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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CUDA

Apple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 his

macbook 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 sshpass

Xcode - 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 m

linux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 set

arm64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 -i

LineageOS18.1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Ta

Windows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 create

CPU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arm

Apple 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-Mac

Android 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 luyaoyang

raspberry 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 sudo

Macbook 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