本文介绍了从源构建多个 OP-TEE 组件并将其部署到目标的配置和过程。 该构建示例基于 OpenSTLinux 开发包或分发包,并且还提供了裸环境的构建说明。
OpenCV是一个基于BSD许可(开源)发行的跨平台计算机视觉库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列 C 函数和少量 C++ 类构成,同时提供了Python、Ruby、MATLAB等语言的接口,实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法(百度百科)。
前段时间研究了Pytorch的环境配置,之后便从github上下载了yolov5的源码,并在自己的电脑端配置好对应的环境并运行,最后发现生成的权重文件yolov5s.pt不仅可以通过量化压缩成onxx模型,而且还可以使用TensorRT推理加速生成engine模型,这对使得模型部署在移动端具有很大的优势,于是便尝试着在自己的电脑上通过TensorRT部署yolov5模型。 现在网上有很多可以参考的博客,但大多数都是针对某一个环节进行了仔细的解释说明,这在前期的学习中不免会让人产生云里雾里的感觉,难以从一个全局的角度去看待这个问题,换句话说就是很少有把整个流程先总结下来,先让我们知道需要那些模块,该准备些什么模块,以及这些模块之间又有什么样的联系,然后再细分到各个小模块去说明解释。所以今天就从这个角度去发出,总结一下最近学习的一些内容。在此之前假设你已经掌握了Pytorch、CUDA、cuDNN的基础知识以及配置好了yolov5的环境并调试运行过源码
这个版本重点重构优化了下内部并行构建机制,实现多个target间源文件的并行编译,以及并行link的支持,同时优化了xmake的一些内部损耗,修复影响编译速度的一些bug。 通过测试对比,目前的整体构建速度基本跟ninja持平,相比cmake/make, meson/ninja都快了不少,因为它们还额外多了一步生成makefile/build.ninja的过程。
《FFmpeg开发实战:从零基础到短视频上线》一书的“12.1.2 交叉编译Android需要的so库”介绍了如何在Windows环境交叉编译Android所需FFmpeg的so库,前文又介绍了如何在Linux环境交叉编译Android所需FFmpeg的so库,接下来介绍如何在Linux环境交叉编译Android所需x265的so库。
在嵌入式平台开发中,我想将conan用作包管理器。例如,我想运行conan install将依赖库安装在在本地项目目录中,最好是直接安装到嵌入式平台供应商提供的SDK框架中,这样就可以直接利用SDK现成的编译架构完成最终程序编译生成镜像。所以我不希望从 ~/.conan 目录引用头文件和库。否则每次编译后都要手工复制库文件到SDK的文件夹中或要创建软连接,这都太麻烦了。
同时还需要提前安装好VisualStudio环境,我这里用的VS2015;以及cmake,用来生成VS工程,我这里用的最新的cmake3.13.3。
安装dlib真是费劲,dlib下载地址:http://dlib.net/files/
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。 JRTPLib的编译步骤 JRTPLib是RTP协议的开源版库,下面讲述在VS2008上面的编译步骤 JRTPLIB开源库包括两个jthread.l
刚接触PCL两个月,在群主和群友的帮助下完成了PCL1.6.0 和1.8.0的配置,这里记录了我配置过程中的问题,可能很小白,不足之处希望各位见谅指正。
上一篇博客《conan入门(七):将自己的项目生成conan包》中我们以jsonlib为例说明了如何将自己的模块封装成conan提供给第三方使用。
内容一览:TVM 共有三种安装方法:从源码安装、使用 Docker 镜像安装和 NNPACK Contrib 安装。本文重点介绍如何通过源码安装 TVM。
JAVA_HOME=/Library/Java/JavaVirtualMachines/1.7.0_51.jdk/Contents/Home
首先,不得不承认,cmake很强大,发展了这么多年,整个生态已经相当完善,功能也相当丰富,这点xmake目前是比不了的。
Milvus 早期通过 FetchContent 和 ExternalProject 这些 CMake 内置方法自动下载依赖,在大部分情况下也够用,但随着 Milvus 内核的能力越来越丰富、依赖项也越来越多,例如要加入 Folly 使用它优化后的线程池、数据结构,要引入 opentelemetry-cpp 增强可观测性等。
在之前笔者有介绍过《在Android设备上使用PaddleMobile实现图像分类》,使用的框架是百度开源的PaddleMobile。在本章中,笔者将会介绍使用腾讯的开源手机深度学习框架ncnn来实现在Android手机实现图像分类,这个框架开源时间比较长,相对稳定很多。
由于clickhouse的发布比较频繁,目前版本为20.7 尚未支持与mysql同步,故编译了git上最新的版本 20200909--版本号为20.9。
编写高质量代码并非易事,即使对于经验非常丰富的开发者也是如此。通过向我们的解决方案中添加测试,我们可以减少在业务代码中犯明显错误的风险。但这还不足以避免更复杂的问题。每一段软件都由如此多的细节组成,跟踪它们全部成为了一份全职工作。团队维护产品达成了数十种约定和多种特殊设计实践。
上一篇博文《cmake:shell(bat,sh) 脚本方式生成Makefile》中完成了cmake生成Makefile脚本的过程,也就是步骤1,本文谈谈步骤2和步骤3的实现:
Ffmpeg-2.3 http://ffmpeg.org/releases/ffmpeg-2.3.3.tar.bz2
李老板:奋飞呀,最近的so都混淆的很厉害呀,也没有啥通用的反混淆方法。一点都不好玩,之前你说的 D810 也不是很好使。
今天我们就带大家来实现一下文件自动整理的操作。在我们日常生活中,文件总是杂乱无章的,这个时候就需要我们整理一下。但是文件太多的话整理起来是非常麻烦的,因此我们今天就来用Python实现文件的自动整理。
最近因为一些学习的原因,需要使用一款跨平台的轻量级的GUI+图像绘制 C/C++库。经过一番调研以后,最终从GTK+、FLTK中选出了FLTK,跨平台、够轻量。本文将在Windows、macOS以及Linux Debian三套操作系统环境,对FLTK进行编译,并搭建简单Demo。这其中也有少许的坑,也在此文进行记录。
说是初探,其实已经折腾的很大了,这里说明,目标机器为win10 64位。 先打开如下网站,输入必要的信息,注意选择Windows版本, https://software.seek.intel.com/
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现在最新的proj5.2.0已经可以通过cmake进行编译了,尝试了一下确实比以前要方便点。解压下载的proj5.2.0的压缩包,在cmake界面填入如下路径:
Apache TVM is an effort undergoing incubation at The Apache Software Foundation (ASF), sponsored by the Apache Incubator. Incubation is required of all newly accepted projects until a further review indicates that the infrastructure, communications, and decision making process have stabilized in a manner consistent with other successful ASF projects. While incubation status is not necessarily a reflection of the completeness or stability of the code, it does indicate that the project has yet to be fully endorsed by the ASF.
在计算机开发领域,命令行工具是开发者的得力助手,能够快速、高效地完成各种任务。在Windows操作系统中,DOS(Disk Operating System)命令是一组强大的命令行工具,用于进行文件操作、目录管理、进程控制等各种操作。虽然现代开发环境提供了图形界面和可视化工具,但掌握常用的DOS命令仍然是一项必要的技能,能够在开发过程中节省时间,提高效率。本篇博客将围绕开发常用DOS命令展开,为您详细介绍这些工具的功能和用法,帮助您更好地驾驭命令行工具,成为更高效的开发者。
本文从一个示例开始:我们将创建一个使用cJSON应用程序来说明如何基于CMake 作为构建系统使用Conan无平台差异的引入依赖库。
◆ 背景 基于亚马逊 AVS Device SDK 改造的全链路语音 SDK 最终编译的动态库有几十个,单架构动态库大小有几十兆,之前在 Iot 设备中勉强跑着,但是这个体积对于手机应用来说是致命的,各个模块费事费力能优化个几 K 的体积就不错了,我这直接给上个几十兆的,APP 平台方肯定无法接受。但是一是有业务需求,二是自己又想把 SDK 推到手机 APP,提高用户量,验证 SDK 的稳定性和交互体验,所以开始了漫长的瘦身过程,最后单架构压缩到了五兆一下,虽然还是有点大,但是比起之前有了很大的提升。 ◆
首先,介绍一下MySQL的几种安装方式 1、RPM、Yum 的安装方式:安装方便、安装速度快,无法定制 2、二进制:不需要安装,解压即可使用,不能定制功能 3、编译安装:可定制,安装慢。 编译安装中需要注意的是 5.5之前的编译方式是:./configure make && make install 而5.5之后则使用:cmake 企业中使用的安装方式:先编译,然后制作rpm,制作yum库,然后yum安装。 简单、速度快、可定制,比较复杂 制作时间长 MySQL的获取方式 软件包尽量
要想AI学的好,那就得linux系统用的好。放弃windows系统,只用linux系统是你学习AI,或者说做一个合格程序猿的基础。今天就手把手教大家如何在linux系统上配置OpenCV和Caffe,这也是大家在学习过程中,最让人头疼的两个环境。
7. VS2013-Qt5.5.1-VTK7.0.0-Boost1.6.1-Qhull2015.2-FLANN1.8.4-Eigen3.2.8-OpenNI2.2.0.33-动态编译-PCL1.8.0
python+opencv已经比较成熟了,但是比起go,python太缺乏秩序,所以打算后面用go玩opencv。
由于macOS下的应用程序结构导致了CEF这样的多进程架构程序在项目结构、运行架构上有很多细节需要关注,这一块的内容比起Windows要复杂的多,所以本文将会聚焦macOS下基于CEF的多进程应用架构的环境配置,并逐一说明了CMake的相关用法和CEF应用配置细节。
现在越来越多的手机要使用到深度学习了,比如一些图像分类,目标检测,风格迁移等等,之前都是把数据提交给服务器完成的。但是提交给服务器有几点不好,首先是速度问题,图片上传到服务器需要时间,客户端接收结果也需要时间,这一来回就占用了一大半的时间,会使得整体的预测速度都变慢了,再且现在手机的性能不断提高,足以做深度学习的预测。其二是隐私问题,如果只是在本地预测,那么用户根本就不用上传图片,安全性也大大提高了。所以本章我们就来学如何包我们训练的PaddlePaddle预测模型部署到Android手机上。
《FFmpeg开发实战:从零基础到短视频上线》一书的“10.2 FFmpeg推流和拉流”提到直播行业存在RTSP和RTMP两种常见的流媒体协议。除此以外,还有比较两种比较新的流媒体协议,分别是SRT和RIST。
它可以帮助我们执行诸如复制、移动、重命名以及删除文件和目录等操作,比os.path功能更强大。
在上一篇文章中(使用 cmake 来搭建跨平台的应用程序框架:C语言版本),我们以源代码的形式,演示了利用利用 cmake 这个构建工具,来编译跨平台的动态库、静态库和应用程序。
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原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-rcp.html
本节将会对文档进行总结和补充。所以建议先浏览一遍文档,或者看完本篇文章再回头看一遍文档。
在Linux中安装MySQL,通常为RPM与源码方式安装。对于生产环境而言,由于需要自定义诸如安装路径、数据文件位置、字符集以及支持的存储引擎等多以源码方式来进行安装。之前有写过一篇关于源码安装的文章,Linux下基于源码方式安装MySQL 5.6,但不是很完整,因此该文可以作为其补充。以下为具体安装步骤,供大家参考。
在前几章中,我们已经展示了如何使用 CMake 配置、构建和测试我们的项目。安装项目是开发者工具箱中同样重要的一部分,本章将展示如何实现这一点。本章的节涵盖了以下图中概述的安装时操作:
几乎稍有经验的Android开发,都会在工作中用到JNI的开发。即使工作中没有涉及到JNI的开发,在我们使用第三方的库时,也经常需要引入.so文件。
最近因为学校项目的一些关系,在频繁的写和更改代码,代码这种重要的东西,自然是需要多多备份的,一但丢失,就再也找不回来了。所以一开始选用程序员们都知道的GitHub和Gitee做为备份仓库。
本着尽可能快完成编译和能用则用的原则, 谈谈编译目前最新的OpenCV 4.5.2编译过程.
对于 Linux 虚拟机,您可以从命令行手动安装 VMware Tools。对于Centos集成环境,可以使用下面安装方法,centos7和8都通用。
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