Description Resource Path Location Type <a href="file:/E:/CCS/ccs/tools/compiler/dmed/HTML/10099.html">#10099-D</a> program will not fit into available memory, or the section contains a call site that requires a trampoline that can't be generated for this section. run placement with alignment/blocking fails for section "PieVectTableFile" size 0x100 page 1 DSP2833x_Headers_BIOS.cmd /DSP28335/CMD line 107 C/C++ Problem

这个错误提示表明您的程序无法适应可用内存空间，或者某个部分包含需要跳板但无法为该部分生成跳板的调用点。此外，错误提示还显示了出问题的代码文件和行号。

对于这个问题，您可以考虑以下解决方案：

1. 检查您的程序是否存在无限循环或其他导致程序崩溃的逻辑错误。

2. 调整您的程序代码，使其更加紧凑，并尽可能减小程序代码的大小。

3. 调整链接脚本文件以确保程序文件能够正确地放置在可用内存空间中。

4. 调整编译器选项以使用更少的内存或更高效的代码生成方式。

希望这些解决方案能够帮助您解决问题。

相关问题

maven在idea怎么设置<compilerArgument>-Xlint:unchecked</compilerArgument> 翻译中文

我可以回答你的问题：在Idea中设置maven的<compilerArgument>-Xlint:unchecked</compilerArgument>，你需要在项目的pom.xml文件中添加以下代码：

<build>
<plugins>
<plugin>
<artifactId>maven-compiler-plugin</artifactId>
<version>3.8.1</version>
<configuration>
<compilerArguments>
<Xlint:unchecked/>
</compilerArguments>
</configuration>
</plugin>
</plugins>
</build>

这样就可以启用-Xlint:unchecked警告了。

安装dcnv2时报错：running build running build_ext error: [Errno 2] No such file or directory: ':/usr/local/cuda:/usr/local/cuda:/usr/local/cuda/bin/nvcc'，请帮我解决。nvcc --version nvcc: NVIDIA (R) Cuda compiler driver Copyright (c) 2005-2018 NVIDIA Corporation Built on Sat_Aug_25_21:08:01_CDT_2018 Cuda compilation tools, release 10.0, V10.0.130。# <<< conda initialize <<< export PATH="/usr/local/cuda-10.0/bin:$PATH" export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-10.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH" export CUDA_HOME=$CUDA_HOME:/usr/local/cuda 请给出解决反感

这个错误可能是由于缺少 CUDA 的环境变量所致。您可以尝试以下步骤来解决该问题：

1. 确认 CUDA 的路径是否正确，您可以运行以下命令查看：

echo $CUDA_HOME

如果输出为空，或者路径不正确，您可以通过以下命令设置：

export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-10.0

2. 确认 LD_LIBRARY_PATH 环境变量是否设置正确，您可以运行以下命令查看：

echo $LD_LIBRARY_PATH

如果输出为空，或者路径不正确，您可以通过以下命令设置：

export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.0/lib64:$LD_LIBRARY_PATH

3. 确认 nvcc 是否在 PATH 环境变量中，您可以运行以下命令查看：

which nvcc

如果输出为空，或者路径不正确，您可以将 CUDA 的 bin 目录添加到 PATH 环境变量中：

export PATH=/usr/local/cuda-10.0/bin:$PATH

4. 重新安装 dcnv2，您可以尝试运行以下命令：

pip uninstall dcnv2
pip install --upgrade git+https://github.com/CharlesShang/DCNv2.git

如果问题仍然存在，请尝试检查您的 CUDA 安装是否正确，并确认您当前的用户是否有权限访问 CUDA 相关文件。