Network UPS Tools (NUT) Windows平台构建指南
2025-06-28 04:41:54作者:霍妲思
前言
Network UPS Tools(NUT)是一个功能强大的UPS监控管理工具套件。本文将详细介绍在Windows平台上构建NUT的几种方法,包括本地构建和交叉编译方案,帮助开发者解决构建过程中可能遇到的各类问题。
构建方案选择
1. 使用AppVeyor自动化构建
AppVeyor是目前NUT项目官方使用的Windows构建平台。需要注意的是:
- 公开用户无法直接触发构建,需要创建Pull Request或使用自己的AppVeyor账户构建项目fork
- 默认构建可能因超时(60分钟限制)失败,可通过以下优化解决:
- 移除测试阶段脚本
- 合并after_build和after_test阶段
- 分阶段构建:先构建依赖项并缓存,再构建主项目
2. MSYS2本地构建
MSYS2提供了完整的GNU工具链,是在Windows上本地构建NUT的理想环境:
- 安装MSYS2环境
- 通过pacman安装必要工具链和依赖项
- 执行构建脚本:
./ci_build.sh
注意:某些依赖如libsnmp可能需要在MSYS2中手动构建。
3. Linux交叉编译
在Linux系统上使用MinGW工具链进行交叉编译:
BUILD_TYPE=cross-windows-mingw ./ci_build.sh
或指定架构:
BUILD_TYPE=cross-windows-mingw-64 ./ci_build.sh
构建结果会输出到scripts/Windows/nut_build目录。
依赖项构建详解
常见依赖问题解决方案
-
pthread库问题:
- 现代MinGW已包含pthread实现,通常无需额外构建
- 如遇构建错误,可在config.h中添加
HAVE_STRUCT_TIMESPEC定义
-
freetype2构建失败:
- 错误:"native C compiler is not working"
- 检查config.log获取详细错误信息
- 确保磁盘空间充足,清除ccache缓存
-
结构体重定义问题:
- 如遇timespec等结构体重定义,需检查头文件包含顺序
- 使用条件编译宏隔离不同平台的定义
构建优化建议
-
缓存机制:
- 在CI环境中,将依赖项构建与主项目构建分离
- 缓存已构建的依赖项可显著缩短构建时间
-
并行构建:
- 使用make -j参数加速构建过程
- 在CI配置中合理设置并行任务数
-
错误处理:
- 保留完整的构建日志
- 对关键步骤添加验证机制
结语
Windows平台构建NUT虽然面临一些挑战,但通过合理选择构建方案和解决依赖问题,开发者可以成功获得可用的二进制包。建议初次尝试的开发者从MSYS2本地构建开始,熟悉后再尝试交叉编译方案。对于持续集成场景,优化后的AppVeyor配置能够提供可靠的自动化构建流程。
随着NUT项目的持续发展,Windows平台的支持也在不断完善。开发者遇到任何构建问题都可以参考更新后的构建文档或在社区寻求帮助。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
unified-cache-managementUnified Cache Manager(推理记忆数据管理器),是一款以KV Cache为中心的推理加速套件,其融合了多类型缓存加速算法工具,分级管理并持久化推理过程中产生的KV Cache记忆数据,扩大推理上下文窗口,以实现高吞吐、低时延的推理体验,降低每Token推理成本。Python03
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
Spark-Prover-7BSpark-Prover-7B is a 7B-parameter large language model developed by iFLYTEK for automated theorem proving in Lean4. It generates complete formal proofs for mathematical theorems using a three-stage training framework combining pre-training, supervised fine-tuning, and reinforcement learning. The model achieves strong formal reasoning performance and state-of-the-art results across multiple theorem-proving benchmarksPython00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer-7B is a 7B-parameter large language model by iFLYTEK for mathematical auto-formalization. It translates natural-language math problems into precise Lean4 formal statements, achieving high accuracy and logical consistency. The model is trained with a two-stage strategy combining large-scale pre-training and supervised fine-tuning for robust formal reasoning.Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选
收起
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
304
2.66 K
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
131
160
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++
629
222
旨在打造算法先进、性能卓越、高效敏捷、安全可靠的密码套件,通过轻量级、可剪裁的软件技术架构满足各行业不同场景的多样化要求,让密码技术应用更简单,同时探索后量子等先进算法创新实践,构建密码前沿技术底座!
C
1.03 K
459
暂无简介
Dart
593
129
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
231
307
🎉 (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
1.06 K
612
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
123
598
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
360
2.53 K