Raspberry Pi Pico SDK 在 macOS Sequoia 上的编译问题解决方案
2025-06-15 03:53:42作者:丁柯新Fawn
问题背景
在使用 Raspberry Pi Pico SDK 进行项目开发时,许多开发者遇到了在 macOS Sequoia (15.0+) 系统上编译失败的问题。这些错误通常表现为无法找到标准 C++ 头文件,如 cstdarg、array、vector 等基础库文件缺失。
错误表现
编译过程中会出现类似以下错误信息:
fatal error: 'cstdarg' file not found
fatal error: 'array' file not found
fatal error: 'vector' file not found
这些问题主要影响 Pico SDK 的工具链组件,特别是 picotool 和 pioasm 等工具的构建过程。这些工具是 Pico 开发环境的重要组成部分,用于处理二进制文件和 PIO 汇编代码。
问题根源
经过分析,这些问题源于 macOS Sequoia 更新后 Command Line Tools 的安装不完整或配置不当。macOS 的系统头文件路径发生了变化,导致编译器无法正确找到标准库头文件。
解决方案
方法一:重新安装 Command Line Tools
- 首先删除现有的 Command Line Tools:
sudo rm -rf /Library/Developer/CommandLineTools
- 然后重新安装:
xcode-select --install
- 确认安装完成后,设置正确的路径:
sudo xcode-select --switch /Library/Developer/CommandLineTools
方法二:验证开发环境
如果问题仍然存在,可以执行以下步骤:
- 检查当前活动的开发者目录:
xcode-select -p
- 确保输出为:
/Library/Developer/CommandLineTools
- 如果不是,使用以下命令设置:
sudo xcode-select --switch /Library/Developer/CommandLineTools
预防措施
为了避免类似问题,建议开发者:
- 在升级 macOS 前备份重要的开发环境配置
- 定期检查开发工具链的完整性
- 考虑使用虚拟环境或容器来隔离开发环境
总结
macOS 系统升级有时会影响开发工具链的正常工作,特别是像 Raspberry Pi Pico SDK 这样依赖特定工具链的项目。通过重新安装 Command Line Tools 并验证路径配置,可以有效解决这类标准库头文件找不到的问题。开发者应保持开发环境的整洁,并注意系统升级可能带来的兼容性问题。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。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
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
246
暂无简介
Dart
672
157
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++
663
313
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
324
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
🎉 (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
1.2 K
655
🔥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
64
19
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218
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
330
137