小编Ale*_*kin的帖子

有不同的智能卡支持ISO 14443-4.例如,Mifare Plus及其本机命令集.或其他具有不同命令集的卡(即7816-4 APDU).

我为读卡器开发了一些软件,我需要确定卡支持哪些命令(例如,它是否支持ISO 7816-4结构中的命令).

建议区分它们的方法是什么？我应该从Mifare Plus命令集中尝试一些命令并检查我是否得到正确的回复？或者有更聪明的方法吗？

在构建编译器时,除了glibc版本之外,还必须指定Linux头版本和最小支持的内核版本.然后在目标机器上有实际的内核版本和glibc版本(具有自己的内核头文件版本和最低支持的内核版本).我很难理解这些版本是如何结合在一起的.

示例1:假设我的系统具有针对内核头3.14构建的glibc 2.13.这有任何意义吗？这怎么可能的glibc 2.13(2011年发布)使用新的内核功能,从3.14(2014年发布)？

例2:假设我有一个编译器,glibc的版本更新比2.13.编译程序是否可以在glibc 2.13系统上运行？如果编译器的glibc版本早于2.13？

示例3:来自https://sourceware.org/glibc/wiki/FAQ#What_version_of_the_Linux_kernel_headers_should_be_used.3F我明白如果它满足编译glibc时使用的"最小内核版本",则可以使用旧内核.但我不明白这段话The other way round (compiling the GNU C library with old kernel headers and running on a recent kernel) does not necessarily work as expected. For example you can't use new kernel features if you used old kernel headers to compile the GNU C library..这是唯一可能发生在我身上的事吗？如果内核比编译时更新,它会不会在glibc中破坏某些东西？

示例4:在glibc设置中做更细微的差别(例如,将可执行文件与针对内核头文件3.Y编译的glibc版本2.X 链接到最小支持内核版本2.6.A并在具有相同glibc 2.X的系统上执行,但针对内核头文件编译 …

我有一个带有ARM Linux ARM发行版的小型ARM板.存储库中提供了ARM Qt 5.5.0二进制文件.

我想在我的Ubuntu Trusty x86_64虚拟机上使用Qt为该板交叉编译程序.我是否需要首先从源代码交叉编译Qt,或者有一种方法可以重用预构建的ARM二进制文件？

我的意思是,当我尝试在Qt Creator中设置Qt工具包时,它希望我指向qmake可执行文件.并且ARM可执行文件在我的构建计算机上不可执行.所以我似乎需要构建Qt才能获得qmake.但随后它带有自己的一套库,我不确定我可以替换它们.

I have the following models:

const User = Sequelize.define('user', {
    login: Sequelize.DataTypes.STRING,
    password: Sequelize.DataTypes.STRING,
    is_manager: Sequelize.DataTypes.BOOLEAN,
    notes: Sequelize.DataTypes.STRING
});

const Bike = Sequelize.define('bike', {
    model: Sequelize.DataTypes.STRING,
    photo: Sequelize.DataTypes.BLOB,
    color: Sequelize.DataTypes.STRING,
    weight: Sequelize.DataTypes.FLOAT,
    location: Sequelize.DataTypes.STRING,
    is_available: Sequelize.DataTypes.BOOLEAN
});

const Rate = Sequelize.define('rate', {
    rate: Sequelize.DataTypes.INTEGER
});
Rate.belongsTo(User);
User.hasMany(Rate);
Rate.belongsTo(Bike);
Bike.hasMany(Rate);

And I'd like to select bikes with their average rates, plus rates of the current user for each bike:

    Bike.findAll({
        attributes: {include: [[Sequelize.fn('AVG', Sequelize.col('rates.rate')), 'rate_avg']],
        },
        include: [{
            model: Rate,
            attributes: …