qt4.8.6的交叉编译 - 编译平台:ubuntu 20.04 lts,目标平台:linux/imx6ull

时间: 2023-05-08 18:57:28 浏览: 143
在对qt4.8.6进行交叉编译前,需要先在ubuntu 20.04 lts上安装交叉编译工具链,并下载qt4.8.6源代码并解压。接下来,可以使用以下步骤进行交叉编译: 1. 进入qt4.8.6源代码目录,新建一个文件夹用于输出编译结果。 2. 配置交叉编译环境,输入以下命令: ./configure -embedded arm -xplatform linux-arm-gnueabi-g++ -prefix /path/to/output/folder -no-webkit -no-javascript-jit -no-script -no-scripttools -no-phonon 3. 使用make命令编译qt库,输入以下命令: make 4. 安装交叉编译好的qt库,输入以下命令: make install 5. 将交叉编译好的qt库复制到目标平台的指定路径下。 交叉编译完成后,即可在目标平台上使用编译好的qt库进行开发和运行。需要注意的是,qt4.8.6已经不再维护,因此建议升级到较新的版本。同时,编译过程中可能会出现各种错误,需要根据具体情况进行调试和解决。
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ubuntu20.04 qt调用第三方库

在Ubuntu 20.04中使用Qt调用第三方库时可能会遇到一些问题。其中一个常见的问题是使用不兼容的Qt库。例如,如果插件使用了不同于预期的Qt库版本,会出现类似于"Expected build key 'arm linux gnueabihf-g no-pkg-config', got 'arm linux g no-pkg-config'"的错误信息。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [QT4.8.6的交叉编译 - 编译平台:Ubuntu 20.04 LTS,目标平台:linux/imx6ull](https://blog.csdn.net/u013441358/article/details/118768276)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"] [ .reference_list ]

cp: -r not specified; omitting directory '/mnt/hgfs/shared_folders/QT/qt-everywhere-opensource-src-4.8.6/qt-everywhere-opensource-src-4.8.6'

这个错误提示意味着你尝试复制的是一个目录,但没有指定 -r 选项以递归复制整个目录。在复制目录时,需要使用 -r 或者 --recursive 选项来确保复制包括目录中的所有文件和子目录。例如,正确的命令应该是: cp -r /mnt/hgfs/shared_folders/QT/qt-everywhere-opensource-src-4.8.6/qt-everywhere-opensource-src-4.8.6 /目标路径 请将 "/目标路径" 替换为你想要将源目录复制到的目标路径。

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#include "widget.h" #if !defined(Q_MOC_OUTPUT_REVISION) #error "The header file 'widget.h' doesn't include <QObject>." #elif Q_MOC_OUTPUT_REVISION != 63 #error "This file was generated using the moc from 4.8.6. It" #error "cannot be used with the include files from this version of Qt." #error "(The moc has changed too much.)" #endif QT_BEGIN_MOC_NAMESPACE static const uint qt_meta_data_Widget[] = { // content: 6, // revision 0, // classname 0, 0, // classinfo 0, 0, // methods 0, 0, // properties 0, 0, // enums/sets 0, 0, // constructors 0, // flags 0, // signalCount 0 // eod }; static const char qt_meta_stringdata_Widget[] = { "Widget\0" }; void Widget::qt_static_metacall(QObject *_o, QMetaObject::Call _c, int _id, void **_a) { Q_UNUSED(_o); Q_UNUSED(_id); Q_UNUSED(_c); Q_UNUSED(_a); } const QMetaObjectExtraData Widget::staticMetaObjectExtraData = { 0, qt_static_metacall }; const QMetaObject Widget::staticMetaObject = { { &QWidget::staticMetaObject, qt_meta_stringdata_Widget, qt_meta_data_Widget, &staticMetaObjectExtraData } }; #ifdef Q_NO_DATA_RELOCATION const QMetaObject &Widget::getStaticMetaObject() { return staticMetaObject; } #endif //Q_NO_DATA_RELOCATION const QMetaObject *Widget::metaObject() const { return QObject::d_ptr->metaObject ? QObject::d_ptr->metaObject : &staticMetaObject; } void *Widget::qt_metacast(const char *_clname) { if (!_clname) return 0; if (!strcmp(_clname, qt_meta_stringdata_Widget)) return static_cast<void*>(const_cast< Widget*>(this)); return QWidget::qt_metacast(_clname); } int Widget::qt_metacall(QMetaObject::Call _c, int _id, void **_a) { _id = QWidget::qt_metacall(_c, _id, _a); if (_id < 0) return _id; return _id; } QT_END_MOC_NAMESPACE,解释一下这段代码

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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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