touchHLE项目在Windows 11上的构建问题分析与解决方案
2025-06-27 18:11:26作者:柯茵沙
在Windows 11系统上构建touchHLE项目时,开发者可能会遇到一个特定的构建错误。这个问题主要出现在使用OneDrive同步文件夹作为项目路径的情况下。本文将详细分析这个问题的成因,并提供有效的解决方案。
问题现象
当开发者在Windows 11系统中运行cargo run --release命令构建touchHLE项目时,构建过程会在接近完成时失败。错误信息显示CMake无法正确生成项目,具体表现为:
- 编译器无法创建必要的临时目录结构
- 系统报告找不到路径的错误
- 构建过程最终以退出代码101终止
根本原因分析
经过深入分析,这个问题主要由以下两个因素共同导致:
-
OneDrive同步文件夹的特殊性:Windows 11对OneDrive路径的处理方式与常规本地路径不同,特别是在文件系统权限和路径解析方面存在差异。
-
CMake构建过程的需求:touchHLE项目在构建过程中需要创建复杂的临时目录结构,而OneDrive的同步机制可能会干扰这一过程。
解决方案
针对这个问题,我们推荐以下解决方案:
-
将项目移至本地非OneDrive路径:这是最简单直接的解决方案。将整个项目目录移动到如
C:\Projects\touchHLE这样的本地路径下。 -
临时禁用OneDrive同步:如果必须使用OneDrive路径,可以在构建期间临时禁用OneDrive的同步功能。
-
检查构建环境变量:确保所有与构建相关的环境变量都指向正确的本地路径,而非OneDrive路径。
技术细节
当构建过程尝试在OneDrive路径下创建临时目录结构时,Windows 11的文件系统处理方式会导致以下具体问题:
- 路径解析异常
- 目录创建权限受限
- 文件操作被OneDrive同步进程干扰
这些问题最终表现为CMake无法正确执行编译器测试,导致整个构建过程失败。
最佳实践建议
为了避免类似问题,我们建议开发者在进行touchHLE项目开发时:
- 始终使用本地路径作为项目根目录
- 避免使用任何云同步服务路径进行开发工作
- 定期检查构建环境配置
- 在遇到类似问题时,首先考虑路径相关因素
通过遵循这些实践,可以显著减少构建过程中遇到的文件系统相关问题。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
402
3.13 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
224
249
暂无简介
Dart
672
159
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
663
316
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
325
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.2 K
655
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
219