Advertisement

STM32CUBEMX生成的HAL库在非KEIL环境下编译时遇到printf问题

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文探讨了使用STM32CubeMX工具生成HAL库后，在非Keil开发环境中编译时出现的printf函数相关问题，并提供了解决方案。 使用STM32CUBEMX生成的HAL库，在非KEIL环境下且不需要Microlib支持的情况下，可以完美解决printf无法输出、仿真卡死或需要点击三次才能运行正常的问题。这是最佳解决方案。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • STM32CUBEMX生成的HAL库在非KEIL环境下编译时遇到printf问题
    优质
    本文探讨了使用STM32CubeMX工具生成HAL库后，在非Keil开发环境中编译时出现的printf函数相关问题，并提供了解决方案。 使用STM32CUBEMX生成的HAL库，在非KEIL环境下且不需要Microlib支持的情况下，可以完美解决printf无法输出、仿真卡死或需要点击三次才能运行正常的问题。这是最佳解决方案。
     
  • 在QT 5.9.4和MSVC 2017环境下编译时遇到程序异常终止问题
    优质
    本文章针对使用Qt 5.9.4与Microsoft Visual Studio 2017进行开发时所遭遇的程序崩溃问题，提供解决策略与技术指导。 在使用MSVC编译运行Qt程序的过程中遇到了一些问题：虽然编译可以通过，但在实际运行时会出现异常并导致程序终止。然而，当切换到Mingw进行编译后，则不会出现此类问题。考虑到这是一个非常基础的Qt程序，可以排除是代码本身的问题。 经过多次重装系统尝试解决问题之后发现情况依然存在，并且也不像是VS2017或QT自身的问题。查阅了大量网上资料但未能找到适合我的解决方案。最后确定是因为需要配置系统的环境变量才能解决这个问题。具体的操作步骤将在下面记录下来，希望能帮助到有类似困扰的人。 原文提到的原创文章获得了若干赞数和访问量，在此不作详细说明，因为重点在于分享如何解决问题的方法而非个人成就或特定平台的关注度信息。
     
  • 在Linux环境下安装FastDFS和集成Nginx时遇到的问题及解决方案
    优质
    本文章详细记录了作者在Linux系统中安装FastDFS以及与Nginx集成过程中所遇问题及其解决方法，旨在为有相同需求的技术人员提供参考。 背景： 我在阿里云ECS服务器上安装了CentOS 7系统，在此过程中遇到了一些问题。 问题及解决方法： 问题1：在安装过程中遇到错误提示“ERROR – file: storage_ip_changed_dealer.c, line: 163, connect to tracker server xx.xx.xx.xx:22122 fail, errno: 4, error info: Interrupted system call”或“ERROR – file: storage_ip_changed_dealer.c, line: 163, connect to tracker server xx.xx.xx.xx:2”。
     
  • XCode 15.3 编译私有库时遇到的错误问题
    优质
    本文档介绍了在使用Xcode 15.3编译私有库过程中可能遇到的常见错误及相应的解决方法，帮助开发者顺利进行项目开发。 在iOS开发过程中，Xcode是必不可少的工具，用于构建、测试和发布应用程序。然而，在使用私有库或第三方依赖时，随着Xcode版本更新可能会遇到兼容性问题。 本段落将深入探讨“XCode 15.3编译私有库报错”的问题，特别是涉及低版本中使用的.a静态库。 首先了解一下静态库（.a文件）。在iOS开发中，静态库是一种预编译的代码集合，在应用编译时会被直接链接到目标项目中。这意味着使用静态库的应用程序会包含所有相关代码，这虽然简化了部署过程，但也可能导致应用程序体积增大。 Xcode 15.3作为较新的版本可能引入了编译器优化和API变更，导致与旧版静态库不兼容的情况出现。常见的报错原因包括： - **编译器版本差异**：新版本的Xcode可能会使用不同版本的LLVM编译器或Swift语言标准，这可能导致老版库中的代码无法被识别。 - **API变化**：Apple经常更新其SDK，并可能废弃或者修改一些函数，使得旧库中的调用变得无效。 - **架构支持**：新版本的Xcode可能会要求更多的设备架构支持（如arm64e），而老旧的.a静态库可能没有包含这些新的架构。 - **依赖问题**：私有库可能依赖于其他特定版本的库。如果这些依赖未被正确更新或导入，也可能引发错误。 - **Header Search Paths**：Xcode 15.3可能会更改头文件搜索路径设置，导致无法找到静态库中的头文件。 为了解决这些问题，开发者可以尝试以下方法： - **更新静态库**：联系库的作者以获取最新版本，并确保与新版本Xcode兼容。 - **配置Project Settings**：检查项目的构建设置（Build Settings），确认架构和有效架构等参数正确无误。 - **使用Cocoapods或Carthage**：这些依赖管理工具可以帮助管理和更新第三方库，避免手动管理带来的问题。 - **条件编译**：对于无法升级的旧版库，可以利用预处理器指令进行条件性代码包含，确保在新版本Xcode下也能正确编译和链接。 - **符号解析**：如果报错信息中提到某些符号未定义或不匹配，则需要重新生成这些静态库文件的相关符号表以确定具体错误位置。 - **检查Linker Flags**：确认链接器标志设置无误，特别是与路径及框架相关的选项。 通过深入理解静态库的工作原理、熟悉Xcode的编译流程以及对API和架构变化保持敏感度，可以有效解决这类问题。同时利用社区资源和技术工具（如CocoaPods或Carthage）也能大大减轻此类兼容性挑战带来的困扰。
     
  • CMake编译OpenCV3.2时遇到无法下载的文件问题
    优质
    本文探讨了在使用CMake编译OpenCV3.2过程中遇到的一个特定问题——无法下载所需文件，并提供了可能的解决方案和解决步骤。 在使用CMake构建OpenCV 3.2的过程中可能会遇到的一个常见问题是，在尝试自动下载某些依赖库或模块时卡住。这通常发生在Downloading xxxxx...步骤中，表明CMake正试图从网络上获取特定文件但未能成功完成。为解决这个问题，需要采取手动干预的措施来继续编译过程。 首先了解一下背景：CMake是一个跨平台构建系统，常用于管理项目依赖和配置设置。在构建OpenCV时，它会自动检查并下载一些必要的第三方库，例如FFmpeg、DNN（深度神经网络模块）以及xfeatures2d等。这些库对于执行图像处理及计算机视觉功能至关重要。 为解决上述问题，请按照以下步骤操作： 1. **手动获取依赖项**：根据相关文档指示单独下载FFmpeg、DNN和xfeatures2d的源代码或预编译二进制文件，并解压缩到指定位置。这些文件通常以rar格式提供，分别标记为ffmpeg.rar, dnn.rar 和 xfearures2d.rar。 2. **配置CMake**：启动CMake GUI工具，在“Source code directory”中输入包含CMakeLists.txt的目录路径；在“Build directory”里设置构建输出的位置。点击Configure按钮让CMake识别项目所需环境信息。 3. **指定库位置**：在第一次Configuration过程中，你会看到一系列变量等待设定值。找到与FFmpeg、DNN和xfeatures2d相关的选项（如`OPENCV_EXTRA_MODULES_PATH`, `FFMPEG_ROOT_DIR`等），并将之前手动下载的文件路径填入相应字段中。如果看不到相关设置，请切换至“Advanced”模式查看并调整。 4. **重新配置与生成**：完成所有必要的变量设定后，再次点击Configure进行最终确认，并通过Generate按钮创建适用于你的开发环境（如Visual Studio 2015）的构建文件或解决方案。 5. **编译项目**：打开由CMake产生的解决方案，在IDE中执行常规编译步骤。确保每个依赖库都被正确链接起来；若无错误，整个编译过程应顺利结束。 6. **安装与测试**：完成项目的构建后，请将生成的库文件安装到指定位置，这通常通过修改CMake的`INSTALL`目标来实现。编写一些简单的程序以验证新编译好的OpenCV库是否正常工作。 当使用CMake下载OpenCV依赖项遇到问题时，采取手动干预的方法可以解决问题。理解如何配置和操作CMake对于解决这类问题是至关重要的，并且保持稳定的网络连接也是必要的，因为即使采用手工方式安装某些库文件可能仍需更新或获取其他相关组件。对于像OpenCV这样的大型项目而言，掌握使用CMake的技巧非常重要。
     
  • 在MATLAB 2011b中使用VS2012时遇到的编译器问题
    优质
    本文章介绍了作者在将MATLAB 2011b与Visual Studio 2012集成过程中所遇到的编译器兼容性问题，并分享了解决方案。 在使用MATLAB 2011b时遇到找不到编译器VS2012的问题。
     
  • Matlab R2014a 使用 mcc 编译时遇到的问题
    优质
    本文介绍了在使用 MATLAB R2014a 版本中的mcc编译工具进行代码编译过程中可能遇到的各种问题及解决方法。 mcc出错通常是因为MATLAB的部分组件没有完全破解导致的。解决方法是下载相关文件后解压，并将install.jar以及对应位数的三个文件（compiler.dll、mcc.exe、libmwservices.dll）复制到相应位置进行替换。此外，需要将license.lic文件重命名为与MATLAB\licenses目录下的lic文件相同的名称，然后将其复制并替换原有文件。
     
  • Linux环境下RabbitMQ安装心得及遇到的问题
    优质
    本文记录了在Linux系统中安装RabbitMQ的过程，并分享了一些常见的问题和解决方法，为其他用户提供了参考和帮助。 1. 安装依赖环境 在线安装所需软件包： ```shell yum install build-essential openssl openssl-devel unixODBC unixODBC-devel make gcc gcc-c++ kernel-devel m4 ncurses-devel tk tc xz ``` 2. 安装Erlang 上传以下文件： - erlang-18.3-1.el7.centos.x86_64.rpm - socat-1.7.3.2-5.el7.lux.x86_64.rpm - rabbitmq-server-3.6.5-1.noarch.rpm
     
  • 在Linux环境下将Python打包成二进制文件时遇到的问题（包括glibc和GCC兼容性问题）
    优质
    本文探讨了在Linux系统中使用PyInstaller等工具将Python代码打包为独立二进制文件过程中可能遭遇的各种挑战，重点讨论了与glibc及GCC版本兼容性相关的问题，并提供了一些建议来解决这些技术难题。 在Linux环境下将Python脚本打包成可执行的二进制文件时常会遇到与系统库兼容性的问题，尤其是glibc和gcc。 首先来看一下glibc问题。glibc（GNU C Library）是Linux系统中最核心的库之一，它提供了C语言的标准库和许多系统调用接口。不同版本的glibc包含了不同的功能和安全修复，因此新版本可能会与旧系统的兼容性出现问题。例如，在开发者的例子中，打包环境为Ubuntu 16.4，而目标运行环境是CentOS 6或Ubuntu 9等较老的操作系统，这些操作系统上的glibc版本较低，可能导致生成的二进制文件无法正常工作。 解决这种问题通常有两种策略： 1. 在目标机上安装更高版本的glibc：虽然技术可行但风险较大，因为这可能会破坏系统的稳定性。 2. 在与目标环境相同或更低版本的操作系统（如CentOS 7.4）中重新编译和打包Python应用。这样生成的二进制文件会匹配到目标环境中的glibc版本。 接下来是gcc的问题。gcc（GNU Compiler Collection）用于编译C、C++等编程语言。在开发者安装一些第三方库时，如果遇到由于gcc版本过低导致的编译失败问题，则需要升级至支持该库的版本。 同时，在升级过程中可能会因为硬件资源限制（如云服务器内存不足），出现内存不足的问题。这时可以通过增加交换分区来临时扩展可用内存，从而解决这种在编译过程中的资源配置问题。 总之，将Python应用程序打包为二进制文件是一项挑战，特别是在跨平台和系统库兼容性方面。开发者需要深入了解目标运行环境，并准备好处理可能出现的依赖关系、编译工具链更新以及资源优化等问题，以确保生成的可执行程序能在各种Linux环境中顺利运行。