Hollows Hunter项目在Linux下的编译问题与解决方案
项目背景
Hollows Hunter是一款功能强大的Windows进程检测工具,主要用于识别和分析被注入或篡改的进程。该项目基于C++开发,使用CMake作为构建系统。虽然主要针对Windows平台,但开发者通常会在Linux环境下使用MinGW交叉编译工具链来生成Windows可执行文件。
常见编译问题
在Linux环境下使用MinGW交叉编译Hollows Hunter时,开发者可能会遇到几个典型问题:
-
std::mutex相关错误
编译过程中出现'mutex' in namespace 'std' does not name a type错误,提示标准库互斥量类型未定义。这是由于MinGW的线程模型选择不当导致的。 -
资源编译器缺失
构建过程中报错windres: not found,表明系统找不到Windows资源编译器,这会导致无法处理程序资源文件。 -
Windows API版本定义缺失
某些现代Windows API函数如QueryFullProcessImageNameW无法识别,因为没有定义最低支持的Windows版本。
详细解决方案
1. 解决std::mutex编译错误
这个问题源于MinGW-w64的线程模型选择。MinGW-w64提供两种线程模型:
- win32:传统的Windows线程模型
- posix:兼容POSIX标准的线程模型
要解决这个问题:
sudo apt install g++-mingw-w64-x86-64-posix
sudo update-alternatives --config x86_64-w64-mingw32-g++
在配置菜单中选择posix版本(通常标有*号)。对于GCC 13及以上版本,这个问题可能已经得到修复。
2. 处理Windows资源编译器问题
确保系统已安装MinGW的资源编译器组件,并在CMake配置中明确指定资源编译器路径:
sudo apt install mingw-w64-tools
在CMakeLists.txt或构建脚本中添加:
set(CMAKE_RC_COMPILER x86_64-w64-mingw32-windres)
3. 定义Windows版本宏
为避免现代Windows API函数无法识别的问题,需要在CMake配置中添加Windows版本定义:
add_compile_definitions(
_WIN32_WINNT=0x0600 # Windows Vista及以上版本
)
构建最佳实践
- 完整构建步骤
在Ubuntu系统上推荐的完整构建流程:
# 安装必要工具链
sudo apt install g++-mingw-w64-x86-64-posix mingw-w64-tools
# 配置构建环境
mkdir build && cd build
cmake .. -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=../cmake/mingw64_toolchain.cmake \
-DCMAKE_RC_COMPILER=x86_64-w64-mingw32-windres
# 开始构建
make
-
版本选择建议
推荐使用GCC 13或更高版本的MinGW工具链,这些版本已经修复了许多早期存在的问题。 -
警告处理
项目经过优化后,编译警告已大幅减少。对于剩余的少量警告(如枚举类型比较),通常不会影响功能,但开发者可以根据需要进一步调整代码。
总结
通过正确配置MinGW-w64的线程模型、确保资源编译器可用以及定义适当的Windows版本宏,开发者可以顺利在Linux环境下交叉编译Hollows Hunter项目。这些解决方案不仅适用于Hollows Hunter,对于其他需要从Linux交叉编译到Windows的C++项目也具有参考价值。随着MinGW工具链的不断更新,这些跨平台编译问题将逐渐减少,为开发者提供更顺畅的体验。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00