手动安装ninja报错

最新推荐文章于 2025-06-11 18:10:46 发布
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文章标签： python ninja
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原因：先将仓库clone到windows下，再上传到linux，这样会导致文件编码不一致，导致符号错误

解决方法：运行./configure.py --bootstrap时哪个文件报错，就vim这个文件，然后按esc，然后输入:set ff=unix，然后按回车，然后按esc，输入:wq，按回车，再运行即可

Great_lid
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【填坑】ESP-IDF 环境安装常见报错信息和解决方案
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Linux非管理员安装ninja，解决RuntimeError: Ninja is required to load C++ extensions错误
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【VS2019+Boost-v1.72.0报错】LNK1104 无法打开文件“libboost_date_time-vc142-mt-gd-x64-1_72.lib”
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linux编译boost库并执行程序
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报错解决：RuntimeError: Error compiling objects for extension和nvcc fatal: Unsupported gpu architecture
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Android Studio CMake 报错 "CMake Error: CMake was unable to find a build program corresponding Ninja"
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Android系统源码环境下使用mm命令单独编译某一个模块，如果该模块依赖其它模块，可能会报如下错误： 解决此问题的方法就是改成mma命令编译，mma命令会构建所需要的关联模块。 编译命令简单总结： mm：编译当前目录下的模块，当前目录下要有Android.mk/Android.bp文件，不构建依赖 mmm：编译指定路径下的模块，指定路径下要有Android.mk/Android.bp文件，不构建依赖 mma：编译当前目录下的模块，构建依赖 mmma：编译指定路径下的模块，构建依赖 ..
Ubuntu18.04 源码编译安装 boost_1.72.0(libboost)
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原文： GYP是什么 GYP是Generate Your Projects的缩写 当构建项目的时候就要用到GYP了，尤其是当跨平台的项目时，用不同的平台看代码以及编译，不能每个都手动一个个的新建项目等，而且项目多了有很多预编译的宏，项目依赖等有可能遗忘导致各平台看到的代码和编译的结构有差别，gyp可以让你只写一个gyp文件在各平台生成不同的项目文件，比如在windows下生成.s
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Carla Simulation 源码编译安装 参考文档： 官网参考文档：https://carla.readthedocs.io/en/latest/build_linux/ Ubuntu 16.04系统中基于源代码构建自动驾驶模拟器CARLA 0.9.0的方法：https://blog.youkuaiyun.com/davidhopper/article/details/81485872 自动驾驶模拟工具CARLA的安装：https://blog.youkuaiyun.com/gzroy/article/details/10
ninja+win10 安装
豫帝哥哥
06-29 5236
win10 配置caffe时 ninja 一直not found。ninja环境配置问题: 在编译ninja时，命令：python ./configure.py --bootstrap 一定要在“vs2015 x64本机工具命令提示符”中打开。
青龙面板之Ninja无法安装无法拉库问题解决
且行好事莫问前程
09-26 6718
因为之前的Ninja库已经不能用了，甚至新找到的库也不能用了，好尴尬，这里使用线下版本进行安装。 ninja安装新方法，其是方法还是原来的，只不过Ninja的库原作者删了，没法直接git了，但是我找到了源码包，我们可以直接通过宝塔面板拖进去。 源码包地址： https://download.youkuaiyun.com/download/u012134073/24813485 备用地址： 链接: https://pan.baidu.com/s/1WoDB5gU1VQTAIuB6bgzwWA 密码: 1gnf 需要
Seaborn入门到上头：让数据可视化变成享受的艺术（附防秃指南）
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kernelcraft的博客
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这个基于Matplotlib的统计绘图库，简直就是数据分析师的时尚造型师。悄悄说个骚操作：先用Seaborn画基础图，再用Matplotlib微调细节，效率颜值两不误！（重要的事情说三遍！）Matplotlib是必须的！Matplotlib是必须的！Matplotlib是必须的！最后送大家一句Seaborn哲学：如果一个图需要超过5句代码，那肯定有更优雅的写法！Seaborn是高级封装，Matplotlib是底层引擎。对角线放直方图，上半部分散点图，下半部分密度图——这才是探索数据关系的正确姿势！
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