root@pve:~/AX88179_178A_LINUX_DRIVER_v1.20.0_SOURCE# make make -C /lib/modules/5.15.102-1-pve/build M=/root/AX88179_178A_LINUX_DRIVER_v1.20.0_SOURCE modules make[1]: *** /lib/modules/5.15.102-1-pve/build: No such file or directory. Stop. make: *** [Makef

时间: 2023-12-11 16:02:22 浏览: 40
ile:15: recipe for target 'default' failed 这个错误提示表明你缺少内核源代码或内核头文件。你需要安装对应的内核源代码或头文件才能编译这个驱动程序。 你可以通过以下命令来安装内核头文件: ``` sudo apt-get install linux-headers-$(uname -r) ``` 如果你的系统中没有安装内核源代码,你也需要安装对应的内核源代码。你可以通过以下命令来安装内核源代码: ``` sudo apt-get install linux-source ``` 安装完成后,你需要将内核源代码解压到合适的目录下,然后将该目录链接到`/lib/modules/$(uname -r)/build`目录下。例如: ``` sudo tar -xvf /usr/src/linux-source-$(uname -r).tar.xz -C /usr/src sudo ln -s /usr/src/linux-source-$(uname -r) /lib/modules/$(uname -r)/build ``` 完成以上步骤后,再次尝试编译驱动程序。
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@ubuntu:~/ct-ng/ct-ng$ ../ct-ng-build/bin/ct-ng build [INFO ] Performing some trivial sanity checks [INFO ] Build started 20230609.065344 [INFO ] Building environment variables [EXTRA] Preparing working directories [ERROR] [ERROR] >> [ERROR] >> Build failed in step '(top-level)' [ERROR] >> [ERROR] >> Error happened in: CT_DoExecLog[scripts/functions@257] [ERROR] >> called from: CT_DoForceRmdir[scripts/functions@471] [ERROR] >> called from: main[scripts/crosstool-NG.sh@250] [ERROR] >> [ERROR] >> For more info on this error, look at the file: 'build.log' [ERROR] >> There is a list of known issues, some with workarounds, in: [ERROR] >> '/home/jj/ct-ng/ct-ng-build/share/doc/crosstool-ng/ct-ng.1.20.0/B - Known issues.txt' [ERROR] [ERROR] (elapsed: 0:00.24) [00:01] / make: *** [build] 错误 1怎么解决

根据错误日志,似乎是在执行 top-level 步骤时出现了错误导致构建失败。请尝试以下步骤来解决问题: 1. 检查你的 crosstool-ng 版本是否最新,可以尝试更新到最新版本。 2. 检查你的编译环境是否正确设置,例如是否安装了必要的依赖项。 3. 检查构建日志(build.log)以获取更详细的错误信息,以便更好地理解问题。 4. 检查 /home/jj/ct-ng/ct-ng-build/share/doc/crosstool-ng/ct-ng.1.20.0/B - Known issues.txt 文件中是否有已知问题和解决方法。 5. 如果以上步骤都无法解决问题,请尝试在 Crosstool-NG 的官方论坛上求助,那里有更专业的开发者可以帮助你解决问题。

解释./configure --prefix=/home/dt/tools/nginx-1.20.0/install \ --with-http_ssl_module \ --with-http_mp4_module \ --with-http_v2_module \ --without-http_upstream_zone_module \ --add-module=/home/dt/tools/nginx-rtmp-module

`./configure` 是一个用于配置软件的脚本或命令。在这个例子中,它用于配置安装 Nginx Web 服务器的参数。 `--prefix=/home/dt/tools/nginx-1.20.0/install` 指定了 Nginx 安装的目录路径。在这个例子中,Nginx 将被安装到 `/home/dt/tools/nginx-1.20.0/install` 目录下。 `--with-http_ssl_module` 启用了 Nginx 的 HTTPS 支持,允许通过 SSL/TLS 保护传输的数据。 `--with-http_mp4_module` 启用了 Nginx 的 MP4 模块,允许在服务器上直接流式传输和播放 MP4 视频文件。 `--with-http_v2_module` 启用了 Nginx 的 HTTP/2 模块,允许通过 HTTP/2 协议提供更快、更高效的网站性能。 `--without-http_upstream_zone_module` 禁用了 Nginx 的 upstream zone 模块,该模块提供了一些负载均衡的功能。 `--add-module=/home/dt/tools/nginx-rtmp-module` 添加了一个额外的模块,即 `/home/dt/tools/nginx-rtmp-module` 目录下的模块。这个模块可能是自定义的,用于支持 RTMP(Real-Time Messaging Protocol)流媒体协议。 通过执行 `./configure` 命令并提供这些参数,可以根据需要自定义配置 Nginx Web 服务器安装的功能和选项。

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06/06/2023-16:31:47] [TRT] [I] [MemUsageChange] TensorRT-managed allocation in IExecutionContext creation: CPU +0, GPU +0, now: CPU 0, GPU 0 (MiB) /home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/tensorrt/__init__.py:166: FutureWarning: In the future np.bool will be defined as the corresponding NumPy scalar. bool: np.bool, Traceback (most recent call last): File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/bin/yolo", line 8, in <module> sys.exit(entrypoint()) File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/cfg/__init__.py", line 398, in entrypoint getattr(model, mode)(**overrides) # default args from model File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/_contextlib.py", line 115, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/model.py", line 302, in val validator(model=self.model) File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/torch/utils/_contextlib.py", line 115, in decorate_context return func(*args, **kwargs) File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/yolo/engine/validator.py", line 114, in __call__ model = AutoBackend(model, device=self.device, dnn=self.args.dnn, data=self.args.data, fp16=self.args.half) File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/ultralytics/nn/autobackend.py", line 174, in __init__ dtype = trt.nptype(model.get_binding_dtype(i)) File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/tensorrt/__init__.py", line 166, in nptype bool: np.bool, File "/home/sniper/anaconda3/envs/labelme/lib/python3.8/site-packages/numpy/__init__.py", line 305, in __getattr__ raise AttributeError(__former_attrs__[attr]) AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'bool'. np.bool was a deprecated alias for the builtin bool. To avoid this error in existing code, use bool by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. If you specifically wanted the numpy scalar type, use np.bool_ here. The aliases was originally deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance see the original release note at: https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecations 如何修复

如何解决Loading and preparing results... DONE (t=0.01s) creating index... index created! Running per image evaluation... Evaluate annotation type *bbox* DONE (t=0.44s). Accumulating evaluation results... Traceback (most recent call last): File "tools/train.py", line 133, in <module> main() File "tools/train.py", line 129, in main runner.train() File "/home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/lib/python3.8/site-packages/mmengine/runner/runner.py", line 1721, in train model = self.train_loop.run() # type: ignore File "/home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/lib/python3.8/site-packages/mmengine/runner/loops.py", line 102, in run self.runner.val_loop.run() File "/home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/lib/python3.8/site-packages/mmengine/runner/loops.py", line 366, in run metrics = self.evaluator.evaluate(len(self.dataloader.dataset)) File "/home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/lib/python3.8/site-packages/mmengine/evaluator/evaluator.py", line 79, in evaluate _results = metric.evaluate(size) File "/home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/lib/python3.8/site-packages/mmengine/evaluator/metric.py", line 133, in evaluate _metrics = self.compute_metrics(results) # type: ignore File "/home/wangbei/mmdetection(coco)/mmdet/evaluation/metrics/coco_metric.py", line 512, in compute_metrics coco_eval.accumulate() File "/home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/lib/python3.8/site-packages/pycocotools-2.0-py3.8-linux-x86_64.egg/pycocotools/cocoeval.py", line 378, in accumulate tp_sum = np.cumsum(tps, axis=1).astype(dtype=np.float) File "/home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/lib/python3.8/site-packages/numpy/__init__.py", line 305, in __getattr__ raise AttributeError(__former_attrs__[attr]) AttributeError: module 'numpy' has no attribute 'float'. np.float was a deprecated alias for the builtin float. To avoid this error in existing code, use float by itself. Doing this will not modify any behavior and is safe. If you specifically wanted the numpy scalar type, use np.float64 here. The aliases was originally deprecated in NumPy 1.20; for more details and guidance see the original release note at: https://numpy.org/devdocs/release/1.20.0-notes.html#deprecations WARNING:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:Sending process 29887 closing signal SIGTERM ERROR:torch.distributed.elastic.multiprocessing.api:failed (exitcode: 1) local_rank: 0 (pid: 29886) of binary: /home/wangbei/anaconda3/envs/Object_mmdetection/bin/python

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