小编Aab*_*baz的帖子

我使用内核2.6.26-2-amd64在运行Linux(Debian)的机器上构建应用程序,我想在运行Linux(Suse)的另一台机器上运行此应用程序,内核为2.6.16.60-0.21-smp,但是我收到错误"致命:内核太旧".

我从互联网上的研究中得知,这可能发生在针对未编译为支持旧内核版本的glibc库构建时,但它通常涉及2.4版本.是否有可能为同一系列的内核(2.6)获取此类错误,或者这可能来自其他内容？

另外我读到这个问题的解决方案是使用适当的--enable-kernel = VERSION选项编译的另一个版本的glibc重建应用程序.作为替代方案,您可以动态地将您的应用程序与glibc链接以解决问题吗？

谢谢您的帮助.

更新:我理解我的问题可能看似含糊不清或已经提到的解决方案之一(动态链接,建立在另一个[虚拟]系统上,重建glibc [考虑到我读到的关于它的评论看起来相当棘手])但是我是什么最终寻找是预防此类问题的方法.

例如,是否有可能找到哪些版本的Linux内核与特定版本的glibc兼容？

更新2:我最终找到了glibc的源补丁(对于Debian,但我猜其他发行版有类似的在线文档)(我猜)包含我正在寻找的信息.

从这个页面:

--- eglibc-2.11.2.orig/debian/sysdeps/linux.mk
+++ eglibc-2.11.2/debian/sysdeps/linux.mk
@@ -0,0 +1,51 @@
[...]
+MIN_KERNEL_SUPPORTED := 2.6.18
[...]
+# Minimum Kernel supported
+with_headers = --with-headers=$(shell pwd)/debian/include
--enable-kernel=$(call xx,MIN_KERNEL_SUPPORTED)
[...]

这解释了"内核太老"的错误.希望它能帮助其他人.

对不起,如果这是显而易见的,但我搜索了一段时间,没有找到任何东西(或错过了).

我试图解决Ax = B形式的线性系统,其中A为4x4矩阵,B为4x1向量.

我知道对于单个系统我可以mldivide用来获取x : x=A\B.

但是我试图解决大量系统(可能> 10000)并且我不愿意使用for循环因为我被告知它在许多MATLAB问题中比矩阵公式慢得多.

那么我的问题是:有没有办法用A 4x4x N和B a 4x N矩阵求解Ax = B？

PS:我不知道它是否重要,但B矢量对于所有系统都是相同的.

上面两种白色表示有什么区别？我有点困惑,他们是如何使用的？

我不确定这要求我在matlab做什么？编码意味着什么？答案应该是什么格式？谁能帮我解决一下呢？编码8x8图像补丁并打印出结果

我有一个8X8的图像

symbols=[0 20 50 99];
p=[32 8 16 8];
p = p/sum(p);
[dict, avglen] = huffmandict(symbols, p);
A = ...
[99 99 99 99 99 99 99 99 ...
20 20 20 20 20 20 20 20 ...
0 0 0 0 0 0 0 0 ...
0 0 50 50 50 50 0 0 ...
0 0 50 50 50 50 0 0 ...
0 0 50 50 50 50 0 0 ...
0 0 50 50 50 …