Python 运行时出现 Segmentation fault (core dumped) 解决办法

什么让你对C/C++如此恐惧? C/C++语言如此的强大,让人爱不释手,但晦涩的语法和诸多的编程陷阱让人头皮发麻. 段错误 我们通常遇到的最多的错误莫过于段错误,下面是一个经典的段错误,你没遇到过?亲,那不可能~ 好吧,一般这样的错误大都由指针引起,看看我们的代码都写了些什么: #include "stdio.h" #include "string.h" #include "stdlib.h" void func1(char ** dest,ch

在实际开发中, 一定要对fopen的返回值进行校验. 此时可能就是fopen返回值为NULL.

1 问题原因 Segmentation fault (core dumped)多为内存不当操作造成.空指针.野指针的读写操作,数组越界访问,破坏常量等.对每个指针声明后进行初始化为NULL是避免这个问题的好办法.排除此问题的最好办法则是调试. 更为详细的原因: (1)内存访问越界 a) 由于使用错误的下标,导致数组访问越界b) 搜索字符串时,依靠字符串结束符来判断字符串是否结束,但是字符串没有正常的使用结束符c) 使用strcpy, strcat, sprintf, strcmp, strcas

1. 执行roslaunch 文件打开 某rviz文件.出现了例如以下的错误: [rviz-1] process has died [pid 10134, exit code -6] 2. 执行rosrun rviz rviz  正常,执行某公布图像的节点, 当用rviz加入 这一图像topic时,出现了例如以下的错误: Segmentation fault (core dumped) 我的问题出自解决问题QTerro:Size mismatch for type 'QPaintBufferCa

再谈Segmentation fault (core dumped)问题 -查找段错误原因    在前一篇文章"Segmentation fault (core dumped) "有说了具体core dumped产生的原因. 下面主要来介绍下问题的解决与查找,在linux下一般都使用gdb进行调试,那今天我就以Ubuntu 14.04环境作为介绍 来查找正在的core dumped的原因.需要说明的是,你在编译程序的时候要加调试选项 -g. $ gcc -o app reverse.c

安装dgl 并运行的时候,出现了如上错误,很是郁闷:使用 gdb python; run train.py 进行调试,发现是torch的问题:我猜测估计是torch 安装的版本过于新:于是重新安装 1.0.0 版本; 解决上述问题: dgl-cu90 0.4.1 torch 1.0.0 ~/Desktop/dgl/examples/pytorch/gcn$ python train.py --dataset cora --gpu 1 保持更新,更多内容请关注 cnblogs.com/xuyaow

第一步,打开虚拟机,打开终端 第二步,输入#ulimit -c unlimited 打开core dump 第三步,编译程序,输入#gcc -g seg1.c -o seg1 第四步,输入ls查看有没有core文件,然后调用#gdb ./seg1 core 查看错误信息,第一个程序是空指针赋值,第二个程序错误是只读字符串赋值错误,都能显示出来 第五步,关闭core dump 输入 #ulimit -c 0 就可以了

最近在学习多线程,今天下了一套源码,导入到eclipse里后,随便找了个带main()的类试了一下,找不到主类. 首先想到的解决办法是把工程clean一下,并没有用.去网上找了一个遍终于找到了管用的方法.方法如下: 把properties属性里的java compiler-->building-->abort build when build path errors occur 前的勾去掉这样就ok 了 方法引用地址:http://cancait.blog.163.com/blog/stati

找到报错的地方.在前一行加上: reload(sys) sys.setdefaultencoding('utf-8') 再运行就可以了. Python的字符串真的是麻烦啊. Bon Appetite~ Python运行时遇到UnicodeDecodeError: 'ascii' codec can't decode byte 0xb0 in position 1: ordinal not in range(128)的问题