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linux_aarch64_qt环境搭建

-5.4.1-2017.05-x86_64_aarch64-linux-gnu.tar.xz Qt交叉编译版本: qt-everywhere-src-5.12.9.tar.xz 一、aarch64编译器下载...效果如下： 32位编译失败error: protobuf有configure文件，直接用以前写好的就行。...host：编译出来的二进制程序所执行的主机，因为绝大多数是本机编译，本机执行，所以这个值就等于build。只有交叉编译的时候（也就是本机编译，其他系统机器执行）才会build和host不同。...如果你的程序用到了Qt，那么还需要交叉编译Qt。...我用这个编译成功了。 编译OK，可以给Qt再添加一个编译器。或者对Qt的pro文件直接使用qmake进行编译。 四、Qt交叉编译环境搭建 直接整不行，需要设置环境变量。 source .

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AArch64教程第一章

软件 是否意味着没有硬件则没办法运行AArch64？当然不，我们能够通过交叉工具链和用户模式下的QEMU做很多关于64位的事情。...Ubuntu 16.04的例子 只需要安装QEMU和一个AArch64的交叉工具链 $sudo apt-get install qemu-user gcc-aarch64-linux-gnu 现在测试你能运行一个...\n"); return 0; } 现在用前面我们安装过的AArch64的交叉编译器编译它(-static标志很重要) $aarch64-linux-gnu-gcc -static -o hello...我们第一个AArch64的编译程序 让我们写一个非常简单的程序，该程序只是返回一个2的错误码 //first.s .text .globl main main: mov w0, #2 ret 让我们编译它...第一个指令是设置寄存器w0里面的值为2（我们会在下一张看到什么是寄存器）。第二句式从main函数返回，我们的程序立刻结束。 当一个函数结束，w0寄存器内的内容被用来决定程序的错误码。

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NVIDIA Jetson开发压箱底的秘密都在这里，很多人还不知道（一）

NVIDIA 在2017年12月7号又更新了一波资料（NVIDIA更新资料还是很勤奋的），让Lady带着你一起过一遍： Jetpack升级到3.2 主要的更新是： 主机上增加了对Ubuntu Linux...GCC Tool chain sources for 64-bit BSP 和 GCC Tool chain for 64-bit BSP NVIDIA提供了64位ARM(aarch64)交叉编译工具，...NVIDIA提供了一个源码包和一个安装包。源码需要编译下才能安装，安装包可以直接使用。 开发者可以用源码包编译成ARM上或者X86上用的编译器，据说这是牛逼程序员专用的... 什么，啥叫交叉编译？...就是我可以在主机上编译好，再放到Jetson上，不是直接放Jetson上编译程序哟！...多媒体API为那些不使用GStreamer或利用自定义框架的开发人员提供了另一种应用程序开发路径。

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Qt-4.8.7交叉编译平台的搭建、移植详解( aarch32、aarch64 、mips64)「建议收藏」

准备下载相关的交叉编译器gcc (1)、aarch32架构的交叉编译器 因为系统是ubuntu 14-04的版本，可以直接使用安装的方式去安装aarch32架构的交叉编译器...也可以按照aarch64架构的方式去下载aarch32的交叉编译器，建议g++版本低一点，4.8.4左右。...版本值显示如下图： (2)、aarch64架构的交叉编译器 首先找到arm64架构的交叉编译器的官网地址（https://releases.linaro.org...2、aarch64架构的相关设置与问题 将前面下载的gcc-linaro-5.4.1-2017.01-x86_64_aarch64-linux-gnu.tar.xz包，解压缩到指定目录...然后进入lib目录，使用file *命令查看生成的动态库类型，如果显示为下图，则表示生成aarch64架构的qmake以及qt库成功。

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在Jetson TX2上编译模块

通过交叉编译模块，我们能够使用这些网络设备。 另一个选择是在Jetson本身上构建新的映像。这可以用来启用CDC ACM模块，这也是我们在这个过程中的目标。这样的脚本很容易使用，并且工作得很好。...1 交叉编译 这已经在一个干净的安装上进行了测试，是没问题的。我已经提供了MD5s的文件来验证是否使用了正确的文件。 在普通PC上构建系统是ubuntu-16.04。...构建命令使用CROSS_COMPILE的设置来使用针对ARM64的Nvidia的交叉编译器。 如果有警告说找不到courses.h，您可以使用apt安装libncurses5-dev。...menuconfig中的一个重要步骤是进入通用设置并定义一个本地版本。Nvidia的默认本地版本是-tegra。更改它，以明确这是一个独立的内核构建。...LTS (GNU/Linux 4.4.38-chiral aarch64) 这说明TX2已经在运行定制过的kernel了，用root用户登录, 运行一次depmod(让你的系统能用上这些新编译的模块，然后重启

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使用Zig在arm64上引导Uber的基础设施

例如，一块智能手表可以运行已编译的代码，但不能运行编译器，因此我们可以使用交叉编译器为手表编译程序。 sysroot 是目标平台文件系统的归档。例如，特定于目标平台的头文件、共享库、静态库。...通常是交叉编译工具链所必需的，下面将会讨论。 aarch64 或 arm64 是指处理器架构。 下图显示了如何通过原生编译（左）和交叉编译（右）将源文件 main.c 编译成可执行文件。...图 1：输入文件 main.c 原生编译（左）或交叉编译（右）为 aarch64 架构。 原生编译只需要较少的配置和准备工作就可以使用，因为这是大多数编译器工具链的默认模式。...示例：使用 GCC 和 Clang 进行交叉编译 让我们在 x86_64 Linux 主机上编译一个 C 文件，目标平台是 Linux aarch64： GCC 调用目标平台特定的可执行文件（aarch64...现在我们已经知道交叉编译器使用了哪些东西，我们可以将依赖项分为两类： 特定于主机的工具（编译器、链接器和其他与目标平台无关的程序）； 特定于目标平台的库和头文件，它们是为目标平台编译最终程序所必需的。

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CUDA-GDB安装+环境配置

该工具为开发人员提供了一种调试实际硬件上运行的CUDA应用程序的机制。这使开发人员可以调试应用程序，而不会出现模拟和仿真环境带来的潜在变化。...CUDA-GDB允许用户为单步CUDA应用程序设置断点，还可以检查和修改硬件上运行的任何给定线程的内存和变量。...CUDA-GDB支持调试内核，这些内核已针对特定的CUDA体系结构进行了编译，例如 sm_75 要么 sm_80，但还支持调试在运行时编译的内核，称为即时编译或简称JIT编译。 ?...以及有使用的文档 https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-quick-start-guide/#ubuntu-x86_64 https://docs.nvidia.com/cuda...https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-linux/ 在这里是环境变量的设置的文档，目前我的系统里面已经有了，我就不重头安装了 ?

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Github项目推荐 | 比快更快！速度超越OpenCV的人脸检测库 libfacedetection 开源！

你只需要一个C++编译器，在Windows，Linux、ARM和任何平台下均可以编译源代码。 SIMD指令用于加速检测。 如果使用Intel CPU或NEON for ARM，则可以采用AVX2。...注：图片来自本Github项目（https://github.com/ShiqiYu/libfacedetection） 如何编译 在使用 g++ 编译源代码时，请添加 -O3 来启用优化。...在使用Microsoft Visual Studio编译源代码的时候，请选择“Maximize Speed（最大化速度）/-O2”。...创建构建文件夹 mkdir build; cd build; rm -rf * aarch64的交叉构建 为aarch64设置交叉编译器（请参考aarch64-toolchain.cmake） 设置opencv...最小面部尺寸为 12x12 处理器：Intel（R）Core（TM）i7-7700 CPU @ 3.6GHz。

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在NVIDIA Jetson TX2上安装TensorFlow

刷机开始的时候需要将TX2设置到RECOVRY MODE，设置方法在安装过程中会给出提示，请仔细阅读该提示即可完成操作。...另外一个问题是关于从网络下载安装文件到Host上过程中，因为我们公司网络为内网环境，无法连接到网络下载源，从而导致下载失败。如果遇到这种情况，更换网络环境就可以了。...添加swap file是为了在硬盘上创建虚拟内存，给编译像TensorFlow这种大型的项目提供足够的内存。例如TX2的真实内存只有8G，编译TF也需要至少8G的内存，所以有必要创建虚拟内存空间。...另外，TX2的CPU是ARM架构，混合NVIDIA自家的CPU，所以目前只能重新编译、再安装TensorFlow。...可能在你修改的时候，你会发现有所不同，文件tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_gpu_executor.cc中的TryToReadNumaNode()函数源码中已经添加了对aarch64

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【错误记录】Android NDK 错误排查记录 ( java.lang.UnsatisfiedLinkError: dalvik.system.PathClassLoader )

CPU 信息查看 : 使用 adb shell 进入命令行 , 进入 /proc 目录 , 执行 cat cpuinfo 命令 , 即可查看 CPU 架构信息 , 运行该应用的手机是 AArch64 架构的...; 1|walleye:/proc $ cat cpuinfo Processor : AArch64 Processor rev 4 (aarch64) processor...④ 引用外部函数库 : 如果引用外部的函数库 , 如第三方静态库或动态库 , 其中的配置 , 预编译选项 , 构建脚本 , 可能支持情况就不太一样了 , 使用一些不太适合的 Gradle 版本可能无法编译通过..., 或编译出的版本无法运行 ; ⑤ 当前交叉编译 CPU 架构选择 : 该 NDK 项目中引用了外部的静态库 , 和头文件 , 需要配置预编译选项 , 但是在 Ubuntu 中只交叉编译了 armeabi-v7a...CPU 架构的静态库 ; ⑥ 建议交叉编译 CPU 架构选择 : 最新的 Gradle 和 Gradle 插件 , 编译的应用 , 必须在 Ubuntu 中交叉编译时 , 为各种 CPU 架构都编译出对应的函数库

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Jetson TX1上安装Tensorflow Serving遇到的问题总结

Jetson TX1是一块带GPU的板子，预装了ubuntu系统，ARM架构，详情可参考NVidia官网。...原本想尝试交叉编译的，因为板子上编译很慢，但考虑板子上编译坑会少点，所以这里只尝试了在板子上编译的方式。安装遇到的问题这里只列出主要的。...(1) 一般直接重试就好，会继续编译，而不是老失败在一个地方 (2) 如果经常编译没多久就出现这个问题，说明内存很不够用，可以考虑加swap，我加的2GB（TX1本身有4GB的内存）。...aarch64架构的。...分析BUILD.bazel源码发现，有对平台的判断，针对不同平台会拷贝不同目录的代码进行编译，而平台里不包含aarch64相关的，从而不会拷相应的代码。

2.7K40

大模型之 Huggingface 初体验

这里以一个模型为例，完成从模型介绍到加载、运行的完整过程，作为我们熟悉 huggingface 的一个示例。 二 模型 这里选择 google/pegasus-newsroom 模型作为示例。...huggingface 官网的模型页面查看，发现如下： 可以通过 git 拉取模型文件 不过执行后有如下报错： 所以改为使用 SSH 方式： 报了权限错误，不过还好，看到 publickey 的提示，应该是设置一下访问授权就可以了...git clone git@hf.co:google/pegasus-newsroom 正克隆到 'pegasus-newsroom'......，按照文档描述这应该是失败的状态。这里暂时没有解决，留待后续继续排查。 四 继续运行模型 4.1 网络问题 回过头来，我们继续尝试对 google/pegasus-newsroom 的尝试。...不过我们重复执行时，发现这里还有个问题，执行：model = PegasusModel.from_pretrained("google/pegasus-large") 时，依然会报连接失败的错误，而且失败的概率还比较大

1.8K21

TI Sitara系列 AM64x开发板——FreeRTOS、Baremetal案例开发案例

”压缩包解压至CCS安装目录，该交叉编译工具链用于Cortex-A53端程序编译。...备注：Cortex-M4F端工程使用CCS工具自带的交叉编译工具链。...图 28点击"Linked Resources -> Path Variables"，确认MCU+ SDK组件、交叉编译工具链等已全部配置为实际安装路径（如下图所示）。...具体说明如下所示：CCS_BASE_ROOT：CCS安装目录的ccs_base文件夹绝对路径CCS_INSTALL_ROOT：CCS安装目录绝对路径CG_TOOL_ROOT：交叉编译工具链安装目录绝对路径...在Windows右键“我的电脑”，选择“属性(R) -> 高级系统设置”，打开如下系统属性界面。图 33图 34图 35点击“环境变量(N)…”，打开如下界面。

1.2K20

【从零开始学深度学习编译器】番外二，在Jetson Nano上玩TVM

Jetson Nano 安装 这里就不详细介绍Jetson Nano了，我们只需要知道NVIDIA Jetson是NVIDIA的一系列嵌入式计算板，可以让我们在嵌入式端跑一些机器学习应用就够了。...、NVIDIA驱动程序、示例文件系统等。...aarch64 aarch64 GNU/Linux 可以看到这个系统是64位的arm系统，接下来我们为ubuntu更换一下国内源，换源前最好备份一下原始的源： sudo cp /etc/apt/sources.list...成功编译之后还需要记得设置TVM的PYTHONPATH环境变量： export TVM_HOME=/home/bbuf/tvm_project/tvm export PYTHONPATH=$TVM_HOME...下面的代码中local_demo设置为True表示在真实的Jetson Nano运行这个Relay计算图，如果设置为False表示要基于RPC调用局域网中的Jetson Nano运行Relay计算图。

1.6K30

大模型之Huggingface初体验

这里以一个模型为例，完成从模型介绍到加载、运行的完整过程，作为我们熟悉huggingface的一个示例。 二 模型 这里选择google/pegasus-newsroom模型作为示例。...huggingface官网的模型页面查看，发现如下： 可以通过git拉取模型文件： 不过执行后有如下报错： 所以改为使用SSH方式： 报了权限错误，不过还好，看到publickey的提示，应该是设置一下访问授权就可以了...git clone git@hf.co:google/pegasus-newsroom 正克隆到 'pegasus-newsroom'......，按照文档描述这应该是失败的状态。这里暂时没有解决，留待后续继续排查。 四 继续运行模型 4.1 网络问题 回过头来，我们继续尝试对google/pegasus-newsroom的尝试。...不过我们重复执行时，发现这里还有个问题，执行：model = PegasusModel.from_pretrained("google/pegasus-large") 时，依然会报连接失败的错误，而且失败的概率还比较大

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听GPT 讲Rust源代码--compiler(17)

弱语言项是一些特定的函数或变量，它们在编译期间可能由于缺失定义或链接失败而被忽略。 在Rust中，标准库和其他库中的一些功能依赖于这些弱语言项的存在。...设置编译参数：根据操作系统和编译器的不同，build.rs会设置一系列编译参数。这些参数包括链接器选项、库路径、预处理器定义以及其他与LLVM集成相关的编译参数。...在编译过程中，当目标平台被设置为AVR架构时，rustc会根据avr.rs中的定义来生成针对AVR架构的汇编代码。这样，Rust代码编译为二进制文件后，可以在AVR架构的嵌入式设备上运行。...在Rust编译器中，nvptx.rs文件负责生成用于NVIDIA PTX架构的汇编代码，这些代码将用于编译Rust程序以在NVIDIA GPU上执行。...它使用了has_ras_extension函数来检查AArch64处理器是否支持可重定向异常处理（RAS）扩展。如果支持，就会将support_panics设置为true，否则为false。

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