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Android6.0编译时out目录下文件无法自动生成问题解决方案

Android6.0编译时需要使用openjdk7编译，然后服务器上还有别的项目需要使用openjdk6进行编译，于是在编译时就出现了一些问题 Installing recovery patch to...，该文件是在编译时由make系统解析build/core/Makefile文件自动生成的 当时根本没往jdk版本问题那个方向考虑，因为在别的终端该项目可以编译成功，所以就将编译成功后的build.prop...拷了过来，拷过来之后就会发现问题了，out目录下又会有一个文件找不到 Installing recovery patch to system partition Warning: could not find...，然后就想直接把out目录删掉，从编译成功的项目中拷过来，但最终是治标不治本，终于在昨天解决了这个问题 先在项目的Android目录下执行版本切换命令. jdk7.sh  ，这个是切换版本的脚本文件...然后到根目录下去执行source .profile命令，然后再到项目Android目录下去编译，ok问题解决

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安装PS软件时提示程序无法访问关键文件目录，错误代码:41的解决方法

最近重装了办公区的一些电脑，在安装软件的过程中多多少少都会遇到一些麻烦，尤其像Adobe系列软件，弄不好就会出现点意外的错误，比如这次出现的错误“安装程序无法访问关键文件/目录。请尝试重新安装。...（错误代码：41）”，导致此错误的无非就两种，一个是权限问题，另外一个就是上次安装时卸载未清理干净，网上还给了一些列的卸载软件，可以彻底卸载相关目录，另外就是不要过于相信系统自带卸载或者第三方软件卸载的能力...软件包是否完整 如上图，出现安装PS软件时无法访问关键文件/目录时首先我们要确定下载的软件包是否完整，解压时是否遇到过错误，这是自身原因导致的错误，如果没有就忽略那就继续下一步。...文件目录权限 安装Adobe软件时一般都是默认的C盘，也可以自行更改，但是要确定需要安装的文件目录是否有权限，如果不确定可以右键“以管理员身份运行”（win10系统自带），查看是否安装正常，如果还是不正常...“C:\Program Files (x86)\Common Files\Adobe”，找到“caps”文件夹，删除掉，这个就是软件之前安装后未卸载完整的残余文件，也是41错误的罪魁。

6.6K30
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什么是TCP粘包、拆包

TCP粘包的原因和表现TCP粘包指的是发送方在发送数据时，将多个逻辑上独立的数据包粘合在一起发送，导致接收方在接收时无法正确地区分这些数据包。...TCP拆包的原因和表现TCP拆包指的是发送方在发送数据时，将一个逻辑上独立的数据包拆分成多个小的数据包发送，导致接收方在接收时无法正确地组装这些数据包。...TCP拆包的原因主要是由于发送方发送数据的速度过快，接收方处理数据的速度没有跟上。TCP拆包的表现形式有两种：一个数据包被拆分成多个小的数据包，接收方无法正确地组装这些数据包。...TCP拆包的原因和表现TCP拆包指的是发送方在发送数据时，将一个逻辑上独立的数据包拆分成多个小的数据包进行发送，导致接收方在接收时无法正确地组装这些数据包。...一个数据包被拆分成多个小的数据包进行传输，但是接收方无法正确地组装这些数据包。解决TCP粘包、拆包的方式为了解决TCP粘包和拆包的问题，我们可以采取以下几种方式：1.

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CUDA编程(机械编程)

kernel是CUDA编程中的关键，他是运行GPU设备上的代码，用标示符global修饰。 host可以独立于host进行大部分操作。...所以，CUDA编程是异步的。一个典型的CUDA程序包含由并行代码补足的串行代码，串行代码由host执行，并行代码在device中执行。host端代码是标准C，device是CUDA C代码。...我们可以把所有代码放到一个单独的源文件，也可以使用多个文件或库。NVIDIA C编译器（nvcc）可以编译host和device生成可执行程序。...2 Memory操作 cuda程序将系统区分成host和device，二者有各自的memory。...3 CUDA线程层次 CUDA线程分成Grid和Block两个层次，由一个单独的kernel启动的所有线程组成一个grid，grid中所有线程共享global memory。

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DAY58:阅读Launch Bounds

, 如果该文件中有多个kernel的源代码,则maxrregcount的方式对所有的kernel都应用.而如果你只需要限制一个kernel的时候, 则只能将.cu文件拆分成多个文件, 每个文件里面一个kernel...的源代码.或者使用__launch_bounds__, 这种允许对单一kernel设定, 而不需要拆分成多个文件.但是maxrregcount用起来简单粗暴, 很多时候也是很令人喜欢的选择的.无论是那种寄存器使用数量的控制...我的回答器其实总是, 还是就地使用的好.这是因为你的手工计算保存(特别是编译器无法知道后续能否再次计算出来的时候), 往往会手工的占据寄存器(或者local memory)，而直接写明式子, 很多时候编译器能在寄存器使用上...而NV的编译器, 必须使用新的CUDA 9+, 才具有这个效果.之前的老CUDA 8.0依然会生成一条bar.sync指令.虽然这是不必要的(例如在6.1的Pascal上编译).所以你看, 虽然是老卡,...但是更换成了新的编译器后(例如CUDA 9.2)，依然能享受到编译效果的提升.所以这也是为了我们之前总是建议用户升级到CUDA 9的原因, 即使你是老卡.代码质量和运行速度依然可以被提升的(当然, 可能有一些不兼容的改动

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显卡，显卡驱动,nvcc, cuda driver,cudatoolkit,cudnn到底是什么？

由于程序是要经过编译器编程成可执行的二进制文件，而cuda程序有两种代码，一种是运行在cpu上的host代码，一种是运行在gpu上的device代码，所以nvcc编译器要保证两部分代码能够编译成二进制文件在不同的机器上执行...nvcc涉及到的文件后缀及相关意义如下表 文件后缀 意义 .cu cuda源文件，包括host和device代码 .cup 经过预处理的cuda源文件，编译选项--preprocess/-E .c c源文件....cc/.cxx/.cpp c++源文件 .gpu gpu中间文件，编译选项--gpu .ptx 类似汇编代码，编译选项--ptx .o/.obj 目标文件，编译选项--compile/-c .a/....lib 库文件，编译选项--lib/-lib .res 资源文件 .so 共享目标文件，编译选项--shared/-shared .cubin cuda的二进制文件，编译选项-cubin nvidia-smi...和LD_LIBRARY_PATH 这两个路径可以放在一起讨论， LIBRARY_PATH是程序编译期间查找动态链接库时指定查找共享库的路径 LD_LIBRARY_PATH是程序加载运行期间查找动态链接库时指定除了系统默认路径之外的其他路径

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显卡，显卡驱动,nvcc, cuda driver,cudatoolkit,cudnn区别？

由于程序是要经过编译器编程成可执行的二进制文件，而cuda程序有两种代码，一种是运行在cpu上的host代码，一种是运行在gpu上的device代码，所以nvcc编译器要保证两部分代码能够编译成二进制文件在不同的机器上执行...nvcc涉及到的文件后缀及相关意义如下表 文件后缀 意义 .cu cuda源文件，包括host和device代码 .cup....gpu gpu中间文件，编译选项--gpu .ptx 类似汇编代码，编译选项--ptx .o/.obj 目标文件，编译选项--compile...和LD_LIBRARY_PATH 这两个路径可以放在一起讨论， LIBRARY_PATH是程序编译期间查找动态链接库时指定查找共享库的路径 LD_LIBRARY_PATH是程序加载运行期间查找动态链接库时指定除了系统默认路径之外的其他路径...-8.0 # 笔者之前安装的cuda-8.0 cuda-9.0 # 刚刚安装的cuda-9.0 cuda # cuda-8.0 的软连接 多个 cuda 版本之间进行切换 将~/.bashrc 或　~/

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Pytorch 使用不同版本的cuda的方法步骤

在运行和学习网络上的 Pytorch 应用代码的过程中，不少项目会标注作者在运行和实验时所使用的 Pytorch 和 cuda 版本信息。...比如笔者遇到的某个项目中编写了 CUDAExtension 拓展，而其中使用的 cuda 接口函数在新版本的 cuda 中做了修改，使得直接使用系统上已有的新版本 cuda 时会无法编译使用。 　　...使用一个固定路径的软链接的好处在于，当系统中存在多个安装的 cuda 版本时，只需要修改上述软连接实际指向的 cuda 目录，而不需要修改任何其他的路径接口，即可方便的通过唯一的路径使用不同版本的 cuda...具体而言，系统会根据环境变量 PATH 中的目录去依次搜索可用的 nvcc 可执行文件，若环境变量 PATH 中包含多个安装好的 cuda 版本的可执行文件目录( 形如/home/test/cuda-10.1...66).在进行 Pytorch 源码编译时，根目录下的 setup.py 会调用上述代码，确定编译 Pytorch 所使用的 cuda 目录和版本号，并使用获得的信息修改 torch/version.py

5.6K20

React Native 拆包原理和实践

观察一下原生 Metro 代码的node_modules/metro/src/lib/createModuleIdFactory.js 文件，代码为： function createModuleIdFactory...moduleId 的规则就是自增，所以这里要替换成我们自己的配置逻辑，我们要做拆包就需要保证这个 id 不能重复，但是这个 id 只是在打包时生成，如果我们单独打业务包，基础包，这个 id 的连续性就会丢失...import，export 编译后就就转换成了 __d 与 __r 三、拆包的后遗症 1、按序加载基础包和业务包 将 RN 的 js 业务拆出了公共模块之后，在 bridge 加载 bundle 的时候需要优先加载...4、路由表的调整 拆包之后路由表怎么维护呢？由于拆分成了多个 bundle，路由表散落在了多个bundle 中，不同 bundle 之间如何跳转。...但后来突然想明白，拆包的本质就是通过设置多个入口文件将代码给分割，那调试的时候我们直接将入口文件都在放在 index.js 里不就行了么。这样就实现了跟RN单包一样的调试。

4.6K21

CUDA菜鸟必看：论坛里那些总是被问到的问题.....

现代社会，驱动的安装和CUDA环境的配置更加便捷，而每个月，GPU世界论坛总会被问到这写问题..... ? 显卡用于计算时，如果出现黑屏然后提示.........建议拆分成更小的规模，多次启动。而不是任何方式的修改TDR/禁用TDR.OpenCL/CUDA通用的。Intel也通用的。 以及，如果方便，请更换tesla卡 TCC驱动。此时你可以随意运行。...问：请教个问题，一个由多个核函数组成的功能，调用一次大约4ms，10次大约20ms，可次数为100时，耗时20s，这是什么原因 答：八成是你代码在调用100次的时候，host code中间长期阻塞了。...error LNK2019: 无法解析的外部符号 问：error LNK2019: 无法解析的外部符号 __imp__cutCheckCmdLineFlag@12，该符号在函数 _main 中被引用。...然后重新编译，就能看到错误。 (更多GPU编程问题，点击阅读原文，欢迎到我们的技术论坛提问）

2.3K70

webpack高级配置

所以导入用require不成功图片结论：摇树只能import，导出用esm和commonjs都可以因为摇树发生在编译阶段，只支持esm的import，不支持commonjs的require，因为esm是编译时...webpack.config.js设置sideEffects:true表示检查三方包的sideEffects字段，webpack在用userExports标记无用代码时，如果判断不出库中代码是否有副作用...所以优化手段就是把bundle.js文件拆分成多个小的js文件，同时请求，首屏当然就更快渲染显示。...所以入口文件，chunk文件，输出文件三者的关系从原来的一个入口文件对应一个chunk最后输出一个bundle文件改变为一个入口文件对应多个chunk最后输出多个bundle文件三种方式获得chunk1...重要：自定义拆包规则，name是chunk名，test正则包名，priority优先级（因为同一个包可能符合多个拆包规则，会处理给优先级高的）；看图可知，默认会有两个包规则，defaultVendors

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webpack高级配置_2023-03-01

esm是编译时，commonjs是运行时 摇树失败的原因 三方面可能导致失败： 1、代码没用import引入 2、webpack配置没开启摇树 3、副作用（sideEffects） 4、babel配置preset-env...在webpack.config.js设置sideEffects:true表示检查三方包的sideEffects字段，webpack在用userExports标记无用代码时，如果判断不出库中代码是否有副作用...所以优化手段就是把bundle.js文件拆分成多个小的js文件，同时请求，首屏当然就更快渲染显示。...所以入口文件，chunk文件，输出文件三者的关系从原来的一个入口文件对应一个chunk最后输出一个bundle文件改变为一个入口文件对应多个chunk最后输出多个bundle文件 三种方式获得chunk...entry cacheGroups 重要：自定义拆包规则，name是chunk名，test正则包名，priority优先级（因为同一个包可能符合多个拆包规则，会处理给优先级高的）；看图可知，默认会有两个包规则

88720

CUDA新手要首先弄清楚的这些问题

1 问：当下一个新的GPU架构发布时，我必须重写我的CUDA内核吗? 答复：不需要重写的，CUDA具有高层次的描述能力（抽象能力），同时CUDA编译器生成的PTX代码也不是固定于特定硬件的。...所以，你无需担忧这个，现在就开始写下你的CUDA代码，享受它在未来的所有GPU上运行的能力吧！ 2 问：在一个系统里CUDA可以支持多GPU卡么？ 答复：应用程序可以跨多个gpu分配工作。...答复：这包含在CUDA工具包文档中。 10 问：如何查看程序生成的PTX代码? 答复：VS里面可以直接在CUDA C/C++属性里改。命令行需要用nvcc -keep选项指定（保留中间文件）。...注意是对你的源文件的编译的过程中产生的，而不是你的程序产生的。 11 问：我怎样才能知道我的内核使用了多少寄存器/多少共享/常量内存?...编译时，这些信息将输出到控制台。 12 问：CUDA kernel的最大长度是多少?

1.8K10

知乎 Android 客户端组件化实践

SDK 代码量很小不足以拆分成单独拆分的代码和资源，我们统一放在一个专门建立的 common 组件中，并且严格限制 common 组件的增长。...，它非常考虑一个人的细心与耐心，由于无法准确知道有哪些代码要被拆走，也不能直观的知晓依赖关系，移动变得非常的困难且容易出错，一旦不能一次性拆分成功，到处都是编译错误，便只能靠人肉一点一点的挪。...，需要先更新 base 再更新其他业务线，提交 mr 也要同时提多个仓库，出现频繁的连锁更新；而如果不拆的话，业务线代码本身就已经很庞大，即使是单独编译组件 app 也会很慢，并且随着时间的推移，各个业务线的代码边界会像组件化之前的主工程一样逐渐劣化...所以我们使用了一个动态的策略：编译时使用 sourceSet 依赖，其他时候使用 module 依赖，这样可以同时拥有两者的优势。...也就是说：表面看起来，这是一个普通的多模块的工程，但是实际上，他们的关系是动态的：写代码时是七个葫芦娃，编译时是葫芦小金刚： ?

2.1K41

【已解决】Python报错 RuntimeError: No CUDA GPUs are available

一、Bug描述 在使用深度学习框架，如PyTorch或TensorFlow时，我们经常希望利用CUDA加速计算。...深度学习框架未编译为CUDA版本：即使安装了CUDA，如果使用的是不支持CUDA的框架版本，也无法利用GPU。 GPU不支持CUDA：某些旧的或集成显卡可能不支持CUDA。...多个CUDA版本冲突：系统中存在多个CUDA版本，可能导致环境变量设置混乱。...方案四：管理多个CUDA版本 如果系统中存在多个CUDA版本，可以使用nvcc的–expt选项或使用conda来管理CUDA版本。...# 使用conda管理CUDA版本 conda install cudatoolkit=11.0 四、示例代码 以下是使用PyTorch检查CUDA可用性的示例代码： import torch # 检查

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CUDA优化冷知识20|不改变代码本身如何提升性能？

在日常的应用中, 不改变代码本身, 而是简单的改变每个线程的寄存器资源使用数量(变多或者变少), 就有可能提升性能，所以这是一种常见的优化方式, 具体到今天的手册章节, 手册提出了两种做法: 一种做法是编译的时候..., 对每个具体的.cu的CUDA源代码文件, 使用nvcc -maxrregcount=N的参数来编译。...注意这里有需要注意的地方, 首先是这种限制是以源代码文件为单位生效的, 如果你文件中存在不止一个kernel, 则所有的kernel的限制都是一样的, 你有的时候可能不得不拆分源代码成多个文件, 从而使得每个文件里面只有...控制性比较强，因为它不想-maxrregcount那样的是整个文件一起来的, 人家是单个kernel, 甚至单个kernel的单个计算能力编译下的效果来的, 所以可以很精细的指控。...但是坏处是, __launch__bounds__()无法直接指定一个具体的寄存器用量N, 而是间接的指定我需要1个SM上最少有XX个YY线程的Blocks, 然后编译器再自动计算一下, 这个XX个是需要限制到多少个寄存器的情况下

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DAY 84:阅读 Driver API和CUDA Context

主要原因有这么3点： （1）Runtime API太“C语言”化了： 特别是它引入的为了方便使用的混合编译（CPU上的C/C++代码和GPU上的CUDA C代码混合在一起编译）。...有的时候这点是无法忍受的，例如请想想一下一位VB用户需要使用CUDA的时候，难道要直接告诉他，你用不了？...里面含有了你需要用的静态全局数据，也含有你的GPU Kernel代码。 用户需要手工的从文件，或者加密的网络传输流，或者其他方面，得到GPU上的代码，并将它载入到GPU中。...以前这些过程也不存在：你之前是GPU代码自动嵌入在你的exe或者可执行文件中，不需要手工载入的。如今也需要手工载入了。而且这里还需要有明确的PTX和CUBIN之分（这个下次说）。...用户可以看到，以前的最简单的代码，现在都需要用户自己来。 但这种操作却可能带来灵活性的多的应用领域。然后具体的这里面需要用户手工操作的概念，我们需要分成好几天来说明。

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CUDA优化的冷知识14|local memory你可能不知道的好处

杂乱的访问会导致访存被拆分成多次请求, 严重降低效率.这是local memory的用途一.用途二则是, 方便编译器安排一些无法有效的放入寄存器, 例如当前阶段寄存器资源用的太多了, 或者一些访存方式(...所以这是为何今天手册说, 对局部的数组的非编译时刻能确定的下标访问, 会被放入local的原因....也就是动态的下标访问.所以我们其实是可以用数组的, 只要(1)数组别太大, 或者很大, 但是每段代码使用的热点明显. (2)下标是静态的, 编译时刻能确定的....某些时刻某个变量可能在寄存器中, 但下一时刻它可能在local中, 根据不同代码位置的寄存器压力, 或者其他因素所决定.好了....建议总是小心对待.代码这玩意, 你先写对为主, 然后再考虑优化.

1.2K10

OpenCV4.5.x+CUDA11.0.x源码编译与YOLOv5加速教程！

所以周末我又重新编译了一遍，针对各种问题，帮大家理清了对策，帮助大家可以完成OpenCV+CUDA编译，实现性能加速！...： 下载源码，一定是Tag对应的版本跟扩展模块CMake阶段，解决无法下载的坑！...点击【Configure】, 然后再点击【generate】 完成之后，搜索cuda关键字，如上图，三个选项勾上， 然后再搜索opencv_ex, 设置扩展模块的代码路径，如上图！...生成好VS工程文件之后，打开工程文件： 1. 先选择All_build – release x642. 再install 点击生成 第一步耗时比较久，大概1～2小时完成，不超过4小时！...OpenCV+CUDA配置与加速 基于最新编译好的OpenCV+CUDA支持的库，重新配置OpenCV开发环境，对比YOLOv5部署，CPU运行推理测试结果如下： 添加两行代码，启用GPU运行推理测试结果如下

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