本文对OpenBLAS进行配置和编译，并总结介绍了如何将OpenBLAS库集成到Caffe中。
不论是折腾深度学习、高性能计算，还是折腾向量数据库、相似性检索领域，在折腾的过程中，我们都可能会遇到需要 “OpenBLAS” 这个开源矩阵计算库的场景。
本篇文章，将聊聊如何在容器中完成支持多 CPU 架构（x86、ARM）、多种 CPU 类型（Intel、AMD）的 OpenBLAS 的 Docker 镜像，来让包括 Milvus 在内的，使用 OpenBLAS 的软件的 Docker 镜像构建可以“又稳又快”。
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/
作者： 付汉杰 hankf@xilinx.com hankf@amd.com 测试环境： Vivado/PetaLinux 2021.2， Linux 5.10.0，VCK190
系统本来可以正常编译linux系统kernel，但在安装svn后，kernel编译出错。
CESM是一个完全耦合的地球系统的数值模拟，由大气、海洋、冰、陆地表面、碳循环和其他组成部分组成。CESM包括一个气候模型，提供地球过去、现在和未来的模拟。CESM是CCSM的升级版，2010年，国家科学基金会（NSF）和美国能源部（DoE）的重要资金（NSF）和重要资金的全球动力学部门（CGD）在2010年发布了CESM1。
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。
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如果对深度学习有所了解的小伙伴们想必都知道，深度学习需要使用强大的服务器、加速嵌入式平台(如NVIDIA的Jetson)来运行深度学习算法，然而这也同样意味着不菲的开支。 那么问题来了，如果你想你想用
依赖库： + gmp 5.0.4 or gmp 5.0.5 + mpfr 3.1.0 + mpc 0.8.2 or mpc 0.9 + ppl 1.12 or ppl 1.12.1 + isl 0.10 + cloog 0.16.1 or cloog 0.16.2
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CVer 前段时间分享了一个很棒的开源人脸检测库：libfacedetection，详见：重磅！最快人脸检测库开源
本篇文章接上一篇[1]，继续聊聊向量数据库领域，知名的开源技术项目：Milvus，在不同 CPU 架构的 macOS 环境下的编译安装。
存在交叉编译的情况时，cgo 工具是不可用的。在标准 go 命令的上下文环境中，交叉编译意味着程序构建环境的目标计算架构的标识与程序运行环境的目标计算架构的标识不同，或者程序构建环境的目标操作系统的标识与程序运行环境的目标操作系统的标识不同
该文章介绍了如何利用C++编写一个简单的CNN，用于图像分类。主要包括了网络架构、数据集准备、模型训练和测试等方面。同时，文章也提到了在遇到某些问题时，如何通过调整代码解决。最后，作者通过一个完整的静态编译脚本，使得CNN可以运行在Linux系统上。
本篇文章接上一篇，继续聊聊向量数据库领域，知名的开源技术项目：Milvus，在不同 CPU 架构的 macOS 环境下的编译安装。
Caffe支持的有三种：MKL，AtLas，OpenBlas。 OpenBlas是完全免费的，所以这里就安装它了：
原文标题：Setting up a Deep Learning Machine from Scratch (Software) 原文链接：https://github.com/saiprashanths/dl-setup 译者：刘翔宇 审校：赵屹华 责编：周建丁（zhoujd@csdn.net） 这是一篇为机器搭建深度学习研究环境的详细指南，包括驱动程序、工具和各种深度学习框架的安装指导。在64位Ubuntu 14.04的机器上使用Nvidia Titan X进行测试。 还有一些有类似目的的指南。一些内
我在知乎上开了一个新的专栏[1]，想持续聊聊“向量数据库”相关的内容。本篇聊聊向量数据库领域，知名的开源技术项目：Milvus。
（接前文）在Caffe的默认编译安装使用的是ATLAS库，但是这个版本的BLAS不能利用多核CPU，要使用多核CPU并行计算来加速Caffe则需要使用OpenBLAS。下面就说说怎样来使用OpenBLAS。 在默认编译Caffe后，我们使用“ldd build/tools/caffe”命令查看时可以看到使用的是openblas的单线程版本，如下： $ ldd build/tools/caffe | grep openblas libopenblas.so.0 => /lib64/libopenbla
编写｜shanyi 排版｜wangp PaddlePaddle可以使用常用的Python包管理工具 pip 完成安装，并可以在大多数主流的Linux操作系统以及MacOS上执行 1 使用pip安装 执行下面的命令即可在当前机器上安装PaddlePaddle的运行时环境，并自动下载安装依赖软件，版本为cpu_avx_openblas pip install paddlepaddle 如果需要安装支持GPU的版本（cuda7.5_cudnn5_avx_openblas），需要执行： pip install
Tengine 是OPEN AI LAB 针对前端智能设备开发的软件开发包，核心部分是一个轻量级，模块化，高性能的AI 推断引擎，并支持用DLA、GPU、xPU作为硬件加速计算资源异构加速。
这里需要下载 opencv 和 opencv_contrib (后者会在 cmake 配置的时候用到), 这是因为 opencv3以后 SIFT 和 SURF 之类的属性被移到了 contrib 中,执行下面两条指令下载 OpenCV3.2.0
分布式软总线是多种终端设备的统一基座，为设备之间的互联互通提供了统一的分布式通信能力，能够快速发现并连接设备，高效地分发任务和传输数据。分布式软总线示意图见。
这步，最好是拷贝一个前面运行的.config文件，在这个文件上进行修改，否则，可能重启起不来。
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/先安装一下c++的配置环境 yum install –y gcc gcc-c++ readline-devel gcc-objc gcc-objc++ libobjc
程序交叉编译后就可以在各操作系统执行，非Java或Python依赖虚拟机，Go编译后不依赖虚拟机。
最近一段时间痴迷于linux设备，总觉得使用笔记本跑ubuntu不过瘾。买了一台树莓派2用来跑openvpn，用于校园网免流；又买了一台树莓派4，安装了open media vault用作个人NAS；买了一台星际蜗牛B款单千兆，安装nextcloud用作个人NAS。
前言：在上一篇我们简单介绍了yum，vim的一些常用的指令和模式，现在让我们来进一步了解其他的Linux环境基础开发工具gcc/g++，gdb。
通过使用本地文件、Open Source U-Boot/Linux编译，既能适应部分开发人员的工作习惯，也能提高U-Boot/Linux的编译速度。
Windows端的java程序使用jni调用C++编写的库，原来实现过在Android和Linux端通过JNI调用C++程序，在Windows端没有实现过，这里记录下几个关键的点；
EasyDarwin是基于Darwin Streaming Server扩展、维护的开源流媒体服务器解决方案，经过TSINGSEE青犀视频团队近10年的维护，现在已经非常稳定。EasyDarwin支持Windows，Linux，macOS平台，并且支持RTSP推流分配（推模式转发）和RTSP拉流分配（拉模式转发）。本文分享一下Linux系统下编译运行EasyDarwin的过程，给自主编译EasyDarwin的用户一些参考。
开发android ndk 的时候需要一个编译工具编译c程序，ndk需要linux下编译，所以win环境下提供Cygwin模拟linux编译C。下面介绍一下android-ndk-r14b下配置Cygwin的步骤：
我在知乎上开了一个新的专栏，想持续聊聊“向量数据库”相关的内容。本篇聊聊向量数据库领域，知名的开源技术项目：Milvus。
安装成功后，luarocks install torch 可能找不到OpenBLAS，需要定义路径再进行torch安装：
本文也发布到了 https://www.cnblogs.com/hankfu/p/12719917.html 和 https://www.jianshu.com/p/c6adce550294。
MinGW，是Minimalist GNUfor Windows的缩写。它是一个可自由使用和自由发布的Windows特定头文件和使用GNU工具集导入库的集合，允许你在GNU/Linux和Windows平台生成本地的Windows程序而不需要第三方C运行时（C Runtime）库。MinGW 是一组包含文件和端口库，其功能是允许控制台模式的程序使用微软的标准C运行时（C Runtime）库（MSVCRT.DLL）,该库在所有的 NT OS 上有效，在所有的 Windows 95发行版以上的 Windows OS 有效，使用基本运行时，你可以使用 GCC 写控制台模式的符合美国标准化组织（ANSI）程序，可以使用微软提供的 C 运行时（C Runtime）扩展，与基本运行时相结合，就可以有充分的权利既使用 CRT（C Runtime）又使用 WindowsAPI功能；通俗点讲就是讲一些linux编译器集成到了windows上，直接调用gcc，g++等等，功能组件如下图：
「下载 qt-everywhere-opensource-src-4.8.7.tar.gz：http://download.qt-project.org/archive/qt/4.8/4.8.7/」
音频信号处理在各种应用中都发挥着重要的作用，如语音识别、音乐信息检索、语音合成等。其中，Mel频谱是一种常用的频域特征表示方法，用于描述人类听觉系统对频率的敏感程度。
存在问题: 习惯了用IDE,习惯了点击执行按钮。在linux就不能这样了，该咋办？ 解决方案: 随着android的大热，在linux下搞开发的人也越来越多，好多人问linux下如何编译一个简单的c语
提起矩阵计算，学过《高等数学》的人可能都听过，但若不是这个领域的研究者，恐怕也只停在“听过”的程度。在矩阵计算领域，开源项目OpenBLAS影响巨大，除IBM、华为等巨头公司在使用外，还吸引了全球的研究院校、开发者们关注。 雷锋网 AI 研习社近日有幸邀请到了澎峰科技创始人、OpenBLAS项目创始人和主要维护者张先轶，他将为我们介绍OpenBLAS开源项目以及矩阵乘法的优化。 嘉宾介绍 张先轶，中国科学院博士，MIT博士后，OpenBLAS开源项目创始人和主要维护者，PerfXLab澎峰科技创始人。曾
在虚拟机centOS 7上安装dlib，安装结束显示Successfully了，但是进入python后import dlib却提示“undefined symbol:cblas_ddot”。
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