我试图使用install.package()在R上安装rgbif包,但遇到了一些错误。下面给出了代码
> install.packages("rgbif")
Installing package into ‘/home/djokester/R/x86_64-pc-linux-gnu-library/3.3’
(as ‘lib’ is unspecified)
also installing the dependency ‘V8’
trying URL 'https://cran.rstudio.com/src/contrib/V8_1.2.tar.gz'
我正在尝试分析一个C程序的预处理阶段。下面是一个简单的计算圆面积的C程序。
#include<stdio.h>
#define PI 3.14
float area_circle(int r) //function to calculate area
{
float ar;
ar=PI*r*r;
return ar;
}
main() //main function
{
int rad;
float area;
printf("Enter the radius of circle: ");
我安装了内核3.14.1,似乎没有问题。
uname -r
3.14.1-031401-generic
但是,当我尝试转到文件夹并尝试做一个make时,它就失败了。我看到多个文件不见了。知道我是怎么弄到它们的吗?
sudo make
HOSTLD scripts/kconfig/conf
scripts/kconfig/conf --silentoldconfig Kconfig
make[1]: *** No rule to make target `/usr/src/linux-headers-3.14.1-031401-generic/arch/x86/syscalls/sysc
即使在从零开始构建所有依赖项和构建目录之后,我也会得到Yocto的几个.bb文件的.bb错误。
ERROR: oe_runmake failed
ERROR: Function failed: do_compile (log file is located at
/home/fsl-community-bsp-jethro1/build/tmp/work/imx6q-poky-
linux-gnueabi/linux-fslc-imx/3.14-1.1.x+gitAUTOINC+327d5c9063-
r0/temp/log.do_compile.14224)
ERROR: Logfi
我运行Debian与ATI E6760显卡和和催化剂-13.12驱动程序安装。很长一段时间里一切都很好。上周五,我用一个科学的linux实时usb引导启动了这台计算机,并在周末后继续运行。当我周一回到屏幕上时,屏幕是空白的。重新启动通常的debian设置,问题仍然存在。我可以直接进入机器,当我试图启动X服务器时,我会得到以下输出。
root@anita2:/home/anita# X&
[1] 1684
root@anita2:/home/anita#
X.Org X Server 1.7.7
Release Date: 2010-05-04
X Protocol Version 1
我需要帮助让平在Ubuntu 16.04的葡萄酒下工作。我试图运行一个战场坏公司2服务器进行测试(我可能正在做一些开发在某一点上),我无法使它到一个可玩的状态。我可以运行mase_bc2和Frost.Game.Main_Win32_Final.exe,甚至在游戏中连接到局域网服务器--但是,当加载地图时,它不会继续加载,而是会冻结游戏。
下面是我需要解决的获得服务器可玩性的错误:0049:err:winediag:IcmpCreateFile Failed to use ICMP (network ping), this requires special permissions.
当我做win
我正在为运行在不同架构上的docker容器构建一个镜像。由于我并不是一直都能访问互联网,所以当我有互联网时,我通常只是拉出图像,并且docker使用本地图像而不是拉新的图像。在我开始使用buildx构建映像后,这似乎不再起作用。有没有办法告诉docker只使用本地镜像?当我有连接时,docker似乎会检查任何有可用的新版本,但使用本地(或缓存)图像,因为我预计它没有互联网连接。 $ docker image ls
ros galactic bac817d14f26 5 weeks ago 626MB $ docker ima
代码的目标只是在两列中执行OHE,并按原始文件中的方式编写其余的列。但是,如图所示,列Dur在写入第二个文件并传递了更多内容时,不知何故出现了“But”。我不想限制字段,因为原始文件太大,可能有更长和更短字段的行,这可能会使以后的分析复杂化。 Image of the problem import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder,OneHotEncoder
def opendataset():
file = pd.read_csv('originalfiletest.binetflow&