关于RetDec RetDec是一款功能强大的基于LLVM的可重定目标机器代码反编译器，该工具支持的反编译器不限于任何特定的目标体系结构、操作系统或可执行文件格式。...、MIPS、PIC32和PowerPC 64位：x86-64，ARM64（AArch64） 功能介绍 1、提供带有详细信息的可执行文件静态分析数据； 2、编译器和封装器检测； 3、加载和指令解码...和Graphviz； 2、如需反编译名为text.exe的代码文件，可以运行下列命令： $RETDEC_INSTALL_DIR/bin/retdec-decompiler test.exe (向右滑动...Docker中构建RetDec 构建镜像 在Docker中构建RetDec不需要在本地安装所需的依赖库，直接运行下列命令即可构建RetDec镜像： docker build -t retdec.../directory 接下来，你就可以在容器中运行反编译器了： docker run --rm -v /path/to/local/directory:/destination retdec retdec-decompiler
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。...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。...因为一重新编译，之前改的Makefile之类的就又被刷回来了。...所以解决方法如下 (1) 修改third_party/libevent.BUILD中的libevent目标，删除删临时文件的那一行，避免编译完后中间文件被删。然后重编译，当然，仍会失败。
netbeans开发的，在文件结构上要比上一个复杂的多，而且采用的是CMakeList.txt的方式，应该算比较正式的C++项目了吧。...和nvidia-smi（或nvtop）就应该打印相同版本的Cuda了 尝试运行项目 构建这个项目，首先需要新建个cmake文件夹，然后进入该文件夹内，执行cmake命令，结果报错了，找不到Cuda（found...解决方案：在cmake时添加编译参数（参见这里），如下所示： cmake -DCUDA_TOOLKIT_ROOT_DIR=/usr/local/cuda-10.2 常规的配置修改 修改arch参数，改为...可以看到已经编译完成了，但链接linking出错，在此，我推测是原有的静态链接文件（源代码带的）并不能在我的机器上正常工作，我需要重新编译生成一遍，之后我重新编译了ANN、Wordcloud、Cubu模块...定位：graphdrawing 有问题，进而定位到Cubu，非常怀疑是libcubu.a这个静态链接库有问题，但我重新编译后生成的新文件去替换它之后，会出现以下错误， ?
/ffmpeg -version 访问问题 若想非本机可访问，则需要修改如下代码，添加server_name属性。...-> None: ui.launch(show_api = False, server_name='0.0.0.0') DNN库版本不一致 上传图片和视频后运行换脸报错，可能是本地cudnn和代码编译的版本不一致...查看本地cudnn版本 ls /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* 在conda环境中安装高版本的CuDNN，你可以使用以下步骤： 首先，你需要确定你的CUDA版本。...envs/facefusion2/include/cudnn* /usr/local/cuda-11.0/lib64/ 找不到DNN库 运行推断的时候报错如下： DNN library is not found...下载最新的cudnn，根据cuda版本选择，如cuda11对对应的8.9.5 # https://developer.nvidia.com/cudnn # 解压编译好的二进制文件夹压缩包 cp include
具体如下图： 安装完了会问你需不需要安装C++的一个环境！一定要选，能避免好多好多C++依赖的有关报错，这里找不到截图。...2.Pycharm的安装配置 PyCharm是一种Python IDE，带有一整套可以帮助用户在使用Python语言开发时提高其效率的工具，比如调试、语法高亮、Project管理、代码跳转、智能提示、自动完成...安装完之后将代码中的 ??=mxnet.gpu() 改为??=mxnet.cpu() 这里是自己没找到相关代码中的gpu的调用，我的锅。...就会报各种编译错误，这个版本有编译好的.whl文件，所以自然避免了很多编译环境的Error。...经过一番检查，定位到问题，Cuda安装完成后默认的环境变量配置不对，不能直接访问到bin和lib\x64下的程序包，在path中加上这两个路径即可。
通常，xmake都能自动检测到默认的cuda安装环境，并不需要做任何操作，只需要执行xmake命令就可以自动完成编译，当然如果找不到SDK，我们也可以手动指定Cuda SDK环境目录： $ xmake...test_gpucode.cu.o 按照官方的说法，启用device-link设备代码链接的主要优点是可以为您的应用程序提供更传统的代码结构，尤其是在C++中，在现有项目结构不变的前提下，控制每个构建和链接步骤...，方便快速的启用GPU代码，实现混合编译。...60") Cuda/C/C++的混合编译 对于混合编译，我们只需要通过add_files接口继续加上对应的c/c++代码文件就行了，是不是很简单？...还有两个跟cuda相关的编译参数，我就简单介绍下： xmake f --cu=nvcc --cu-ld=nvcc 其中--cu用来设置.cu代码的编译器，默认就是nvcc，不过clang现在也支持对.cu
---- 目标文件 目标文件有三种形式: 可重定位目标文件: 包含二进制代码和数据,编译时可以和其他可重定位文件合并起来，创建一个可执行目标文件。...可执行目标文件: 包含二进制代码和数据，可以执行被复制到内存并执行。 共享目标文件: 一种特殊类型的可重定位目标文件,可以在加载或者运行时被动态地加载进内存并链接。...当源代码经过编译生成可重定位目标文件后，其中无法识别的符号引用，对应的call调用或者引用地址会被设置为0，等到链接重定位时进行地址。修正 代码的重定位条目放在 .rel.text 中。...那么问题来了：编译阶段怎么知道printf函数是在glibc运行库的，而不是定义在其它.o中 答案往往令人失望：编译器是无法知道的 根据前面讨论，运行时重定位是无法修改代码段的，只能将printf重定位到数据段...---- 小结 链接可以在编译时由静态编译器来完成，也可以在加载时和运行时由动态链接器来完成。 链接器处理称为目标文件的二进制文件，它有 3 种不同的形式：可重定位的、可执行的和共享的。
在运行和学习网络上的 Pytorch 应用代码的过程中，不少项目会标注作者在运行和实验时所使用的 Pytorch 和 cuda 版本信息。...上述 CUDA Toolkit 的具体组成可参考CUDA Toolkit Major Components. ...确定 cuda 路径 若在运行时需要使用 cuda 进行程序的编译或其他 cuda 相关的操作，Pytorch 会首先定位一个 cuda 安装目录( 来获取所需的特定版本 cuda 提供的可执行程序...同样的，若 PATH 中不存在安装好的 cuda 版本的可执行目录，则上述过程会失败，Pytorch 最终会由于找不到可用的 cuda 目录而无法使用 cuda.比较推荐的做法是保持 PATH 路径中存在唯一一个对应所需使用的...66).在进行 Pytorch 源码编译时，根目录下的 setup.py 会调用上述代码，确定编译 Pytorch 所使用的 cuda 目录和版本号，并使用获得的信息修改 torch/version.py
汇编器生成的是可重定位的目标文件，学过操作系统，我们知道，在源程序中地址是从0开始的，这是一个相对地址，而程序真正在内存中运行时的地址肯定不是从0开始的，而且在编写源代码的时候也不能知道程序的绝对地址，...所以重定位能够将源代码的代码、变量等定位为内存具体地址。...hello.c 或 gcc -c hello.c -o hello.o 编译生成可重定位目标文件 使用gcc时可以加上-Wall选项。...使用外部库 在使用C语言和其他语言进行程序设计的时候，我们需要头文件来提供对常数的定义和对系统及库函数调用的声明。库文件是一些预先编译好的函数集合，那些函数都是按照可重用原则编写的。...使用库的优点在于： 模块化的开发 可重用性 可维护性 库又可以分为静态库与动态库： 静态库（.a）：程序在编译链接的时候把库的代码链接到可执行文件中。程序运行的时候将不再需要静态库。
我安装后在python中执行以下代码时，提示找不到cuda7.5对应的驱动（好像是38*几 记不清了，但我的显卡对应的驱动是390.87），一下代码返回False。找来找去，打算第二天删掉一个驱动。...我安装后在python中执行以下代码时，提示找不到cuda7.5对应的驱动（好像是38*几 记不清了，但我的显卡对应的驱动是390.87），一下代码返回False。找来找去，打算第二天删掉一个驱动。...2、检查否具备安装CUDA的条件 a) 查看显卡/GPU信息 在终端中输入： lspci | grep -i nvidia 还需要检查自己的GPU是否是CUDA-capable，去CUDA的官网查看自己的...GPU版本是否在CUDA的支持列表中英伟达显卡计算力官网查询地址（非常重要！！！...-7.5/lib64:$LD_LIBRARY_PATH‘ >> ~/.bashrc source ~/.bashrc 4.验证 1) 查看NVCC编译器的版本 nvcc -V i 2)查看显卡的驱动版本
由于之前一直在看OpenCV这个图像处理库的相关内容，所以先搜了一下看看OpenCV这个库有没有直接对CUDA加速进行支持的，我打开电脑一看OpenCV的dll库后面的后缀带了_gpu就直接贴了代码在那调试呢...在系统环境变量中新建如下项： CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v5.0 CUDA_LIB_PATH = %...CUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\win64 然后在系统环境变量Path 后添加如下内容： ;%CUDA_LIB_PATH%;%CUDA_BIN_PATH...，可能出现： 1.配置的时候别忘了：添加两个路径，尤其是OpenCV的一个lib库不然 编译有的库找不到，编译不成功。...“应用程序无法正常启动0xc000007b”的错误 测试代码： // first.cpp : 定义控制台应用程序的入口点。
「上一篇教程：」 https://godweiyang.com/2021/03/18/torch-cpp-cuda 本篇教程我们主要讲解如何「编译并调用」之前我们写好的CUDA算子，完整的代码还是放在了...比较cuda算子和torch实现的时间差异 └── train.py # 使用cuda算子来训练模型 代码结构还是很清晰的。...编译cpp和cuda文件 JIT JIT就是just-in-time，也就是即时编译，或者说动态编译，就是说在python代码运行的时候再去编译cpp和cuda文件。...JIT编译的方法上一篇教程已经演示过了，只需要在python端添加load代码即可： import torch from torch.utils.cpp_extension import load cuda_module...首先是找不到nvcc的路径，于是第3行先设置了一下，当然如果你删了也能跑那就更好。然后是找不到python的几个头文件，于是加上了第11行，同样如果你删了也能跑那就更好。
选自Medium 机器之心编译 参与：路雪、李泽南 在搭建深度学习机器之后，我们下一步要做的就是构建完整的开发环境了。...Keras（v2.0.8）——深度学习包装可互换后端。可与 TensorFlow、Theano 和 CNTK 共同使用。...选项--dkms（默认开启）在 kernel 自行更新时将驱动程序安装至模块中，从而阻止驱动程序重新安装。在 kernel 更新期间，dkms 触发驱动程序重编译至新的 kernel 模块堆栈。...编译示例 cd ../.. && make 你现在可以在 NVIDIA_CUDA-8.0_Samples 内随意运行示例。...首先下载源代码 git clone https://github.com/Theano/libgpuarray.git cd libgpuarray 将其编译为一个名为 Build 的文件夹。
，可以在cuda-9.1-cudnn7.1.2环境下正常工作。...遇到的问题 我安装上面的教程上面的步骤编译好TensorFlow包之后，编译成功了，使用我的cuda9.1和cudnn7.1.2，但是在安装我编译好的whl之后还是不能用。...，你系统是cuda9.1你安装的TensorFlow是cuda9.1，但上面的问题还是出现，那么说明你在安装cuda9.1的时候有一些配置文件没有正确进行配置，也就是一些文件找不到？...找不到并不是意味着不在，而是没有通过正确的路径来找。...，这是默认安装路径，如果你的路径不一样，需要修改上面的代码！
②编译阶段：将经过预处理后的预编译文件转换成特定汇编代码，生成汇编文件(.s文件). ③汇编阶段：将编译阶段生成的汇编文件转化成机器码，生成可重定位目标文件 (.o或.obj文件) ④链接阶段：将多个目标文件及所需要的库连接成最终的可执行目标文件...，将复杂晦涩难懂的汇编指令变为机器语言指令，每一个汇编语句几乎都对应一条机器指令，并把这些指令打包成一种 可重定位目标程序并将结果保存在test.o(.o或.obj文件)中 使用 -c 编译选项，该选项只编译生成目标文件...一般数据段都是可读，可写，可执行的。 UNIX环境下主要有三种类型的目标文件： 可重定位文件：其中包含有适合于其它目标文件链接来创建一个可执行的或者共享的目标文件的代码和数据。...链接就是把每个源代码独立的编译，然后按照它们的要求将它们组装起来，链接主要解决的是源代码之间的相互依赖问题，链接的过程包括地址和空间的分配，符号决议，和重定位等这些步骤。...静态库的缺点在于：浪费空间和资源，因为所有相关的目标文件与牵涉到的函数库被链接合成一个可执行文件。 2、动态链接/库 动态库在程序编译时并不会被连接到目标代码中，而是在程序运行是才被载入。
Keras（v2.0.8）——深度学习包装可互换后端。可与 TensorFlow、Theano 和 CNTK 共同使用。...选项--dkms（默认开启）在 kernel 自行更新时将驱动程序安装至模块中，从而阻止驱动程序重新安装。在 kernel 更新期间，dkms 触发驱动程序重编译至新的 kernel 模块堆栈。...编译示例 cd ../.. && make 你现在可以在 NVIDIA_CUDA-8.0_Samples 内随意运行示例。...cuda8.0_amd64.debsudo dpkg -i libcudnn6-doc_6.0.21-1+cuda8.0_amd64.deb 测试 cuDNN 将已安装的示例复制到可读目录，然后编译并运行...首先下载源代码 git clone https://github.com/Theano/libgpuarray.gitcd libgpuarray 将其编译为一个名为 Build 的文件夹。
Keras（v2.0.8）——深度学习包装可互换后端。可与 TensorFlow、Theano 和 CNTK 共同使用。...选项--dkms（默认开启）在 kernel 自行更新时将驱动程序安装至模块中，从而阻止驱动程序重新安装。在 kernel 更新期间，dkms 触发驱动程序重编译至新的 kernel 模块堆栈。...编译示例 cd ../.. && make 你现在可以在 NVIDIA_CUDA-8.0_Samples 内随意运行示例。...首先下载源代码 git clone https://github.com/Theano/libgpuarray.git cd libgpuarray 将其编译为一个名为 Build 的文件夹。...虽然阅读文档和源代码都非常耗费时间，但了解每个软件包的构建和功能是非常具有启发性的，它也可以帮助我们理解整个 Ubuntu 生态系统。 希望本文对你有所帮助。 ?
这个是内部文档的软件周期开发图 C/C++ 编译器和宏汇编器 源文件由 µVision IDE 创建并传递给 C 或 C++ 编译器或宏汇编器。编译器和汇编器处理源文件并创建可重定位的目标文件。...链接器/定位器 链接器/定位器使用从库中提取的目标模块以及由编译器和汇编器创建的目标模块来创建可执行程序文件。可执行程序文件（也称为绝对目标模块）不包含可重定位的代码或数据。...所有代码和数据都驻留在固定的内存位置。 这个可执行程序文件可以用于： 对 Flash ROM 或其他存储设备进行编程。 使用 µVision Debugger 进行仿真和目标调试。...带有用于程序测试的在线仿真器。 ? 可以使用Ctrl+F来进行全局文件的搜索 在文件中查找 在多个文件中搜索匹配的字符串。 在哪里 找什么 输入要搜索的字符串。可以使用正则表达式。...包括子文件夹 在Look in 中指定位置的子文件夹中递归搜索。 相符 启用此复选框以查找区分大小写的字符串。 匹配整个单词 启用复选框以查找搜索字符串的完全匹配项。
直接双击exe文件，弹出后，首先会监测一下你的运行环境，如果找不到Nividia对应的显卡设备，他会提示你是否要继续安装。这里面nvidia的显卡，最起码也是8800以上的，要不是无法编写CUDA的。...千万不要电脑上面是intel或者AMD的显卡，却要编写cuda，除非你有钱买一个cuda-x86这个编译器。...2） CUDA编译报错问题：error MSB3721这个是因为编译的路径中存在中文路径，只需要把中文路径改成英文路径即可。 3） 编译出错：提示找不到各种.h文件。...这是因为你没有把include的路径添加到附加包含目录中。 ? 这样找不到头文件这个问题就解决了。 ...，用代码编译器打开G:\Caffe\Caffe For Windows\src\gtest文件夹下的gtest.h，增加一下行即可： #define _VARIADIC_MAX=10; ５）生成解决方案停止在
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