在Kylin10系统中解决SUMO-1.22.0编译时的C++17标准问题
2025-06-28 20:05:00作者:殷蕙予
问题背景
在Kylin10 Linux系统上编译安装SUMO-1.22.0交通仿真软件时,开发者遇到了一个与C++标准版本相关的编译错误。错误信息明确指出:"C++ versions less than C++17 are not supported",这表明编译环境需要至少支持C++17标准。
错误分析
该错误发生在编译过程中,具体是在处理Google Test框架的头文件时触发的。错误表明当前编译器配置的C++标准版本低于项目要求的C++17标准。这通常意味着:
- 项目本身需要C++17特性支持
- 依赖的测试框架(Google Test)要求C++17环境
- 当前CMake配置没有正确指定C++标准版本
解决方案
要解决这个问题,需要修改SUMO项目的CMake配置文件,明确指定使用C++17标准。具体需要修改两个关键文件:
1. 修改主CMakeLists.txt文件
找到项目根目录下的CMakeLists.txt文件,进行以下修改:
# 设置C++标准为17
set(CMAKE_CXX_STANDARD 17)
# 要求必须支持C++17标准
set(CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED ON)
2. 修改源代码目录的CMakeLists.txt文件
在src/目录下的CMakeLists.txt文件中添加相同的配置:
set(CMAKE_CXX_STANDARD 17)
set(CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED ON)
技术原理
这些修改的作用是:
CMAKE_CXX_STANDARD变量告诉CMake使用哪个C++标准版本进行编译CMAKE_CXX_STANDARD_REQUIRED设置为ON表示如果编译器不支持指定的C++标准,则报错而不是降级使用
现代C++项目越来越多地依赖C++17甚至更高版本的标准,因为这些版本引入了许多有用的特性,如结构化绑定、if constexpr、内联变量等,可以显著提高代码质量和开发效率。
验证方法
修改完成后,可以按照以下步骤验证:
- 清理之前的编译缓存:
make clean或删除build目录 - 重新运行CMake配置
- 查看CMake输出,确认C++标准已正确设置为17
- 重新编译项目
扩展建议
对于其他可能遇到类似问题的开发者,还可以考虑以下方案:
- 检查系统GCC版本是否足够新(建议至少GCC 7以上)
- 确认CMake版本是否支持C++17配置(建议CMake 3.8以上)
- 如果使用其他编译器(如Clang),也需要确保其支持C++17
总结
在编译现代C++项目时,正确配置C++标准版本是确保编译成功的关键步骤。通过明确指定C++17标准并设置为必需,可以有效解决SUMO-1.22.0在Kylin10系统上的编译问题。这种方法同样适用于其他需要特定C++标准的开源项目。
登录后查看全文
热门项目推荐
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
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
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-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
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
最新内容推荐
JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 OMNeT++中文使用手册:网络仿真的终极指南与实用教程 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
192
211
暂无简介
Dart
632
143
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
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
481
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
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++
649
271
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
297
111
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
158
212