大家好,今天趁着有空,玩一个板子测评,这个板子功能非常强大,外设资源也是非常的丰富,给大家看一下这个板子的外设接口:
这种方式调试内核需要两台机器,一台用来运行Linux内核,另一台对内核进行调试。一般有以下三种常用的方案,可以根据电脑的性能或资金状况来选择。可以开两个Linux系统的虚拟机;也可以在物理机系统是linux上面装虚拟机,然后虚拟机运行一个linux;再就是买开发板来调试内核。以下是在windows上开两个虚拟机的流程描述。
这里的路径是我自己找的,brew应该都一样,但是看到别的文章和我的不一样,所以应该先检查include和lib的路径
本文介绍了在Ubuntu 14.04+CUDA8.0+Anaconda2+Python2.7环境下,使用cmake编译caffe和Pycaffe的详细教程。首先介绍了如何安装Anaconda2,然后说明了编译Caffe所需的依赖库,最后演示了如何在终端使用命令行编译Caffe和Pycaffe。
大家好,今天给大家分享一篇ffmpeg开发环境的搭建,我在很早之前也给搭建过ffmpeg源码的安装,但是并没有给大家去搭建开发环境,而且当时的版本也比较老,很多细节问题没有给大家展示如何解决!
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源码的安装一般由3个步骤组成:配置(configure)、编译(make)、安装(make install)。安装成功的源码就是所谓的可执行文件,在你不需要的时候,也是可以删除/卸载(remove/uninstall)的。下面就逐个进行分析:
最近公司项目需要适配arm64架构机器,特意整了两台arm64架构的CentOS7/8的机器来构建。 x86、x64架构下的应用在arm64下面需要解决各种环境和依赖问题。
PySCF联网在线安装只需pip install pyscf一行命令即可,能联网的建议通过联网安装。本文介绍的是离线安装步骤,适合不允许联网或很难联网的内部节点。读者在开始编译前需确认自己机子上有gcc和g++编译器,有MKL数学库,以及cmake软件。运行如下命令可查看自己机子上是否存在
一、caffe安装流程:安装依赖、配置python、配置caffe、配置caffe的makefile文件、配置python caffe
前面搭了一个ubuntu18.04的服务器+远程VScode开发环境,最终就是为了玩板:
参考很多文章,以这篇为主:http://www.linuxidc.com/Linux/2016-11/136768.htm
安装 Linux 以安装0.2.20版本的OpenBLAS举例。 直接下载或上传 OpenBLAS-0.2.20.tar.gz 到待安装目录。 解压 tar -zxvf OpenBLAS-0.2.20.tar.gz 编译 make -j8 安装 sudo make install 判断安装成功:/opt/OpenBLAS/ 目录存在 cd /opt/OpenBLAS/
在gRPC框架中,运行在不同机器上的客户端应用可以直接调用服务器端上「提供的方法」,使得我们可以更容易的创建一个分布式系统。
直接下载的地址http://xhmikosr.1f0.de/tools/ 且包含了yasm zlib等已经弄好了。-j8也可以用了,pkg-config都有了。真好。如果不嫌弃麻烦或不怕出现问题本着了解的目的可以自定义安装如下所示。
如果说目标检测落地最广的是哪个算法,yolo系列肯定有一席之地,本文为大家介绍yolov5s 4.0模型如何转换为caffe模型并推理,据我所知,华为海思NNIE只支持caffe模型的转换,所以yolov5模型要想在海思芯片上部署,转换为caffe模型是有必要的(在我的1070显卡上,yolov5s 4.0 的模型inference做到了11ms一帧!)
我感觉我为了解决这个问题,都能写一篇论文了,整整搞了两天,是真麻烦,所以,我建议,如果能换成不用caffe的代码的话,尽量别用caffe跑了,太难了~
解压cd 到该目录里面 创建build目录undefinedmkdir build 复制build.sh到build目录, 注意修改ANDROID_NDK_HOME变量 #!/bin/bash ANDROID_ABI=arm64 BUILD_DIR_FFMPEG="$( cd "$( dirname "$0" )" && pwd )" BASE_DIR="$( cd "$( dirname "$BUILD_DIR_FFMPEG" )" && pwd )" TARGET_TRIPLE_MACHINE_BINU
【GiantPandaCV导语】本文为大家介绍了一个caffe部署yolov5 模型的教程,并开源了全部代码。主要是教你如何搭建caffe推理环境,对yolov5模型做onnx格式转换,onnx模型转caffe模型,实测在1070显卡做到了11ms一帧!
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另一个关于内核升级的文档:《NFS》目录里《centos5.5 x86-64升级内核到2.6.20,安装iotop及fscache》
Linux内核(英语:Linux kernel)是一种开源的类Unix操作系统宏内核。整个Linux操作系统家族基于 该内核部署在传统计算机平台(如个人计算机和服务器,以Linux发行版的形式)和各种嵌入式平台,如路由器、无线接入点、专用小交换机、机顶盒、FTA接收器、智能电视、数字视频录像机、网络附加存储(NAS)等。工作于平板电脑、智能手机及智能手表的Android操作系统,它的底层操作系统也是Linux。尽管在桌面计算机的占用率较低,但基于Linux的操作系统统治了几乎从移动设备到主机的其他全部领域。实际Linux的发行版Ubuntu,其易用性也逐渐接近Windows。
github下载地址:https://github.com/libts/tslib/releases/tag/1.22
由于qt4.8支持的环境比较老,所以ubuntu18 20这些高版本安装时会出现各种问题,最好在14和16下安装,本文的版本是ubuntu16.04。
由于 DMOJ 支持多达 63 种编程语言环境,每一种环境都需要特别安装。如下为笔者尝试过的一些编程语言环境配置。
编译内核的目的在于把纷繁复杂的内核源码编译成一个可执行的镜像文件。当然,内核功能复杂,并不是所有的 功能都需要用到,所以,我们在使用make对其编译前,要做一件事——配置。kconfig和make就好比将军和士兵。kconfig是指导方向的,make是干活的。kconfig对内核进行配置,告诉make,哪些功能需要编译进内核,哪些功能要作为模块编译,make便根据配置文件来进行编译。 ###编译步骤 获取内核源码(这几天kernel.org被黑了,该步骤方法暂时用不了): 1、使用git工具: ubuntu
sudo apt install build-essential git libssl-dev libelf-dev
本文章使用Lean的Openwrt源码仓库:https://github.com/coolsnowwolf/lede 编译好的newifi3固件下载:http://go.zeruns.tech/B
Note: 在Ubuntu下才需要事先安装这些依赖库。 其他Linux系统不需要,可直接跳至工具安装。
而目前的UBUNTU系统装机自带的无线网卡驱动大部分都是适用于博通公司(boardcom)
编译器下载地址:Downloads | GNU-A Downloads – Arm Developer[1]
FFmpeg是音视频领域绕不过去的开源库,编译FFmpeg是音视频开发的基本功,FFmpeg就像一个音视频开源框架,很多的开源库都像插件一样作为FFmpeg的子模块,例如openssl、x264、x265、fdk-aac等等库都可以通过插件的形式编译进FFmpeg开源项目中。本文主要的目的是介绍一下FFmpeg的编译过程,以及如何将这些插件编译进FFmpeg中。
最近在根据项目需求疯狂撸 OpenCL ,FFmpeg 相关的文章落下了不少,后面也准备介绍下 OpenCL 在 Android 上的应用,另外 OpenCL 可以和 OpenGL 结合使用,非常有趣。
mkdir build …/./configure make & make install
NXP 会从linux内核官网下载某个版本,然后将其移植到自己的 CPU上,测试成功后就会将其开放给NXP的CPU开发者。开发者下载 NXP 提供的 Linux 内核,然后将其移植到自己的产品上。
可参考:https://www.shiyanlou.com/courses/854 邀请码 U23ERF8H
2018/3/5更新 在另一台电脑上通过编译源代码的方法无法成功安装,网上找到了更简单的方法
http://www.linuxidc.com/Linux/2015-07/120449.htm
地址:https://developer.nvidia.com/compute/machine-learning/cudnn/secure/v6/prod/8.0_20170307/cudnn-8.0-linux-x64-v6.0-tgz
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。
对Framework层的了解学习是我们进阶的一个重要阶段。通过 AS 查看 Framework 代码体验非常好,无论是索引还是界面都让人很满意,但是当你跟踪代码,发现进入 native 逻辑时,就会发现 Android Studio 对 native 代码的支持非常不好,不能索引不支持符号搜索不能跳转等。
离线安装包:http://download.qt.io/archive/qt/5.11/5.11.1/
github上比较火的rpc有grpc、brpc,腾讯内部比较牛逼的trpc等等,这些rpc支持不同的语言、不同平台。今天来聊聊如何使用grpc,从一个简单的demo入手,整个项目使用CMake构建,一个非常标准的rpc项目管理,所有代码已更新至星球,获取方式见最后的二维码。
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Assimp的全称是Open Asset Import Library,一个很流行的OpenGL 3D+4D 模型处理框架。提供C/C++的API,提供C#, Java, Python, Delphi, D等语言的封装调用。支持Android和iOS平台。本文详细介绍如何编译适用于Android平台的.so库,并记录过程中踩到的坑。 准备知识 将一个C++的工程编译成Android平台可用的.so库,需要用到一些额外的工具。在开始之前,最好先了解下相关的知识点。 make与makefile 我们在处理
如果不做交叉编译,host指定为当前机器的架构(x86_64-linux-gnu)则编译正常 如果设置为mips-linux-gnu进行交叉编译,就报错了:
配置 ./configure 清除编译出的新内容 make clean 编译 make all -j8 安装(有时候不需要) make install ---- ----
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废话不多说,直接上shell,还是比较简单的。就是编译时间有点长... 都是以小时计的......,我刀片机上面一台虚拟机反正是等了3个小时 #必备组件安装 yum install -y gcc gcc-c++ bzip2 #root用户执行,到用户目录。其实cd哪里都阔以。 cd ~/ #下载gcc源代码 wget https://ftp.gnu.org/gnu/gcc/gcc-7.3.0/gcc-7.3.0.tar.gz #解压 tar -zxvf gcc-7.3.0.tar.gz #到源代码目
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