#0  __GI___libc_free (mem=0x51) at malloc.c:3102 3102    malloc.c: 没有那个文件或目录. 谁能帮我看看是什么问题。

hshsnssj 2024-04-04 09:42:51

#0  __GI___libc_free (mem=0x51) at malloc.c:3102
#1  0x00007f22399c5599 in g2o::Factory::registerType(std::__cxx11::basic_string<char, std::char_traits<char>, std::allocator<char> > const&, g2o::AbstractHyperGraphElementCreator*) () at /usr/local/lib/libg2o_core.so
#2  0x00007f223991c47b in __static_initialization_and_destruction_0(int, int) [clone .constprop.0] () at /usr/local/lib/libg2o_types_sba.so
#3  0x00007f223a1aab9a in call_init
    (l=<optimized out>, argc=argc@entry=1, argv=argv@entry=0x7ffe5e79d688, env=env@entry=0x7ffe5e79d698) at dl-init.c:72
#4  0x00007f223a1aaca1 in call_init
    (env=0x7ffe5e79d698, argv=0x7ffe5e79d688, argc=1, l=<optimized out>)
    at dl-init.c:30
#5  _dl_init
    (main_map=0x7f223a1c8190, argc=1, argv=0x7ffe5e79d688, env=0x7ffe5e79d698)
    at dl-init.c:119
#6  0x00007f223a19a13a in _dl_start_user () at /lib64/ld-linux-x86-64.so.2
#7  0x0000000000000001 in  ()
#8  0x00007ffe5e79e1ee in  ()
#9  0x0000000000000000 in  ()
 

 

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萌新飋歰发抖 2024-04-05
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这段调试信息看起来是在程序运行时出现了段错误(Segmentation fault),导致程序崩溃。具体来说,__GI___libc_free 函数是 glibc 库中用于释放内存的函数,在这里出现通常是因为程序尝试释放一个无效的内存地址。

根据调用栈信息,似乎是在 g2o 库中的初始化过程中出现了问题。可能的原因包括:

  1. 内存损坏或越界访问: 程序可能在某个地方访问了无效的内存地址,导致了段错误。这可能是由于未初始化的指针、数组越界或者内存泄漏等问题导致的。

  2. 库版本不兼容: g2o 库可能与其他库或系统环境不兼容,导致了运行时错误。

针对这个问题,您可以尝试以下步骤来排查:

  • 检查程序代码,尤其是与 g2o 库相关的部分,确保没有潜在的内存错误。
  • 确保使用的 g2o 库版本与程序的其他部分兼容,并且是正确的版本。
  • 如果有可能,尝试在其他环境中运行程序,看是否出现相同的问题。
  • 使用调试工具(如 GDB)对程序进行调试,定位具体出错的位置。

如果您能提供更多关于程序的信息,例如程序的部分源代码或更详细的运行日志,我可以为您提供更进一步的帮助。

hshsnssj 2024-04-04
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这是gdb调试的结果

基于AAMCWOA优化的LSTM-Adaboost时间序列预测模型研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于AAMCWOA优化的LSTM-Adaboost时间序列预测模型展开研究,提出了一种结合改进型鲸鱼优化算法(AAMCWOA)对LSTM网络结构参数进行优化,并融合Adaboost集成学习方法提升预测精度的技术框架。该模型在Matlab平台上实现,适用于各类复杂非线性时间序列预测任务,如风电、光伏、负荷、股价等领域的预测。文中详细阐述了LSTM网络原理、Adaboost集成机制、AAMCWOA算法的改进策略(包括自适应权重和混沌搜索),并通过实验验证了该混合模型相较于传统单一模型在预测精度和稳定性方面的优越性。; 适合人群:具备一定机器学习与时间序列分析基础,熟悉Matlab编程,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及算法工程师;尤其适合关注优化算法与深度学习融合应用的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于能源、金融、交通等领域的时间序列预测任务;②为提升预测模型性能提供一种有效的优化思路与实现方案;③支持科研复现与算法改进,推动智能预测技术的发展。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码深入理解模型构建流程,重点关注AAMCWOA算法的优化机制与LSTM-Adaboost集成策略的设计逻辑,鼓励在实际数据集上进行测试与调参,以掌握模型泛化能力与调优技巧。
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