MinGW-w64下载文件失败the file has been downloaded incorrectly

前言 (必读)

笔者强烈推荐使用 linux平台 搭建C++环境所需的东西,如果是用windows平台,则会出现很多小问题,或者即使安装好了,程序跑起来的时候仍会有问题。如果是单纯想要安装MinGW可以参考本篇文章。

1 问题背景

安装MinGW的原因是要搭建一个C++的环境阅读JVM的HotSpot源码,笔者后面转用虚拟机的CentOS系统安装,能成功搭好C++环境。此文仅为帮助有需要安装MinGW的小伙伴。

今天使用exe在线安装器安装MinGW-w64时弹出下面报错的提示框

在这里插入图片描述

2 报错原因

因为文件资源是托管在sourceforge上面的,因此在线安装器需要从该网站上下载文件。99%都是网络不好导致下载失败,有能力者可以科学上网解决。没办法科学上网的同学可以使用下面的解决方案,很简单。

3 解决方案

前往MinGW-w64的sourceforge页面,直接下载完整的包即可,如下图所示:

在这里插入图片描述
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版本这里根据各自的电脑选择,我的电脑是64位,所以选择x86_64;电脑是windows系统,所以选择 win32seh是先进的异常处理模式技术,支持64位操作系统。其他硬件情况可以参考MinGW-w64安装教程——著名C/C++编译器GCC的Windows版本

下载完成后,配置环境变量:

首先看我解压出来后存放目录:

在这里插入图片描述

点击进入bin目录,等下配置的环境变量路径就是下图的这个路径:

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配置环境变量:

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使用命令行输入gcc -v验证安装并且配置环境变量是否成功:

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### 解决 PP-OCRv4 出现的错误 当遇到 `WARNING: The pretrained params backbone.blocks2.0.dw_conv.lab.scale not in model` 这样的警告时,这通常意味着预训练模型中的某些参数未能匹配到当前配置下的模型结构中[^2]。 对于此问题的一个有效解决方案是采用特定配置文件来适配预训练权重。具体操作方法如下: 通过指定配置文件 `ch_PP-OCRv4_det_student.yml` 并利用已有的最佳精度预训练模型 (`best_accuracy`) 来启动训练过程可以绕过上述不兼容的问题。执行命令如下所示: ```bash python3 tools/train.py -c configs/det/ch_PP-OCRv4/ch_PP-OCRv4_det_student.yml ``` 该方案不仅解决了参数缺失带来的警告,还能够继续基于高质量的预训练成果进行微调,从而提升最终检测效果。 关于蒸馏的概念,在机器学习领域内指的是将大型复杂网络(teacher 模型)的知识迁移到小型简单网络(student 模型)。这里 student 和 teacher 的关系是指两个不同规模或架构的神经网络之间的指导与被指导的关系;其中 teacher 已经经过充分训练并具有良好的性能,而 student 则试图模仿前者的行为模式以达到相似的效果但保持更高效的计算特性。 至于提到的 `Traceback` 错误信息部分,由于未提供具体的跟踪堆栈详情,难以给出针对性建议。不过一般而言,这类报错往往涉及代码逻辑错误或是环境配置不当等问题。为了更好地帮助定位和解决问题,推荐记录完整的异常日志,并仔细检查最近修改过的代码片段以及确认依赖库版本的一致性。
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