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'

时间: 2024-04-19 21:25:37 浏览: 361

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。

相关问题

cp: -r not specified; omitting directory '/usr/local/'

回答1:

这个错误消息表示在使用 cp 命令时,没有指定 -r 参数。而 -r 参数是用来拷贝目录的,由于没有指定,所以 cp 命令忽略了要拷贝的目录 /usr/local/。如果您希望拷贝整个目录,需要在命令中加上 -r 参数。

如果想要把/usr/local/ 下的所有文件夹和文件复制到另外一个地址, 则需要使用

cp -r /usr/local/ /new_folder/

这样就会将 /usr/local/ 下的所有文件和文件夹复制到 /new_folder/ 下。

回答2:

这是一个由cp命令产生的错误信息。该错误信息是由于在复制目录时没有使用-r选项而导致的。

在Linux系统中,cp命令用于复制文件和目录。当需要复制一个目录时,需要使用-r选项来表示要递归复制整个目录。

在这个特定的错误信息中,我们可以看到cp命令尝试复制目录"/usr/local/",但没有使用-r选项。所以,该命令只复制了目录中的文件而不复制整个目录结构。

要解决这个问题,我们应该使用正确的命令格式。应该在命令中加入-r选项,这样cp命令就可以递归复制目录及其子目录。

正确的命令格式应该是:cp -r /usr/local/ 目标目录

这样就可以正确复制/usr/local/目录及其所有子目录和文件到目标目录。

总结一下,当使用cp命令复制目录时,如果不使用-r选项,就会出现该错误。要解决这个问题,只需在命令中加入-r选项即可。

回答3:

这个错误提示表示在执行复制命令时没有指定 -r 参数,导致被复制的目录被忽略。通常,cp 命令用于复制文件,如果要复制整个目录,则需要使用 -r 参数来递归复制目录及其子目录。

如果你执行的命令是 cp /usr/local/ /目标目录/,那么由于没有指定 -r 参数,cp 命令会认为 /usr/local/ 是一个目录,但是不会对其进行递归复制。因此,你会收到这个错误提示。

为了解决这个问题,你需要使用 -r 参数来递归复制目录及其子目录。你可以尝试执行类似以下的命令来进行复制:cp -r /usr/local/ /目标目录/

这样,cp 命令会递归复制 /usr/local/ 目录及其子目录到指定的目标目录中,而不会报错。

除了 -r 参数外,你还可以使用 -a 参数来复制目录,它会保留文件的属性和权限,并且也会进行递归复制。

总之,为了成功复制一个目录,你需要使用 cp 命令的 -r-a 参数来指定递归复制的方式。

cp: -r not specified; omitting directory '/home/kejia/Server/tf/home/kejia/Server/tf/Config_External'

在使用cp命令复制文件或文件夹时,如果你希望复制的是一个文件夹(目录),需要使用-r选项来进行递归复制。错误提示中的信息是因为没有指定-r选项,导致cp命令忽略了要复制的目录。

要解决这个问题,你可以使用以下命令来复制整个目录及其内容:

cp -r /path/to/source/directory /path/to/destination

在上述命令中,-r选项用于递归复制整个目录树。确保在源目录和目标目录的路径中都包含正确的文件夹名称。

例如,要将/home/kejia/Server/tf/Config_External目录复制到/home/kejia/destination目录下,可以运行以下命令:

cp -r /home/kejia/Server/tf/Config_External /home/kejia/destination

这将递归复制Config_External目录及其内容到/home/kejia/destination目录中。

请确保在操作前备份重要数据,并谨慎使用复制命令以避免意外覆盖或删除文件。

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ERROR in ./node_modules/axios/lib/utils.js 3:0-146 Module not found: Error: Can't resolve 'D:/dp-project/callisto-h5/node_modules/@umijs/babel-preset-umi/node_modules/@babel/runtime/helpers/esm/slicedToArray' in 'D:\dp-project\callisto-h5\node_modules\axios\lib' Did you mean 'slicedToArray.js'? BREAKING CHANGE: The request 'D:/dp-project/callisto-h5/node_modules/@umijs/babel-preset-umi/node_modules/@babel/runtime/helpers/esm/slicedToArray' failed to resolve only because it was resolved as fully specified (probably because the origin is a '*.mjs' file or a '*.js' file where the package.json contains '"type": "module"'). The extension in the request is mandatory for it to be fully specified. Add the extension to the request. @ ./node_modules/axios/lib/axios.js 3:0-31 32:2-14 36:2-14 74:24-40 @ ./node_modules/axios/index.js 1:0-35 5:12-23 6:17-33 7:20-39 8:15-29 9:18-35 10:14-27 11:10-19 12:13-25 13:19-37 14:13-25 15:17-33 16:19-37 17:21-41 18:17-33 19:17-33 20:18-35 21:0-208 @ ./src/utils/request.ts 2:0-26 111:9-14 @ ./src/utils/index.ts @ ./src/layouts/index.tsx @ ./src/.umi-production/core/routes.ts @ ./src/.umi-production/umi.ts 9:0-42 25:33-42 webpack compiled with 31 errors null build failed Error: build failed at D:\dp-project\callisto-h5\node_modules\@umijs\bundler-webpack\lib\index.js:172:29 at D:\dp-project\callisto-h5\node_modules\@umijs\deps\compiled\webpack\5\bundle5.js:114591:14 at processQueueWorker (D:\dp-project\callisto-h5\node_modules\@umijs\deps\compiled\webpack\5\bundle5.js:114529:6) at processTicksAndRejections (node:internal/process/task_queues:78:11) error Command failed with exit code 1.

现在报这个错误[INFO|2025-03-14 11:38:36] llamafactory.data.template:143 >> Add <|im_end|> to stop words. Traceback (most recent call last): File "/usr/local/bin/llamafactory-cli", line 8, in <module> sys.exit(main()) File "/mnt/workspace/.cache/modelscope/LLaMA-Factory/src/llamafactory/cli.py", line 118, in main run_exp() File "/mnt/workspace/.cache/modelscope/LLaMA-Factory/src/llamafactory/train/tuner.py", line 103, in run_exp _training_function(config={"args": args, "callbacks": callbacks}) File "/mnt/workspace/.cache/modelscope/LLaMA-Factory/src/llamafactory/train/tuner.py", line 68, in _training_function run_sft(model_args, data_args, training_args, finetuning_args, generating_args, callbacks) File "/mnt/workspace/.cache/modelscope/LLaMA-Factory/src/llamafactory/train/sft/workflow.py", line 51, in run_sft dataset_module = get_dataset(template, model_args, data_args, training_args, stage="sft", **tokenizer_module) File "/mnt/workspace/.cache/modelscope/LLaMA-Factory/src/llamafactory/data/loader.py", line 297, in get_dataset dataset = _get_merged_dataset(data_args.dataset, model_args, data_args, training_args, stage) File "/mnt/workspace/.cache/modelscope/LLaMA-Factory/src/llamafactory/data/loader.py", line 171, in _get_merged_dataset for dataset_name, dataset_attr in zip(dataset_names, get_dataset_list(dataset_names, data_args.dataset_dir)): File "/mnt/workspace/.cache/modelscope/LLaMA-Factory/src/llamafactory/data/parser.py", line 129, in get_dataset_list raise ValueError(f"Undefined dataset {name} in {DATA_CONFIG}.") ValueError: Undefined dataset /mnt/workspace/.cache/modelscope/datasets/liucong/Chinese-DeepSeek-R1-Distill-data-110k/distill_r1_110k in dataset_info.json.

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