Ceres-Solver在Ubuntu 24.04上的构建问题分析与解决方案
问题背景
在Ubuntu 24.04系统上构建Ceres-Solver时,用户遇到了两个主要问题:
- 与SuiteSparseQR相关的编译错误
- 与abseil-cpp库版本不兼容的问题
这些问题主要源于Ubuntu 24.04仓库中提供的依赖库版本与Ceres-Solver最新版本的要求不匹配。
技术分析
SuiteSparseQR编译错误
错误信息表明在构建过程中,编译器无法找到匹配的SuiteSparseQR函数重载。这通常是因为SuiteSparse库的API发生了变化,而Ceres-Solver使用的调用方式与当前安装的SuiteSparse版本不兼容。
Ubuntu 24.04默认安装的是SuiteSparse 7.6.1版本,这个版本可能对某些接口进行了修改。Ceres-Solver需要确保与SuiteSparse 4.5.6或更高版本兼容,但高版本有时会引入不兼容的API变更。
abseil-cpp版本问题
更普遍的问题是abseil-cpp的版本不兼容。Ceres-Solver要求abseil-cpp的最低版本为20240116,而Ubuntu 24.04仓库提供的版本是20220623。这导致在链接阶段无法找到所需的absl::log等目标。
解决方案
方法一:使用Ceres-Solver的子模块
Ceres-Solver项目提供了将abseil-cpp和gtest作为子模块的选项,这是最推荐的解决方案:
-
克隆Ceres-Solver仓库时,使用
--recursive参数:git clone --recursive https://github.com/ceres-solver/ceres-solver.git -
如果已经克隆了仓库但没有子模块,可以运行:
git submodule update --init -
构建时,Ceres-Solver会自动使用子模块中的abseil-cpp和gtest,避免了系统版本不兼容的问题。
方法二:手动安装新版abseil-cpp
如果不想使用子模块,可以手动安装符合要求的abseil-cpp版本:
- 从abseil-cpp官方仓库获取最新稳定版源码
- 按照官方文档编译安装
- 确保CMake能够找到新安装的版本
方法三:禁用测试构建
对于只需要核心功能的用户,可以临时解决方案:
- 在CMake配置中禁用测试和示例构建
- 修改CMakeLists.txt文件,设置
BUILD_TESTING=OFF和BUILD_EXAMPLES=OFF - 对于特定版本需求(如与colmap配合使用),可能需要调整版本号定义
最佳实践建议
-
优先使用子模块:这是Ceres-Solver团队推荐的构建方式,能确保依赖版本完全兼容。
-
系统依赖管理:在基于Ubuntu的系统上,注意系统仓库提供的库版本可能滞后于开源项目的最新要求。
-
构建环境隔离:考虑使用容器化技术(如Docker)或虚拟环境来管理构建环境,避免系统库冲突。
-
版本兼容性检查:在集成Ceres-Solver到其他项目(如colmap)时,注意检查各组件间的版本兼容性矩阵。
总结
Ubuntu 24.04用户构建Ceres-Solver时遇到的主要问题是系统提供的依赖库版本不兼容。通过使用项目提供的子模块机制,可以最简单地解决这些问题。对于有特殊需求的用户,可以选择手动管理依赖或调整构建选项。理解这些构建问题的本质有助于开发者更好地管理复杂C++项目的依赖关系。
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-1.5暂无简介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