看了很多资料介绍如何将python移植到嵌入式设备当中,但总感觉杂乱五章,还移植不成功,但是经过我的多方摸索,成功的探索出了一条阳光大道,供各位网友借鉴参考。
4.在Python-3.6.2目录下新建mylib文件夹,用于存放生成的可移植文件:
在交叉编译python3之前需要在ubuntu主机上安装对应的x86版本,因为交叉编译时需要用到python解释器。ubuntu16.04下安装python3.10.5
之前,只给出部分提示,调试顺畅,果然手机也是生产力工具啊! UBport与机器人的插曲(Ubuntu Touch+ROS) 📷 📷 📷 只收,无发送节点,无消息显示! 📷 收发同时开启,效果如上! 📷 主题和节点,哈哈哈 📷 talker 📷 listener ********************************************************************** ** Visual Studio 2019 Developer Command Prompt v16
http://blog.csdn.net/lz_obj/article/details/52620276
笔者长期在ARM-LINUX嵌入式平台使用C语言开发。硬件IO操作只能用C确实没办法,但是应用程序用C简直就苦逼了,程序复杂一点,各种越界、指针错误、诡异死机、segment fault、内存泄漏、core dump、编译找不到头文件、依赖库,解析个字符费老劲,轮子太少纯靠白手起家。自从把Python移植到嵌入式平台,用C写完IO的Python扩展库然后用Python写应用程序完全就是摧枯拉朽般存在。
网上关于python的交叉编译的文章很多,但是关于python第三库的交叉编译的文章就比较少了,而且很多标题是第三方库的交叉编译,但是实际上用到的都是不需要交叉编译就能用的库,可参考性不强,最近关于python及其第三方库的交叉编译也踩了不少坑,记录一下!
我需要在Arm9的s3c2410 CPU上运行python,以下是我的编译过程。
解决: 五花八门,如果是Ubuntu自带Python3都版本,可以直接链接Python3 到Python指令解决
本文讲述了如何编译uboot并进行配置,对编译过程中遇到的问题进行解决,此外还对uboot的结构进行了简介
本篇文章,我们聊了如何使用搭载了 Apple Silicon 芯片(M1 和 M2 CPU)的 MacBook 设备上运行 Stable Diffusion 模型。
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。
本文转自公众号 TCTP,作者 TCTP。 原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/voEr3WId1LeOr-o4sFptPA?scene=25#wechat_redirec
苹果为M1芯片的Mac提供了TensorFlow的支持,可以使用M1芯片进行硬件加速,以下是如何给使用M1芯片的macOS安装TensorFlow的环境。
这个实验的具体内容就是gem5输出矩阵乘的访存trace,然后做个cache模拟器分析,我主要是入门一下gem5.我的系统是ubuntu16.04,主要流程如下
Apache TVM is an effort undergoing incubation at The Apache Software Foundation (ASF), sponsored by the Apache Incubator. Incubation is required of all newly accepted projects until a further review indicates that the infrastructure, communications, and decision making process have stabilized in a manner consistent with other successful ASF projects. While incubation status is not necessarily a reflection of the completeness or stability of the code, it does indicate that the project has yet to be fully endorsed by the ASF.
每次使用cv2都要加,永久的解决办法还不清除,有直到的童鞋告知一下 更多可见https://github.com/piwheels/packages/issues/59
内嵌处理器硬核的FPGA,即SoC FPGA,是在芯片设计之初,就在内部的硬件电路上添加了硬核处理器,是纯硬件实现的,不会消耗FPGA的逻辑资源,硬核处理器和FPGA逻辑在一定程度上是相互独立的,简单的说,就是SoC FPGA就是把一块ARM处理器和一块FPGA芯片封装成了一个芯片。
unicorn官网:https://www.unicorn-engine.org/
树莓派是一个香烟盒大小的电脑,能运行window(IOT)和linux系统。可以当做一台普通的电脑用来办公上网,还有裸露的针脚可以用来控制你自己设计的电路。比如读取各种(温度,重力,加速度)传感器信息,也可以驱动马达和蜂鸣器,摄像头什么的。
近日,腾讯宣布,其TARS微服务开发框架已成功移植至Arm®️CPU架构。 TARS是一个成熟的高性能微服务开发框架,因其高性能及具备完善的微服务治理方案而广为人知。现在,开发人员可以无缝编程和生成基于Arm服务器的代码。针对Arm的TARS微服务架构可通过Akraino Blueprint了解。在本文中,我们将介绍4G和5G网络中,移植到Arm架构的TARS项目基本架构和部署场景。 TARS和Arm架构移植概览 TARS支持多种编程语言,包括C++、Golang、Java、Node.js、PHP和Py
百度安装 Frida 全是直接 pip ,搜出来按照人家的步骤安装,结果坑一大堆。反正我是遇到一大堆的坑。
libtorch cross compile on aarch64-linux-gnu-gcc include torchvision
板子做工精致很有份量,拿在手里沉甸甸的,各种接口一应俱全——USB、TF 卡座、SIM卡座、4G模块卡座、网口、RGB LCD接口、LVDS、RS485、CAN、各种音频口、TV-in/TV-Out,板上还自带一个RTL8723du wifi/蓝牙二合一模块,作为一块主打工业控制的主控板这些接口实属绰绰有余了。手里的板子是256MB内存+256MB nand flash版本(这个是低配版本,还有个512MB+8GB emmc的高配版本),飞凌开发文档中提到已经移植好了Qt5开发环境,所以这个内存跑跑Qt的UI程序是再合适不过了,可惜手里没有匹配的开箱即用的LCD显示屏不然接上直接能试试出厂自带的Qt测试程序了。
本次测试板卡是创龙科技旗下,一款基于全志科技A40i开发板,其接口资源丰富,可引出双路网口、双路CAN、双路USB、双路RS485等通信接口,板载Bluetooth、WIFI、4G(选配)模块,同时引出MIPI LCD、LVDS LCD、TFT LCD、HDMI OUT、CVBS OUT、CAMERA、LINE IN、H/P OUT等音视频多媒体接口,支持双屏异显、1080P@45fps H.264视频硬件编码、1080P@60fps H.264视频硬件解码,并支持SATA大容量存储接口。
最近尝试在m1的mac上安装tensorflow,网上的教程比较多,但是不管怎么折腾都会出现各种问题。安装github上apple分支的TensorFlow不管怎么折腾都提示下面的错误:
上周 Python 官方发布了 Python-3.11.2 版本。经过了我差不多一周的测试,就我的模型来看其综合性能比 Python-3.10.8 版本提升 24%(好在这个程序还不能自动交易,不然就可以更快的亏钱了)。
QBDI全名为QuarkslaB Dynamicbinary Instrumentation,它是一个模块化的跨平台以及跨架构的DBI框架。该工具目前支持Linux、macOS、Android、iOS和Windows操作系统,支持的架构有x86、x86-64、ARM和AArch64架构。QBDI的模块化特征意味着它不需要包含任何首选的注入方法,并且可以结合外部注入工具一起使用。QBDI包含了一个基于LD_PRELOAD的小型Linux以及一个动态可执行的macOS注入器(QBDIPreload),它们是QBDI的Python绑定基础,即pyQBDI。QBDI还整合了Frida,一个动态指令工具集。
十五年前,iPhone横空出世,乔布斯告诉世人什么才叫做真正的智能手机,十年前,A4处理器粉墨出场,iPhone瞬间猛虎添翼,性能这两个字从此没有友商敢在苹果面前提及,iPad更是在业界呼风唤雨,几乎把整个平板市场都收入囊中,在人们的脑海中,Pad就是iPad的代名词,安卓平板?不存在的。今时今日,Apple Silicon华丽登台,不必说M1堪称恐怖到爆炸的性能,也不必说十个小时以上的超长续航以及丝滑无迟滞的FCPX极速剪辑体验,单是通过Rosetta 2 虚拟运行X86应用,就已经足以让人感到惊艳了。然而,这些福利只是苹果对于产品级用户的馈赠,作为一名开发者,而且是全栈(全干)开发,M1能否应对繁复的开发环境?就像一位研发同事说的那样:“Hi,哥儿们,你不会花一万大洋买了个ipad+秒控键盘吧?这智商税有点贵啊”。
我是一名机器人方向的大学生,近期学校安排自主做一个机器人方面相关的项目。学校给我们提供了一个小型的六轴机械臂,mechArm 270M5Stack,我打算使用ChatGPT让它来辅助我学习如何使用这个机械臂并且做一个demo。
https://github.com/VampireAchao/marktext.git
Capstone是一个轻量级的多平台多架构支持的反汇编框架。支持包括ARM,ARM64,MIPS和x86/x64平台。今天1.0版本正式向公众开放下载,可以在http://www.capstone-e
由于常用的Anaconda和Miniconda现在都没有提供M1处理器支持的conda环境,虽然也不影响正常使用,但如果能有支持的版本会更好。以下是conda-forge提供的miniforge,目前有支持Apple Silicon的版本软件。下文将演示如何安装及使用。
B(l)utter是一款针对Flutter移动端应用程序的逆向工程分析工具,当前版本的B(l)utter仅支持Android libapp.so(ARM64),可以帮助广大研究人员对基于Flutter开发的移动端应用程序进行逆向工程分析。
虽然网上有那么多python的交叉编译移植教程,但是方法差异蛮大,需要根据实际开发板的型号做调整,以下是适用于海思的板子移植过程。
时光荏苒,过隙白驹,即将进入2022年,著名敏捷开发语言Python也放出了3.10最终版,本次我们来展示一下在不同的系统和平台中,高效部署Python3.10开发环境,这里我们并不依赖其他的三方软件,只通过Python官方的安装包进行配置,编辑器我们依然使用微软开源的Vscode,争取在一分钟以内就可以在一台干净的开发机上部署好环境,省去一些不必要的步骤。
首先 Python 是一种面向对象的解释型程序语言,运行 Python 程序时是将 *.py 编译为独有的二进制编码 pyc 文件,然后对 pyc 中的指令进行解释执行,但是对 pyc 文件进行反编译也是比较简单的,可直接反编译为源码。
https://github.com/PaddlePaddle/Paddle-Lite
ROPgadget是一款可以在二进制文件中搜索Gadget的强大工具,本质上来说,ROPgadget 是一个小工具查找程序和自动操作程序。在该工具的帮助下,广大研究人员可以在二进制文件中搜索Gadget,以方便我们实现对 ROP 的利用。ROPgadget 支持 x86,x64,ARM,PowerPC,SPARC 和 MIPS 体系结构,并支持 ELF / PE / Mach-O 格式。
到目前为止,我们查阅anaconda的官网可发现,由于目前Anaconda没有支持arm架构的版本,在M1芯片Mac上安装的Anaconda是非常不稳定的,而且仅支持最高3.8版本的Python。而官网原生支持运行在arm架构上的Python版本为3.9.1,所以综合来讲我们只能寻找一种替代方案,那就是miniforge。
进行整体编译时遇到相应的错误,这个是为了跟RK原厂SDK同步的代码,由于我这个是从第三方买来的,故下面这个功能需要屏蔽掉。
docker pull registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/gloomyghost/yuzukilizard
本文原链接见 Godot-GDExtension C++ 环境搭建 (Docker+MinGW/跨平台) | Convexwf's Kirakira Blog。
注意:语言本身的位置好说,但是dev开发库就不一样了。 比如,一般我们本机只安装python,而不会安装python-dev。这是两个完全不一样的概念。第一个我们直接使用的语言,第二个是本机编译、开发能够引用的开发lib库。 所以,根据语言支持的需要,我们要安装这些开发库:
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。
1 知道你的python的版本以及是32位还是64位 2 下载相应的numpy包,下载地址 http://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#numpy 3 下载与自己平台相适应的版本,例如下载numpy‑1.9.2+mkl‑cp34‑none‑win_arm64.whl 其中cp34代表着CPython 3.4,win_arm64指的是64位版本。 4 将该文件移动至C:\Python34\Scripts文件夹下 5 pip instal
Arm-2D是Arm公司为Cortex-M处理器平台量身打造的一款2D图形处理方案。针对已有的经典Cortex-M内核,诸如Cortex-M0/M0+/M3/M4/M7/M33等,Arm-2D提供了经过优化了的软件加速库——虽然在资源丰富的环境下,Arm-2D在这些传统处理器上无法与市面上各类GUI在同等条件下拉开性能差距,但在大部分GUI都无法覆盖的小资源处理器上,Arm-2D却提供了以极其低廉的手段实现智能手机级别GUI的可能性。当然更不用说在最新问世的Cortex-M55处理器上,借助Helium技术的加持,Arm-2D可以提供相较传统方案4倍以上的加速能力。
既然Qt是跨平台的,那么能不能在嵌入式平台实现一下呢?最近刚好看到,ST官方在开展创客大赛活动,就买了米尔科技的YA157C开发板移植一下。
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