E/mple.photodiar: Unknown bits set in runtime_flags: 0x8000

时间: 2024-01-24 13:18:11 浏览: 42
这个错误信息是关于Android应用程序的。它通常表示你的应用程序使用了不兼容的运行时标志。运行时标志是一些用于操作应用程序的开关，用于指定应用程序在运行时的行为。 在这种情况下，0x8000是一个未知的位，它可能是由于你使用了过时的库或框架，或者你的应用程序在某些方面与Android系统不兼容。 要解决这个问题，你可以尝试更新你的库和框架，确保它们是最新版本。你也可以查看你的应用程序是否使用了过时的API或与Android系统不兼容的代码。此外，你可以尝试使用最新版本的Android Studio进行构建和运行你的应用程序，以确保你的应用程序与Android系统兼容。
相关问题

Access denied finding property "persist.device_config.runtime_native.use_app_image_startup_cache" 2023-05-11 22:05:59.863 1043-30490/? D/ITouchService: itouch:app edu.njucm.sportsapp is not game app 2023-05-11 22:06:00.078 31039-31039/? E/njucm.sportsap: LoadAppImageStartupCache enabled : 1 2023-05-11 22:06:00.078 31039-31039/? E/njucm.sportsap: Unknown bits set in runtime_flags: 0x8000

这是一个 Android 系统的日志信息，看起来与某个应用程序的启动和使用相关。其中包含了一些属性和标志位，如 "persist.device_config.runtime_native.use_app_image_startup_cache" 和 "runtime_flags"，这些可能是应用程序的配置和运行参数。如果你遇到了某个应用程序无法启动或出现异常的情况，可以尝试重新安装该应用程序或者清除其缓存和数据，也可以联系该应用程序的开发者以寻求帮助。

Unknown bits set in runtime_flags: 0x8000

这个错误通常意味着 Android 应用的构建过程中使用了不兼容的编译器或构建工具版本。您可以尝试更新您的构建工具版本并重新构建应用程序，或者检查您的代码和 Gradle 配置文件中是否存在任何不兼容的依赖项。如果您使用的是第三方库，也可以尝试更新该库的版本以解决此问题。如果问题仍然存在，请参考 Android 官方文档或在线社区以获取更多帮助。

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rar

QT 5.12.0 对应的ssleay32.dll和libeasy32.dll

qt.network.ssl: QSslSocket: cannot resolve SSL_CONF_CTX_set_flags qt.network.ssl: QSslSocket: cannot resolve SSL_CONF_CTX_finish qt.network.ssl: QSslSocket: cannot resolve SSL_CONF_cmd qt.network.ssl:...
zip

Pawn.Regex::magnifying_glass_tilted_right:插件，该插件在Pawn中添加了对正则表达式的支持

典当 :magnifying_glass_tilted_right: 该插件在Pawn中添加了对正则表达式的支持 为什么它比其他插件更好？...native Regex_Match ( const str[], Regex: r, & RegexMatch: m, E_MATCH_FLAG: flags = MATCH_DEFAU
zip

LHS.zip_ARGUMENT!_LHS matlab_LHS采样_dist.m_拉丁 抽样

拉丁超立方抽样，调用方式如下：S=lhs(m,dist,mu,sigma,lowb,upb) m: a scalar,the number of sample points dist: A row with distribution type flags of basic random variables the value of the flag can be 1 ...

unknown bits set in runtime_flags

"unknown bits set in runtime_flags" 的意思是运行时标志中设置了未知的位。这通常是由于使用了不受支持的标志或版本不兼容的标志导致的。需要检查代码中使用的标志是否正确，并确保使用的版本与运行环境兼容。

ubuntu16.04ros编译时报错home/bobac3/ros_workspace/src/multipoint_navigation/src/multipoint_nav.cpp:20:17: warning: non-static data member initializers only available with -std=c++11 or -std=gnu++11 int cycle = 1; //巡航次数 ^ /home/bobac3/ros_workspace/src/multipoint_navigation/src/multipoint_nav.cpp: In member function ‘void Multipoint_Nav::move()’: /home/bobac3/ros_workspace/src/multipoint_navigation/src/multipoint_nav.cpp:90:26: error: ‘goal’ does not name a type for(auto goal:pose) //遍历导航点列表 ^ In file included from /opt/ros/kinetic/include/ros/ros.h:40:0, from /opt/ros/kinetic/include/actionlib/client/simple_action_client.h:45, from /home/bobac3/ros_workspace/src/multipoint_navigation/src/multipoint_nav.cpp:1: /opt/ros/kinetic/include/ros/console.h:373:3: error: expected ‘;’ before ‘do’ do \ ^ /opt/ros/kinetic/include/ros/console.h:561:35: note: in expansion of macro ‘ROS_LOG_COND’ #define ROS_LOG(level, name, ...) ROS_LOG_COND(true, level, name, __VA_ARGS__) ^ /opt/ros/kinetic/include/rosconsole/macros_generated.h:110:23: note: in expansion of macro ‘ROS_LOG’ #define ROS_INFO(...) ROS_LOG(::ros::console::levels::Info, ROSCONSOLE_DEFAULT_ ^ /home/bobac3/ros_workspace/src/multipoint_navigation/src/multipoint_nav.cpp:152:17: note: in expansion of macro ‘ROS_INFO’ ROS_INFO("------------------loop ( %d ) termination!----------- ^ /opt/ros/kinetic/include/ros/console.h:373:3: error: expected primary-expression before ‘do’ do \ ^ /opt/ros/kinetic/include/ros/console.h:561:35: note: in expansion of macro ‘ROS_LOG_COND’ #define ROS_LOG(level, name, ...) ROS_LOG_COND(true, level, name, __VA_ARGS__) ^ /opt/ros/kinetic/include/rosconsole/macros_generated.h:110:23: note: in expansion of macro ‘ROS_LOG’ #define ROS_INFO(...) ROS_LOG(::ros::console::levels::Info, ROSCONSOLE_DEFAULT_

set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -std=c++11") 这将会把 C++11 标准的编译选项加入到编译命令中，从而解决这个问题。 另外，还有一个错误是 'goal' does not name a type，这可能是因为你没有在代码中...

Building CXX object CMakeFiles/usb_cam.dir/src/usb_cam.cpp.o /home/q/catkin_ws/src/usb_cam/src/usb_cam.cpp: In static member function ‘static void usb_cam::UsbCam::frame_timer_callback(const ros::TimerEvent&)’: /home/q/catkin_ws/src/usb_cam/src/usb_cam.cpp:306:24: error: ‘make_unique’ is not a member of ‘std’ auto ci = std::make_unique<sensor_msgs::CameraInfo>(camera_info->getCameraInfo()); ^~~~~~~~~~~ /home/q/catkin_ws/src/usb_cam/src/usb_cam.cpp:306:24: note: suggested alternative: ‘__unique’ auto ci = std::make_unique<sensor_msgs::CameraInfo>(camera_info->getCameraInfo()); ^~~~~~~~~~~ __unique /home/q/catkin_ws/src/usb_cam/src/usb_cam.cpp:306:59: error: expected primary-expression before ‘>’ token auto ci = std::make_unique<sensor_msgs::CameraInfo>(camera_info->getCameraInfo()); ^ CMakeFiles/usb_cam.dir/build.make:62: recipe for target 'CMakeFiles/usb_cam.dir/src/usb_cam.cpp.o' failed make[2]: *** [CMakeFiles/usb_cam.dir/src/usb_cam.cpp.o] Error 1 CMakeFiles/Makefile2:67: recipe for target 'CMakeFiles/usb_cam.dir/all' failed make[1]: *** [CMakeFiles/usb_cam.dir/all] Error 2 Makefile:140: recipe for target 'all' failed make: *** [all] Error 2

这是一个编译错误，它指出在文件/home/q/catkin_ws/src/usb_cam/src/usb_cam.cpp的第306行中，std...set(CMAKE_CXX_FLAGS "${CMAKE_CXX_FLAGS} -std=c++11") 这将确保使用C++11的编译器选项来编译您的代码。

In file included from /home/acceler/code/apollo_ros/apollo_ros/src/apollo.ros-1.0.0-master/apollo_common/include/apollo_common/apollo_app.h:46:0, from /home/acceler/code/apollo_ros/apollo_ros/src/apollo.ros-1.0.0-master/apollo_common/src/apollo_app.cc:33: /home/acceler/code/apollo_ros/apollo_ros/src/apollo.ros-1.0.0-master/apollo_common/include/apollo_common/log.h:40:10: fatal error: glog/logging.h: No such file or directory #include <glog/logging.h> ^~~~~~~~~~~~~~~~ compilation terminated. apollo.ros-1.0.0-master/apollo_common/CMakeFiles/apollo_common.dir/build.make:62: recipe for target 'apollo.ros-1.0.0-master/apollo_common/CMakeFiles/apollo_common.dir/src/apollo_app.cc.o' failed make[2]: *** [apollo.ros-1.0.0-master/apollo_common/CMakeFiles/apollo_common.dir/src/apollo_app.cc.o] Error 1 make[2]: *** Waiting for unfinished jobs.... In file included from /home/acceler/code/apollo_ros/apollo_ros/src/apollo.ros-1.0.0-master/apollo_common/include/apollo_common/adapters/adapter_manager.h:48:0, from /home/acceler/code/apollo_ros/apollo_ros/src/apollo.ros-1.0.0-master/apollo_common/src/adapters/adapter_manager.cc:33: /home/acceler/code/apollo_ros/apollo_ros/src/apollo.ros-1.0.0-master/apollo_common/include/apollo_common/adapters/adapter.h:49:10: fatal error: glog/logging.h: No such file or directory #include <glog/logging.h> ^~~~~~~~~~~~~~~~ compilation terminated. apollo.ros-1.0.0-master/apollo_common/CMakeFiles/apollo_common.dir/build.make:110: recipe for target 'apollo.ros-1.0.0-master/apollo_common/CMakeFiles/apollo_common.dir/src/adapters/adapter_manager.cc.o' failed make[2]: *** [apollo.ros-1.0.0-master/apollo_common/CMakeFiles/apollo_common.dir/src/adapters/adapter_manager.cc.o] Error 1 CMakeFiles/Makefile2:3894: recipe for target 'apollo.ros-1.0.0-master/apollo_common/CMakeFiles/apollo_common.dir/all' failed make[1]: *** [apollo.ros-1.0.0-master/apollo_common/CMakeFiles/apollo_common.dir/all] Error 2 make[1]: *** Waiting for unfinished jobs.... [ 54%] Linking CXX executable /home/acceler/code/apollo_ros/apollo_ros/devel/lib/IntegratedNavigation/IntegratedNavigation_node [ 54%] Built target IntegratedNavigation_node [ 55%] Linking CXX executable /home/acceler/code/apollo_ros/apollo_ros/devel/lib/TimeSynchronierProcess/timeSynchronierProcess_node [ 55%] Built target timeSynchronierProcess_node Makefile:140: recipe for target 'all' failed make: *** [all] Error 2 Invoking "make -j4 -l4" failed

If the error persists, make sure that the glog library directory is included in the compilation flags. You can add the following line to your CMakeLists.txt file: include_directories(/path/to/...

2023-06-17 23:47:22.786162: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'cudart64_110.dll'; dlerror: cudart64_110.dll not found 2023-06-17 23:47:22.786281: I tensorflow/stream_executor/cuda/cudart_stub.cc:29] Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine. 2023-06-17 23:47:24.419330: W tensorflow/stream_executor/platform/default/dso_loader.cc:64] Could not load dynamic library 'nvcuda.dll'; dlerror: nvcuda.dll not found 2023-06-17 23:47:24.419809: W tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_driver.cc:263] failed call to cuInit: UNKNOWN ERROR (303) 2023-06-17 23:47:24.426229: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:169] retrieving CUDA diagnostic information for host: ����� 2023-06-17 23:47:24.426345: I tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_diagnostics.cc:176] hostname: ����� 2023-06-17 23:47:24.430552: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:193] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2 To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. Traceback (most recent call last): File "C:\Users\10290\Desktop\test\writer.py", line 20, in <module> write_reward_tb(summary_writer, rewards[i], i) File "C:\Users\10290\Desktop\test\writer.py", line 9, in write_reward_tb summary = tf.Summary(value=[tf.Summary.Value(tag='reward', simple_value=reward)]) AttributeError: module 'tensorflow' has no attribute 'Summary'分析错误原因

这个错误是由于TensorFlow 2.x版本中tf.Summary已被弃用所致。相反，你应该使用tf.summary.Summary。你需要将代码更新为： summary = tf.summary.Summary(value=[tf.summary.Summary.Value(tag='reward', ...

DALVIK THREADS (136): "Signal Catcher" daemon prio=5 tid=7 Runnable | group="system" sCount=0 dsCount=0 flags=0 obj=0x12c401a0 self=0xa85d4a00 | sysTid=944 nice=0 cgrp=default sched=0/0 handle=0x7dba8230 | state=R schedstat=( 54080844 151346 9 ) utm=2 stm=3 core=1 HZ=100 | stack=0x7daad000-0x7daaf000 stackSize=1008KB | held mutexes= "mutator lock"(shared held) native: #00 pc 00303613 /apex/com.android.runtime/lib/libart.so (art::DumpNativeStack(std::__1::basic_ostream<char, std::__1::char_traits<char>>&, int, BacktraceMap*, char const*, art::ArtMethod*, void*, bool)+78) native: #01 pc 003aeb4b /apex/com.android.runtime/lib/libart.so (art::Thread::DumpStack(std::__1::basic_ostream<char, std::__1::char_traits<char>>&, bool, BacktraceMap*, bool) const+358) native: #02 pc 003ab193 /apex/com.android.runtime/lib/libart.so (art::Thread::Dump(std::__1::basic_ostream<char, std::__1::char_traits<char>>&, bool, BacktraceMap*, bool) const+34) native: #03 pc 003c3ecf /apex/com.android.runtime/lib/libart.so (art::DumpCheckpoint::Run(art::Thread*)+606) native: #04 pc 003be9bd /apex/com.android.runtime/lib/libart.so (art::ThreadList::RunCheckpoint(art::Closure*, art::Closure*)+356) native: #05 pc 003be079 /apex/com.android.runtime/lib/libart.so (art::ThreadList::Dump(std::__1::basic_ostream<char, std::__1::char_traits<char>>&, bool)+1444) native: #06 pc 003bd9ef /apex/com.android.runtime/lib/libart.so (art::ThreadList::DumpForSigQuit(std::__1::basic_ostream<char, std::__1::char_traits<char>>&)+678) native: #07 pc 003876f3 /apex/com.android.runtime/lib/libart.so (art::Runtime::DumpForSigQuit(std::__1::basic_ostream<char, std::__1::char_traits<char>>&)+130) native: #08 pc 003968a7 /apex/com.android.runtime/lib/libart.so (art::SignalCatcher::HandleSigQuit()+1026) native: #09 pc 00395cff /apex/com.android.runtime/lib/libart.so (art::SignalCatcher::Run(void*)+246) native: #10 pc 000a6077 /apex/com.android.runtime/lib/bionic/libc.so (__pthread_start(void*)+20) native: #11 pc 00060131 /apex/com.android.runtime/lib/bionic/libc.so (__start_thread+30) (no managed stack frames)

这个问题是一个线程崩溃的日志。该日志包含了线程的调用堆栈信息，可以帮助开发者定位问题。在这个例子中，该线程为名为 "Signal Catcher" 的守护进程，它的作用是捕获进程接收到的信号。该线程在运行时发生了错误，...

docker: Error response from daemon: failed to create task for container: failed to create shim task: OCI runtime create failed: runc create failed: unable to start container process: error during container init: error mounting "/opt/nginx/conf/nginx.conf" to rootfs at "/etc/nginx/nginx.conf": mount /opt/nginx/conf/nginx.conf:/etc/nginx/nginx.conf (via /proc/self/fd/6), flags: 0x5000: not a directory: unknown: Are you trying to mount a directory onto a file (or vice-versa)? Check if the specified host path exists and is the expected type.

这个错误提示与前一个错误提示类似，只是指定的路径变为了 /opt/nginx/conf/nginx.conf。 同样，这个错误提示是因为 Docker 试图将 /opt/nginx/conf/nginx.conf 文件挂载到容器的 /etc/nginx/nginx.conf 文件...

2023-06-09 21:14:33.101 15746-16661/? A/k_101:Plugin11: runtime.cc:655] Runtime aborting... runtime.cc:655] Dumping all threads without mutator lock held runtime.cc:655] All threads: runtime.cc:655] DALVIK THREADS (35): runtime.cc:655] "pool-3-thread-1" prio=5 tid=6 Runnable runtime.cc:655] | group="" sCount=0 dsCount=0 flags=0 obj=0x1309c630 self=0x6fe31c7c00 runtime.cc:655] | sysTid=16673 nice=0 cgrp=default sched=0/0 handle=0x6fe4103cc0 runtime.cc:655] | state=R schedstat=( 53952282 7176826 73 ) utm=3 stm=1 core=1 HZ=100 runtime.cc:655] | stack=0x6fe4000000-0x6fe4002000 stackSize=1043KB runtime.cc:655] | held mutexes= "mutator lock"(shared held) runtime.cc:655] native: #00 pc 000000000047a158 /apex/com.android.art/lib64/libart.so!libart.so (offset 1ed000) (art::DumpNativeStack(std::__1::basic_ostream<char, std::__1::char_traits<char> >&, int, BacktraceMap*, char const*, art::ArtMethod*, void*, bool)+140) runtime.cc:655] native: #01 pc 000000000057f4bc /apex/com.android.art/lib64/libart.so!libart.so (offset 1ed000) (art::Thread::DumpStack(std::__1::basic_ostream<char, std::__1::char_traits<char> >&, bool, BacktraceMap*, bool) const+404) runtime.cc:655] native: #02 pc 000000000059c308 /apex/com.android.art/lib64/libart.so!libart.so (offset 1ed000) (art::DumpCheckpoint::Run(art::Thread*)+924) runtime.cc:655] native: #03 pc 0000000000580198 /apex/com.android.art/lib64/libart.so!libart.so (offset 1ed000) (art::Thread::RunCheckpointFunction()+176) runtime.cc:655] native: #04 pc 000000000061f890 /apex/com.android.art/lib64/libart.so!libart.so (offset 1ed000) (artTestSuspendFromCode+68) runtime.cc:655] native: #05 pc 000000000013c91c /apex/com.android.art/lib64/libart.so (art_quick_test_suspend+156) runtime.cc:655] at java.util.concurrent.ConcurrentHashMap.get(ConcurrentHashMap.java:944) runtime.cc:655] at magic.g.b(JSON.java:1304) com.alibaba.fastjson.JSON -> magic.g:

这段日志是 Android 运行时环境 (ART) 报告了一个运行时中止 (Runtime aborting) 的情况，并尝试在没有 mutator lock 的情况下转储所有线程。在转储线程时，它显示了每个线程的状态、优先级、堆栈跟踪、持有的锁等...

test.c:(.text+0x26)：对‘BIO_f_base64’未定义的引用 test.c:(.text+0x2e)：对‘BIO_new’未定义的引用 test.c:(.text+0x49)：对‘BIO_set_flags’未定义的引用 test.c:(.text+0x5d)：对‘BIO_new_mem_buf’未定义的引用 test.c:(.text+0x7d)：对‘BIO_push’未定义的引用 test.c:(.text+0xa2)：对‘BIO_read’未定义的引用 test.c:(.text+0x115)：对‘BIO_free_all’未定义的引用 collect2: error: ld returned 1 exit status

这些未定义引用的函数，例如 BIO_f_base64、BIO_new、BIO_set_flags 等，通常是 OpenSSL 库提供的函数。因此，解决这些错误的方法是确保正确链接 OpenSSL 库。 在编译时，需要使用 -l 选项来链接 OpenSSL ...

CMake Warning: Ignoring extra path from command line: "../openMVS" -- Detected version of GNU GCC: 94 (904) Compiling with C++17 CMake Error at /home/xujx/.local/lib/python3.8/site-packages/cmake/data/share/cmake-3.26/Modules/CMakeDetermineCompilerId.cmake:751 (message): Compiling the CUDA compiler identification source file "CMakeCUDACompilerId.cu" failed. Compiler: /usr/bin/nvcc Build flags: Id flags: --keep;--keep-dir;tmp -v The output was: 255 #$ _SPACE_= #$ _CUDART_=cudart #$ _HERE_=/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/bin #$ _THERE_=/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/bin #$ _TARGET_SIZE_= #$ _TARGET_DIR_= #$ _TARGET_SIZE_=64 #$ NVVMIR_LIBRARY_DIR=/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/libdevice #$ PATH=/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/bin:/usr/local/cuda-11.8/bin:/home/xujx/anaconda3/bin:/home/xujx/anaconda3/condabin:/home/xujx/.local/bin:/usr/local/sbin:/usr/local/bin:/usr/sbin:/usr/bin:/sbin:/bin:/usr/games:/usr/local/games:/snap/bin #$ LIBRARIES= -L/usr/lib/x86_64-linux-gnu/stubs -L/usr/lib/x86_64-linux-gnu #$ rm tmp/a_dlink.reg.c #$ gcc -D__CUDA_ARCH__=300 -E -x c++ -DCUDA_DOUBLE_MATH_FUNCTIONS -D__CUDACC__ -D__NVCC__ -D__CUDACC_VER_MAJOR__=10 -D__CUDACC_VER_MINOR__=1 -D__CUDACC_VER_BUILD__=243 -include "cuda_runtime.h" -m64 "CMakeCUDACompilerId.cu" > "tmp/CMakeCUDACompilerId.cpp1.ii" #$ cicc --c++14 --gnu_version=90400 --allow_managed -arch compute_30 -m64 -ftz=0 -prec_div=1 -prec_sqrt=1 -fmad=1 --include_file_name "CMakeCUDACompilerId.fatbin.c" -tused -nvvmir-library "/usr/lib/nvidia-cuda-toolkit/libdevice/libdevice.10.bc" --gen_module_id_file --module_id_file_name "tmp/CMakeCUDACompilerId.module_id" --orig_src_file_name "CMakeCUDACompilerId.cu" --gen_c_file_name "tmp/CMakeCUDACompilerId.cudafe1.c" --stub_file_name "tmp/CMakeCUDACompilerId.cudafe1.stub.c" --gen_device_file_name "tmp/CMakeCUDACompilerId.cudafe1.gpu" "tmp/CMakeCUDACompilerId.cpp1.ii" -o "tmp/CMakeCUDACompilerId.ptx" #$ ptxas -arch=sm_30 -m64 "tmp/CMakeCUDACompilerId.ptx" -o "tmp/CMakeCUDACompilerId.sm_30.cubin" ptxas fatal : Value 'sm_30' is not defined for option 'gpu-name' # --error 0xff -- Call Stack (most recent call first): /home/xujx/.local/lib/python3.8/site-packages/cmake/data/share/cmake-3.26/Modules/CMakeDetermineCompilerId.cmake:8 (CMAKE_DETERMINE_COMPILER_ID_BUILD) /home/xujx/.local/lib/python3.8/site-packages/cmake/data/share/cmake-3.26/Modules/CMakeDetermineCompilerId.cmake:53 (__determine_compiler_id_test) /home/xujx/.local/lib/python3.8/site-packages/cmake/data/share/cmake-3.26/Modules/CMakeDetermineCUDACompiler.cmake:307 (CMAKE_DETERMINE_COMPILER_ID) CMakeLists.txt:109 (ENABLE_LANGUAGE)是什么问题

这个问题是由于在构建过程中使用的CUDA编译器标识未被识别所引起的。具体来说，在尝试编译CUDA编译器标识源文件"CMakeCUDACompilerId.cu"时失败了。错误信息中显示的输出是255，这表明编译过程出现了错误。...

/user/main.c:2:9: warning: section name 'bss' is not a string [-Wdeprecated-pragma-section-name] ../user/main.c:2:9: error: unexpected token in pragma section ../user/main.c:60:9: warning: section name 'bss' is not a string [-Wdeprecated-pragma-section-name] ../user/main.c:60:9: error: illegal section flags for section 'bss': 'restore' make: *** [user/main.o] Error 1

很抱歉，我之前提供的代码有误，#pragma section bss 不支持 restore 标志。正确的做法是使用 #pragma section 命令，如下： c #pragma section(".CPU0_DS_RAM") #pragma section(".CPU0_DS_RAM_restore",...

023-07-15 13:17:14.941311: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN)to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX2 To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. 2023-07-15 13:17:14.947250: I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:168] XLA service 0x2d48ecfd850 initialized for platform Host (this does not guarantee that XLA will be used). Devices: 2023-07-15 13:17:14.947599: I tensorflow/compiler/xla/service/service.cc:176] StreamExecutor device (0): Host, Default Version Traceback (most recent call last):

这段信息是 TensorFlow 的日志输出，它提供了一些关于 TensorFlow 的配置和初始化信息。在这个特定的日志中，它说明了 TensorFlow 使用了 oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) 来优化 CPU 的性能，并且指示...

pyswarms.single.global_best: 0%| |0/502023-06-12 09:15:36.800789: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:142] This TensorFlow binary is optimized with oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN) to use the following CPU instructions in performance-critical operations: AVX AVX2 To enable them in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. 2023-06-12 09:15:37.280722: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1510] Created device /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 9426 MB memory: -> device: 0, name: NVIDIA GeForce RTX 3080 Ti, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 8.6 2023-06-12 09:15:37.633600: I tensorflow/compiler/mlir/mlir_graph_optimization_pass.cc:185] None of the MLIR Optimization Passes are enabled (registered 2) 2023-06-12 09:15:38.355549: F .\tensorflow/core/util/gpu_launch_config.h:129] Check failed: work_element_count > 0 (0 vs. 0)

这是 TensorFlow 在运行过程中出现的错误提示，其中包含了一些调试信息。具体的错误原因需要根据错误提示的上下文来确定。 首先，提示中指出了 TensorFlow 二进制文件是使用 oneAPI Deep Neural Network Library ...

错误：docker: Error response from daemon: failed to create task for container: failed to create shim task: OCI runtime create failed: runc create failed: unable to start container process: error during container init: error mounting "/home/nginx.conf" to rootfs at "/usr/local/nginx/conf/nginx.conf": mount /home/nginx.conf:/usr/local/nginx/conf/nginx.conf (via /proc/self/fd/6), flags: 0x5000: not a directory: unknown: Are you trying to mount a directory onto a file (or vice-versa)? Check if the specified host path exists and is the expected type.

这个错误提示表明在创建 Docker 容器时出现了问题。根据错误信息，似乎是由于尝试将目录挂载到文件（或反之）导致的。 请检查指定的主机路径 /home/nginx.conf 是否存在，并且确保它是期望的类型（目录或文件）。...

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