Boost 库在 SunOS/g++ 下无法编译:

Elminster 2002-05-09 04:15:47
我有个程序需要移植到 SunOS 下,移植过程中发现 boost 库在 SunOS/g++ 下无法通过编译,引入任何一个 boost 中定义的类都会带来许多错误,典型出错信息如下:

/usr/boost/boost/config/stdlib/sgi.hpp:27: Invalid token in expression

我简单查看了一下这些错误,它们都出现在 config 目录下的一些头文件中,看内容应该是一些根据不同的编译器、不同的平台调整代码的宏定义,例如(下面的代码对应上面的出错信息):

//
// No std::stringstream with gcc < 3
//
#if defined(__GNUC__) && (__GNUC__ < 3) && \
((__GNUC_MINOR__ < 95) || (__GNUC_MINOR__ == 96)) && \
!defined(__STL_USE_NEW_IOSTREAMS) || \
defined(__APPLE_CC__)

我是否忘记定义某些必须的选项?请有经验者指教。

操作系统:SunOS 5.8
g++:gcc version 2.95.2 19991024 (release)
boost:boost_1_27_0
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Elminster 2002-05-10
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非常感谢。
chaisave 2002-05-10
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take a look at webpage below:
http://lists.boost.org/MailArchives/boost/msg08755.php
you may need to update your gcc to 3.0x.
Elminster 2002-05-10
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不是吧?整整一天多了,一个回复也没有?
附训练好的 YOLO 权重与 PyQt 可视化检测界面,页面底部含可视化效果预览,毕设/课设开箱即用。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[坡道(ramp)] · 训练集:275 张 · 验证集:27 张 · 测试集:0 张 · 总计:302 张 该数据集聚焦于城市环境中各类建筑入口处的坡道设施,涵盖住宅、商铺、公共设施等多种场景,真实反映了无障碍通行设施在实际应用中的多样化形态。数据集中包含金属、橡胶、塑料等多种材质的坡道,以及不同尺寸、结构和安装方式的实例,充分体现了坡道在城市基础设施中的广泛部署与重要性。该数据集为城市智慧化管理、无障碍环境建设及公共安全监控提供了高质量的视觉基础支持。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 33 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.6372** mAP50-95 | 0.3401 Precision | 0.6603 Recall | 0.6190 train/box_loss | 1.0569 train/cls_loss | 0.7307 val/box_loss | 1.6084 val/cls_loss | 1.9323 【训练过程分析】 33 轮训练后 mAP50 仅 0.6372,模型收敛不充分。Loss 曲线前期下降后进入平台期,mAP 提升缓慢。mAP50-95 为 0.3401,定位精度同样偏低。 【模型性能评估】 Precision 0.6603、Recall 0.6190,精度高于召回,存在一... 使用场景:毕业设计、课程设计、深度学习入门、工业场景落地验证。

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