ARM板子启动出现:crc error-- System halted

本文记录了一次ARM板子启动时遇到CRC错误的问题排查过程。通过调整CPU频率和硬件检查,最终定位到缺少一个电阻导致的问题根源。
NAND read: device 0 offset 0x40000, size 0x800000

Reading data from 0x83fe00 -- 100% complete.
8388608 bytes read: OK
Boot with zImage

Starting kernel ...

Uncompressing Linux...............................................................................................................................................................................................

crc error

-- System halted

******************************************************************

ARM板子启动出现如上错误,求解释。



在网上找到一个回答如下:

内核代码我没有修改过,怎么会出现这么个错误呢,这个问题苦闷了我很久。
后来看到一位网友的博客,给了我提示,是不是cpu的频率太高了呢。立马我就在uboot中把cpu的频率降到100MHz(以前是304MHz),这样重新编译后就好了。下载内核上去运行也不再有crc error了。很高兴。

我这边有几块一样的板子,有几块可以正常启动,有几块跑到上面的CRC就死掉了。

于是,将好的板子的Nand Flash和坏版进行调换,发现坏版是可以跑的很正常,说明

是我们某些板子在硬件的某个地方可能有所谓的"死角"。


仍在查找中。。。




最后发现是板子上面: 少贴了一个电阻。

O(∩_∩)O哈哈~

<think>我们正在解决一个具体的错误:在R语言中使用`mrgsolve`包构建PBPK模型时,遇到错误提示:`'make' not found`。这个错误通常与系统环境配置有关,特别是在Windows操作系统上,因为R包`mrgsolve`在编译模型时需要Rtools的支持,而Rtools可能没有正确安装或配置。 ### 错误原因分析 - **Rtools缺失**:`mrgsolve`包在编译模型时依赖Rtools(一个用于Windows上构建R包的软件套件)。如果Rtools未安装或未正确配置,就会出现`'make' not found`的错误。 - **环境变量未设置**:即使安装了Rtools,如果系统环境变量`PATH`中没有包含Rtools的路径,R也无法找到`make`命令。 - **版本不匹配**:安装的Rtools版本与当前R版本不兼容。 ### 解决方案 #### 步骤1:安装Rtools 1. 访问[Rtools官网](https://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/)下载与您R版本匹配的Rtools安装程序。 - 例如,R 4.2.x 对应 Rtools42。 2. 运行安装程序,注意在安装过程中勾选**“Add Rtools to system PATH”**选项(这是关键步骤,确保环境变量被设置)。 #### 步骤2:验证Rtools安装 安装完成后,在R控制台中运行以下代码检查Rtools路径: ```r Sys.which("make") ``` 如果返回一个有效的路径(如`C:/rtools42/usr/bin/make.exe`),则表明安装成功。如果返回空字符串,则需手动配置环境变量。 #### 步骤3:手动配置环境变量(可选) 如果自动添加PATH失败,手动配置: 1. 右键点击“此电脑” → 属性 → 高级系统设置 → 环境变量。 2. 在“系统变量”中找到`PATH`,点击编辑。 3. 添加Rtools的`bin`目录(例如`C:\rtools42\usr\bin`)和`mingw64\bin`目录(例如`C:\rtools42\mingw64\bin`)到PATH中。 4. 重启R会话后再次验证`Sys.which("make")`。 #### 步骤4:重新编译模型 配置完成后,重新运行模型代码: ```r library(mrgsolve) model <- ' $PARAM ... $INIT ... $ODE ... ' mod <- mcode("model_name", model) # 此时应能成功编译 ``` ### 替代方案:使用预编译模型 如果问题依旧,可以尝试使用`mrgsolve`的预编译模型功能(避免每次重新编译): ```r # 首次运行:编译并保存为.dll mod <- mcode("model_name", model, compile = TRUE) save(mod, file = "model.rda") # 后续使用:直接加载.dll,无需编译 load("model.rda") ``` ### 验证示例 以下是一个最小验证示例,测试Rtools配置: ```r library(mrgsolve) # 定义一个简单模型 model_test <- ' $PARAM CL = 1, V = 20 $CMT CENT $ODE dxdt_CENT = - (CL/V) * CENT; ' mod_test <- mcode("test_model", model_test) # 应无错误 ``` ### 扩展支持:其他操作系统 - **Linux/macOS**:通常自带`make`,无需额外安装。若缺失,可通过终端安装: - Ubuntu/Debian: `sudo apt-get install build-essential` - macOS: 安装Xcode命令行工具:`xcode-select --install` ### 注意事项 - 确保R、RStudio和Rtools的位数一致(32位或64位)。 - 安装Rtools时,关闭R和RStudio。 通过以上步骤,您应能解决`'make' not found`错误,顺利运行PBPK模型。如果问题仍然存在,请提供详细的系统信息和错误日志以便进一步诊断。 §§相关问题§§ 1. 如何在R中配置C++编译器用于其他需要编译的包? 2. 使用`mrgsolve`时遇到模型编译错误如何调试? 3. 除了`mrgsolve`,R中有哪些替代的PBPK建模包?</think>### 解决R语言PBPK模型构建错误:`'make' not found` 这个错误通常发生在使用需要编译的R包(如`mrgsolve`或`RxODE`)时,系统缺少必要的编译工具。以下是完整的解决方案: --- #### 1. **错误原因分析** - **根本原因**:R包`mrgsolve`/`RxODE`需要C++编译器来编译模型代码,但系统缺少编译工具链 - **具体表现**: ```r Error in compile.model(model, project = basename(tempdir())) : 'make' not found in PATH ``` - **深层原因**: - Windows系统:未安装Rtools或环境变量未配置 - macOS/Linux:缺少命令行开发工具(Xcode或build-essential) - R包未正确链接到编译器[^1] --- #### 2. **解决方案(分系统操作)** ##### ▶ Windows系统 1. **安装Rtools**: - 访问[Rtools官网](https://cran.r-project.org/bin/windows/Rtools/) - 下载与您R版本匹配的Rtools(如R 4.2.x → Rtools42) - 安装时勾选 **"Add rtools to system PATH"** 2. **验证安装**: ```r # 在R中运行 Sys.which("make") # 应返回类似: "C:/rtools42/usr/bin/make.exe" ``` 3. **配置环境变量**(若未自动设置): ```r # 在R中运行 writeLines('PATH="${RTOOLS42_HOME}\\usr\\bin;${PATH}"', con = "~/.Renviron") restart R session # 重启R会话 ``` ##### ▶ macOS系统 1. **安装Xcode命令行工具**: ```bash # 在终端执行 xcode-select --install ``` 2. **验证安装**: ```r Sys.which("make") # 应返回: "/usr/bin/make" ``` ##### ▶ Linux系统 ```bash # Ubuntu/Debian sudo apt-get install build-essential # CentOS/RHEL sudo yum groupinstall "Development Tools" ``` --- #### 3. **模型代码修正建议** 在解决编译问题后,建议检查模型代码是否完整。以下是整合您参数的完整PBPK模型模板: ```r library(mrgsolve) model <- ' $PARAM // 化合物参数 MW = 581.29, // 分子量 logP = 1.59, // logP pKa = 8.8, // pKa Clint = 45.55, // 人肝微粒体清除率 (μL/min/mg) Rbp = 0.954, // 血-血浆比 fup = 0.0818, // 血浆游离分数 // 生理参数 (标准成人值) BW = 70, // 体重(kg) Qh = 90, // 肝血流(L/h) Vh = 1.8, // 肝脏体积(L) // 吸收参数 (基于溶解度数据) Sol_pH7 = 0.07515, // pH7.4溶解度(mg/mL) Ka = 0.8 // 吸收速率常数(1/h) $INIT GUT = 0, // 肠道药量(mg) PLAS = 0, // 血浆药量(mg) LIVER = 0, // 肝脏药量(mg) $ODE // 吸收过程 dxdt_GUT = -Ka * GUT // 肝脏代谢 (Clint转换) double k_met = Clint * 1e-3 * 60 / Vh; // μL/min/mg → L/h dxdt_LIVER = (Qh/Vh)*(PLAS - LIVER) - k_met * LIVER * fup // 血浆平衡 dxdt_PLAS = Ka * GUT + (Qh/Vh)*(LIVER - PLAS) $TABLE double CP = PLAS / (0.04 * BW * Rbp); // 血浆浓度(mg/L) ' # 编译模型 (此时应无错误) mod <- mcode("PBPK_Model", model) ``` --- #### 4. **模型验证与参数优化** 使用动物数据校准模型: ```r # 小鼠数据校准 mouse_sim <- mod %>% param(list( BW = 0.025, # 小鼠体重 Clint = 27.98, # 小鼠Clint fup = 0.0873 # 小鼠fup )) %>% ev(amt = 10, cmt = "GUT") %>% # 10mg口服剂量 mrgsim(end = 24) # 计算预测PK参数 AUC <- auc(mouse_sim$time, mouse_sim$CP) CL_pred <- 10 / AUC # 预测清除率 ``` --- #### 5. **替代方案(避免编译问题)** 如果仍遇到编译问题,可使用纯R实现的PBPK包: ```r # 安装免编译包 install.packages("PKsim") # 运行模型 library(PKsim) results <- pbpkHumanModel( params = list( Clint = 45.55, fup = 0.0818, Rbp = 0.954, Dose = 100, # 剂量(mg) Route = "oral" # 给药途径 ) ) plot(results$Time, results$CP) ``` > **关键提示**:使用`mrgsolve`时,首次编译可能需要1-5分钟,R会显示`Compiling model...`提示[^2]。 通过上述步骤,您应能成功解决编译错误并运行PBPK模型。模型验证时可使用您提供的小鼠/大鼠数据(如Vd=0.213L,Cl=0.116L/h)进行校准[^3]。
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