在这篇博文中，我将着重讲述如何在ARM架构上部署深度学习算法的过程，包括环境准备、分步指南、配置详解、验证测试、排错指南以及扩展应用。这个过程涵盖了一系列步骤和技术细节，能够帮助开发者更轻松地完成这一工作。
在开始之前，先确保你拥有适合的ARM硬件和软件环境。这些准备好后，就可以进入具体操作了。
### 环境准备
在你准备开始之前，确保你的环境满足以下前置依赖：
1. ARM处理器及其工具链
GCC 编译流程： 预取->编译->汇编->连接
预取： 主要是一些宏定义的替换。
编译： 主要是编译成汇编的代码。
汇编： 主要是把汇编代码编译成二进制。
 
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2023-11-10 05:57:40
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1、什么是armARM（Advanced RISC Machines）是微处理器行业的一家知名企业，设计了大量高性能、廉价、耗能低的RISC处理器、相关技术及软件。技术具有性能高、成本低和能耗省的特点。适用于多种领域，比如嵌入控制、消费/教育类多媒体、DSP和移动式应用等。 ARM将其技术授权给世界上许多著名的半导体、软件和OEM厂商，每个厂商得到的都是一套独一无二的ARM相关技术及服务。利用这
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2024-01-25 22:14:18
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从.net到delplhi
从windows到Linxu 未来有多远？ 如何突破自己？ 什么是自己？ 我从哪里来，要到哪里去？ 世界是什么？ 是世选择了我，还是我选择了世界？ 怎么才能够完成蜕变？ 去他妈的，干吧！！！ ARM可执行文件格式 ELF:可执行文件格式AFX：ARM的调试文件BIN:可以写到flash或者RAM中直接运行如果程序是在r
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2024-06-28 12:34:59
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随着深度学习的巨大成功，对移动设备部署深度神经网络的需求正在迅速增长。与我们在桌面平台上的工作类似，在移动设备中使用GPU可以同时提高推理速度和能效。但是，大多数现有的深度学习框架都不能很好地支持移动GPU。难点在于移动GPU架构和桌面GPU架构之间的差异。这意味着在移动GPU上进行优化需要花费更多精力。导致移动GPU在大多数深度学习框架中的支
深度学习端上部署工具tvm caffe2 pytorch-mobile tf-lite paddle-lite tensorRT ncnn（
原创
2022-11-15 19:56:02
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笔记中记录的是制作Debian 9的根文件系统，但是如果你跟着做一遍，Ubuntu的系统也是可以自行制作的，无非是在构建文件系统的时候把发行版本换成Ubuntu的发行版，还有镜像服务器。制作根文件系统环境通过vm虚拟机安装的虚拟环境Linux，如何安装网上一搜就有了，按照步骤安装即可。Ubuntu 网易下载编译机：Ubuntu 18.04-desktop-amd64准备能用普通用户执行的，不要用r
debian系统有针对arm分支的,在arm上跑debian系统可以用apt-get安装软件,避免繁琐的编译和重复创建文件系统的工作.
本例子使用z-turn的开发板为例.
linux主机版本:
root@v:i# lsb_release -a
No LSB modules are available.
Distributor ID:
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2023-09-26 14:58:32
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学习MCU需要以下步骤：了解基础概念：MCU是一种集成了处理器、内存和外设接口的单片微控制器。因此，在开始学习MCU之前，您需要了解微处理器、数字电路、模拟电路、数据结构等基础知识。选择适合的MCU型号：市面上有很多种MCU，您需要选择适合您项目需求的型号。您可以参考厂商提供的规格表和用户手册，来选择合适的型号。了解MCU的编程语言和工具：常用的MCU编程语言包括C、C++和汇编语言等。此外，您还
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2024-03-31 10:41:10
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QMainWindow是带有菜单栏和工具栏的主窗口类，QDialog是各种对话框的基类，而他们全部继承自QWidget（被称为基础窗口部件）。3.1基础窗口部件QWidgetQObject类是所有支持Qt对象模型的对象的基类，QPaintDevice类是所有可以绘制的对象的基类。QDialog *dialog=new QDialog(this);//定义了一个指向QDialog类对象的指针变量
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2024-07-27 11:09:57
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# kkview 在arm架构上部署
## 引言
近年来，随着人工智能技术的快速发展，计算机视觉领域也取得了巨大的进步。在计算机视觉应用中，kkview是一款强大的开源工具，它提供了丰富的功能和灵活的接口。本文将介绍如何在ARM架构上部署kkview，并提供相关的代码示例。
## ARM架构简介
ARM架构是一种广泛应用于移动设备、嵌入式系统和服务器等领域的指令集架构。相较于传统的x86架构，
原创
2024-01-18 05:01:27
295阅读
# 在 Tesla A100 上部署 PyTorch 深度学习平台的指南
随着深度学习技术的迅速发展，PyTorch 作为一种灵活且易于使用的框架，越来越受到开发者的青睐。而当我们谈到高性能计算时，NVIDIA 的 Tesla A100 显示出卓越的性能。本文将带您逐步实现在 Tesla A100 上部署深度学习平台 PyTorch 的全过程。
## 流程概述
下表展示了在 Tesla A1
原创
2024-10-10 06:56:31
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# 深度学习算法部署流程
## 1. 简介
在深度学习算法部署过程中，我们通常需要经历以下几个步骤：
1. 数据准备：收集、清洗和准备数据。
2. 模型训练：使用准备好的数据训练深度学习模型。
3. 模型评估：评估模型的性能和准确率。
4. 模型优化：对模型进行优化，提高性能。
5. 模型部署：将训练好的模型部署到生产环境中，供实际应用使用。
下面将详细介绍每个步骤的具体实现方法。
##
原创
2023-09-11 09:26:28
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# FPGA部署深度学习算法实现指南
## 1. 介绍
欢迎小白开发者加入FPGA部署深度学习算法的行列！在本文中，我将教你如何实现这一目标。首先，让我们看一下整个流程。
## 2. 流程图
```mermaid
journey
title FPGA部署深度学习算法实现流程
section 开发环境搭建
开发者->>FPGA: 下载并安装FPGA开发工具
sec
原创
2024-06-25 04:20:02
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1、工作状态 从编程的角度看，ARM微处理器的工作状态一般有两种，并可在两种状态之间切换： 第一种为
ARM状态，
此时处理器执行32位的字对齐的ARM指令。 第二种为
Thumb状态
，此时此时处理器执行16位的、半字对齐的ARM指令。 当ARM微处理器执行32位的ARM指令集时，工作在ARM状态； 当ARM微处理器执行16位的Thumb指令集时，工作在Thumb状态。 在程序的
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2024-08-27 19:46:54
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arm-gcc-path
系统要求
Linux 64位+(deepin其实很好用)
50GB+ 存储空间
8G+ 内存(最好，不是一定)
jdk 1.8 + (不要用9或者10)
一些说明
配置，开源的，但并不代表这就会很成功的完成工作，适用于kernel build
环境配置
0. /home/USER_NAME/.bashrc，动态环境配置，在这里配置gcc和用户的环境(比etc/profil
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2024-03-12 05:56:38
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# Flink在ARM架构上的部署指南
Apache Flink是一个强大的分布式处理引擎，能够实时处理大规模数据。在现代计算环境中，ARM架构的设备日渐普及，尤其是在云计算和边缘计算场景中，了解如何在ARM架构上部署Flink显得格外重要。本文将详细介绍在ARM架构上部署Flink的步骤和代码示例。
## 部署步骤概述
下面是在ARM架构上部署Flink的主要步骤，具体及详细的步骤将包含在
1.概念用Java和Scala编写的流处理框架和分布式处理引擎对于无界和有界数据流进行有状态计算（无界，实时、有界，离线 批处理数据）在所有常见集群环境运行，以内存速度和任何规模执行计算
达到实时流处理引擎全部标准要求（低延迟、高吞吐量、容错性、窗口时间语义化）实时和批处理数据过程，抽象成三个过程 Source->Transform->Sink2.架构设计 物理部署层-de
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2023-11-01 21:13:17
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计算机的基本组成：cpu存储设备 寄存器 cache 内存 外存从下往上：速度越来越快，容量越来越小，价格越来越高回忆一下：volatile（易变的） 防止编译器优化int a = 10；编译器优化：a就会在cache中有备份，cpu每次操作都从cac
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2023-08-30 07:35:58
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stm32mp157开发板FS-MP1A是华清远见自主研发的一款高品质、高性价比的Linux+单片机二合一的嵌入式教学级开发板。开发板搭载ST的STM32MP157高性能微处理器，集成2个Cortex-A7核和1个Cortex-M4 核，A7核上可以跑Linux操作系统，M4核上可以跑FreeRTOS、RT-Thread等实时操作系统。开发板搭配仿真器、显示屏、摄像头、资源扩展板等丰富的扩展模块，
