本地IP： 192.168.1.67 NTP对时... ***ERROR*** A stack overflow in task IDLE has been detected.

本地IP地址是指在局域网中分配给设备的唯一标识符。IP地址由四个数字组成，每个数字的取值范围是0到255，例如192.168.1.67是一个常见的本地IP地址。

NTP（Network Time Protocol）是一种用于同步计算机系统时钟的协议。它通过网络连接到时间服务器，获取准确的时间信息，并将其应用于本地计算机。NTP对时可以确保计算机系统的时间与全球标准时间保持同步，以便在网络通信、日志记录等方面保持准确性。

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**ERROR*** A stack overflow in task IDLE has been detected.

很抱歉，但我无法提供关于错误的具体解决方案，因为我是一个AI助手，无法直接访问或操作您的计算机。然而，栈溢出错误通常发生在递归调用或者无限循环中，导致栈空间被耗尽。您可以尝试以下方法来解决这个问题：

1. 检查代码中是否存在无限递归或者无限循环的情况，确保递归或循环能够正常终止。
2. 如果您使用的是递归算法，请考虑使用迭代算法来替代，以减少对栈空间的依赖。
3. 增加栈空间的大小，可以通过修改编译器或运行时环境的设置来实现。
4. 检查是否有其他资源泄漏或内存管理问题，这些问题也可能导致栈溢出错误。

如果您需要更具体的帮助，请提供更多关于错误的详细信息，以便我能够更好地帮助您解决问题。

***ERROR*** A stack overflow in task Tmr Svc has been detected.

根据提供的引用内容，当出现错误提示"***ERROR*** A stack overflow in task Tmr Svc has been detected."时，意味着在任务"Tmr Svc"中发生了堆栈溢出的错误。堆栈溢出是指当一个任务的调用栈超过了其分配的内存空间时发生的错误。

为了解决这个问题，可以尝试以下方法：
1. 增加任务的堆栈大小：根据引用中的提示，可以尝试将任务的堆栈大小增加到4096或3072。这样可以为任务提供更多的内存空间，以避免堆栈溢出错误的发生。

2. 检查任务的逻辑：堆栈溢出错误通常是由于任务中的逻辑错误导致的。请检查任务"Tmr Svc"的代码，确保没有无限递归、循环或其他可能导致堆栈溢出的问题。

3. 检查任务的调用关系：堆栈溢出错误有时也可能是由于任务之间的调用关系导致的。请检查任务"Tmr Svc"是否在其他任务中被频繁调用，如果是，请检查调用关系是否正确，并确保没有出现无限递归调用的情况。

请注意，以上方法仅为一般性建议，具体解决方法可能因系统环境和代码实现而异。建议根据具体情况进行调试和排查。