linux 中安装SqLite3,make时出现这种错误,求大神解决一下。急急急!

Slience_J 2017-04-07 11:06:03
farsight@ubuntu:~/SqLite3/sqlite-autoconf-3180000$ make
/bin/bash ./libtool --tag=CC --mode=compile gcc -DPACKAGE_NAME=\"sqlite\" -DPACKAGE_TARNAME=\"sqlite\" -DPACKAGE_VERSION=\"3.18.0\" -DPACKAGE_STRING=\"sqlite\ 3.18.0\" -DPACKAGE_BUGREPORT=\"http://www.sqlite.org\" -DPACKAGE_URL=\"\" -DPACKAGE=\"sqlite\" -DVERSION=\"3.18.0\" -D_FILE_OFFSET_BITS=64 -DSTDC_HEADERS=1 -DHAVE_SYS_TYPES_H=1 -DHAVE_SYS_STAT_H=1 -DHAVE_STDLIB_H=1 -DHAVE_STRING_H=1 -DHAVE_MEMORY_H=1 -DHAVE_STRINGS_H=1 -DHAVE_INTTYPES_H=1 -DHAVE_STDINT_H=1 -DHAVE_UNISTD_H=1 -DHAVE_DLFCN_H=1 -DLT_OBJDIR=\".libs/\" -DHAVE_FDATASYNC=1 -DHAVE_USLEEP=1 -DHAVE_LOCALTIME_R=1 -DHAVE_GMTIME_R=1 -DHAVE_DECL_STRERROR_R=1 -DHAVE_STRERROR_R=1 -DHAVE_POSIX_FALLOCATE=1 -I. -D_REENTRANT=1 -DSQLITE_THREADSAFE=1 -DSQLITE_ENABLE_FTS3 -DSQLITE_ENABLE_RTREE -g -O2 -MT sqlite3.lo -MD -MP -MF .deps/sqlite3.Tpo -c -o sqlite3.lo sqlite3.c
libtool: compile: gcc -DPACKAGE_NAME=\"sqlite\" -DPACKAGE_TARNAME=\"sqlite\" -DPACKAGE_VERSION=\"3.18.0\" "-DPACKAGE_STRING=\"sqlite 3.18.0\"" -DPACKAGE_BUGREPORT=\"http://www.sqlite.org\" -DPACKAGE_URL=\"\" -DPACKAGE=\"sqlite\" -DVERSION=\"3.18.0\" -D_FILE_OFFSET_BITS=64 -DSTDC_HEADERS=1 -DHAVE_SYS_TYPES_H=1 -DHAVE_SYS_STAT_H=1 -DHAVE_STDLIB_H=1 -DHAVE_STRING_H=1 -DHAVE_MEMORY_H=1 -DHAVE_STRINGS_H=1 -DHAVE_INTTYPES_H=1 -DHAVE_STDINT_H=1 -DHAVE_UNISTD_H=1 -DHAVE_DLFCN_H=1 -DLT_OBJDIR=\".libs/\" -DHAVE_FDATASYNC=1 -DHAVE_USLEEP=1 -DHAVE_LOCALTIME_R=1 -DHAVE_GMTIME_R=1 -DHAVE_DECL_STRERROR_R=1 -DHAVE_STRERROR_R=1 -DHAVE_POSIX_FALLOCATE=1 -I. -D_REENTRANT=1 -DSQLITE_THREADSAFE=1 -DSQLITE_ENABLE_FTS3 -DSQLITE_ENABLE_RTREE -g -O2 -MT sqlite3.lo -MD -MP -MF .deps/sqlite3.Tpo -c sqlite3.c -fPIC -DPIC -o .libs/sqlite3.o
^Cmake: *** [sqlite3.lo] 错误 1
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剑意犹存 2021-05-03
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我也试了好久,看着不动了,经常ctrl+c退出。 后来我不管了去玩手机才知道,尼玛它编译延时超长,等就一点就好了。
qq_41354824 2019-06-20
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进入root 再make install
内容概要:本文围绕基于Basisformer模型的间序列锂离子电池SOC(State of Charge,荷电状态)预测展开研究,利用PyTorch框架实现深度学习模型的构建与训练。通过将历史充放电数据作为输入,Basisformer能够有效捕捉电池状态的动态变化特征,提升SOC预测精度。文详细介绍了模型结构设计、数据预处理流程、训练策略及实验结果分析,并与传统方法进行对比,验证了该方法在复杂工况下的优越性与鲁棒性。该研究不仅展示了Basisformer在序建模的潜力,也为电池管理系统提供了高精度的状态估计解决方案。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习理论知识,熟悉PyTorch框架,从事电池管理系统、新能源汽车或智能预测方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电动汽车、储能系统等领域的电池SOC高精度实估算;②为电池健康管理(BMS)提供可靠的状态输入;③推动深度学习在间序列预测的实际落地,提升现有预测模型的泛化能力与稳定性; 阅读建议:建议读者结合标题为【锂电池SOC估计】【PyTorch】基于Basisformer间序列锂离子电池SOC预测研究(python代码实现)的资源,重点研读所提供的Python代码,深入理解数据处理方式与模型网络结构的设计思路,尝试调整超参数以观察对预测性能的影响,从而全面掌握Basisformer在序建模的优势、适用边界及工程化实现路径。

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