Android 16 编译错误:`<uses-library>` 标签不匹配问题解析与解决方案
Android 16编译时出现<uses-library>标签不匹配错误,主要是由于APK清单文件声明的依赖库在编译环境中缺失或版本不符。提供两种解决方案:1)临时方案是修改设备配置文件,添加PRODUCT_BROKEN_VERIFY_USES_LIBRARIES := true强制忽略检测,但存在安全隐患;2)推荐方案是在APK编译脚本(Android.bp或Android.mk)中通过设置enforce_uses_libs: false或LOCAL_ENFORCE_USES_LIBRARIE
50系显卡在Ubuntu22.04环境下安装nvidia驱动+CUDA+cuDNN,anaconda下配置pytorch环境一站式解决方案(2025年7月版本)已完结!!!
本文详细介绍了在Ubuntu系统上为RTX 50系显卡搭建深度学习环境的完整流程。主要内容包括:1) 安装NVIDIA显卡驱动的注意事项,强调50系显卡需使用特定版本驱动;2) CUDA 12.8和cuDNN的安装配置方法;3) Anaconda的安装及虚拟环境创建;4) PyTorch nightly版本的安装步骤;5) PyCharm开发环境配置。文章特别针对50系显卡的新架构特点,提供了驱动安装中的关键解决方案(如使用lightdm显示管理器),并详细解释了各组件间的版本兼容性问题。通过本文的指导,读
50、【Ubuntu】【Gitlab】拉出内网 Web 服务:http.server 单/多线程分析(二)
本文分析了Python的http.server模块在单线程和多线程模式下的性能表现。通过测试发现,单线程模式下(Python<3.7)并发请求会被阻塞,后发请求需要等待前一个请求完成;而多线程模式下(Python≥3.7)可以同时处理多个请求。作者通过slow_server.py脚本模拟耗时操作,使用time curl命令测试响应时间,验证了线程模型的差异。文章还指出Python 3.7是一个重要分水岭,官方将默认命令行服务器升级为多线程以提升用户体验。技术细节参考了CPython源码,并提供了Git
Ubuntu 24.04 LTS 保姆级教程:安装 NVIDIA 显卡驱动、CUDA 12.5 及 Docker 容器工具包
本文提供Ubuntu 24.04 LTS系统下NVIDIA驱动、CUDA Toolkit 12.5和Docker GPU支持的一站式安装指南。从环境清理、软件源配置到驱动安装,详细说明每个步骤,包括系统环境变量设置和NVIDIA Container Toolkit配置。重点验证安装成功的两个关键测试:nvidia-smi命令和Docker容器GPU调用。文章还包含常见问题解答,如SecureBoot问题处理和环境变量配置要点,帮助用户快速搭建深度学习开发环境并解决典型安装问题。




