我在WIN 7机器上安装了用于mips32体系结构的codesourcery交叉编译工具链。我想首先为我的路由器编译一个简单的“阶乘”二进制文件,它是基于MIPS32的。从互联网上的小搜索中,我发现它是基于MIPS32大端的.
#cat /proc/cpuinfo
system type : 96338W2
processor : 0
cpu model : BCM6338 V1.0
BogoMIPS : 239.20
wait instruction : no
micr
我正在尝试在linux平台(ARM 8148)上交叉编译opencv。
我收到以下错误:
warning: libQtTest.so.4, needed by ../../lib/libopencv_highgui.so.3.0.0, not found (try using -rpath or -rpath-link)
/opt/CodeSourcery/Sourcery_G++_Lite/bin/../lib/gcc/arm-none-linux-gnueabi/4.3.3/../../../../arm-none-linux-gnueabi/bin/ld: warning: libQtC
我正在通过VMware运行Fedora 19,我想编译和运行,一个简单的C程序。但是,在运行which gcc之后,我得到:
/usr/bin/which: no gcc in (/home/demetres/CodeSourcery/Sourcery_CodeBench_Lite_for_ARM_GNU_Linux/bin:/home/demetres/CodeSourcery/Sourcery_CodeBench_Lite_for_ARM_GNU_Linux/bin_cache:/usr/lib64/qt-3.3/bin:/usr/local/bin:/usr/bin:/bin:/usr/
我的应用程序使用SQLite数据库来存储数据。理想情况下,这个数据库应该驻留在某个网络驱动器上,让我们将其命名为Z:(Windows XP的“映射网络驱动器”功能)。
正在开发Linux下的应用程序,数据库存储在本地。以下是其中一个模块的一部分:
import sqlite3 as lite
con = lite.connect("base.db")
访问Z:驱动器上的数据库的正确方法是什么?大致是这样的:
import sqlite3 as lite
import os
path = 'Z:\'
con = lite.connect(path+"b
当我尝试启动lite-server时,我得到了这个错误。我不确定还需要什么其他信息,但如果需要的话,我很乐意提供更多。我在Manjaro Linux上运行它,不确定这是否与它有关。
> nucampsite@1.0.0 start /home/matt/Nucamp/2-Bootstrap/NUCAMPSITE
> npm run lite
> nucampsite@1.0.0 lite /home/matt/Nucamp/2-Bootstrap/NUCAMPSITE
> lite-server
sh: line 1: /home/matt/Nucamp/2-Bo
我在用宣传单在R里做地图...我的数据包含以下列-纬度、经度、国家名称、地区和人口。我已经设置了国家名称、地区和人口,当您将鼠标悬停在地图上的点上时,将显示为弹出标签。 然而,并不是我的数据中的所有国家都有相关的地区(这些地区在我的数据中是NA)。我想知道,当鼠标悬停在这些特定的国家时,是否有可能只在弹出标签中显示国家名称和人口……并保持包含地区的国家的地区数据完好无损? 我在下面概述了一个很小的例子,以阐明我试图实现的目标: library(leaflet)
library(dplyr)
long <- c(-3.436000, -4.548100)
lat <- c
我试图在本地计算机上安装云铸造厂,当我试图安装时,我得到了以下错误:
$ git clone https://github.com/cloudfoundry/bosh-lite
$ cd bosh-lite
$ vagrant up --provider=virtualbox
Bringing machine 'default' up with 'virtualbox' provider...
There are errors in the configuration of this machine. Please fix
the following error
我冻结了我的模型并得到了.pb文件。然后我在Linux上使用tocoConverter量化了我的模型,因为它在Windows上不受支持。我找到quantized_model.tflite了。我可以在Linux上加载它并获得预测,但我在Windows上实现它时会遇到问题,因为我的项目需要这样做。我尝试使用以下代码使用tf.contrib.lite.Interpreter加载它:
import numpy as np
import tensorflow as tf
# Load TFLite model and allocate tensors.
interpreter=tf.contrib.l