PS D:\xu\vcpkg> .\vcpkg.exe install brpc:x64-windows Computing installation plan... brpc is only supported on '!windows & !arm', which does not match x64-windows. This usually means that there are known build failures, or runtime problems, when building other platforms. To ignore this and attempt to build brpc anyway, rerun vcpkg with `--allow-unsupported`.

时间: 2023-06-15 14:05:06 浏览: 71
根据你提供的信息,似乎你遇到了一个问题,即在 Windows 平台上安装 brpc 时出现了错误。错误提示中提到,brpc 只支持在非 Windows 平台上构建,因此建议尝试使用 `--allow-unsupported` 标志重新运行 vcpkg 命令来忽略此限制并尝试构建 brpc。不过需要注意的是,这可能会导致构建失败或运行时问题。另外,你可以尝试寻找其他类似的开源库来实现你的需求。
相关问题

OSError: CUDA_HOME environment variable is not set. Please set it to your CUDA install root

您好!遇到 "OSError: CUDA_HOME environment variable is not set. Please set it to your CUDA install root" 的错误提示,是因为您的系统没有设置 CUDA_HOME 环境变量。CUDA_HOME 是指向 CUDA 安装路径的环境变量,它需要在您的系统中进行设置。 要解决这个问题,您可以按照以下步骤设置 CUDA_HOME 环境变量: 1. 打开终端或命令提示符,进入您的操作系统的命令行界面。 2. 执行以下命令,找到您的 CUDA 安装路径: - 在 Linux 或 macOS 上,可以使用命令 `which nvcc` 来查找 CUDA 安装路径。 - 在 Windows 上,默认情况下 CUDA 安装在 "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA" 目录下。 3. 将找到的 CUDA 安装路径设置为 CUDA_HOME 环境变量。执行以下命令: - 在 Linux 或 macOS 上,使用命令 `export CUDA_HOME=/path/to/cuda`,将 `/path/to/cuda` 替换为您找到的 CUDA 安装路径。 - 在 Windows 上,可以通过控制面板中的系统设置来设置环境变量,将 CUDA_HOME 的值设置为您找到的 CUDA 安装路径。 4. 验证 CUDA_HOME 环境变量是否设置成功。在终端或命令提示符中执行命令 `echo $CUDA_HOME`(在 Windows 上使用 `%CUDA_HOME%`),如果显示了 CUDA 安装路径,则表示设置成功。 设置完 CUDA_HOME 环境变量后,您应该能够解决这个错误并正常运行与 CUDA 相关的程序。如果问题仍然存在,可能需要检查您的 CUDA 安装是否正确或与您的系统配置兼容。 希望能帮到您!如果还有其他问题,请随时提问。

OSError: CUDA_HOME environment variable is not set. Please set it to your CUDA install root.

这个错误通常是由于缺少CUDA环境变量引起的。您需要设置CUDA_HOME环境变量,将其指向您的CUDA安装根目录。可以按照以下步骤进行设置: 1. 打开终端(Terminal)或命令提示符(Command Prompt)。 2. 输入以下命令:`echo $CUDA_HOME` 或者 `echo %CUDA_HOME%`。如果输出为空,则表示CUDA_HOME环境变量未设置。 3. 如果CUDA未安装,请先下载安装CUDA。如果已经安装,请找到CUDA安装路径。例如,在Linux系统中,CUDA通常安装在`/usr/local/cuda`目录下;在Windows系统中,CUDA通常安装在`C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA`目录下。 4. 设置CUDA_HOME环境变量。在终端或命令提示符中输入以下命令(请将路径替换为您的CUDA安装路径): - Linux/macOS: `export CUDA_HOME=/usr/local/cuda` - Windows: `setx CUDA_HOME "C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA"` 5. 重新打开终端或命令提示符,然后再次运行您的程序。 如果您使用的是conda虚拟环境,则可以使用以下命令设置CUDA_HOME环境变量: - Linux/macOS: `conda env config vars set CUDA_HOME=/usr/local/cuda -n <env_name>` - Windows: `conda env config vars set CUDA_HOME="C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA" -n <env_name>` 其中,`<env_name>`是您的conda虚拟环境名称。设置完成后,请在终端或命令提示符中激活虚拟环境,然后再次运行程序。

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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