最近工作开发环境有Windows切换到了Ubuntu,以前在Windows环境下使用Genymotion搞Android开发还蛮好用的。那么在Ubuntu环境下桌面创建Genymotion虚拟机呢,今天搞搞试试看~!~!
首先删除原来的Py3.4 apt-get remove python3 apt-get remove python3.4 apt-get remove python3-minimal apt-get remove python3.4-minimal 然后添加源: apt-get install software-properties-common add-apt-repository ppa:jonathonf/python-3.6 apt-get update apt-get install python
我们来说说第二类,需要做的事情是先编译opencv的源码、再编译matlab可用的mex文件夹,这两步的编译器必须是同一个,而最近几年的新版本matlab都推荐使用MinGW-w64编译器来使用mex、可是mexopencv提供的编译辅助函数在Windows系统上默认使用Visual Studio或者Windows SDK来编译,如果觉得自己需要Visual Studio的其他功能,安装一下也是挺好的
TSINGSEE青犀视频的Easy系列视频平台,对外提供Windows与Linux版本,如果用户有需求,我们也可以进行编译,提供ARM版。今天我们来分享一下EasyNVR的ARM版移植安装的编译过程。
项目遇到一个问题,就是程序在Ubuntu下运行的时候是正常的,至少大部分时候运行是正常的,但是移到开发板上,就会出现段错误。这时候突然想到了GDB,从来都没有接触过调试工具,以前的调试都是使用printf直接打印的方式!!!效率极低!准备鸟枪换炮!!!
2 . 共享动态库编译参数 : 编译动态库需要添加 “-fPIC” 和 “-shared” 两个参数 ;
树莓派型号:3b 操作系统:ubuntu-mate-16.04.2-desktop-armhf-raspberry-pi.img
在嵌入式linux上,想最简单方便的使用网络资源,如ftp,http,和socket,用c实现容易吗?
ImageMagick是一个很好用的对图片进行格式转换、缩减大小、裁剪等等进行操作的工具,在Windows和Linux系统都可以安装,因为我们的环境是Ubuntu环境,在安装过程中遇到些问题,下面就来一起看看解决的过程和方法吧。
我们在Linux中使用自带的gcc和g++编译器进行编译的程序是针对X86架构的。而我们开发板大多都是ARM或者其他架构的开发板,我们就需要编译出针对其他架构的程序。
API、CPU、NDK以及TOOLCHAIN这个路径最后的文件夹名称(Mac下是darwin-x86_64、linux可能叫linux-x86_64、Windows也不一样);
编译 Luajit 库,的确是一个挑战。因为官网的教程,在当前版本的 Xcode 和 NDK 环境中,已经不适用了。以前只是编译了适用于真机的 Luajit 库。最近在尝试编译模拟器 Luajit 库,就顺便梳理了下 Luajit 库的编译经验,供以后查阅。网上的讨论也是有一些,但是相当一部分都已经过时。或许等你看到这篇文章的时候,可能也只是能获得一些可能的经验来解决自己的编译问题。所以说,了解一些基本的编译知识,能勉强看懂 Luajit 的 make 文件,还是很有必要的。本篇是关于 Luajit 静态库的,如果你想找的是如何编译适用于移动端的 Luajit 字节码,可以直接看 【最新】LuaJIT 32/64 位字节码,从编译到使用全纪录。
mkdir build …/./configure make & make install
交叉编译其实是相对于本地编译(native build)来说的,我相信大家最开始学习 C/C++ 这些语言的时候,都是在电脑上写程序,然后在电脑上编译生成可执行文件,最后在电脑上运行。程序的编辑——》编译——》运行,整个过程都是在一台 X86 电脑上。
原文出处:http://www.cnblogs.com/jacklu/p/6377820.html
后来盯着 CMakeList,看到这些编译、link 优化项,心想也没有可能是这些的配置导致的:
最近工作中有地方嵌入式程序出现莫名其妙的问题,有时候正常的变量值都会突变了导致问题。
CentOS7安装bbrb的步骤:更新到7.3,安装elrepo官方4.9正式版 1:首先yum update -y更新到最新CentOS 7.3 1611 cat /etc/redhat-release CentOS Linux release 7.3.1611 (Core) 2: 安装elrepo内核 rpm -Uvh http://www.elrepo.org/elrepo-release-7.0-2.el7.elrepo.noarch.rpm rpm --import https://ww
作者 | fendouai 编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】:本文详细介绍了tensorflow-gpu在Ubuntu下的安装步骤。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。 硬件环境:NVIDIA GTX 980 Ti 系统环境:Ubuntu 16.04 64位 一.安装 NVIDIA驱动 1. 关闭 Secure Boot 具体如何禁用 BIOS 中的 Secure Boot 要根据主板的情况。 以华硕主板的禁用方法为例: 首先进入 BIOS,然后选择 Boot ,
等待软件自动安装安装完成以后使用如下 VI 命令打开/etc/vsftpd.conf,命令如下:
centos7 64位 搭建arm交叉编译环境 1、下载交叉编译工具链 wget http://kan.027cgb.com/587712/gcc-linaro-arm-linux-gnueabihf-4-9-2014-07_linux-tar.xz 2、解压 解压到/opt目录下 xz -d gcc-linaro-arm-linux-gnueabihf-4-9-2014-07_linux-tar.xz tar -xvf gcc-linaro-arm-linux-gnueabihf-4-9-20
之前介绍了一点高通可信执行环境QSEE,我们知道QSEE是一种TEEOS,那么今天来了解下其编译工具链。 高通的可信执行环境---QSEE 先下载工具: 需要说明的是LLVM(Low Level V
以下是相关深度学习工具包的安装,包括Tensorflow, PyTorch, Torch等:
在领导出差项目量产的节骨眼上,公司服务器出问题了,具体是硬盘问题,于是就派我这个刚入行半年的来重装ubuntu系统然后搭建服务器,好不容易在别人的指导下搭建起来了,却又出这样那样的问题(这些问题都是重新安装了ubuntu12.0.4之后) 问题1,挂载硬盘 因为原先主机有两个硬盘,一个系统盘,一个数据盘,因为系统盘坏掉了但数据盘完好,所以重装完系统后就把数据盘挂上,数据盘里存着代码,省的再重新下载。挂载硬盘还算顺利,期间也出了一两个小问题,但都好解决 问题2,来说说编译问题吧。 首先是账户各种权限问题,
GCC4.9发布啦,本脚本在之前4.8的基础上做了稍许改进,更新 PS:4.9.0 开始支持C++1y特性 GCC 4.9 的大致变更如下,因为我只用C/C++所以更关注通用性高的C和C++的部分啦:
arm-eabi-gdb 先用命令找到这个东西,然后在去找去找到vmlinux 还有就是我arm-eabi-4.7/ 这个版本才可以用,这个是我试出来的。
Ubuntu 16.04 + cuda9.0 + cudnn7.0 或 Ubuntu 16.04 + cuda8.0 + cudnn5.1
关于具体的安装步骤可以查看这个网址:https://oldpan.me/archives/pytorch-gpu-ubuntu-nvidia-cuda90
1 . Android 版本目录 : platforms 中存储了各个 Android 版本编译时需要的动态库与静态库资源 , 如 android-29 中就是该版本对应的本地库资源 ;
如果你想从GitHub安装Theano的前沿或开发版本,请确保你正在阅读此页面的最新版本。
今天讲的是纯干货,目的就是为了指导Android开发者如何根据JNI Crash日志顺藤摸瓜,最后直捣黄龙定位磨人的JNI Crash。所以废话不多,直接开干吧。
目录 前言 安装GCC 最后 ---- 前言 最近迷上了泛型编程, 看到了C++11, 14, 17的很多酷炫新特性. 之前也是在Linux下也跑了一些代码, 所以不觉得放到mac会有什么问题, 直
GCC4.8发布啦,这个脚本在之前4.7的基础上做了点改进,移除一些过时的组件,增加了检测不到时自动下载源码包
作者:刘才权 编辑:田 旭 安装平台 1 平台 目前TensorFlow已支持Mac、Ubuntu和Windows三个主流平台(64位平台), 2 GPU vs CPU 在安装时可以选择安装版本是否
前言:此篇搭建环境的 Linux 平台为 ubuntu16.0.4 64 位系统,sdk 的目标平台为Hi3519DV300\CV500 系列。
从http://ftp.gnu.org/gnu/glibc/下载相应版本,如glibc-2.19.tar.gz(2.2*安装可能会有问题*** These critical programs are missing or too old: as GNU ld bison compiler)
1、sp80-pk881-6_a_qm215_linux_android_software_porting_manual.pdf 2、80-pk881-21_a_qm215_linux_peripheral_(uart,_spi,_i2c)_overview.pdf 3、80-ne436-1_j_bam_low-speed_peripherals_for_linux_kernel_configuration_and_debugging_guide.pdf
简单地说,就是程序的编译的环境和它的运行的环境不一样。即在一个平台上生成另一个平台上的可执行代码。交叉编译的概念主要和嵌入式开发有关。
无论是在linux 还是在Unix环境 中,make都是一个非常重要的编译命令。最近在调试代码,make 输出信息的时候 error 、warning 等信息都是和普通信息一样白色打出来的,和普通信息一样很难区分。每次就要在茫茫多的输出信息中找那个小小的error 才看是哪一行出了问题,有时候运气不好还可能来来回回看好几遍才找到。
为了能更好的学习和运用ffmpeg, 建议下载ffmpeg源码自己编译.这里的编译方法基于ubuntu16.04环境.直接按照编译FFmpeg来做可能会碰到一些错误, 我将自己编译碰到的错误记录在最后面. 我自己编译的工程已经传到github上 https://github.com/yizhongliu/ffmpegForAndroid
" 本地编译 " 指的是 在 目标系统 上进行编译的过程 , 生成的 可执行文件 和 函数库 只能在 目标系统 中使用 ;
组里有两台服务器,想要将一台服务器上的anaconda环境迁移到另一台无法联网的服务器上,本篇就来记录快速迁移过程。
如果没有什么工具, 我们能做的是在服务器上找日志,做分析;如果机器比较多,还得一台一台定位和分析,效率低而且难度较高。
对于表达式,标准并没有规定计算顺序,所以下列代码的运行结果存在多样性:
详细介绍在Ubuntu 16.04下搭建CUDA7.5+Caffe深度学习环境的过程步骤。
因为最后会将文件合成libffmpeg.so文件,所以就不需要去改configure文件了!!
最近,Google 开源了其 TCP BBR 拥塞控制算法,并提交到了 Linux 内核,从 4.9 开始,Linux 内核已经用上了该算法。根据以往的传统,Google 总是先在自家的生产环境上线运用后,才会将代码开源,此次也不例外。 根据实地测试,在部署了最新版内核并开启了 TCP BBR 的机器上,网速甚至可以提升好几个数量级。 于是我根据目前三大发行版的最新内核,开发了一键安装最新内核并开启 TCP BBR 脚本。
“工其事必先利其器”,对于一个全栈而言,一个与自己匹配的开发和学习环境,能够极大地提高个人的工作效率,很多时候都可以做到事半而功倍。环境也是一个外延很广的概念,这里我所涉及的包括硬件环境,集成开发环境与工具,数据库环境,操作系统环境,沟通工具和个人笔记本。
由Uber公司的开发的Horovod架构,是一个集成了多个深度学习的统一平台,提供分布式训练效率的同事,让深度学习分布式训练变得更方便。
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