HiGHS 开源项目常见问题解决方案
2026-01-29 12:53:42作者:戚魁泉Nursing
项目基础介绍
HiGHS 是一个高性能的线性优化求解器,支持线性规划(LP)、凸二次规划(QP)和混合整数规划(MIP)问题。该项目主要使用 C++ 编写,但也包含一些 C 语言代码。HiGHS 的设计目标是解决大规模稀疏线性优化问题,并且不需要第三方依赖。它支持多种操作系统和平台,包括 Linux、MacOS 和 Windows。
新手使用注意事项及解决方案
1. 编译问题
问题描述:新手在尝试编译 HiGHS 项目时,可能会遇到编译错误,尤其是在没有正确配置开发环境的情况下。
解决步骤:
- 检查依赖项:确保系统中已安装所有必要的编译工具和依赖项,如 CMake、GCC 或 Clang 等。
- 配置环境:使用 CMake 生成构建文件。在项目根目录下运行以下命令:
cmake -S . -B build - 编译项目:进入构建目录并执行编译命令:
cd build make
2. 运行示例代码时出现错误
问题描述:在运行 HiGHS 提供的示例代码时,可能会遇到运行时错误,如找不到库文件或配置错误。
解决步骤:
- 检查库路径:确保 HiGHS 的库文件路径已正确添加到系统的库路径中。
- 配置环境变量:设置
LD_LIBRARY_PATH环境变量,指向 HiGHS 库文件的目录。例如:export LD_LIBRARY_PATH=/path/to/highs/lib:$LD_LIBRARY_PATH - 运行示例:在示例代码目录下运行示例程序,确保所有依赖项都已正确配置。
3. 提交问题或贡献代码时的注意事项
问题描述:新手在尝试提交问题报告或贡献代码时,可能会因为不熟悉 Git 和 GitHub 的工作流程而遇到困难。
解决步骤:
- 创建问题报告:在 GitHub 上创建一个新的问题报告,详细描述遇到的问题,并提供相关的错误日志和环境信息。
- 提交代码:在 GitHub 上 Fork HiGHS 项目,创建一个新的分支进行开发,完成后提交 Pull Request。确保代码风格和项目一致,并附上详细的修改说明。
- 参与讨论:积极参与项目讨论,了解项目的开发方向和社区的反馈,有助于更好地贡献代码和解决问题。
通过以上步骤,新手可以更好地理解和使用 HiGHS 项目,并参与到开源社区的贡献中。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
atomcodeClaude Code 的开源替代方案。连接任意大模型,编辑代码,运行命令,自动验证 — 全自动执行。用 Rust 构建,极致性能。 | An open-source alternative to Claude Code. Connect any LLM, edit code, run commands, and verify changes — autonomously. Built in Rust for speed. Get StartedRust0191
cann-learning-hubCANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。Jupyter Notebook0114
Step-3.7-FlashStep-3.7-Flash是一个拥有 1980 亿参数的稀疏混合专家(MoE)视觉语言模型,由 1960 亿参数的语言主干网络和 18 亿参数的视觉编码器组合而成,具备原生图像理解能力。Python00
JoyAI-EchoJoyAI-Echo,这是一个独立的、仅用于推理的版本,旨在实现分钟级多镜头音视频生成。它采用了经过蒸馏的DMD生成器、配对的跨模态记忆以及故事级别的一致性。其性能的核心在于,一个跨模态视听记忆库能够在长达五分钟的视频中保持角色外观和语音音色的一致性。同时,一个训练后处理流程将基于记忆的强化学习与分布匹配蒸馏相结合,实现了7.5倍的速度提升,显著增强了视觉质量和对齐效果。00
omega-aiOmega-AI:基于java打造的深度学习框架,帮助你快速搭建神经网络,实现模型推理与训练,引擎支持自动求导,多线程与GPU运算,GPU支持CUDA,CUDNN。Java04
llm-universe本项目是一个面向小白开发者的大模型应用开发教程,在线阅读地址:https://datawhalechina.github.io/llm-universe/Jupyter Notebook08
热门内容推荐
最新内容推荐
项目优选
收起
暂无描述
Dockerfile
763
4.96 K
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
856
1.92 K
本项目是CANN提供的神经网络类计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
676
1.33 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
719
875
deepin linux kernel
C
32
16
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
455
437
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++
1.07 K
1.09 K
华为昇腾面向大规模分布式训练的多模态大模型套件,支撑多模态生成、多模态理解。
Python
150
252
CANN 学习中心仓,支持在线互动运行、边学边练,提供教程、示例与优化方案,一站式助力昇腾开发者快速上手。
Jupyter Notebook
296
114
昇腾LLM分布式训练框架
Python
178
220