1.LINUX安装ODBC驱动
2.Linux驱动开发笔记（二）：ubuntu系统从源码编译安装gcc7.3.0编译器
3.Autoware.io源码编译安装
LINUX安装ODBC驱动
为了在Linux系统上安装ODBC驱动，线驱首先需要从unixODBC.org/unixODBC-2... 下载源码包并解压至 /usr/local/。动安之后，装源找进入解压后的码线目录执行构建与安装命令。
使用如下命令进行配置、驱动构建与安装：
#cd /usr/local/unixODBC-2.3.1/
#./configure --prefix=/usr/local/unixODBC-2.3.1 --includedir=/usr/include --libdir=/usr/lib -bindir=/usr/bin --sysconfdir=/etc
#make
#make install
安装完成后，安装javacallable源码通过运行odbcinst -j来测试查看unixODBC的源码安装情况，结果应包含驱动、线驱系统数据源、动安文件数据源、装源找用户数据源、码线SQL数据类型大小等信息。驱动如果出现错误，安装小米商城源码laravel如“libodbcinst.so.2: cannot open shared object file: No such file or directory”，源码可能是线驱因为共享库路径设置问题。
解决此错误，可以执行以下步骤：
1. 如果共享库文件位于 /lib 或 /usr/lib 目录下，执行 ldconfig 命令以更新共享库缓存。
2. 如果共享库位于 /usr/local/lib 或其他非默认目录，先将此目录添加到 /etc/ld.so.conf 文件中，然后运行 ldconfig。
3. 可以通过设置全局变量 LD_LIBRARY_PATH 来临时指定共享库路径，方法是在用户配置文件或shell中添加命令行，如：
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/mysql/lib:$LD_LIBRARY_PATH
请注意，此方法通常为临时解决方案，发卡程序源码开源适用于无权限或暂时需要的情况。
Linux驱动开发笔记（二）：ubuntu系统从源码编译安装gcc7.3.0编译器
在编译Ubuntu驱动时，由于使用的gcc版本为7.3.0，通过apt管理和下载都无法直接安装，因此需要从源码编译安装gcc7.3.0编译器。
GCC，作为GNU项目的重要组成部分，是一款遵循GPL许可证的自由软件。起初，它为GNU操作系统设计，如今已广泛应用于Linux、BSD、ts源码录制教程MacOS X等系统，甚至在Windows上也有应用。GCC支持多种处理器架构，如x、ARM和MIPS，并且支持多种编程语言，如C、C++、Fortran、Pascal等。
要从源码安装gcc7.3.0，首先需要下载源码包。自助收款网站源码下载地址为：mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn...
安装过程分为几个步骤。首先，确保网络连接，因为需要依赖库，如libgmp-dev、libmpfr-dev和libmpc-dev。安装完这些后，不要卸载已有的gcc，因为可能会遇到问题。
下载并解压gcc-7.3.0.tar.gz，然后执行./configure。注意增加c和c++的配置，避免编译结果只有g++。配置完成后，进行make -j4编译，可能会遇到错误，如"fatal error: asm/errno.h: No such file or directory"，这时需要修改头文件路径。
继续编译，可能会遇到"sanitizer_syscall_generic.inc::: error: '__NR_open' was not declared in this scope"，解决方法是修正头文件链接。最后，编译成功后执行sudo make install，并确认安装版本。
在安装过程中，有两点需要注意：一是本地需要g++，否则编译时会出错，解决方法是安装gcc；二是安装后可能只有g++，没有gcc，此时需在./configure阶段添加c和c++的配置。
Autoware.io源码编译安装
要编译安装Autoware.io，首先请确保已安装ROS1，如Ubuntu .版本的Melodic。以下步骤将指导你完成依赖安装及源码编译过程。安装依赖
1. 对于CUDA的支持（可选但建议），你需要下载CUDA .0，链接位于developer.nvidia.com/cuda。安装时，遇到驱动安装询问时选择n，后续步骤默认安装即可。 2. 安装cudnn，从developer.nvidia.com/rd...获取并进行安装。在cuda目录下进行软链接配置，并通过验证测试。其他依赖安装
3. 安装eigen3.3.7，接着是opencv3，安装时需先安装依赖库，然后解压、配置和编译。源码下载与编译
4. 创建新的工作区，下载并配置工作区，然后下载Autoware.ai源码。 5. 使用rosdep安装依赖库，有CUDA版本和无CUDA版本两种编译方式。测试与问题解决
6. 下载并运行demo，可能遇到的问题包括编译错误和链接问题。问题1：calibration_publisher报错，需修改CMakeList.txt文件。
问题2：ndt_gpu编译错误，需替换Eigen3Config.cmake文件中的版本信息。
问题3：opencv链接问题，需要检查和调整。
问题4：rosdep更新慢，可通过修改源码和配置文件解决。
问题5：runtime manager花屏，需安装wxPython 4.和libsdl1.2-dev。
通过上述步骤，你应该能够成功编译并测试Autoware.io。如有任何疑问，查阅官方文档或社区论坛寻求帮助。