BOZ literal constant near (1) cannot be assigned to a REAL variable

m0_71316744 2023-06-01 11:14:23

程序使用make进行编译时,在某个设置MACHINE CONSTANTS的文件中报错BOZ literal constant near (1) cannot be assigned to a REAL variable

查看报错代码段,这个MACHINE CONSTANTS是INTEL i860的,而我的处理器是12th Gen Intel® Core™ i7-12700H × 20,请问这是处理器不匹配造成的吗?需要怎么解决?我借用的代码,里面没有我这个处理器的MACHINE CONSTANTS设置

 

 

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地球屋里老师 2023-06-04
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如果你有大量这种老代码需要处理,建议安装oneapi,可以兼容。

m0_71316744 2023-06-01
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问题解决了,需要在makefile文件的flag后加上:
-fallow-invalid-boz

Izqjm 2023-11-04
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@m0_71316744 你好,我是小白,请问该怎么在makefile文件的flag添加
数据集可视化效果可参见下方展示。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[保龄球(bowling)] · 训练集:594 张 · 验证集:75 张 · 测试集:74 张 · 总计:743 张 该数据集聚焦于室内保龄球馆场景,系统性采集了多角度、多姿态下保龄球在不同运动阶段的视觉特征,为保龄球运动过程中的球体识别与轨迹分析提供了高质量标注样本,具有明确的体育训练与智能辅助系统开发价值。... 【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 100 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9938** mAP50-95 | 0.6966 Precision | 0.9740 Recall | 0.9974 train/box_loss | 0.9113 train/cls_loss | 0.2862 val/box_loss | 1.1516 val/cls_loss | 0.3116 【训练过程分析】 100 轮训练后 mAP50 达到 0.9938,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。但 mAP50-95 为 0.6966,和 mAP50 差距 0.30,定位精度仍有优化空间。 【模型性能评估】 Precision 0.9740、Recall 0.9974,精召双高,模型对保龄球的检测能力强。 【预测效果展示】 验证集预测效果较好,检测框基本准确覆盖保龄球,置信度整体偏高。 【改进建议】 1. 丰富场景多样性:补充不同光照、背景和遮挡条件下的样本。 2. 提升输入分辨率:640 ...
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