compiled专题
Module compiled with Swift 版本号 cannot be imported by the Swift 版本号 compiler
今天把xcode升级到12.5最新版，然后编译出现下面错误。。。记录下 XCTestWD:Module compiled with Swift 5.3.1 cannot be imported by the Swift 5.4.2 compiler: /Users/liyinchi/TestTool/node-v12.18.3-darwin-x64/lib/node_modules/app-in
Loaded runtime CuDNN library: 7101 (compatibility version 7100) but source was compiled with 7005
https://blog.csdn.net/qq_22532597/article/details/80314896 https://blog.csdn.net/zw1078825408/article/details/82390542
Tensorflow针对CPU的编译优化加速-解决Not compiled to use: SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA
本文介绍Tensorlfow 针对 CPU SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA 的编译优化，以提升Tensorflow在CPU上的计算速度，实测可以提升两倍以上的速度。 1、问题 在用 pip 安装tensorflow的CPU版本后，在运行的时候通常会出现如下提示：Your CPU supports instructions that this TensorFlow bina
Error:Kotlin: Module was compiled with an incompatible version of Kotlin.
一、问题：运行spring boot项目时，idea报出错误：时提示报错如下图： 错误代码： Error:Kotlin: Module was compiled with an incompatible version of Kotlin. The binary version of its metadata is 1.6.0, expected version is 1.1.16. 二
The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.1 instructions, but these are available...
跑 tensorflow 官方教程时报warning: 2017-06-08 22:36:18.809242: W tensorflow/core/platform/cpu_feature_guard.cc:45]The TensorFlow library wasn't compiled to use SSE4.1 instructions, but these are availabl
cc1.exe: sorry, unimplemented: 64-bit mode not compiled in
使用go语言处理ethereum项目，在windows环境下执行测试程序时，报错 # runtime/cgo cc1.exe: sorry, unimplemented: 64-bit mode not compiled in FAIL command-line-arguments [build failed] FAIL 分析错误日志，显示64位模式不支持。那么在windows上安装的
Compiled and interpreted languages
将高级语言翻译成机器语言有两种方式：编译和解释。二者区别在于翻译的时间不同。 编译型语言 程序在执行之前需要一个专门的编译过程，把程序编译成为机器语言的文件，运行时不需要重新翻译，直接使用编译的结果就行了。程序执行效率高，依赖编译器，跨平台性差些。如C、C++、Delphi等 解释型语言 程序不需要编译，程序在运行时才翻译成机器语言，每执行一次都要翻译一次。因此效率比较低。比如Basic语
The SDK platform-tools version (24.0.4) is too old to check APIs compiled with API 25
http://blog.csdn.net/janine_z/article/details/62237785 刚用 Android Studio 进行开发，感觉比别人慢半拍。打开 AS 在包名的地方老是出现一条红色的波浪线，运行过多次并不影响代码的正确性。 看着很不爽，从网上找了一些方法，挺管用的，分享给大家。 解决步骤： 1.点开SDK Manager，打开SDK Tools面板，将
tensorflow | Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX
报错： Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX AVX2 解决： 1.重新安装python3.7.2 2.打开 https://github.com/fo40225/tensorflow-windows-wheel 在里面找到对应的.whl文件 报错提示
RuntimeError: module compiled against API version 0xc but this version of numpy is 0xb
之前跑的好好的代码，今天一跑竟然报错了。最近总是这样，前一天跑的好好的，第二天就会出现奇奇怪怪的报错。 有一行提示 UserWarning: NumPy 1.14.5 or above is required for this version of SciPy (detected version 1.13.1)。 首先,通过以下代码查看numpy版本 conda activate pytor
UE4 The game module ‘‘ could not found.Please ensure that this module exists and that it is compiled
UE4 The game module ‘Test’ could not found.Please ensure that this module exists and that it is compiled. 在昨天用UE4.20版本C++新建完项目，关闭VS，在重启发生了此类报错，经过两个小时的排查终于找到了问题。 **报错提示是找不到这个游戏模块，请确保此模块存在并且已经编译。最后经过
atlcomcli.h(1756): error C2338: CVarTypeInfo char cannot be compiled with /J or _CHAR_UNSIGNED fl
我拿到一个VS的工程，用VS2010 编译 时提示： atlcomcli.h(1756): error C2338: CVarTypeInfo< char > cannot be compiled with /J or _CHAR_UNSIGNED flag enabled atlcomcli.h(1778): error C2338: CVarTypeInfo< char* > ca
uboot compiled c file list
!/bin/bash #su xinmin 2014 3-10 list the compiled c file in uboot. for ff in $(find -name "*.o" | sed -e 's/o$/c/'); do if [ -f $ff ] ; then echo $ff else
“AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled“的成功解决方法
问题描述 运行代码时遇到：AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled'报错。 错误原因 因为PyTorch没有启用CUDA，而所跑的模型又要求在GPU上运行。 解决方法（前提是设备上有显卡） 方法：首先，检查现用的PyTorch版本是否支持CUDA，以及设备环境变量中是否配置了CUDA路径。若是现用的PyTorch版本不支持CUDA
转 -安装tensorflow遇到：Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use
本文转自：https://www.cnblogs.com/theWinter/p/8244685.html 感谢原作者分享。 正文如下： 为了提升CPU计算速度的。若你有支持cuda的GPU，则可以忽略这个问题，因为安装SSE4.1, SSE4.2, AVX, AVX2, FMA, 仅仅提升CPU的运算速度（大概有3倍）。 解决方法： 忽视警告，并屏蔽警告 开头输入如下： import
// Please wait a bit. // Compiled script is not shown while source map is being loaded!
vivo Y66手机调试时遇到坑之 // Please wait a bit. // Compiled script is not shown while source map is being loaded! chrome调试过程中偶然发现一个比较幺的问题，暂时无法解释，但是按照以下方案能解决，以记之。 关闭调试器右侧的窗口。贴图如下：
Pytorch使用CPU运行“Torch not compiled with CUDA enabled”
有个很好的解决办法 在程序最开始的地方加上 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") 使用的时候 self.encoder = EncoderAtt(input_size=self.X.shape[1], hidden_size=encoder_hidden_size, T=T).to(dev
has been compiled by a more recent version of the Java Runtime
has been compiled by a more recent version of the Java Runtime (class file version 55.0), this version of the Java Runtime only recognizes class file versions up to 52.0 在导入gradle项目时，需要将jdk调整到对应的版本，参
iOS This file must be compiled without ARC. Specify the -fno-objc-arc flag to this file.
这个记录一下，好久没遇到设置ARC的情况了，今天遇到就记录下来。 在导入YYKit的时候报错如下： 其实就是在工程Build Phases中搜索到对应的类NSObject+YYAddForARC，然后设置-fno-objc-arc即可 END.
conda环境下Torch not compiled with CUDA enabled解决方法
1 问题描述 在运行wav2lip模型训练时，报如下错误： Traceback (most recent call last):File "D:\ml\Wav2Lip\preprocess.py", line 32, in <module>fa = [face_detection.FaceAlignment(face_detection.LandmarksType._2D, flip_inpu
RuntimeError Cuda extensions are being compiled...Pytorch binaries were compiled with Cuda 11.7解决方案
大家好，我是爱编程的喵喵。双985硕士毕业，现担任全栈工程师一职，热衷于将数据思维应用到工作与生活中。从事机器学习以及相关的前后端开发工作。曾在阿里云、科大讯飞、CCF等比赛获得多次Top名次。现为CSDN博客专家、人工智能领域优质创作者。 本文主要介绍了RuntimeError:Cuda extensions are being compiled … Pytorch binaries
RuntimeError: module compiled against API version 0xb but this version of numpy is 0xa
因为要用的selectROI接口，需要opencv3.3版本，自从安装该版本后，一直提示我 Error import cv2 : ImportError: numpy.core.multiarray failed to import 一直以为是python安装问题，后来进入cmd，发现时地址信息不一致，再网上搜索，发现是因为numpy版本不对，然后通过upgrade更新numpy就好了
TensorFlow binary was not compiled to use: AVX2 提示的解决方法
如图所示： 通过一番研究，最后发现加入如下命令即可： 问题解决，完整结果：
解决AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled
运行环境：win10+cdua11.0+python3.8+pytorch2.0.1 报错语句：weights = torch.Tensor(TRAIN_DATASET.labelweights).cuda() 报错信息： Exception has occurred: AssertionError Torch not compiled with CUDA enabled 原因：安装
Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX
Your CPU supports instructions that this TensorFlow binary was not compiled to use: AVX 警告说你的tensorflow不能使用SSE4.1 SSE4.2 AVX AVX2 FMA这些CPU矢量运算的指令码进行编译。 为了提升CPU计算速度的。若你有支持cuda的GPU，则可以忽略这个问题，因为安装SSE4
cc1.exe: sorry, unimplemented: 64-bit mode not compiled in解决办法
go环境：go.1.2.windows-amd64 mingw安装是32位。 在用go调C相关的时候，编译报cc1.exe: sorry, unimplemented: 64-bit mode not compiled in.网上查了大部分资料说，需要将mingw32换成mingw64. You are using 64-bit version of Go. You must use 64