Unsupported major.minor version

最新推荐文章于 2022-05-14 12:42:16 发布
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分类专栏： java 文章标签： Java JDK Web
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/kuangbaoxu21110/article/details/83260861
本文解决了Java编译时出现的Unsupportedmajor.minorversion错误。此错误通常由于JDK版本过低导致，文章提供了具体版本对应的JDK版本信息及解决方法。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

[color=darkblue]当你在编译Java时，遇到Unsupported major.minor version类似如下问题提示：
Unsupported major.minor version 50.0
Unsupported major.minor version 49.0
Unsupported major.minor version 48.0
均属于Java版本问题，即JDK版本过低，只要选择相对应的JDK版本编译即可。
48，49，50是Java编译器内部的版本号
Unsupported major.minor version 50.0 对应于 JDK1.6（JRE1.6）
Unsupported major.minor version 49.0 对应于 JDK1.5（JRE1.5）
Unsupported major.minor version 48.0 对应于 JDK1.4（JRE1.4）
问题解决方法就是重新用老的JDK1.4编译，并在JDK1.4的环境下（包括修改JAVA_HOME,PATH,CLASSPATH）运行（可能造成Web应用程序失败）
JDK版本的不兼容给所有的Java开发人员带来了很多麻烦。[/color]
由于jdk版本问题引起的Unsupported major.minor version 52.0
lierjun 的专栏
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mingyunxiaohai的专栏
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java.lang.UnsupportedClassVersionError: com/mysql/cj/jdbc/Driver : Unsupported major.minor version 5
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(zh-ai) test@ubuntugpu:~$ python - <<'EOF' from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification import torch print("Transformers 版本:", __import__('transformers').__version__) print("Torch 版本:", torch.__version__) print("CUDA 版本:", torch.version.cuda) print("cuDNN 版本:", torch.backends.cudnn.version()) print("GPU 可用:", torch.cuda.is_available()) if torch.cuda.is_available(): print("GPU 名称:", torch.cuda.get_device_name(0)) EOF Transformers 版本: 4.30.2 Torch 版本: 1.12.1+cu113 CUDA 版本: 11.3 cuDNN 版本: 8302 GPU 可用: True /home/test/envs/zh-ai/lib/python3.10/site-packages/torch/cuda/__init__.py:123: UserWarning: Found GPU0 Tesla K20m which is of cuda capability 3.5. PyTorch no longer supports this GPU because it is too old. The minimum cuda capability supported by this library is 3.7. warnings.warn(old_gpu_warn % (d, name, major, minor, min_arch // 10, min_arch % 10)) GPU 名称: Tesla K20m在我的这个环境跑个小型小于1g的测试模型
08-16
RUN update-alternatives --install /usr/bin/python python /usr/bin/python${PYTHON_VERSION} 1 # 安装pip RUN curl -O https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py && \ python get-pip.py && \ rm get-pip.py ...
这是DronCAN的初始化函数，哪个是设置节点的函数void AP_DroneCAN::init(uint8_t driver_index, bool enable_filters) { if (driver_index != _driver_index) { debug_dronecan(AP_CANManager::LOG_ERROR, "DroneCAN: init called with wrong driver_index"); return; } if (_initialized) { debug_dronecan(AP_CANManager::LOG_ERROR, "DroneCAN: init called more than once\n\r"); return; } uint8_t node = _dronecan_node; if (node < 1 || node > 125) { // reset to default if invalid _dronecan_node.set(AP_DRONECAN_DEFAULT_NODE); node = AP_DRONECAN_DEFAULT_NODE; } node_info_rsp.name.len = hal.util->snprintf((char*)node_info_rsp.name.data, sizeof(node_info_rsp.name.data), "org.ardupilot:%u", driver_index); node_info_rsp.software_version.major = AP_DRONECAN_SW_VERS_MAJOR; node_info_rsp.software_version.minor = AP_DRONECAN_SW_VERS_MINOR; node_info_rsp.hardware_version.major = AP_DRONECAN_HW_VERS_MAJOR; node_info_rsp.hardware_version.minor = AP_DRONECAN_HW_VERS_MINOR; #if HAL_CANFD_SUPPORTED if (option_is_set(Options::CANFD_ENABLED)) { canard_iface.set_canfd(true); } #endif uint8_t uid_len = sizeof(uavcan_protocol_HardwareVersion::unique_id); uint8_t unique_id[sizeof(uavcan_protocol_HardwareVersion::unique_id)]; mem_pool = NEW_NOTHROW uint32_t[_pool_size/sizeof(uint32_t)]; if (mem_pool == nullptr) { debug_dronecan(AP_CANManager::LOG_ERROR, "DroneCAN: Failed to allocate memory pool\n\r"); return; } canard_iface.init(mem_pool, (_pool_size/sizeof(uint32_t))*sizeof(uint32_t), node); if (!hal.util->get_system_id_unformatted(unique_id, uid_len)) { return; } unique_id[uid_len - 1] += node; memcpy(node_info_rsp.hardware_version.unique_id, unique_id, uid_len); //Start Servers if (!_dna_server.init(unique_id, uid_len, node)) { debug_dronecan(AP_CANManager::LOG_ERROR, "DroneCAN: Failed to start DNA Server\n\r"); return; }
03-14
好的，我现在需要分析用户提供的这段DronCAN初始化函数代码，找出哪个部分是设置节点的。首先，我应该仔细阅读代码，看看哪些地方涉及节点ID的配置。 函数开头有一个检查driver_index的部分，如果不符合就直接返回...
(zh-ai) test@ubuntugpu:~$ python - <<'EOF' from transformers import BertTokenizer, BertForSequenceClassification import torch print("Transformers 版本:", __import__('transformers').__version__) print("Torch 版本:", torch.__version__) print("CUDA 版本:", torch.version.cuda) print("cuDNN 版本:", torch.backends.cudnn.version()) print("GPU 可用:", torch.cuda.is_available()) if torch.cuda.is_available(): print("GPU 名称:", torch.cuda.get_device_name(0)) EOF Transformers 版本: 4.30.2 Torch 版本: 1.12.1+cu113 CUDA 版本: 11.3 cuDNN 版本: 8302 GPU 可用: True /home/test/envs/zh-ai/lib/python3.10/site-packages/torch/cuda/__init__.py:123: UserWarning: Found GPU0 Tesla K20m which is of cuda capability 3.5. PyTorch no longer supports this GPU because it is too old. The minimum cuda capability supported by this library is 3.7. warnings.warn(old_gpu_warn % (d, name, major, minor, min_arch // 10, min_arch % 10)) GPU 名称: Tesla K20m在我的这个环境跑个小型小于1g的测试模型，使用gpu来跑并且可以在中国拉取模型并且运行
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print("CUDA版本:", torch.version.cuda) print("GPU可用:", torch.cuda.is_available()) if torch.cuda.is_available(): print("GPU名称:", torch.cuda.get_device_name(0)) # 设置模型名称 model_name = "hfl/...
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