QtScrcpy项目中解决sndcpy脚本adb路径问题的技术方案
在QtScrcpy项目的使用过程中,部分用户遇到了一个与音频传输工具sndcpy相关的常见问题。当执行sndcpy.sh脚本时,系统会报错"AudioOutput:: /usr/bin/sndcpy.sh: line 40: ./adb: No such file or directory"。这个错误表明脚本在当前目录下无法找到adb可执行文件。
问题分析
这个问题的根源在于sndcpy.sh脚本中默认假设adb工具位于脚本所在目录下。脚本的第6行原本可能设置为类似ADB=./adb的形式,这意味着它会在当前工作目录中寻找adb可执行文件。然而,在大多数Linux/Unix系统中,adb通常是通过系统路径安装的,而不是放在脚本目录下。
解决方案
针对这个问题,最直接的解决方法是修改脚本中的adb路径定义。具体操作如下:
- 打开sndcpy.sh脚本文件
- 找到第6行(或类似位置)的adb路径定义
- 将原来的
ADB=./adb修改为ADB=adb
这个修改使得脚本会使用系统路径中的adb命令,而不是在当前目录下查找。这种解决方案的前提是用户已经正确安装了Android调试桥(adb)工具,并且adb已经添加到系统的PATH环境变量中。
技术背景
Android调试桥(adb)是Android开发中不可或缺的工具,它允许开发者在计算机和连接的Android设备之间进行通信。在Linux/Unix系统中,通常会将常用工具如adb安装在系统路径中(如/usr/bin/),而不是每个项目目录下。
sndcpy是一个用于将Android设备音频传输到电脑的工具,它依赖于adb来建立设备连接。当脚本尝试在当前目录下寻找adb时,如果adb不在那里,就会导致上述错误。
最佳实践建议
-
系统级安装adb:建议用户通过系统包管理器安装adb工具,而不是将其放在单个项目目录中。这样可以确保所有需要adb的工具都能访问到它。
-
环境变量检查:在修改脚本前,可以先在终端执行
which adb命令,确认adb确实在系统路径中。如果找不到,需要先安装adb工具。 -
脚本兼容性改进:对于脚本开发者来说,可以考虑更健壮的实现方式,例如:
- 首先尝试系统路径中的adb
- 如果找不到,再尝试相对路径的adb
- 如果都找不到,给出明确的错误提示和安装指导
-
权限问题:确保adb可执行文件具有正确的执行权限(chmod +x adb)
总结
这个问题的解决展示了Linux/Unix系统中路径管理的重要性。通过理解系统如何查找可执行文件,以及如何正确配置工具路径,可以避免类似的"command not found"或"No such file or directory"错误。对于QtScrcpy用户来说,这个简单的修改可以快速解决音频传输中的adb路径问题,让sndcpy工具正常工作。
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