/home/AQTJClient/AQTJAuditClient/depends/msgpack-c-master/include/msgpack/v1/object.hpp:664:34: error: ‘void* memcpy(void*, const void*, size_t)’ copying an object of non-trivial type ‘struct msgpack::v2::object’ from an array of ‘const msgpack_object’ {aka ‘const struct msgpack_object’} [-Werror=class-memaccess] std::memcpy(&o, &v, sizeof(v)); ^ In file included from /home/AQTJClient/AQTJAuditClient/depends/msgpack-c-master/include/msgpack/object_fwd.hpp:17, from /home/AQTJClient/AQTJAuditClient/depends/msgpack-c-master/include/msgpack/v1/adaptor/adaptor_base_decl.hpp:14, from /home/AQTJClient/AQTJAuditClient/depends/msgpack-c-master/include/msgpack/adaptor/adaptor_base_decl.hpp:13, from /home/AQTJClient/AQTJAuditClient/depends/msgpack-c-master/include/msgpack/adaptor/adaptor_base.hpp:13, from /home/AQTJClient/AQTJAuditClient/depends/msgpack-c-master/include/msgpack/v1/object_decl.hpp:16, from /home/AQTJClient/AQTJAuditClient/depends/msgpack-c-master/include/msgpack/object_decl.hpp:14, from /home/AQTJClient/AQTJAuditClient/depends/msgpack-c-master/include/msgpack/object.hpp:13, from /home/AQTJClient/AQTJAuditClient/depends/msgpack-c-master/include/msgpack.hpp:10, from /home/AQTJClient/AQTJAuditClient/depends/msgpack-c-master/example/cpp03/stream.cpp:10: /home/AQTJClient/AQTJAuditClient/depends/msgpack-c-master/include/msgpack/v2/object_fwd.hpp:23:8: note: ‘struct msgpack::v2::object’ declared here struct object : v1::object { ^~~~~~ cc1plus: all warnings being treated as errors make[2]: *** [example/cpp03/CMakeFiles/stream.dir/build.make:63:example/cpp03/CMakeFiles/stream.dir/stream.cpp.o] 错误 1 make[2]: 离开目录“/home/AQTJClient/AQTJAuditClient/depends/msgpack-c-master” make[1]: *** [CMakeFiles/Makefile2:415:example/cpp03/CMakeFiles/stream.dir/all] 错误 2 make[1]: 离开目录“/home/AQTJClient/AQTJAuditClient/depends/msgpack-c-master”

时间: 2023-08-05 20:09:22 浏览: 87
根据您提供的错误信息,看起来是在编译过程中出现了一个错误。具体错误信息是: `‘void* memcpy(void*, const void*, size_t)’ copying an object of non-trivial type ‘struct msgpack::v2::object’ from an array of ‘const msgpack_object’ {aka ‘const struct msgpack_object’} [-Werror=class-memaccess]` 这个错误是由于在`/home/AQTJClient/AQTJAuditClient/depends/msgpack-c-master/example/cpp03/stream.cpp`文件中的第664行,使用了一个非平凡类型的结构体`msgpack::v2::object`,但是却通过`std::memcpy`函数将其从一个`const msgpack_object`数组复制过去。这违反了C++的规则。 为了解决这个问题,您需要检查代码中的复制操作,并确保它们符合C++的要求。可能需要使用适当的构造函数或赋值运算符来进行复制操作。另外,您还可以尝试禁用`-Werror=class-memaccess`选项,以便将这个警告作为警告而不是错误处理。 请检查您的代码并尝试解决这个问题。如果您需要更多帮助,请提供相关的代码片段以便更详细地分析问题。
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https://github.com/dongzhuoer/libGB28181 该项目还有fork地址吗?

Yes, you can find the forked repositories of the `libGB28181` project on GitHub by clicking on the "Fork" button on the top-right corner of the project's main repository page. Alternatively, you can search for forked repositories of the `libGB28181` project by using the GitHub search function. To do this, go to the GitHub search page (https://github.com/search) and type "libGB28181" in the search box. This will display a list of repositories that match your search term, including forked repositories. Note that the availability of forked repositories depends on whether other users have forked the `libGB28181` project on GitHub. If there are no forked repositories available, it means that no one has forked the project yet.

./check_python_depends.sh: line 17: syntax error: unexpected "(" (expecting "fi")

根据您提供的错误信息,脚本的第17行有语法错误。在这行代码中,您使用了带有括号的数组赋值。 原因是,在您的脚本中使用的是Bash解释器,而不是Bash的扩展功能。在一些较旧的Bash版本中,不支持使用括号来定义数组。 要解决这个问题,您可以尝试将数组的定义更改为使用空格分隔的元素列表。像这样: ```bash needed_depends="python3-dev wget zip libc++-9-dev" version_depends="Version: 3.6.7-1~18.04 Version: 1.19.4-1ubuntu2.2 Version: 3.0-11build1 Version: 1:9-2~ubuntu18.04.2" ``` 然后,您可以在`while`循环中使用`$needed_depends`和`$version_depends`来迭代元素。 请尝试更新您的脚本并再次运行,看看是否解决了语法错误。如果问题仍然存在,请提供更新后的脚本内容和详细的错误信息,以便我能够更好地帮助您。

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这个错误是由于构建过程中的一个依赖问题导致的。在构建过程中,会生成一个名为".config"的临时文件,这个文件被认为是一个虚拟目标(PHONY target)。然而,根据错误消息显示,实际文件"out/target/product/AGN_H281RO/obj/KERNEL_OBJ/.config"依赖于这个虚拟目标"-",但是无法找到这个依赖关系。 为了解决这个问题,你可以尝试以下几个步骤: 1. 确保你的构建环境中的编译器和依赖项已正确安装。你可以使用"apt"命令来安装所需的依赖项,如引用所示。 2. 检查构建过程中是否存在任何其他错误或警告消息。这些消息可能会提供更多关于问题的线索。 3. 尝试清除构建目录并重新开始构建。你可以删除"out/target/product/AGN_H281RO"目录,并重新执行构建命令,然后查看是否仍然出现相同的错误。 如果以上步骤都没有解决问题,那么你可能需要进一步检查构建系统的配置和环境设置,以确保所有必要的组件和文件都正确配置和安装。如果问题仍然存在,你可以查阅相关的文档或向开发者社区寻求帮助以获取更详细和具体的解决方案。123 #### 引用[.reference_title] - *1* [Py之alibi:alibi的简介(ALE/Anchor/ContraE/Counterfactual/IG/Kernel SHAP/PDP/PDV/PI/SimiEx)、安装、...](https://blog.csdn.net/qq_41185868/article/details/124656886)[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^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *2* [Docker编译android10报错: FAILED: out/target/product/walleye/obj/PACKAGING/recovery_text_res_...](https://blog.csdn.net/github_38641765/article/details/121656764)[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^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] - *3* [Device Tree的反编译命令](https://blog.csdn.net/Jacker_Captain/article/details/78200405)[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^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"] [ .reference_list ]
The error message "dlopen /usr/lib/librga.so failed" indicates that the dynamic linker dlopen failed to load the shared library librga.so located in the /usr/lib directory. This error can occur due to various reasons, such as missing library dependencies, incorrect library paths, or insufficient permissions. Here are some steps you can try to resolve this issue: 1. Verify if the librga.so library file exists in the /usr/lib directory. You can use the ls command to check its presence: ls /usr/lib/librga.so 2. If the file exists, ensure that the library has the correct permissions for the user running the application. You can use the chmod command to set the appropriate permissions: sudo chmod 755 /usr/lib/librga.so 3. Check if there are any missing dependencies required by librga.so. You can use the ldd command to identify the dependencies: ldd /usr/lib/librga.so Make sure all the listed dependencies are present and properly installed on your system. 4. If the library depends on other shared libraries, you might need to update the library search path to include the directory where those dependencies are located. You can set the LD_LIBRARY_PATH environment variable to include the necessary paths: export LD_LIBRARY_PATH=/path/to/dependencies:$LD_LIBRARY_PATH Replace /path/to/dependencies with the actual directory path containing the dependencies. 5. If the issue persists, it's possible that there is a problem with the library itself. In such cases, you may need to reinstall or obtain a proper version of the library from a reliable source. If none of the above solutions work or if you need further assistance, please provide more details about your system, the software or application you are using, and any additional error messages you encounter.
没问题,我会相应地修改脚本和Dockerfile的路径。请检查以下更新后的内容: docker-compose.yml文件内容如下: yaml version: '3' services: frontend: build: context: ./frontend dockerfile: Dockerfile ports: - 80:80 depends_on: - nginx nginx: image: nginx:latest ports: - 80:80 volumes: - ./frontend/dist:/usr/share/nginx/html Dockerfile文件内容如下: Dockerfile # 使用node镜像作为基础镜像 FROM node:14.17.0-alpine as build # 设置工作目录 WORKDIR /app/frontend # 将package.json和package-lock.json复制到工作目录 COPY package*.json ./ # 安装依赖 RUN npm install # 将所有文件复制到工作目录 COPY . . # 执行npm run build:prod命令 RUN npm run build:prod # 使用nginx镜像作为基础镜像 FROM nginx:latest # 将dist目录中的文件复制到nginx的默认静态文件目录 COPY --from=build /app/frontend/dist /usr/share/nginx/html # 暴露80端口 EXPOSE 80 # 容器启动时运行nginx命令 CMD ["nginx", "-g", "daemon off;"] 脚本(script.sh)内容如下: bash #!/bin/bash # 进入/frontend目录 cd /app/frontend # 安装依赖 npm install # 执行npm run build:prod npm run build:prod 请确保在/app/frontend目录下已经有package.json和package-lock.json文件,并且已经安装了npm和Docker。然后在/app/frontend目录中执行以下命令: bash chmod +x script.sh ./script.sh 这样脚本会执行npm install 和 npm run build:prod命令。 最后,在/app目录下执行以下命令启动服务: bash docker-compose up -d 这样就完成了在/app/frontend目录中执行npm install 和 npm run build:prod,并且使用nginx转发打包生成的dist目录内容的配置。
好的,您可以按照以下的方式来编写docker-compose.yml文件: version: '3.7' services: jobmanager: image: flink:1.17.0 command: jobmanager ports: - "8081:8081" taskmanager: image: flink:1.17.0 command: taskmanager depends_on: - jobmanager links: - jobmanager:jobmanager environment: - JOB_MANAGER_RPC_ADDRESS=jobmanager - FLINK_TASK_MANAGER_MEMORY_PROCESS_SIZE=1024m elasticsearch: image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.10.2 environment: - discovery.type=single-node ports: - "9200:9200" mysql: image: mysql:8.0 environment: - MYSQL_ROOT_PASSWORD=<your_password> - MYSQL_USER=<your_user> - MYSQL_PASSWORD=<your_password> - MYSQL_DATABASE=<your_database> ports: - "3306:3306" postgres: image: postgres:13.1 environment: - POSTGRES_USER=<your_user> - POSTGRES_PASSWORD=<your_password> - POSTGRES_DB=<your_database> ports: - "5432:5432" flink-job: image: flink:1.17.0 volumes: - ./flink-conf.yaml:/opt/flink/conf/flink-conf.yaml - ./lib/flink-sql-connector-elasticsearch7-3.0.1-1.17.jar:/opt/flink/lib/flink-sql-connector-elasticsearch7-3.0.1-1.17.jar - ./lib/flink-sql-connector-mysql-cdc-2.3.0.jar:/opt/flink/lib/flink-sql-connector-mysql-cdc-2.3.0.jar - ./lib/flink-sql-connector-postgres-cdc-2.3.0.jar:/opt/flink/lib/flink-sql-connector-postgres-cdc-2.3.0.jar command: jobmanager depends_on: - jobmanager - elasticsearch - mysql - postgres links: - elasticsearch:elasticsearch - mysql:mysql - postgres:postgres environment: - JOB_MANAGER_RPC_ADDRESS=jobmanager - FLINK_TM_HEAP_SIZE=1024m - FLINK_PROPERTIES= - FLINK_ENV_JAVA_OPTS= - FLINK_ENV_JAVA_TOOL_OPTIONS= - FLINK_CONF_DIR=/opt/flink/conf - FLINK_LIB_DIR=/opt/flink/lib - FLINK_PLUGINS_DIR=/opt/flink/plugins - FLINK_OPT_DIR=/opt/flink/opt - FLINK_LOG_DIR=/opt/flink/log - FLINK_HOME=/opt/flink volumes: - ./job.jar:/opt/flink/job.jar - ./flink-conf.yaml:/opt/flink/conf/flink-conf.yaml 其中需要注意的是: 1. 在 flink-job 服务中,我们使用了 volumes 来挂载 flink-conf.yaml 和三个依赖的jar包到容器的 /opt/flink/conf 和 /opt/flink/lib 目录中。 2. 我们在 flink-job 服务的环境变量中设置了 FLINK_PROPERTIES,因为 Flink 在启动时会读取这个环境变量中的配置信息。 3. 我们在 flink-job 服务的环境变量中设置了 FLINK_LIB_DIR,这是因为 Flink 在启动时会从这个目录中加载依赖的jar包。 4. 我们在 flink-job 服务的环境变量中设置了 FLINK_CONF_DIR,这是因为 Flink 在启动时会读取这个目录中的配置文件。 5. 我们在 flink-job 服务的环境变量中设置了 FLINK_HOME,这是因为 Flink 在启动时需要知道它的安装路径。 上述的docker-compose.yml文件可以满足您的要求,在启动容器后,您可以使用以下的命令来进入到flink-job容器中: docker-compose run flink-job /bin/bash 然后,您可以在容器中运行Flink任务了。

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