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瑞芯微RK3326的编译环境

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简介：
本简介介绍如何搭建基于瑞芯微RK3326芯片的开发编译环境，涵盖所需软件、工具配置及常见问题解决方法。 RK3326是一款高性能的系统级芯片（SoC），适用于各种嵌入式设备和物联网应用。它集成了ARM Cortex-A53四核处理器、Mali-400 MP2 GPU以及多种外围接口，能够提供强大的计算能力和图形处理能力。此外，该芯片还支持多种音频解码器和视频编解码器，并且具有低功耗特性，适用于对能耗敏感的应用场景。

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  • 瑞芯微RK3326的编译环境
    优质
    本简介介绍如何搭建基于瑞芯微RK3326芯片的开发编译环境，涵盖所需软件、工具配置及常见问题解决方法。 RK3326是一款高性能的系统级芯片（SoC），适用于各种嵌入式设备和物联网应用。它集成了ARM Cortex-A53四核处理器、Mali-400 MP2 GPU以及多种外围接口，能够提供强大的计算能力和图形处理能力。此外，该芯片还支持多种音频解码器和视频编解码器，并且具有低功耗特性，适用于对能耗敏感的应用场景。
     
  • DCNV3的编译环境及YOLO环境配置
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    本简介详细介绍了如何搭建DCNV3的编译环境以及在该环境下配置YOLO深度学习模型所需的步骤和注意事项。适合希望在Linux系统中进行计算机视觉项目开发的研究者和技术人员参考。 用于运行DCNV3的环境可以在yolov5、yolov7、yolov8下直接使用。
     
  • MINGW环境下编译HDF5
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    在Windows环境中使用MinGW工具链编译和安装HDF5库的指南，适用于需要跨平台数据存储解决方案的开发者。 在Windows下使用Cmake和Mingw编译HDF5版本1.10.1，该库可用于Qt开发。
     
  • 在Windows环境下编译的Caffe
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    本项目提供详尽指南，在Windows操作系统下搭建并配置Caffe深度学习框架开发环境，涵盖编译过程中的关键步骤与常见问题解决。 解压后将文件放到 Python 的 lib\sites-packages 目录下，然后可以直接导入 caffe 了。
     
  • 海思编译链 arm-hisiv300-linux 编译环境
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    本项目提供基于ARM HISIV300 Linux操作系统的编译工具链及开发环境配置指南，助力开发者高效构建嵌入式软件应用。 本资源为ARM-Linux下的海思编译链工具V300C语言有三种标准库：1. Glibcglibc是GNU项目实现的C语言标准库（C standard library）。大多数桌面和服务器中的Linux系统使用这套库，它实现了常见的C库函数，并支持多种平台。然而，由于其功能全面，因此相对较大且复杂。 2. uClibc是一个专为嵌入式环境设计的小型化C标准库。最初是为了在不支持MMU的uClinux环境中开发而创建的。它的特点包括： - 比glibc小很多。 - 完全独立于glibc重新实现，因此源码结构和二进制上都不兼容。 3. EGLIBC是GNU项目为嵌入式系统推出的一种glibc变体版本，旨在使glibc适用于嵌入式环境。其目标包括： - 在源代码架构和ABI层面与Glibc保持兼容。 - 减少内存使用量。 - 提供更多可配置的模块以实现按需裁剪。 - 改善交叉编译和测试的支持。 在海思的应用环境中，arm-hisiv100-linux、arm-hisiv300-linux 和 arm-hisiv500-linux 使用 uClibc 作为工具链；而 arm-hisiv200-linux、arm-hisiv400-linux 及 arm-hisiv600-linux 则基于 glibc。在开发过程中，编译内核和应用程序时应使用相同的交叉编译器链以避免依赖库调用问题。 EGLIBC容易被开发者忽视而选择错误的工具链。由于uClibc和Glibc有显著差异，可能会导致一些兼容性或功能上的问题。
     
  • Thinstation编译环境搭建及编译简介
    优质
    本文介绍了如何在计算机上搭建Thinstation的编译环境，并详细讲解了其编译过程和步骤。适合希望深入了解Thinstation定制与开发的技术人员阅读。 本段落介绍了 Thinstation 编译环境的搭建及编译过程概述。首先简要介绍 Thinstation 的基本特性，如支持的连接协议等内容。接着详细阐述了如何构建 Thinstation 的编译环境，包括安装所需软件以及配置环境变量等具体步骤。最后部分则讲解了 Thinstation 的实际编译流程，涵盖了常用的编译命令及常见问题的解决方案。该文章对希望了解 Thinstation 编译过程的相关读者具有一定的参考意义。
     
  • 在Windows环境下编译Coturn
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    本教程详细介绍了如何在Windows操作系统下配置和编译开源TURN服务器Coturn的过程，适合开发者参考学习。 Coturn 是一个常用的 TURN 服务器，在 Linux 下编译非常方便。在 Windows 系统下可以使用 Cygwin 来进行编译。附件中提供了一个适用于 Windows 10 64 位系统的 Turn Server 编译版本，它可以同时作为 STUN 和 TURN 服务运行。
     
  • ARM-Linux交叉编译环境
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    简介：ARM-Linux交叉编译环境是一种用于在x86等架构计算机上为ARM处理器开发软件的工具链和配置。它包含GCC、Glibc等组件，并支持C/C++编程语言，适用于嵌入式系统与移动设备应用开发。 ### ARM-Linux交叉编译环境构建详解 #### 一、交叉编译概述 在计算机科学领域，**交叉编译**是指在一个平台上编译代码并使其能在另一个不同的平台上运行的过程。这种技术广泛应用于嵌入式系统开发中，因为目标平台通常资源有限，不支持完整的编译环境。 #### 二、ARM-Linux交叉编译环境搭建 本篇文章主要介绍了如何在Ubuntu操作系统下搭建一个用于ARM体系结构的交叉编译环境。这里以`arm-linux-gcc-4.3.2`为例，详细介绍整个搭建过程。 #### 三、步骤详解 ##### 1. 解压GCC工具链包 首先需要解压`arm-linux-gcc-4.3.2.tgz`文件。这一步可以通过以下命令来完成： ``` tar -jxvf arm-linux-gcc-4.3.2.tgz ``` 这个过程可能需要一段时间。解压完成后，会在当前目录下形成一个名为`usrlocal`的文件夹。接下来需要将包含交叉编译工具链的`arm`文件夹拷贝到该路径下的相应位置： ``` cd usrlocal cp -r varm usrlocal ``` 此时，所有的交叉编译程序集都位于`usrlocal/arm/4.3.2/bin`目录下。 ##### 2. 修改环境变量 为了让系统能够识别到新安装的交叉编译器，需要将交叉编译器的路径添加到系统的`PATH`环境变量中。可以通过编辑文件来实现这一点： ``` vim /etc/bash.bashrc ``` 在文件末尾添加以下内容： ``` export PATH=$PATH:/usr/local/arm/4.3.2/bin ``` 如果遇到权限问题，可以先使用命令修改文件权限： ``` sudo chmod 644 /etc/bash.bashrc ``` ##### 3. 使环境变量立即生效 修改完环境变量后，需要让新的设置立即生效，而无需重启系统。可以通过以下命令实现这一点： ``` source /root/.bashrc ``` 或者 ``` source /etc/profile ``` ##### 4. 检查PATH环境变量 检查`PATH`环境变量是否包含了`/usr/local/arm/4.3.2/bin`路径： ``` echo $PATH ``` 如果输出结果中包含上述路径，则表示环境变量配置正确。 ##### 5. 测试交叉编译器 为了验证交叉编译环境是否搭建成功，可以通过执行以下命令来查看编译器的信息和版本： ``` arm-linux-gcc-4.3.2 --version ``` 如果一切正常，将会看到`arm-linux-gcc`的相关信息以及版本号。 ##### 6. 编译HelloWorld程序 编写一个简单的C程序`hello.c`： ```c #include int main() { printf(Hello World!\n); return 0; } ``` 然后使用交叉编译器编译该程序： ``` arm-linux-gcc -o hello hello.c ``` 如果没有错误提示，表示编译成功。可以进一步通过`file hello`命令查看生成的`hello`文件的类型。值得注意的是，生成的`hello`文件只能在ARM架构的目标设备上运行，无法在X86架构的PC机上直接运行。 如果想要在PC机上测试输出结果，可以使用标准的GCC编译器编译相同的C程序，并执行`.a.out`来查看结果。 #### 四、总结 本段落详细介绍了如何在Ubuntu环境下搭建一个完整的ARM-Linux交叉编译环境，并通过编译一个简单的C程序进行了测试。通过以上步骤，可以确保交叉编译环境正确无误，为后续的嵌入式系统开发奠定了坚实的基础。
     
  • 瑞芯微RV1126开发板算法移植指南-环境配置-opencv交叉编译-C++推理代码-yolov5及分类算法移植-...
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    本指南详细介绍了在瑞芯微RV1126开发板上进行OpenCV交叉编译、C++推理代码编写以及YOLOv5和分类算法移植的步骤与技巧，帮助开发者高效完成环境配置。 环境搭建：介绍了安装连接工具、RKNN-Toolkit工具包以及交叉编译工具链的步骤。 在PC上仿真运行示例：提供了在PC上运行仿真示例的具体指导。 在开发板上运行demo：详细指导如何在开发板上运行演示程序。 YOLOv5算法移植：详述了将YOLOv5模型转换为RKNN模型的过程，包括模型预编译、修改C++代码、编译和运行以及性能测试。 RepVGG算法移植：介绍了从原始模型到目标格式的转换步骤，并详细说明了如何进行编译、运行及性能评估。 YOLOv5-Face算法移植（人脸检测）：涵盖了将该特定版本的人脸识别模型转为RKNN格式的过程，包括修改代码以适应新环境、驱动程序更新以及最终的应用效果和测试结果展示。 口罩检测算法移植（基于YOLOv5s-5.0）：详细描述了如何进行模型转换的步骤。 人脸检测及识别算法移植：包含从原始的人脸检测模型到适用于特定平台版本的过程，包括人脸识别技术的适应性调整、数据库集成以及性能对比测试等环节。此外还涉及到布控系统和相关数据处理工作流程中的交叉编译操作及其结果分析。 人车非（行人）检测算法移植（基于YOLOv5n）：详细说明了模型转换过程，并提供了关于C++代码优化及最终运行效果与效率评估的相关信息。