detected 127.0.0.53 nameserver, assuming systemd-resolved, so using resolv.conf: /run/systemd/resolve/resolv.conf

这是DNS客户端（通常是在Linux系统中）的一个提示信息，意思是该系统检测到正在运行 systemd-resolved DNS 解析器，因此将使用 `/run/systemd/resolve/resolv.conf` 路径下的 `resolv.conf` 文件。

在Linux系统中，`resolv.conf` 文件通常包含用于DNS解析的名称服务器地址。但是，在使用 `systemd-resolved` 作为DNS解析器时，该文件可能没有直接配置名称服务器地址的条目。相反，`systemd-resolved` 会使用其他配置文件来确定名称服务器地址，例如 `/etc/systemd/resolved.conf`。

为了避免与 `systemd-resolved` 的配置发生冲突，Linux系统通常会在 `/etc/resolv.conf` 文件中设置一个本地的DNS解析器地址 `127.0.0.53`，以便系统将DNS查询请求转发给 `systemd-resolved` 进行解析。

当DNS客户端检测到 `127.0.0.53` 名称服务器时，它会自动使用 `/run/systemd/resolve/resolv.conf` 路径下的 `resolv.conf` 文件作为名称服务器配置文件，而不是使用 `/etc/resolv.conf` 文件。

这个提示信息是正常的，通常不需要进行任何操作。如果您想修改DNS解析器的配置，可以编辑 `/etc/systemd/resolved.conf` 文件，然后重启 `systemd-resolved` 服务使其生效。

相关问题

io.grpc:protoc-gen-grpc-java:1.0.0:exe:${os.detected.classifier}

`io.grpc:protoc-gen-grpc-java:1.0.0:exe:${os.detected.classifier}` 是一个 Maven 坐标，用于使用 gRPC 的 Protocol Buffers 编译器插件来生成 gRPC 相关的 Java 代码。

这个坐标指定了以下部分：

- `io.grpc` 是 Maven 组织 ID，表示该插件是由 gRPC 提供的。
- `protoc-gen-grpc-java` 是插件的名称，用于生成 gRPC 相关的 Java 代码。
- `1.0.0` 是插件的版本号，表示要使用的插件版本。
- `exe:${os.detected.classifier}` 指定了插件的文件类型和操作系统相关的后缀。

`${os.detected.classifier}` 是一个 Maven 变量，用于根据操作系统自动选择相应的插件文件。它会根据当前操作系统选择适当的文件后缀，例如在 Windows 上是 `.exe`，在 Linux 上是 `.linux-x86_64`。

通过在 Maven 项目的 `pom.xml` 文件中添加该依赖项，您可以在构建过程中自动下载并使用该插件来生成 gRPC 的 Java 代码。例如：

<plugins>
  <plugin>
    <groupId>org.xolstice.maven.plugins</groupId>
    <artifactId>protobuf-maven-plugin</artifactId>
    <version>0.6.1</version>
    <configuration>
      <protocArtifact>com.google.protobuf:protoc:3.17.3:exe:${os.detected.classifier}</protocArtifact>
      <pluginId>grpc-java</pluginId>
      <pluginArtifact>io.grpc:protoc-gen-grpc-java:1.0.0:exe:${os.detected.classifier}</pluginArtifact>
    </configuration>
    <executions>
      <execution>
        <goals>
          <goal>compile</goal>
          <goal>compile-custom</goal>
        </goals>
      </execution>
    </executions>
  </plugin>
</plugins>

这样配置后，您可以使用 `mvn compile` 命令来自动生成 gRPC 的 Java 代码。生成的代码将位于 `target/generated-sources/protobuf` 目录下。

请确保您的 Maven 项目中已经包含了正确的依赖项，并且配置文件中的版本号与您所需的版本一致。

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。

根据错误信息中的一些提示，可能的原因之一是编译器选项中使用了不正确的GPU架构选项。错误信息中显示"ptxas fatal: Value 'sm_30' is not defined for option 'gpu-name'"，指出选择的GPU架构"sm_30"不可用。

要解决这个问题，您可以尝试以下几点：

1. 检查CUDA版本：确保您使用的CUDA版本与您的GPU架构兼容。您可以查看CUDA文档或GPU架构兼容性表以获取详细信息。

2. 检查编译器选项：检查CMakeLists.txt文件中关于CUDA编译器选项的配置，确保选择的GPU架构选项是有效的。

3. 检查CUDA环境变量：确保CUDA环境变量设置正确，以便CMake可以正确找到CUDA工具链和库。

如果问题仍然存在，请提供更多关于您的环境和构建配置的信息，以便能够更好地帮助您解决问题。