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wenet在arm64开发板rk3588编译踩坑记录
第一步：手动编译pytorch wenet用的是libtorch1.10.0，这里需要下载pytorch1.10.0进行编译。 git clone -b v1.10.0 https://github.com/pytorch/pytorch.git pip install typing-extensions 如果编译时报错缺少这个包，需要提前安装 export USE_CUDA=False 不编译CUDAApple芯片Mac无法安装FastGithub arm64版本
最近新入手了M1 MacBook Air，想安装FastGithub来解决GitHub无法访问的问题，于是我下载了arm64版本，发现用不了，用sudo也不行，而且无法生成cacert文件夹，报错信息如下：（其他报错信息也可以通过同样的方法来解决问题） zsh: killed ./fastgithub Saving session... ...copying shared hismacbook M1芯片 arm64 安装部分软件出错的解决方案
M1芯片默认使用的arm64架构，可以使用如下命令查看：uname -a 当我安装了brew（https://www.cnblogs.com/rxbook/p/16377843.html）， 再使用brew安装kafka、librdkafka的时候，都是没问题的，参考 https://www.cnblogs.com/rxbook/p/10877784.html 然后安装完php-rdkafka扩展的时候，也ARM64 SMP多核启动（上）- spin-table
1.开场白 环境： 处理器架构：arm64 uboot版本：uboot-2020.01 内核源码：linux-5.0 ubuntu版本：20.04.1 ATF版本：2.1 代码阅读工具：vim+ctags+cscope 一般嵌入式系统使用的都是对称多处理器（Symmetric Multi-Processor, SMP）系统，包含了多个cpu, 这几个cpu都是相同的处理器，如4核Contex-A53。但linux ssh 不输密码 远程的方式
方式一 ssh-copy-id -i ~/.ssh/id_rsa.pub root@172.16.12.188 前提是自己要有公钥 生成公钥 只要 执行命令 ssh-keygen -t rsa 后狂按回车 就行 但是我用这种方式 远程 arm64 的板子 就行 不通了 ，怀疑 是 arm64 的ssh 有问题 方式二 安装 sshpass 工具 sudo pacman -S sshpassXcode - Xcode编译成C++代码
Xcode编译成C++的方法 1 - 我们知道 Xcode开发的代码会最终会编译成 C++运行，有些时候需要理解 OC语言的一些特性，如果能查看 C++源码将会有很大的帮助 2 - 如何将 OC语言转换成 C++：进入工程项目，使用命令行即可 xcrun -sdk iphoneos clang -arch arm64 -rewrite-objc main.m -o mlinux驱动学习笔记(四）内核配置与编译
内核配置过程说明 export ARCH=arm64 make ARCH=arm64 hw_defconfig 就会根据arch/arm64/configs/hw_defconfig文件为hw开发板选择对应的内核配置，执行完后会在kernel/linux/下生成一个基础的.config文件。生成过程就是以Kconfig构建， make menuconfig 打开图形配置界面，选择好要加载用crash tool观察ARM64 Linux地址转换
初学者学习Linux系统地址转换时，如果只是学习理论，又或者研读代码，那可能感觉比较枯燥。此时如果可以利用某些工具实际观察一下地址转换的过程，那可能会给枯燥的内核学习带来些微的乐趣。crash tool是一款内核调试工具，常用来分析内核崩溃问题。我们可以手动触发内核崩溃，然后借用该工具ubuntu20.4下ARM64安装transformer
一、安装依赖库sudo apt install python3.8 sudo apt install python3.9python3 --version sudo apt install python3-pipsudo pip3 install --upgrade pippip3 --version pip install transformerspip install torchpip install pycosatpip install conda 二、 验证方法---->打上交os lec2 ARM64硬件结构与系统接口
冯诺依曼架构的局限性 CPU与内存交互引起的内存墙的问题？也就是CPU处理越来越快，那么内存的IO带宽会称为瓶颈，比如会导致编译器优化，memoery fence 数据与指令不区分，哈弗架构就会将数据与指令分开存储 串行顺序处理指令，缺乏并行数据处理的能力 另外还有CPU处理IO的时候，不能够访问内smp启动-setup_nr_cpu_ids-smp_prepare_boot_cpu
上一篇： setup_arch->smp_init_cpus https://www.cnblogs.com/zhangzhiwei122/p/16091111.html start_kernel -> setup_nr_cpu_ids & smp_prepare_boot_cpu 848asmlinkage __visible void __init __no_sanitize_address start_kernel(void) 849{ 873 setarm64内存-early_ioremap
1、初始化 arch/arm64/kernel/setup.c( setup_arch )-> arch/arm64/mm/ioremap.c( early_ioremap_init ) -> mm/early_ioremap.c ( early_ioremap_setup ) early_ioremap_init 直接调用了 early_ioremap_setup 95/* 96 * Must be called after early_fixmap_init 97 */FFMPEG arm64静态库构建（MAC）
{ https://www.jianshu.com/p/8356c536957b } 首页下载APP会员IT技术 FFMPEG arm64静态库构建（MAC） 山已几孑 FFMPEG arm64静态库构建（MAC） 山已几孑 2020.07.02 11:16:56字数 630阅读 747 目前网络上的FFMPEG构建的帖子十分的多MacOS下使用conda安装TensorFlow（亲测成功）
以下内容参考： Mac m1芯片anaconda上安装tensorflow 使用资源和安装miniforge这次真的搞定了在Mac M1上安装tensorflow，踩坑踩的我脚都断了 参考安装依赖包和tensorflow 一、下载tensorflow文件资源 参考1 二、安装TensorFlow 注：文章里的要在python=3.8时使用 /Users/dulei/Des移植Kdump至嵌入式ARM64环境
参考----> https://blog.csdn.net/lsy673908720/article/details/90215501 工欲善其事，必先利其器。操作系统崩溃是高级Linux运维工程师很头疼的事情，但也不要害怕，前辈们已经给我们磨了好多把刀，其中有一把叫做Kdump。目前在主流的Linux发行版如Ubuntu、Centos等已经默认安装或者对Linux kernel代码格式重排后编译失败
作者： 付汉杰 hankf@xilinx.com hankf@amd.com 测试环境： Vivado/PetaLinux 2021.2， Linux 5.10.0，VCK190 为了便于修改Linux kernel代码，使用下面命令对Linux kernel代码进行格式重排。 find ./ -name "*.c" | xargs -i -t astyle -s --style=otbs {} find ./ -name "*.h" | xargs -iLineageOS18.1内置第三方应用APK
前置条件：需要repo 出完整的版本源码。 以百度输入法为例。 将百度输入法apk文件命名为baidushuru.apk，那么在${lineageos_source_code}/packages/apps/目录下新建一个baidushuru 目录。并将baidushuru.apk放于此目录下。并新建Android.mk文件，并将baidushuru.apk文件中的lib目录放置ARM64移植Python
环境说明 CPU：海思3559（ARM64） 系统：精简Ubuntu，用作恢复分区； GLIBC版本2.24（libc-2.24.so） 编译器版本：aarch64-himix100-linux-gcc 6.3.0 Python版本：3.6.9；（3.9.10 要求GLIBC2.27以上） 下载 https://www.python.org/downloads/source/ 生成配置 需要在目录下建立arm_python目录 Host与TaWindows安装arm64架构的麒麟V10
一、下载QEMU 二、下载麒麟V10桌面版 三、安装QEMU 安装的时候注意最好不要放在Program Files目录下，后面运行命令行会因为空格，需要特殊处理。 具体QEMU的版本，我用了最新的qemu-w64-setup-20210825.exe 四、创建镜像文件 命令很简单：qemu-img createCPU架构名称梳理
起因 今天要出个mono测试包，发现在64位机型上无法运行。 分析 mono版本不能导出64位的版本，导出的工程中，只留下了armeabi-v7a的库文件。按理说，这样应该没问题，因为64位的架构是向下兼容的。后来发现，apk解压出来，居然自动加入了几个arm64-v8a的库文件。这就导致系统认为可以直接使用armApple M1 芯片 Tensorflow + Jupyter Notebook环境搭建笔记
Apple M1 芯片 Tensorflow + Jupyter Notebook环境搭建笔记 1、下载环境包 链接: https://pan.baidu.com/s/1S-7rBMo54m-d7NkvxXI3dg 提取码: k9wa 2、安装 Miniforge3 (提供conda命令) 可以通过压缩包内的脚本安装或其他方式 cd 进入解压后的文件夹，在bash中运行 ./Miniforge3-MacAndroid aab打包，【金三银四】
检查 64 位库的最简单方法是检查 APK 文件的结构。构建后，APK 将与应用程序所需的任何本机库一起打包。本机库存储在基于ABI 的各种文件夹中 。不需要支持每个 64 位架构，但对于你支持的每个原生 32 位架构，你必须包含相应的 64 位架构。 对于ARM架构，32 位库位于armeabi-v7a 中macbook-mysql客户端操作方法
macbook-mysql客户端操作方法 打开终端输入mysql -u root -p 出现密码，输入，密码并不显示 在输入：Commands end with ; or \g 会出现：mysql型号 在输入自己的各项请求即可 mysql客户端 luyaoyang@luyaodeMacBook-Air ~ % cd /usr/local/mysql-8.0.26-macos11-arm64/bin luyaoyangraspberry pi4 debian arm64 配置ros noetic
1 sudo cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list_bak 2 ls 3 sudo nano /etc/apt/sources.list 4 sudo apt-get update 5 sudo nano /etc/apt/sources.list 6 sudo apt-get update 7 sudo nano /etc/apt/sources.list 8 sudoMacbook M1：安装Apple-TensorFlow（arm64）
相信很多小伙伴都在为Macbook M1安装TensorFlow苦恼，遇到各种各样的问题！本文通过收集网上各种各样的问题得到一个完美的解决方案（亲测有效），按照下面的步骤一步一步来： 目录： （1）安装Xcode（可以直接在Apple Store下载安装） （2）安装arm版本的miniforge（这个一定要安装！！） （3）下载从下载ARM64版