Cemu模拟器在Linux系统下的编译问题与解决方案
2025-05-28 07:16:37作者:咎竹峻Karen
背景介绍
Cemu是一款知名的Wii U模拟器,在Linux系统上进行编译时可能会遇到各种依赖问题。本文将详细分析在Linux Mint 21.2系统上编译Cemu时可能遇到的两个主要问题及其解决方案。
问题一:libstdc++链接错误
错误现象
使用Clang 15编译器进行编译时,系统报告无法找到libstdc++库,错误信息如下:
/usr/bin/ld: cannot find -lstdc++: No such file or directory
原因分析
这个错误通常发生在编译器与系统标准C++库版本不匹配的情况下。具体来说:
- Clang 15默认需要GCC 11提供的libstdc++库
- 如果用户安装了NVIDIA显卡驱动,由于驱动兼容性要求,可能会强制使用GCC 12的库
- 系统默认安装的libstdc++版本可能过低
解决方案
根据实际情况安装对应版本的libstdc++开发包:
- 对于普通情况,安装GCC 11的库:
sudo apt install libstdc++-11-dev
- 如果使用NVIDIA显卡,可能需要安装GCC 12的库:
sudo apt install libstdc++-12-dev
问题二:Boost库缺失错误
错误现象
解决libstdc++问题后,编译过程可能会遇到Boost相关错误:
Could not find a package configuration file provided by "boost_program_options"
原因分析
Cemu编译需要特定版本(1.74.0)的Boost库组件,包括:
- boost_program_options
- boost_nowide
系统默认安装的Boost版本可能不符合要求,或者缺少必要的开发包。
解决方案
安装指定版本的Boost开发包:
sudo apt install libboost-program-options1.74-dev libboost-nowide1.74-dev
编译建议
- 在开始编译前,建议先更新系统包:
sudo apt update && sudo apt upgrade
- 确保安装了完整的构建工具链:
sudo apt install build-essential cmake ninja-build
- 如果使用Clang编译器,建议安装完整工具链:
sudo apt install clang-15 lld-15
总结
在Linux系统上编译Cemu模拟器时,主要会遇到标准库版本匹配和Boost依赖两个关键问题。通过安装正确版本的开发包,这些问题都可以得到有效解决。建议用户在编译前仔细检查系统环境,确保所有依赖项都已正确安装。
对于其他Linux发行版用户,可能需要根据具体发行版的包管理器和软件源进行相应调整,但解决问题的思路是相通的:确认错误信息,查找对应版本的依赖包,然后安装即可。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C093
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python058
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
AgentCPM-Explore没有万亿参数的算力堆砌,没有百万级数据的暴力灌入,清华大学自然语言处理实验室、中国人民大学、面壁智能与 OpenBMB 开源社区联合研发的 AgentCPM-Explore 智能体模型基于仅 4B 参数的模型,在深度探索类任务上取得同尺寸模型 SOTA、越级赶上甚至超越 8B 级 SOTA 模型、比肩部分 30B 级以上和闭源大模型的效果,真正让大模型的长程任务处理能力有望部署于端侧。Jinja00
最新内容推荐
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
27
11
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
474
3.54 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
287
339
openEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。
C
224
93
Ascend Extension for PyTorch
Python
283
316
暂无简介
Dart
724
175
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
10
1
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++
849
441
🎉 (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
1.27 K
701
🔥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
65
19