长期以来,我一直是在 Ubuntu 系统上做开发。近一年来,由于为信创系统(统信 UOS、银河麒麟等)开发应用软件,免不了使用国产操作系统。使用下来,发现国产系统在易用性、稳定性方面已经相当不错,而且用户界面比起 Ubuntu 还美观很多。系统集成的应用商店,里面的应用非常全面,基本上满足了作为系统开发的需求。
今天开始,Lady向各位介绍一个朋友阿星(Ashing)以及他的机器学习读书笔记! 阿星也是我们手撕深度学习算法微信群的热心群友!接下来,Lady我也会陆续分享这个微信群里大家讨论的话题。 本篇文
在linux中我们可以使用watch和nvidia-smi来不停刷新GPU信息,但是在windows上没有watch,只能通过nvidia-smi -l 1来实现最快一秒一刷新,但是显示的效果是一闪一闪的,而且不支持低于1秒的刷新频率。我于是有了用pyqt来呈现结果的想法,并且可以支持毫秒级别的刷新效果图图片代码总览开源地址:Githubimport timeimport subprocessimport threadingimport localeimport codecsimport osimport
首先说明的是,这个帖子是成功的编译了dll,但是这个dll使用的时候还是很容易出现各种问题的。
在linux环境下进行程序开发时,经常需要使用makefile管理编译代码,特别是一些大型工程,而makefile工具语法晦涩深入研究较为困难,好在有很多工具可以自动生成makefile,qmake就是其中的一种。
OpenCV是一个跨平台计算机视觉和机器学习软件库,可以运行在Linux、Windows、Android和Mac OS操作系统上。
问题描述: 在使用linux系统训练自己的数据集合时,出现了上述问题,首先第一个想法就是先Google,但是在看了一些国内外的文章后依然没有将问题解决 **问题原因:** 这是由于这几天我在安装cud
QtAV是基于Qt和FFmpeg的跨平台多媒体框架。高性能,对用户和开发人员友好,支持Android,iOS,Linux,Windows。 特性 硬件解码支持:DXVA2,VAAPI,VDA/VideoToolbox,CedarX,CUDA。 OpenGL和ES2支持几乎所有格式。 RGB和YUV格式的视频捕获。 OSD和自定义过滤器 libavfilter中的滤镜,例如stero3d,模糊。 字幕轨道选择。动态更改FFmpeg和libass引擎。 逐帧播放。 播放速度控制。 各种流:区域设置文件,http
OpenCV在ubuntu下的编译方法:https://blog.csdn.net/xiaolong1126626497/article/details/105278882
最近有个科研课题需要在树莓派上做一系列验证,但是实验的程序是依赖OpenCV库的(最重要我们修改了库源码),而在树莓派上编译OpenCV源码很费时间,因此我只好使用交叉编译的方法来编译源程序。刚开始我们觉着网上材料大片,这部分的问题应该不大。可到操刀干活的时候,我才发现网上很多方法不仅繁琐,而且有的甚至还不是那么一回事,没看到一篇完全适合我的情况的。于是,我花了一天半左右的时间,整理这些材料并结合一点TRIZ原理,完成了这项任务。现在分享一下我的方案总结,不过我的方案不尽完善,欢迎大家指点修正,帮助后人节省时间。
概述 由于需要在Ubuntu 16.04安装多个深度学习框架所以通过博客记录一下安装过程中的坑以及一些关键步骤。这个时候我们需要安装自己需要包装。下面我们通过一步一步开始安装自己数据。记录安装了如下软件和支持: * Cuda 9.1 * cuDnn 9.0 * OpenCV 3.4 Support Python2.7 Python3.4 Cuda OpenGL OpenBLAS * Mxnet Pytorch Tensorflow 安装 安装预编译包 我们先来安装cuda,首先通过官网下载你所需要
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。
XWindows太老了,历史比Windows和Linux的开发时间都长,以至于很多人每天实际在用,但已经不知道它的存在。 XWindows目前是Linux/类Unix系统上的标准显示配置,QT/GTK等架构也是基于XWindows的。所以通常也有很多人只关注占领桌面市场的Windows,对于败退在边缘的XWindows完全嗤之以鼻。 其实只从GUI层面上来对比Windows和XWindows是不公平的。XWindows设计之初就是一个显示服务器的概念,在显示器服务器和应用之间,有一套协议来沟通彼此,
xmake 是一个基于 Lua 的轻量级跨平台构建工具,使用 xmake.lua 维护项目构建,相比 makefile/CMakeLists.txt,配置语法更加简洁直观,对新手非常友好,短时间内就能快速入门,能够让用户把更多的精力集中在实际的项目开发上。
Qt在工业上的使用场景包括工业自动化、嵌入式系统、汽车行业、航空航天、医疗设备、制造业和物联网应用。Qt被用来开发工业设备的用户界面、控制系统、嵌入式应用和其他工业应用,因其跨平台性和丰富的功能而备受青睐。
本文介绍了如何在深度学习中利用Docker和NVIDIA GPU进行高效的GPU加速计算,同时探讨了如何安装和配置Docker和NVIDIA GPU驱动,以及如何使用Docker和TensorFlow进行GPU加速的深度学习模型训练。
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(最基本的滤波到高级的物体检测皆有涵盖)。
笔者尝试过不少编程环境搭建的方案,例如常见的Ubuntu、Deepin、CentOS,也用过很多人力荐的Manjaro,这些发行版在需要办公的条件下,一般都需要结合Windows双系统使用。MacOS更适用于本地环境搭建,但是能兼容的显卡型号还是比较有限的。经过一些测试,其实我认为Win11+WSL2+Docker会是一个比较不错的解决方案(本来打算也试试虚拟机,但是听朋友说虚拟机调CUDA有坑,因此暂时不做考虑)。虽然直接用WSL2也可以搭建一个本地的编程环境,但是这样的环境具有一些不稳定因素,以及不可迁移的性质,因此我个人认为还是WSL2+Docker的方案稳定性会更高一些。
OpenCV源码下载地址: https://opencv.org/releases/
pip 会 自动 根据 当前所在的环境,为你安装好对应python版本的opencv。非常非常方便。
需要的有两个部分:opencv 和opencv_contrib 这两个部分选择相同的版本,opencv_contrib是opencv的扩充.
本文首发在CSDN博客:http://blog.csdn.net/xxzhangx/article/details/54379255 前几天,谷歌推出了windows对tensorflow的支持,我参考下面两篇博文来安装了我的tensorflow。 为表示对原作者的尊敬,先列出参考的文章。 参考文献 https://m.aliyun.com/yunqi/articles/68435 http://blog.csdn.net/zhuxiaoyang2000/article/details/5
前几天,谷歌推出了windows对tensorflow的支持,我参考下面两篇博文来安装了我的tensorflow。
以上这篇ubuntu14.04安装opencv3.0.0的操作方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。
这是我的背景,我以前用c开发嵌入式系统项目;C++/Qt/Python用来开发桌面应用;javascript和Node.js来做Web开发。当我知道了rust可以做到所有这些,尤其是嵌入式系统。我开始学习rust...
我经常被问各种OpenCV开发环境文件,从OpenCV3到OpenCV4,从OpenCV源码编译到扩展模块编译,从SIFT支持到CUDA支持,从OpenCV C++版本到OpenCV-Python版本。被问的多啦,我都懒得回答,不是我态度问题,而是我想到一个更好的办法,可以节省点时间,同时有可以让大家很详细的学会如何搭建OpenCV开发环境,如何编译OpenCV各种版本支持,于是我就录制了一系列的OpenCV/OpenVINO开发环境搭搭建的视频教程,而且全部上传到了B站,需要的直接看即可。如果有问题再下面留言即可,这样方便后来者更好的查看,希望变成一个CGC,可持续更新的视频内容!
YOLO 算法是非常著名的目标检测算法。从其全称 You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection ,可以看出它的特性:
话说,程序员三大浪漫,操作系统、编译器和图形处理。Rust 语言已经攻陷了其中两大浪漫,操作系统和编译器,那么图形处理呢?Rust 语言还能“浪”起来吗?
libtorch cross compile on aarch64-linux-gnu-gcc include torchvision
Qt 是一个跨平台的应用程序开发框架。使用Qt开发的应用程序,只需要编写一套代码,然后把这套代码放在不同平台的Qt环境去编译,就会生成可以运行在对应平台的应用程序。例如,我在Windows写了一个串口助手,这套代码不用修改,放在Linux环境下的Qt开发环境,重新编译,就可以生成可以在Linux环境下运行的串口助手,当然,Qt支持的环境有很多。不同平台下的移植,只需要修改很小一部分或者不用修改就可以直接运行。
本篇是以python的视角介绍相关的函数还有自我使用中的一些问题,本想在这篇之前总结一下opencv编译的全过程,但遇到了太多坑,暂时不太想回看做过的笔记,所以这里主要总结python下GPU版本的opencv。
Qt 是一个跨平台的C++图形用户界面应用程序框架。它提供给开发者建立图形用户界面所需的功能,广泛用于开发GUI程序,也可用于开发非GUI程序。Qt是完全面向对象的,很容易扩展,并且允许真正地组件编程。
本编介绍如何在嵌入式Linux开发板上配置Qt运行环境,并进行Qt程序运行测试。
开发需要,在 Linux下安装Qt Creator。我电脑装的是Ubuntu 16.04 LTS,其它的应该相同!
1. 准备下载相关的交叉编译器gcc (1)、aarch32架构的交叉编译器 因为系统是ubuntu 14-04的版本,可以直接使用安装的方式去安装aarch32架构的交叉编译器。也可以按照aarch64架构的方式去下载aarch32的交叉编译器,建议g++版本低一点,4.8.4左右。 sudo apt-get install g++-arm-linux-gnueabihf 执行命令成功后,使用 命令 arm-linux-gnueabihf-g++ -v 查看到安装的版本值,安装成功! 版本值显示如下图:
整理一下Qt 5.13版本中支持那些平台。 平台 描述 Qt Quick WebGL 使用WebGL™实现流媒体的Qt快速用户界面的平台插件。 Qt for Android Android平台 Qt for Embedded Linux 嵌入式Linux平台 Qt for INTEGRITY Green Hills Software INTEGRITY实时操作系统(支持于Qt5.9) Qt for Linux/X11 Linux/X11平台 Qt for QNX QNX平台 Qt for UWP 通用Win
有些嵌入式设备会有一块显示屏,用来显示各种图案、按钮等元素,单片机里常见的UI有emWin、TouchGFX等。Linux里常用QT,Qt是一个跨平台个C++应用程序开发框架。广泛用于开发GUI程序。QT在Windows平台下用来做一些上位机也非常好,使用起来方便简单,同时又开源免费。本篇给大家简单介绍NUC972 平台QT的移植及简单示例,希望对大家有所帮助。
下载地址http://download.qt.io/archive/qt/5.12/5.12.8/
「下载 qt-everywhere-opensource-src-4.8.7.tar.gz:http://download.qt-project.org/archive/qt/4.8/4.8.7/」
对于Qt的初学者来说,Qt有很多不熟悉的地方,安装和使用时,都会遇到各种各样的“坑”。这些坑,如果经历过一次,就会发现其实是很简单的问题。但是如果不熟悉,那么可能折腾很久也没解决。因此我把我自己遇到的(也是后来常常被问到的)一些问题放在这里,供大家参考、讨论。
近一段时间,更多的接触了linux系统,之前的印象中,linux系统更偏向于命令行模式,更多的是作为服务器来使用,现在却作为跟windows一样的界面操作系统来使用,不得不说还是带来一定的冲击的。
记录一下自己交叉编译QT的过程,目前来说再体验了初次编译镜像之后,编译这个QT还是算比较快捷的,因为该有的库都安装完成了。
比如: build-ffmpeg_code-Desktop_Qt_5_12_6_GCC_64bit-Release
原文链接:https://winter.blog.csdn.net/article/details/129527522
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。
Qt 是一个跨平台的图形应用开发框架,被应用在不同尺寸设备和平台上,同时提供不同版权版本供用户选择。米尔 NXP i.MX 93 开发板(MYD-LMX9X开发板)使用 Qt6.5 版本进行应用开发。在 Qt 应用开发中,推荐使用 QtCreator 集成开发环境,可以在 Linux PC 下开发 Qt 应用,自动化地交叉编译为开发板的 ARM 架构。
在安装CUDA时一定要注意其与英伟达显卡驱动以及Linux系统和GCC版本的对应关系,如果版本之间不匹配,是安装不成功的。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云