文時, Openwrt公開發行的穩定版為 OpenWrt 10.03 "backfire"。此版本是最穩定的，但也許不包括最新更新的補丁或最新編寫的出的新功能。
下述代碼即舉例說明了通過svn從brandkfire獲得backfire源代碼（此版本意思是從trunk分支的補丁也在backfire版本中了，即包含修復補丁）：
# mkdir OpenWrt/
# cd OpenWrt/
# svn co svn://svn.openwrt.org/openwrt/branches/backfire
註解: 上述svn命令將在當前目錄創建一個 OpenWrt/backfire/ 子目錄，此目錄包含此命令獲取到的源代碼。
您也可以通過下述命令，下載不含修復補丁的backfire的原版源碼：
# svn co svn://svn.openwrt.org/openwrt/tags/backfire_10.03
使用開發版源代碼
當前的開發版本分支(trunk)已包含最新的實驗補丁。此分支或許還突破了Openwrt原來所不支持的硬體設備的限制哦，驚喜的同時也有風險存在。因此，編譯trunk版，慎之～
# mkdir OpenWrt/
# cd OpenWrt/
# svn co svn://svn.openwrt.org/openwrt/trunk/
更多詳細資料詳見： dev.openwrt.org/wiki/GetSource.
跟進並更新源代碼
因Openwrt的源代碼隨時都會變動，故此命令將確保您所獲取得到的源碼的最新性。下述假設您用的是backfire版本的源碼：
## Here, backfire is the directory name of the current release branch you're tracking
# cd OpenWrt/backfire/
# svn up
'svn up' 命令用於更新SVN上更新了，但本地尚未更新的這部分源代碼（本人實踐證明此命令會將本地源碼與SVN上的源碼先比較，若SVN有更新才會下載更新的部分，很實用的一個命令）。如果未指定目標路徑，則此命令將更新當前目錄及當前目錄的子目錄內的源碼。
Feeds下載
Feeds即為包含到你的OpenWrt環境中的額外軟體包的索引之類的。（feed譯名很多，莫衷一是，至2008年底為止，還沒有一個十分通用而備受認可的中文譯名；所以此文當中我們用英文feed來稱呼）。 最主要的Feeds有以下三個：
'packages' - 路由的基本功能,
'LuCI' - OpenWrt默認的GUI（WEB管理界面）, 及
'Xwrt' - 其他的GUI。
一般情況，你至少需要含 'packages' 和 'LuCI'兩個Feeds。
下載完feeds之後， (為編譯OpenWrt的recipies額外的預定義包) 您可以檢查哪些feeds要包括在內。編輯在你的編譯環境的根目錄下的'feeds.conf.default'文件。
然後使用下列命令開始下載（註：可能你需要先運行cd trunk進入trunk目錄才能成功執行下列命令）：
# ./scripts/feeds update -a
在此之後，下載的軟體包需要安裝。亦即指的下邊的命令啦。若路過下邊的install命令則後續make menuconfig將無法成功執行！（註：可能你需要先運行cd trunk進入trunk目錄才能成功執行下列命令）：
# ./scripts/feeds install -a
只需編輯Feeds的配置文件或運行更新命令，即可很方便地更新或添加新的實驗性的packages到源碼中並編譯到OpenWrt固件去。
注意：請老壇友及舊的新聞組成員們注意了，這一步取代了創建符號鏈接symlinks的老辦法哦。
更新Feeds
諸如此類源碼,你得定期更新Feeds。 通過如上相同的命令:
# ./scripts/feeds update -a
# ./scripts/feeds install -a
注意:若你清楚地知道你不需添加新的packages到menuconfig中去，那麼你可在更新Feeds時跳過這一步。
生成配置
You may not have to make configration always after updating sources and feeds, but making it ensures that all packages from source and feeds are correctly included in your build configuration.
Defconfig
下一步是檢查編譯環境，若可進行編譯則生成默認配置：
# make defconfig
若defconfig回顯提示缺少軟體包或編譯庫等依賴，則按提示安裝所缺軟體包或庫等即可，不難的，細心點就行。
Menuconfig
menuconfig是一個基於文本的工具，它處理選擇的目標（需要還是不需要）、編譯生成軟體包（openwrt下是IPKG格式）以及內核選項（編譯成模塊還是內核）等等
# make menuconfig
在你離開並保存配置文件（默認都是.config）後，將自動配置依賴關系，讓你可以著手編譯更新的固件。
大眾可通過'menuconfig'這一簡單的圖形化的配置環境，非常輕松地編譯出專屬您本人的OpenWrt固件。
可以用'menuconfig'，以開發的意圖來編譯OpenWrt的固件，為自己（個人）創造一個結構簡單但是功能強大的環境。（上句實在難翻譯，只能意譯。並且也請大家都學習下編譯OP固件，讓以OP固件盈利的人丟掉那骯臟的飯碗！）
Menuconfig或多或少有些難以說明的地方，即使是最專業的配置，也可以尋求幫助並加以解決。 需要你指定何種目標平台，要包含的package軟體包和內核模塊等均需要你指定，配置標準的過程中會包括修改：
目標平台（即路由器何種架構，BCM呢還是AR均可選擇）
選擇要包含的package軟體包
構建系統設置
內核模塊
Target system is selected from the extensive list of supported platforms, with the numerous target profiles – ranging from specific devices to generic profiles, all depending on the particular device at hand. Package selection has the option of either 'selecting all package', which might be un-practical in certain situation, or relying on the default set of packages will be adequate or make an indivial selection. It is here needed to mention that some package combinations might break the build process, so it can take some experimentation before the expected result is reached. Added to this, the OpenWrt developers are themselves only maintaining a smaller set of packages – which includes all default packages – but, the feeds-script makes it very simple to handle a locally maintained set of packages and integrate them in the build-process.
假如你需要LuCI, 要到Administration 菜單里,在LuCI組件的子菜單下, 並選擇: luci-admin-core, luci-admin-full, and luci-admin-mini組件包。
假如你不需要PPP,你可到Network菜單下取消對它的選擇，以便編譯時不包含此組件。
Menuconfig用法: 確保這些組件包是以 '*'星號標記而不是 'M'標記。
如果你是以星號 '*'標記該組件包, 則該組件包將編譯進最終生成的OpenWrt固件中。
如果你僅以 'M'標記該組件包, 則該組件包將不會編譯進最終生成的OpenWrt固件中。
The final step before the process of compiling the intended image(s) is to exit 'menuconfig' – this also includes the option to save a specific configuration or load an already existing, and pre-configured, version.
Exit and save.
Source Mirrors
The 'Build system settings' include some efficient options for changing package locations which makes it easy to handle a local package set:
Local mirror for source packages
Download folder
In the case of the first option, you simply enter a full URL to the web or ftp server on which the package sources are hosted. Download folder would in the same way be the path to a local folder on the build system (or network). If you have a web/ftp-server hosting the tarballs, the OpenWrt build system will try this one before trying to download from the location(s) mentioned in the Makefiles . Similar if a local 'download folder', residing on the build system, has been specified. The 'Kernel moles' option is required if you need specific (non-standard) drivers and so forth – this would typically be things like moles for USB or particular network interface drivers etc.
編譯固件
萬事具備，只欠東風,通過下面簡單的make命令來編譯:
# make
在多核電腦中編譯
具有多核CPU處理器的電腦進行編譯，使用下述參數可令編譯過程加速。 常規用法為 <您cpu處理器的數目 + 1> – 例如使用3進程來編譯 (即雙核CPU), 命令及參數如下:
# make -j 3
後台編譯
若你在這個系統內編譯OpenWrt的同時還處理其他，可以讓閑置的I/O及CPU來在後台編譯固件 (雙核CPU):
# ionice -c 3 nice -n 20 make -j 2
編譯簡單的基本的軟體包
當你為OpenWrt開發或打包軟體包,編譯簡單的基本的軟體包可以很輕易地編譯該軟體包 (例如， 軟體包cups):
# make package/cups/compile V=99
一個在Feeds里的軟體包大約是這樣子的:
# make package/feeds/packages/ndyndns/compile V=99
編譯錯誤
如果因某種不知道的原因而編譯失敗,下面有種簡單的方法來得知編譯到底錯在哪裡了:
# make V=99 2>&1 |tee build.log |grep -i error
上述編譯命令意為：V99參數，將出錯信息保存在build.log，生成輸出完整詳細的副本（with stdout piped to stderr），只有在屏幕上顯示的錯誤。
舉例說明:
# ionice -c 3 nice -n 20 make -j 2 V=99 CONFIG_DEBUG_SECTION_MISMATCH=y 2>&1 \
|tee build.log |egrep -i '(warn|error)'
The above saves a full verbose of the build output (with stdout piped to stderr) in build.log and outputs only warnings and errors while building using only background resources on a al core CPU.
一鍵編譯
即使用腳本來編譯Openwrt固件。許多朋友編譯Openwrt是用的腳本來編譯的，詳見: forum.openwrt.org/viewtopic.php?id=28267
生成的固件在哪
編譯成功後所生成的固件文件位於bin目錄下，可用如下命令查看：
# cd bin/
# ls */
清理
編譯OpneWrt時你可能需要一個清潔干凈的編譯環境。 以下操作有利用編譯工作:
清潔
清潔trunk/ 目錄，在編譯過程中使用「make clean」命令即可。 此命令將刪除bin目錄和build_dir目錄下的所有文件及文件夾。
## See CAUTION below
# make clean