没有开发板，如何调试运行arm程序？ 本文主要讲解如何在Ubuntu上搭建arm交叉编译、运行环境。
有时，我们需要在嵌入式系统中实现GUI，来满足特定嵌入式场景的人机交互需求，比如汽车影音系统、智能医疗终端、可视化无人机遥控等。Qt是一套C++扩展库，为嵌入式和图形显示都做出了很多优秀的改进和提升。这一篇来看看把Qt搞到ARM平台开发板中的步骤和注意事项，以备不时之需。
整个嵌入式系统的加载启动任务完全交给Bootloader完成，它的主要任务是将内核映象从硬盘读到RAM中，然后跳转到内核入口启动内核（操作系统）！通俗来讲，Bootloader的作用就是初始化硬件，启动操作系统。
[gomacro](https://github.com/cosmos72/gomacro) 是一个近乎完整的 Go 解释器，用纯 Go 实现，它同时提供交互式 REPL 和脚本模式，并且在运行时不需要 Go 工具链（除了一些非常特殊的场景：在运行时导入第三方包）。它在 Go 标准库之外有两个依赖项：github.com/peterh/liner 和 golang.org/x/tools/go/packages。
最近抢了一个小米路由器，研究了一下，总的来说现在看起来功能还很少。现在比较有用的功能就是，远程下载功能，支持迅雷，电驴等，不过现在看电影啥的都是直接在线看的，基本上也很少用。检测连接的智能设备，这个功能可以随时查看是否有人曾网，当然也可以用来在远程监控家里都有谁在用路由器。以后应该会有更多的功能扩展，不过这应该是一个漫长的过程，我先自己弄点东西上去玩玩，首先把常用的python移植上去。
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉库，它提供了很多函数，这些函数非常高效地实现了计算机视觉算法。OpenCV 的应用领域非常广泛，包括图像拼接、图像降噪、产品质检、人机交互、人脸识别、动作识别、动作跟踪、无人驾驶等。本篇介绍ARM Linux下OpenCV的移植和简单使用。
GNU最开始其实是一个操作系统,旨为打造一个开源免费自由的操作系统,目前操作系统还在完善中
PikaScript是一个完全重写的超轻量级python引擎，具有完整的解释器，字节码和虚拟机架构，可以在少于4KB的RAM下运行，用于小资源嵌入式系统。相比同类产品，如MicroPython，LuaOS等，资源占用减少85%以上。 入选2021年度 Gitee最有价值开源项目，加入RT-Thread嵌入式实时操作系统编程语言类软件包。 在CH32V103 RISC-V开发板上完成了PikaScript的部署，并为CH32V103提交了PikaSciprt标准BSP和驱动模块包，并完成了交互式运行的驱动。
之前分享的文章：常见的嵌入式web服务器有哪些？中分享了几种可以在嵌入式中使用的web服务器。
Pipeline: Compilation Action Construction：根据每个输入的文件和类型，组建 action（比如 PreprocessJobAction）
前一段时间因为工作需要，我对ARM模拟器进行了一番调研。调研目的是：由于项目参与人员比较多，如果人手一块ARM开发板，资源比较紧张，希望能够用模拟器来代替。
之前的两篇文章主要介绍了音视频SDK中的线程设计和消息队列，其实对那些想从Android转向音视频开发的同学来说，NDK方面的知识是不得不提的“前置条件”，因为音视频开发的主要是C/C++开发，也许有些同学会反驳，Android不是提供了很多音视频相关的工具吗？比如MediaCodec、MediaExtractor等等，且不说这些版本的兼容性，单单是这些工具的格式支持度如何呢？如果遇到不支持的音视频格式怎么办呢？这些工具我们应该学会怎么使用，但是它并不能支持我们深入学习音视频技术，很多跨平台和使用广泛的库都是C/C++的，所以NDK开发是音视频技术学习的“门槛”，本文的目的就是带你从0开始开始学习NDK相关的知识点。
我们首先介绍 ARM Ltd，这里先说的是公司而不是架构。ARM 的发展历史非常久远，超乎许多人的想象。
在现代计算机系统中，X86和ARM64是两种常见的处理器架构。为了满足不同架构的需求，Docker镜像也需要支持双架构编包形式。本文将介绍Docker镜像双架构编包统一的实践
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 背景 Android 系统本质是一个经过改造的 Linux 系统，so库是Linux系统上使用的共享库（类似windows上的dll）。最早，Android 系统只支持 ARMv5 的 CPU 构架，随着 Android 系统的发展，又加入了 ARMv7 (2010), x86 (2011), MIPS (2012), ARMv8, MIPS64 和 x86_64 (2014)。每一种 CPU 构架，都定义了一种 ABI（Application Binary
交叉编译器是在PC上运行的编译器，但是编译后得到的二进制程序却不能在PC 上运行，而只能在开发板上运行。交叉编译器命名方式一般遵循“处理器-系统-gcc”这样的 规则，一般通过名称便可以知道交叉编译器的功能。
本系列教程以「i.MX6ULL」处理器的ARM开发板为实验基础，学习记录嵌入式Linux开发的各种知识与经验，主要内容包括嵌入式Linux移植，嵌入式Linux驱动开发，嵌入式Linux应用开发等。
rust/compiler/rustc_target/src/spec/mipsel_unknown_linux_uclibc.rs文件的作用是定义了Rust编译器的MIPS小端架构的目标描述符（target descriptor）和特定于该目标的特性和配置。
偶尔会听到有嵌入式 Linux 玩家抱怨自己的开发板：图形界面不够流畅，拖动窗口有卡顿感。
林鳞 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 关键词识别（Keyword Spotting，KWS）是语音识别领域的一个子领域，在用户在智能设备上进行语音交互时起到重要作用。 △ 关键词识别
本篇文章主要讲解嵌入式板卡中Linux系统是如何正确测试、使用的，其中内容包含有U-Boot编译、U-Boot命令和环境变量说明、Linux内核编译、xtra驱动编译、系统信息查询、程序开机自启动说明、NFS使用说明、TFTP使用说明、TFTP + NFS的系统启动测试说明、inux设备驱动说明等，其中案例源码部分公开。
做了一段时间的 GPU 固件和驱动开发，加上平时学习的一些零散的知识，最近打算整理，将这些做成一页文章。 主线任务：梳理 GPU 的知识大纲 =====> 对标 GPU入门工程师 支线任务：了解 GPU 硬件工作机理 支线任务：掌握 GPU 固件工作机理 =====> 对标 GPU固件工程师 支线任务：了解 GPU 驱动 和 GPU 固件的交互接口 支线任务：掌握 GPU 驱动工作机理 =====> 对标 GPU驱动工程师 支线任务：了解 GPU 驱动 和 LIBDRM 的交互接口
关于什么是protobuf，网上搜搜一大堆，很多人用的都还是json，以为json是多种语言传输数据是万能的，看完了protobuf的实现，就明白了简单高效才是王道。
通过对编译代码进行处理来改变现有应用程序的行为，在恶意软件分析、软件逆向工程以及更广泛的安全研究领域中，其实并不少见。而Patching是一款针对IDAPro的交互式源码处理工具，该工具能够扩展IDA Pro反汇编工具的功能，以创建一个功能更加强大的交互式源码处理工作流。
本文地址：http://www.cnblogs.com/beer/archive/2011/05/05/2037449.html
汇编是一类编程语言,每种cpu对应一种cpu语言,这些语言语法大同小异,指令集有所不同,
当我们去研究一个系统的时候，首先需要从最简单的程序开始入手。前面文章的介绍已经描述了项目的环境搭建以及启动过程。
本文主要介绍了 Allwinner 安全方案的组成与功能。安全完整的方案基于 normal 方案扩展, 覆盖硬件安全、安全启动（Secure Boot）、安全系统（Secure OS）、安全应用（Trusted apps）等方面。本文从硬件安全、安全启动（Secure Boot）、安全系统（Secure OS）、安全应用的开发（TA/CA 开发指引）、固件密钥存储、安全系统在 Flash 上的加密保存几个方面进行介绍。
本文介绍了学习Android应用安全系列文章中的注意事项，包括建议下载的Appie版本、drozer启动过程、设置网络以及登录页面绕过等。此外，还介绍了测试android应用安全常用工具，包括adb、drozer、apktool和dex2jar等。
有的是内嵌形式的，就是在Unity中显示浏览器的相关内容，有的则是会调用电脑本身的浏览器
Kali Linux是一个基于Debian的Linux发行版，旨在实现高级渗透测试和安全审计。Kali包含数百种工具，适用于各种信息安全任务，如渗透测试，安全研究，计算机取证和逆向工程。Kali Linux由领先的信息安全培训公司Offensive Security开发，资助和维护。
NDK 全称 Native Development Kit，也就是原生开发工具包 ，官网对它有详细的 中文介绍 。可能一说到 NDK 或 JNI ，大家脑子里第一反应就是集成 C/C++ 。其实 JNI 的含义是 Java Native Interface ，这种接口允许 Java 和其他语言进行交互的，包括但不限于 C/C++ 。目前 Rust 也可以通过 JNI 来和 Java 交互，虽然不太成熟。
部分硬件设计中需要CPU完成对电路寄存器的配置，为了完成Zedboard对FPGA上部分寄存器的配置功能，可以在PS单元（处理器系统）上运行裸机程序（无操作系统支持）完成和PL单元（FPGA部分）的数据交互功能，此时PS单元更像单片机开发；另一种方法是PS单元运行Linux操作系统，通过驱动程序和应用程序完成对硬件寄存器的读写操作，并且Linux有着完整的网络协议栈支持，后续可拓展性更强，可以更好的发挥ZYNQ这种异构架构芯片的性能。主要分为两部分，分别阐述Zedboard中FPGA和处理器互联总线与硬件设计和Zedboard处理器系统上嵌入式Linux的移植与通过驱动和应用程序简单配置FPGA寄存器的实现。上次介绍了没有操作系统下的驱动和应用程序开发，本文介绍带操作系统的驱动和应用程序开发。
在本系列的第 1 部分和第 2 部分，我们介绍了 eBPF 虚拟机内部工作原理，在第 3 部分我们研究了基于底层虚拟机机制之上开发和使用 eBPF 程序的主流方式。
上一篇我们已经基于我们的开发板搭好了一个基于boa的web服务器：实用 | 10分钟教你搭建一个嵌入式web服务器。这一篇接着分享如何使用网页来点灯。
今天，发布了.NET 5.0 Preview5。主要对它进行了一小部分新功能和性能的改进。.NET 5.0 Preview 4包含了一些计划和.NET 5.0要交付的内容。 现在，大多数的功能都已经包含在里面，但是有许多功能还未到最终状态。预计这个版本在Preview 7中完善。
夏乙 若朴 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 亚马逊和华盛顿大学今天合作发布了开源的端到端深度学习编译器NNVM compiler。 先提醒一句，NNVM compiler ≠ NNVM。 NNVM是华盛顿大学博士陈天奇等人2016年发布的模块化深度学习系统，今年8月中旬，他们又推出了将深度学习工作负载部署到硬件的端到端IR堆栈TVM，也就是把深度学习模型更简单地放到各种硬件上。 当时，陈天奇把TVM+NNVM描述为“深度学习到各种硬件的完整优化工具链”，而这次推出的NNVM compile
网上这方面介绍的文章有很多，但都较凌乱或者不够系统，啰里啰唆一大堆前戏，不如实战来的快。长篇大论真没必要，我们只想上手用，先用起来再说，其他需要了再深入。为了做到通俗易懂和尽可能的简单，直接举例说明吧。举一个详细的例子从头到尾完整实现一遍，保证看一遍就会上手会用。
ARM可以算编译之坑的王中王，最常见的地狱之门，SRS目前的编译问题，大部分都是ARM的问题。 ARM主要有armv7和aarch64(armv8)，SRS支持了aarch64的编译和docker镜像，支持了ARM的交叉编译，大概八成的ARM场景都能支持了吧。天堂之路又多了一条，希望大家日子好过点。 Why 为什么要支持ARM？因为现在八成的编译问题，都是大家在捣腾ARM时引起的。常见的误区： •在ARM服务器（RaspberryPi和鲲鹏等）上跑SRS使用交叉编译，扑街。正确姿势：ARM服务器上直接编译，
origin: http://blog.sina.com.cn/s/blog_70bb32080100lx1u.html
时间大约在2015年，Arm第一次在 MDK 5.20 中引入了Arm Compiler 6（那时候的版本是 6.9），正式拉开了Arm官方编译器从第五版（armcc）到第六版（armclang）升级替换的序幕……
该文介绍了交叉编译工具链的使用，包括arm-linux-gnueabi-gcc、arm-linux-gnueabihf-gcc、arm-none-eabi-gcc、arm-none-linux-gnueabi-gcc、arm-none-linux-gnueabihf-gcc、qoriq-elf-gcc等工具的使用方法。
rust/compiler/rustc_target/src/spec/x86_64_unknown_netbsd.rs 文件是 Rust 编译器针对 x86_64-unknown-netbsd 目标平台的配置文件。该文件定义了与该平台相关的特性、链接选项、目标特定的运行时支持以及其他与该平台有关的属性。
在携程内部业务高频率敏捷迭代发布节奏下，线上生产服务质量需要同步快速提升。这就依赖自动化测试的覆盖率提升，测试任务执行频次提升，测试任务执行速率提升。
宿主机运行的是标准Linux操作系统，编译出的程序却需要在目标处理器（S3C2440@ARM920T）上跑，这就叫交叉编译，编译器叫做交叉编译器。
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。
MLC LLM 是一种通用解决方案，它允许将任何语言模型本地部署在各种硬件后端和本地应用程序上，此外还提供了一个高效的框架，供每个人根据自己的用例进一步优化模型性能。
关于x264的编译比较简单，网上的教程也挺多的，这里只是总结一下，多个资源，方便新人学习。系统建议使用linux，本教程使用的是ubuntu。
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