Rebuild started: Project: rt1064 *** Target 'nor_sdram_zf_dtcm' uses RTOS support that is part of a Legacy Pack. The Legacy Pack is not installed on your computer - to download the missing Legacy Pack visit: www.keil.com/mdk5/legacy *** Rebuild aborted. Build Time Elapsed: 00:00:01解决方法

时间: 2024-03-31 12:35:02 浏览: 428
RAR

arx.rar_ A_ arx.rar_ARx_ObjectARX_rebuild

这个错误提示是因为你的项目使用了 Keil MDK 的 Legacy Pack 中的 RTOS 支持，但你的电脑上没有安装该 Legacy Pack 所导致的。你可以按照提示中给出的网址 www.keil.com/mdk5/legacy 下载并安装相应的 Legacy Pack，然后重新编译你的项目即可。如果你已经安装了 Legacy Pack，可能是该 Legacy Pack 的路径没有配置正确，你可以在 Keil MDK 的 Options for Target 中找到 Legacy 中的路径配置项，将其设置为正确的路径即可。
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Rebuild started: Project: TIMER *** Target 'TIMER' uses ARM-Compiler 'Default Compiler Version 5' which is not available. *** Please review the installed ARM Compiler Versions: 'Manage Project Items - Folders/Extensions' to manage ARM Compiler Versions. 'Options for Target - Target' to select an ARM Compiler Version for the target. *** Rebuild aborted. Build Time Elapsed: 00:00:00

你可以通过打开 'Manage Project Items - Folders/Extensions' 窗口来管理 ARM Compiler 版本，或者在 'Options for Target - Target' 中为目标选择一个 ARM Compiler 版本。安装完所需的 ARM-Compiler 版本后，重新...

int main() { SysTick_Init(168); LED_Init(); BEEP_Init(); uint8_t i= 0; while(1) { if(i%3==0) { BEEP=1; delay_ms(500); BEEP=0; delay_ms(500); } LED1=0; delay_ms(500); //¾«È·ÑÓʱ1s LED1=1; delay_ms(500); i++; if(i==255) i=0; } } Rebuild started: Project: Template *** Using Compiler 'V5.06 update 6 (build 750)', folder: 'C:\Keil_v5\ARM\ARMCC\Bin' Rebuild target 'Target 1' assembling startup_stm32f40_41xxx.s... compiling main.c... User\main.c(27): error: #268: declaration may not appear after executable statement in block uint8_t i= 0; User\main.c: 0 warnings, 1 error compiling stm32f4xx_syscfg.c... compiling stm32f4xx_it.c... compiling system.c... compiling SysTick.c... compiling system_stm32f4xx.c... compiling misc.c... compiling led.c... compiling beep.c... compiling stm32f4xx_gpio.c... compiling stm32f4xx_rcc.c... ".\Obj\Template.axf" - 1 Error(s), 0 Warning(s). Target not created. Build Time Elapsed: 00:00:02

根据您提供的代码，编译错误发生在第27行。错误信息显示在可执行语句块中不能出现声明。根据这个错误，可能是因为在if语句块之后声明了变量i。请尝试将变量i的声明移动到if语句块之前，如下所示： ...

请将shell语句转化为pytthon: source ./get_directory_list.sh source ./printf_coloring.sh source ./check_directory.sh source ./check_tools_exist.sh check_all_directory_exist ./clean_output_directory.sh ./clean_build_directory.sh ./RebuildProject.sh

subprocess.call(["./RebuildProject.sh"], shell=True) 在Python中，您可以使用 subprocess 模块来执行Shell命令。上述代码使用 subprocess.call 函数来执行每个Shell命令，其中第一个参数是命令和参数的...

*** WARNING L52: EVAL VERSION USED BEFORE, REBUILD ALL *.OBJ FILES

根据您提供的信息，*** WARNING L52: EVAL VERSION USED BEFORE, REBUILD ALL *.OBJ FILES 是一个警告信息，提示在使用之前需要重新构建所有的 .obj 文件。这个警告通常出现在使用评估版本的软件或库时，表示之前的...

2023-06-09 09:46:11.022252: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1900] Ignoring visible gpu device (device: 0, name: GeForce GT 610, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 2.1) with Cuda compute capability 2.1. The minimum required Cuda capability is 3.5. 2023-06-09 09:46:11.022646: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:151] 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. WARNING:tensorflow:5 out of the last 9 calls to <function Model.make_test_function.<locals>.test_function at 0x0000017BB39D0670> triggered tf.function retracing. Tracing is expensive and the excessive number of tracings could be due to (1) creating @tf.function repeatedly in a loop, (2) passing tensors with different shapes, (3) passing Python objects instead of tensors. For (1), please define your @tf.function outside of the loop. For (2), @tf.function has experimental_relax_shapes=True option that relaxes argument shapes that can avoid unnecessary retracing. For (3), please refer to https://www.tensorflow.org/guide/function#controlling_retracing and https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/function for more details. WARNING:tensorflow:6 out of the last 11 calls to <function Model.make_test_function.<locals>.test_function at 0x0000017BB3AE83A0> triggered tf.function retracing. Tracing is expensive and the excessive number of tracings could be due to (1) creating @tf.function repeatedly in a loop, (2) passing tensors with different shapes, (3) passing Python objects instead of tensors. For (1), please define your @tf.function outside of the loop. For (2), @tf.function has experimental_relax_shapes=True option that relaxes argument shapes that can avoid unnecessary retracing. For (3), please refer to https://www.tensorflow.org/guide/function#controlling_retracing and https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/function for more details.

这是 TensorFlow 在运行时输出的一些警告信息。其中包含了以下几个内容： 1. TensorFlow 检测到了一个 GPU 设备，但由于该设备的 CUDA 计算能力版本太低（2.1），不满足 TensorFlow 最低要求（3.5），因此被忽略。...

PS D:\tool\other\BETAFPV_Configurator-main> .\node_modules\.bin\electron-rebuild.cmd ✖ Rebuild Failed An unhandled error occurred inside electron-rebuild node-gyp failed to rebuild 'D:\tool\other\BETAFPV_Configurator-main\node_modules\@serialport\bindings'. For more information, rerun with the DEBUG environment variable set to "electron-rebuild". Error: Could not find any Visual Studio installation to use Error: node-gyp failed to rebuild 'D:\tool\other\BETAFPV_Configurator-main\node_modules\@serialport\bindings'. For more information, rerun with the DEBUG environment variable set to "electron-rebuild". Error: Could not find any Visual Studio installation to use at NodeGyp.rebuildModule (D:\tool\other\BETAFPV_Configurator-main\node_modules\electron-rebuild\lib\src\module-type\node-gyp.js:120:19) at process.processTicksAndRejections (node:internal/process/task_queues:95:5) at async ModuleRebuilder.rebuildNodeGypModule (D:\tool\other\BETAFPV_Configurator-main\node_modules\electron-rebuild\lib\src\module-rebuilder.js:98:9) at async ModuleRebuilder.rebuild (D:\tool\other\BETAFPV_Configurator-main\node_modules\electron-rebuild\lib\src\module-rebuilder.js:128:14) at async Rebuilder.rebuildModuleAt (D:\tool\other\BETAFPV_Configurator-main\node_modules\electron-rebuild\lib\src\rebuild.js:149:13) at async Rebuilder.rebuild (D:\tool\other\BETAFPV_Configurator-main\node_modules\electron-rebuild\lib\src\rebuild.js:112:17) at async D:\tool\other\BETAFPV_Configurator-main\node_modules\electron-rebuild\lib\src\cli.js:158:9

这是一个关于Node.js模块electron-rebuild的错误信息，具体原因是它无法找到Visual Studio的安装路径。建议您重新运行该命令，并将DEBUG环境变量设置为"electron-rebuild"，以获取更多信息。同时，您可以检查一下...

Rebuild target 'Target 1' compiling main.c... ..\User\main.c(19): warning: #223-D: function "gpio_init" declared implicitly gpio_init(LED_PORT, GPIO_MODE_OUT_PP, GPIO_OSPEED_50MHZ, LED_PIN); ..\User\main.c(19): error: #20: identifier "GPIO_MODE_OUT_PP" is undefined gpio_init(LED_PORT, GPIO_MODE_OUT_PP, GPIO_OSPEED_50MHZ, LED_PIN); ..\User\main.c(23): warning: #223-D: function "WS2812B_SetColor" declared implicitly WS2812B_SetColor(i, 0, 0, 0); ..\User\main.c(28): error: #159: declaration is incompatible with previous "WS2812B_SetColor" (declared at line 23) void WS2812B_SetColor(uint8_t index, uint8_t red, uint8_t green, uint8_t blue) { ..\User\main.c(38): warning: #223-D: function "bitband_getbitval" declared implicitly if (bitband_getbitval(red, i)) { ..\User\main.c(67): warning: #223-D: function "delay_xms" declared implicitly delay_xms(1000); ..\User\main.c(81): warning: #1-D: last line of file ends without a newline } ..\User\main.c: 5 warnings, 2 errors compiling gd32f1x0_gpio.c... compiling gd32f1x0_rtc.c... compiling gd32f1x0_rcu.c... compiling gd32f1x0_exti.c... compiling gd32f1x0_misc.c... compiling gd32f1x0_dma.c... assembling startup_gd32f1x0.s... compiling system_gd32f1x0.c... compiling systick.c... ".\Objects\WS2812.axf" - 2 Error(s), 5 Warning(s). Target not created

很抱歉，我之前的回答有一些错误。GD32F1系列的库中没有预定义GPIO_MODE_OUT_PP宏。相反，我们需要使用GPIO_MODE_OUT_PP枚举值来设置推挽输出模式。 以下是更新后的代码示例： c #include "gd32f1x0.h" ...

[ERROR] [1685174019.328336]: bad callback: <bound method image_converter.callback of <__main__.image_converter object at 0x7f320060b910>> Traceback (most recent call last): File "/opt/ros/noetic/lib/python3/dist-packages/rospy/topics.py", line 750, in _invoke_callback cb(msg) File "/home/xianxian/catkin_ws/src/robot_vision/scripts/cv_bridge_test.py", line 29, in callback cv2.imshow("Image window", cv_image) cv2.error: OpenCV(4.2.0) /io/opencv/modules/highgui/src/window.cpp:651: error: (-2:Unspecified error) The function is not implemented. Rebuild the library with Windows, GTK+ 2.x or Cocoa support. If you are on Ubuntu or Debian, install libgtk2.0-dev and pkg-config, then re-run cmake or configure script in function 'cvShowImage'

这个错误提示看起来和上一个问题非常相似，可能是因为 OpenCV 库缺少 GUI 支持导致的。具体来说，cv2.imshow 函数在调用系统的 GUI 组件时出现了问题，因此需要安装相应的依赖库来解决。你可以尝试按照以下步骤解决...

Unable to find Gradle tasks to build: [:]. Build mode: REBUILD. Tests: None.

1. Check that the Gradle project has been configured properly and there is a build.gradle file in the root directory of the project. 2. Check that you are running the build command from the correct ...

2023-07-13 14:44:21.978453: 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. 2023-07-13 14:44:22.835121: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1510] Created device /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 3475 MB memory: -> device: 0, name: NVIDIA GeForce RTX 3060 Laptop GPU, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 8.6 2023-07-13 14:44:22.954245: I tensorflow/compiler/mlir/mlir_graph_optimization_pass.cc:185] None of the MLIR Optimization Passes are enabled (registered 2)

根据您提供的日志信息，可以看到以下内容： 1. TensorFlow二进制文件已经优化，使用了oneAPI Deep Neural Network Library (oneDNN)来执行性能关键操作，使用了AVX和AVX2指令集。如果想在其他操作中启用它们，请...

2023-05-24 12:26:21.353318: I tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:182] This TensorFlow binary is optimized to use available CPU instructions in performance-critical operations. To enable the following instructions: AVX2 FMA, in other operations, rebuild TensorFlow with the appropriate compiler flags. 2023-05-24 12:26:23.180135: W tensorflow/compiler/tf2tensorrt/utils/py_utils.cc:38] TF-TRT Warning: Could not find TensorRT Number of devices: 3

这是一段 TensorFlow 的日志信息，其中提到了该 TensorFlow 二进制文件已经优化，可以使用可用的 CPU 指令来加速关键操作。同时，还提到了 TensorRT，它是一个 NVIDIA 的推理引擎，可以加速深度学习模型的推理过程。...

====================[ 构建 | 10_2_Sqlist_deleteshan_chu | Debug ]================= "C:\Program Files\JetBrains\CLion 2021.1.3\bin\cmake\win\bin\cmake.exe" --build "E:\code\10\10.2 Sqlist delete（shan chu）\cmake-build-debug" --target 10_2_Sqlist_deleteshan_chu -- -j 6 CMake Error: The source directory "E:/code/10/10.2 Sqlist delete锛坰han chu锛�/cmake-build-debug/chu閿涘　cmake-build-debug --check-build-system CMakeFiles/Makefile.cmake 0" does not exist. Specify --help for usage, or press the help button on the CMake GUI. mingw32-make.exe: *** [Makefile:194: cmake_check_build_system] Error 1 出现构建在100ms失败 但是新建文件就能运行成功

It seems that there is an issue with the build process of your project. The error message indicates that the source directory specified does not exist. There could be a few reasons for this error. ...

023-07-13 09:22:25.024025: 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. 2023-07-13 09:22:25.414554: I tensorflow/core/common_runtime/gpu/gpu_device.cc:1510] Created device /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 with 1654 MB memory: -> device: 0, name: NVIDIA GeForce RTX 3050 Laptop GPU, pci bus id: 0000:01:00.0, compute capability: 8.6 0.0 [ERROR:0@6.481] global cap.cpp:166 cv::VideoCapture::open VIDEOIO(CV_IMAGES): raised OpenCV exception: OpenCV(4.7.0) D:\a\opencv-python\opencv-python\opencv\modules\videoio\src\cap_images.cpp:253: error: (-5:Bad argument) CAP_IMAGES: can't find starting number (in the name of file): F:\新建文件夹 in function 'cv::icvExtractPattern'

这个错误提示表明在使用 OpenCV 库的 VideoCapture 函数时出现了错误。具体地，在你的代码中调用了 VideoCapture 函数，并传递了文件路径 F:\新建文件夹 作为参数。然而，OpenCV 无法找到该路径中的起始数字，...

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...

keil5中*** Target 'Target 1' uses ARM-Compiler 'V5.05 update 1 (build 106)' which is not available.

在Keil5中遇到"Target 'LED' uses ARM-Compiler 'Default Compiler Version 5' which is not available."这类错误通常意味着您正在尝试使用的编译器版本不支持当前项目设置。针对您的问题，“Target 'Target 1' uses...

Traceback (most recent call last): File "/home/chb/anaconda3/envs/deepmd2/lib/python3.10/site-packages/deepmd/env.py", line 373, in get_module module = tf.load_op_library(str(module_file)) File "/home/chb/anaconda3/envs/deepmd2/lib/python3.10/site-packages/tensorflow/python/framework/load_library.py", line 54, in load_op_library lib_handle = py_tf.TF_LoadLibrary(library_filename) tensorflow.python.framework.errors_impl.NotFoundError: /home/chb/anaconda3/envs/deepmd2/lib/python3.10/site-packages/deepmd/op/libdeepmd_op.so: undefined symbol: _ZN6deepmd33prod_env_mat_a_nvnmd_quantize_cpuIdEEvPT_S2_S2_PiPKS1_PKiRKNS_10InputNlistEiS5_S5_iiffSt6vectorIiSaIiEE The above exception was the direct cause of the following exception: Traceback (most recent call last): File "/home/chb/anaconda3/envs/deepmd2/bin/dp", line 7, in <module> from deepmd.entrypoints.main import main File "/home/chb/anaconda3/envs/deepmd2/lib/python3.10/site-packages/deepmd/__init__.py", line 10, in <module> import deepmd.utils.network as network File "/home/chb/anaconda3/envs/deepmd2/lib/python3.10/site-packages/deepmd/utils/__init__.py", line 2, in <module> from .data import ( File "/home/chb/anaconda3/envs/deepmd2/lib/python3.10/site-packages/deepmd/utils/data.py", line 11, in <module> from deepmd.env import ( File "/home/chb/anaconda3/envs/deepmd2/lib/python3.10/site-packages/deepmd/env.py", line 459, in <module> op_module = get_module("deepmd_op") File "/home/chb/anaconda3/envs/deepmd2/lib/python3.10/site-packages/deepmd/env.py", line 430, in get_module raise RuntimeError(error_message) from e RuntimeError: This deepmd-kit package is inconsitent with TensorFlow Runtime, thus an error is raised when loading deepmd_op. You need to rebuild deepmd-kit against this TensorFlow runtime. WARNING: devtoolset on RHEL6 and RHEL7 does not support _GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=1. See https://bugzilla.redhat.com/show_bug.cgi?id=1546704

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CMake 3.25.3版本发布：程序员必备构建工具

资源摘要信息:"Cmake-3.25.3.zip文件是一个包含了CMake软件版本3.25.3的压缩包。CMake是一个跨平台的自动化构建系统，用于管理软件的构建过程，尤其是对于C++语言开发的项目。CMake使用CMakeLists.txt文件来配置项目的构建过程，然后可以生成不同操作系统的标准构建文件，如Makefile（Unix系列系统）、Visual Studio项目文件等。CMake广泛应用于开源和商业项目中，它有助于简化编译过程，并支持生成多种开发环境下的构建配置。 CMake 3.25.3版本作为该系列软件包中的一个点，是CMake的一个稳定版本，它为开发者提供了一系列新特性和改进。随着版本的更新，3.25.3版本可能引入了新的命令、改进了用户界面、优化了构建效率或解决了之前版本中发现的问题。 CMake的主要特点包括： 1. 跨平台性：CMake支持多种操作系统和编译器，包括但不限于Windows、Linux、Mac OS、FreeBSD、Unix等。 2. 编译器独立性：CMake生成的构建文件与具体的编译器无关，允许开发者在不同的开发环境中使用同一套构建脚本。 3. 高度可扩展性：CMake能够使用CMake模块和脚本来扩展功能，社区提供了大量的模块以支持不同的构建需求。 4. CMakeLists.txt：这是CMake的配置脚本文件，用于指定项目源文件、库依赖、自定义指令等信息。 5. 集成开发环境（IDE）支持：CMake可以生成适用于多种IDE的项目文件，例如Visual Studio、Eclipse、Xcode等。 6. 命令行工具：CMake提供了命令行工具，允许用户通过命令行对构建过程进行控制。 7. 可配置构建选项：CMake支持构建选项的配置，使得用户可以根据需要启用或禁用特定功能。 8. 包管理器支持：CMake可以从包管理器中获取依赖，并且可以使用FetchContent或ExternalProject模块来获取外部项目。 9. 测试和覆盖工具：CMake支持添加和运行测试，并集成代码覆盖工具，帮助开发者对代码进行质量控制。 10. 文档和帮助系统：CMake提供了一个内置的帮助系统，可以为用户提供命令和变量的详细文档。 CMake的安装和使用通常分为几个步骤： - 下载并解压对应平台的CMake软件包。 - 在系统中配置CMake的环境变量，确保在命令行中可以全局访问cmake命令。 - 根据项目需要编写CMakeLists.txt文件。 - 在含有CMakeLists.txt文件的目录下执行cmake命令生成构建文件。 - 使用生成的构建文件进行项目的构建和编译工作。 CMake的更新和迭代通常会带来更好的用户体验和更高效的构建过程。对于开发者而言，及时更新到最新稳定版本的CMake是保持开发效率和项目兼容性的重要步骤。而对于新用户，掌握CMake的使用则是学习现代软件构建技术的一个重要方面。"