为了更广泛地向企业领域推进，需要引入 64 位构架。同时也需要在 ARMv8 架构中引入新的 AArch64 执行状态。AArch64 不是一个单纯的 32 位 ARM 构架扩展，而是 ARMv8 内全新的构架，完全使用全新的 A64 指令集。这些都源自于多年对现代构架设计的深入研究。更重要的是， AArch64 作为一个分离出的执行状态，意味着一些未来的处理器可能不支持旧的 AArch32 执行状态。 虽然最初的 64 位 ARM 处理器将会完全向后兼容，但我们大胆且前瞻性地将 AArch64 作为在 ARMv8 处理器中唯一的执行状态。我们在这些系统中将不支持 32 位执行状态， 这将使许多有益的实现得到权衡，如默认情况下，使用一个较大的 64K 大小的页面，并会使得纯净的 64 位 ARM 服务器系统不受遗留代码的影响。立即进行这种划分是很重要的，因为有可能在未来几年内将出现仅支持 64 位的服务器系统。没有必要在新的 64 位架构中去实现一个完整的 32 位流水线，这将会提高未来 ARM 服务器系统的能效。这样回想起来， AArch64 作为在 Fedora ARM 项目中被支持的 ARM 构架是一个很自然的过程： armv5tel、armv7hl、aarch64。新的架构被命名为：aarch64，这同 ARM 自己选择的主线命名方式保持一致，同时也考虑到了 ARM 架构名与 ARM 商标分开的期望。
下载有点慢，可以先本地下载好github.com/KumaTea/pyt…，再离线安装
上一篇博客《conan入门(十):Windows下Android NDK交叉编译Boost》中已经说明了Windows下Android NDK交叉编译Boost的全过程。
上一篇博客《conan入门(九):NDK交叉编译自己的conan包项目塈profile的定义》中我们以jsonlib为例说明了如何NDK交叉编译自己封装成conan的模块及定义profile简化编译的方式。
上一篇博客《conan入门(十六):profile template功能实现不同平台下profile的统一》以Android NDK交叉编译为例介绍了jinja模板在conan profile中的应用。如果针对不同的Android目标平台(armv7,armv8,x86,x86_64)都要维护一个profile也是挺麻烦的。本文在此基础上，更进一步改进将android NDK 对不同平台armv7,armv8,x86,x86_64交叉编译的profile基本于同一个模板统一实现
在ARMv8中首次引入了Exception Level的概念，每个Exception Level代表了不同的特权级别。当然了ARMv7也存在同样的特权级别，只不过名字是用PL定义的。
Grafana 是一款开源可视化产品，无论是使用 Zabbix 还是 Prometheus 等软件利用其出图相当便捷和美观。
我们经常需要从现有二进制文件创建包，比如第三方或供应商提供的C/C++库(只有include和lib),或在引入conan管理包之前手工编译编译好C/C++库。在这种情况下，我们并不需要conan从源代码编译，费时费事或根本不可能。所以以下情况我们可以考虑直接将本地已经编译好的二进制文件生成conan包：
之前我写过的两篇博客《conan入门(十):Windows下Android NDK交叉编译Boost》,.《conan入门(十一):Linux下Android NDK交叉编译Boost》中介绍了在Linux和Windows下NDK交叉编译boost的过程
本文为从大数据到人工智能博主「xiaozhch5」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
参考 ijkplayer 工程主页 https://github.com/bilibili/ijkplayer ,
相信很多小伙伴都有类似这样的疑问，下面围绕Cortex-M、 ARM、 Linux来讲讲相关内容。
可以看到如下结果（列表很长，已把wasm相关的筛选出来），这几个是 Rust 支持的 wasm 相关的编译目标。
armv7是ARMv7-A指令集架构的缩写，其中“A”表示“应用程序级别”。ARMv7-A架构是ARM架构的第七代，支持32位指令和地址。它是2011年前的大多数ARM芯片所采用的架构，包括Cortex-A7、Cortex-A9和Cortex-A15等。
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。
从ARM32到ARM64不止将处理器从32位升级到了64位，还有许多性能的技术也得到了极大的提升，光是个头长了可不行啊！能耐也得跟着长啊！哈哈哈
ARMv8是ARM重点发展的一个架构。有一些年头了！我们来了解下！ 本文介绍了ARMv8-a中的一些概念！ 从ARMv7开始，ARM公司面向三个市场:应用、实时、控制，分别推出A、R、M系列处理器。A
STM32是一款单片机，它由意法半导体公司制造。ST是意法半导体的简称，M是指微控制器（也就是单片机的）MCU的第一个英文字母，32是指32位的CPU，它的CPU是采用的ARM公司的Cortex-M系列的内核设计。
ndk个版本下载地址选择：https://blog.csdn.net/shuzfan/article/details/52690554
Tensorflow官方在2018年宣布，正式发布支持树莓派版本的Tensorflow，编者开始直接用：
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
据说，网上有人安装了 7 个月才在树莓派上把 OpenCv 安装成功，然后我就想挑战以下，能不能在七分钟内搞定。
Node.js 10.0.0 正式发布，这是自 Node.js Foundation 开展以来的第七个主要版本，并将在 2018 年 10 月成为下一个 LTS 分支。
从时间上来看，从1985年设计的 26 位地址总线的 ARMv1, 到 ARMv2, 一直发展到最近支持64位地址总线的 ARMv8。
您可以通过调用以下选项来覆盖默认为/opt/Qt/5.12.6/android_armv7的QTDIR：
最后，再说一点，英语非常重要。很多好的资料都是英文的，国内有些翻译本不是太好。尤其是google搜索时，学会使用英文关键词非常重要。
AArch64是一个新的64位模式，它是ARMv8架构下的一部分，它于2011年随着ARM发布。它被逐步部署于智能手机和服务器。所以我认为现在学习一点关于此架构的知识是比较好的。
ARM7：ARMv4架构，ARM9：ARMv5架构，ARM11：ARMv6架构，ARM-Cortex 系列：ARMv7架构。 ARM7没有MMU(内存管理单元)，只能叫做MCU（微控制器），不能运行诸如Linux、WinCE等这些现代的多用户多进程操作系统，因为运行这些系统需要MMU，才能给每个用户进程分配进程自己独立的地址空间。ucOS、ucLinux这些精简实时的RTOS不需要MMU，当然可以在ARM7上运行。 ARM9、ARM11，是嵌入式CPU（处理器），带有MMU，可以运行诸如Linux等多用户多进程的操作系统，应用场合也不同于ARM7。 到了ARMv7架构的时候开始以Cortex来命名，并分成Cortex-A、Cortex-R、Cortex-M三个系列。三大系列分工明确：“A”系列面向尖端的基于虚拟内存的操作系统和用户应用；“R”系列针对实时系统；“M”系列对微控制器。简单的说Cortex-A系列是用于移动领域的CPU，Cortex-R和Cortex-M系列是用于实时控制领域的MCU。 所以看上去ARM7跟Cortex-M很像，因为他们都是MCU，但确是不同代不同架构的MCU（Cortex-M比ARM7高了三代！），所以性能也有很大的差距。此外，Cortex-M系列还细分为M0、M3、M4和超低功耗的M0+，用户依据成本、性能、功耗等因素来选择芯片。 想必楼主现在肯定知道了ARM7、Cortex-M的区别，不过还是花了点时间整理在此，可以帮助后来的初学者搞明白这些基本的概念性问题。
想要在Linux板子上通过Qt界面来播放视频，一种可选的方式是调用FFmpeg库来实现视频的解码与播放。本篇先来进行FFmpeg库的交叉编译，将FFmpeg库移植到Linux板子上。
https://github.com/goreleaser/goreleaser/releases 下载goreleaser
以前为ARM64编译软件包，直接在Makefile里指定交叉编译器、sysroot的路径，就能成功编译。
Docker Buildx 是一个 Docker CLI 插件，其扩展了 Docker 命令，支持 Moby BuildKit 提供的功能。提供了与 Docker Build 相同的用户体验，并增加了许多新功能。
MongoDB是2009年问世的一个面向文档的数据库管理系统，由C++语言编写，旨在为Web应用提供可扩展的高性能数据存储解决方案。虽然在划分类别的时候后，MongoDB被认为是NoSQL的产品，但是它更像一个介于关系数据库和非关系数据库之间的产品，在非关系数据库中它功能最丰富，最像关系数据库。
在android-ndk-r19c目录下toolchains文件夹中的llvm文件夹即为clang编译工具包
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。
稍作配置，同一份代码横跨 Android & IOS，相比于 React Native 方案更加高性能。除此之外，得益于 Rust 跨平台加持，Rust 部分的代码可在种种场合复用。
Linux version 2.6.38-13-generic(buildd@rothera) (gcc version 4.5.2 (Ubuntu/Linaro 4.5.2-8ubuntu4)) #57-Ubuntu SMP Mon Mar 5 18:10:14 UTC 2012
现在LibreELEC系统镜像就会生成一个opt文件夹，每次LibreELEC升级都需要重新创建这个opt文件夹。
操作系统用于处理内存访问异常的入口操作系统的核心任务是对系统资源的管理，而重中之重的是对CPU和内存的管理。为了使进程摆脱系统内存的制约，用户进程运行在虚拟内存之上，每个用户进程都拥有完整的虚拟地址空间，互不干涉。而实现虚拟内存的关键就在于建立虚拟地址(Virtual Address,VA)与物理地址(Physical Address,PA)之间的关系，因为无论如何数据终究要存储到物理内存中才能被记录下来。
前段时间有个刚开始学习 Arm Linux 的同学问我：对于还处于入门阶段的新手，有什么建议。并让我推荐一些好的书籍。
这个GitHub上可以下载到tensorflow2.x：https://github.com/lhelontra/tensorflow-on-arm/releases 我就拿我下载的举例子吧：我下载的是这个版本的：tensorflow-2.0.0-cp37-none-linux_armv7l.whl 1、把下载的这个tensorflow-2.0.0-cp37-none-linux_armv7l.whl文件放进树莓派里边，cd到你拖进的那一目录下(我是拖到Desktop，所以是：cd Desktop)，命令行输入：sudo pip3 install tensorflow-2.0.0-cp37-none-linux_armv7l.whl （注意：一定要cd进到这个目录才行！否则报错） 2、然后就会自动安装，安装过程中还需下载其他模块，会自动在国外源下载，就算你换源了还是会启动外国源下载，就有可能会中断导致下载不了。我是下载这3个模块下载不了：
首先来张图 也许你在从事TEE相关工作，也许你在从事安全相关工作，没错，如果你想比较深入的了解安全架构、设计，你将不得不去学习ARM的知识，上面罗列的文档，你最少需要知道！ 如果你想成为专家，那你得必
python读取系统信息的一些方法，在此记录一下，方便尔后查询。 platform模块 root@cubieboard:~# python Python 2.7.3 (default, Mar 14 2014, 17:55:54) [GCC 4.6.3] on linux2 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>> import platform >>> platform.version() '
Linux操作系统为32位的 要下载armv7结尾的.sh文件，但是Miniconda对armv7的支持版本已经很古老了，在创建虚拟环境Python3.7以上貌似都会出现问题，勉强支持到Python3.4版本左右，而且官方的作者对armv7结尾的.sh文件已经停更很久了，不建议安装使用，推荐树莓派安装64位的Linux。
工作上遇到需要在linux下设置电信网通双线路IP地址，操作系统为Suse Linux Enterprise Linux 11 SP2，简要记录下步骤： 编辑/etc/sysconfig/network/ifcfg-eth0, /etc/sysconfig/network/ifcfg-eth1, 设置两个网卡的IP地址，eth0为电信的，eth1为网通的 BOOTPROTO='static' BROADCAST='' ETHTOOL_OPTIONS='' IPADDR='${telecomip}/${tel
xmake是一个基于Lua的轻量级现代化c/c++的项目构建工具，主要特点是：语法简单易上手，提供更加可读的项目维护，实现跨平台行为一致的构建体验。
Python 是门多才多艺的语言，既可以写后端，也可以做数据分析，既可以智能化运维，也可以搞渗透，既可以写爬虫，又可以做机器学习深度学习。然而，Python 的缺点也很明显，它的速度有点慢。
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。
这里是使用Parboil自带的脚本编译和使用的教程：https://blog.csdn.net/FishSeeker/article/details/79479714
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