目录目录目录前情提要首先澄清一下1.使pycharm与远端服务器建立连接2.在远端服务器上配置tensorflow环境2.1.安装python版本控制软件Anaconda问题（-sh: 2: conda: not found/-sh: 3: source: not found）2.2.安装显卡驱动程序CUDA2.3.设置pycharm的远端解释器以及上传自己的文件到远端服务器问题1：ImportE
领先的高清媒体半导体解决方案供应商全志科技（AllWinner Technology）授权获得了ARM Cortex-A8处理器和 Mali-400 MP图形处理单元（GPU），致力以超低功耗将高性能处理器和
Avaota A1开发板使用的是 Allwinner 的 T527 SoC，其框图如下：
处理器（Processor）：
八核 ARM Cortex-A55 架构，主频最高可达 2.0 GHz
RISC-V CPU，主频可达 200 MHz
HiFi4 音频 DSP
ARM G57 MC01 GPU
最高可达 2 Tops 的 NPU（神经网络处理单元）
内存（Memory）：
32位 D
硬件模块加持
T527集成了多个图形显示和编解码相关的硬件模块，为高清图像显示、高清视频播放和多路高清摄像头输入提供了强大的硬件基础：
ARM Mail-G57 GPU
自研显示引擎(Display Engine)
去隔行处理单元(De-interIace)
2D图像加速单元(Graphic2D)
视频编解码引擎(Video Engine)
自研视觉处理器(ISP)
视觉缩放处理单元(VIPP)
原创
2024-05-24 14:14:22
303阅读
交叉编译
进入到源码目录，执行
./configure ac_cv_func_malloc_0_nonnull=yes --host=aarch64-none-linux-gnu --enable-static --prefix=/home/feng/文档/development/Linux/application/OK527N/libmodbus-3.1.10/install/
其中--hos
原创
2024-07-18 15:01:17
194阅读
本文主要使用CoreMark、Dhrystone和Stream对芯片性能进行初步检测，并与ELFBorad进行了简单的单核性能比较。
OK527N-C
CoreMark
获取CoreMark源码
首先，从EEMBC官网下载CoreMark的源代码压缩包，或者使用Git克隆仓库：
git clone https://github.com/eembc/coremark.git
cd coremark
原创
2024-07-15 09:57:14
235阅读
ncnn 是一个为手机端极致优化的高性能神经网络前向计算框架。 ncnn 从设计之初深刻考虑手机端的部署和使用。 无第三方依赖，跨平台，手机端 cpu 的速度快于目前所有已知的开源框架。 基于 ncnn，开发者能够将深度学习算法轻松移植到手机端高效执行， 开发出人工智能 APP，将 AI 带到你的指尖。
ncnn 源码下载
git clone --recursive --depth 1 http
原创
2024-07-22 10:29:36
171阅读
T527芯片采用了8核处理器(4大核+4小核)，芯片性能不容小觑，那么实际表现到底如何呢？这里笔者使用nbench作为CPU性能测试工具，对T527芯片的芯片性能进行测试。
首先介绍一下nbench：
nbench是一款专门用于处理器以及存储器性能测试的基准测试程序，即著名的BYTE Magazine杂志的BYTEmark benchmark program，nbench在系统中运行并将结果和一台
原创
2024-08-20 10:26:11
331阅读
烧写到 TF 卡上
材料准备
首先需要准备的材料有:
SD-Card Formatter：
balenaEtcher
Avaota Pi - A1开发板 x1
TF-Card ( 不小于4Gb ) x1
12V-DC电源适配器 x1
TF读卡器 x1
USBTTL Splitter x1（可选）
HDMI 采集卡 x1 （可选）
USB 数据线
获取镜像
在安装开始前，您需要获取 Avaota
原创
2024-07-01 10:05:33
227阅读
有趣的是，板子上电，按任意键进入U-Boot会自动列出一个功能菜单，有切换屏幕等功能：
基于此，本文将分析如何在U-Boot添加自定义菜单。
一、实验环境介绍
硬件：飞凌OK-T527开发板
软件：全志Longan SDK（U-Boot版本2018）
说明：本次实验不限制平台，请参考实际情况阅读。
二、目标
本文主要分析U-Boot在程序中的执行顺序，又如何在U-Boot阶段调起菜单？相信大家
原创
2024-07-15 09:43:43
244阅读
一、实验环境介绍
硬件：飞凌T527开发板（2G+16G）
软件：全志Tina sdk
二、查看当前存储分布
登入开发板，执行 fdisk -l 查看存储分布，全志会把剩余空间全部分给userdata分区：
三、修改分区表
分区表路径在：<sdk>/device/config/chips/t527/configs/okt527/longan/sys_partition.fex
修改分
原创
2024-07-18 14:45:29
166阅读
Avaota SBC 的部分平台内具有小核心 CPU，与大核心一起组成了异构计算的功能。
在异构多处理系统中，主核心和辅助核心的存在旨在共同协作，以实现更高效的任务处理。这种协作需要系统采取一系列策略来确保各个核心能够充分发挥其性能优势，并实现有效的通信和协同工作。这就形成了一种称为异构多处理系统（AMP系统）的架构。
在AMP系统中，通常采用主-从结构。主核心作为系统的控制中心，负责启动和管理辅
原创
2024-07-24 09:51:32
112阅读
本文将介绍基于米尔电子MYD-LT527开发板（米尔基于全志T527开发板）的OpenCV手势识别方案测试。摘自优秀创作者-小火苗米尔基于全志T527开发板一、软件环境安装1.安装OpenCVsudo apt-get install libopencv-dev python3-opencv2.安装pipsudo apt-get install python3-pip二、OpenCV手势识别步骤1.
DSP 资源
Module
cacheable属性
Address
Size
地址映射说明
DSP IRAM
non-cacheable
0x0002_0000 - 0x0002_FFFF
64KB
DSP通过外部总线访问
DSP DRAM0
non-cacheable
0x0003_0000 - 0x0003_7FFF
32KB
DSP通过外部总线访问
DSP DRAM1
原创
2024-07-24 09:57:50
131阅读
本文将介绍基于米尔电子MYD-LT527开发板（米尔基于全志T527开发板）的OpenCV行人检测方案测试。摘自优秀创作者-小火苗一、软件环境安装1.在全志T527开发板安装OpenCVsudo apt-get install libopencv-dev python3-opencv2.在全志T527开发板安装pipsudo apt-get install python3-pip二、行人检测概论使
一、系统概述
基于米尔-全志 T527设计一个简易的物联网网关，该网关能够管理多台MQTT设备，通过MQTT协议对设备进行读写操作，同时提供HTTP接口，允许用户通过HTTP协议与网关进行交互，并对设备进行读写操作。
二、系统架构
网关服务：基于FastAPI框架构建的Web服务，提供HTTP接口。
MQTT客户端：负责与MQTT设备通信，管理设备连接、消息发布和订阅。
设备管理：维护一个设备列
原创
2024-06-21 14:20:26
140阅读
准备工作
在这之前，确保设备已经联网，可以用 ifconfig 命令查看联网状态。这里使用的是 WIFI 联网，可以看到已经获取了IP地址。
由于安装需要较长时间，建议使用 screen 后台登录，这里看到系统默认已经安装了 screen
sudo apt install screen
安装 LNMP 服务
使用一键安装程序，安装配置 LNMP 服务器
首先进入 ROOT 模式
sudo -i
原创
2024-07-05 10:10:16
129阅读
Docker 是一个开源的应用容器引擎，让开发者可以打包他们的应用以及依赖包到一个可移植的镜像中，然后发布到任何流行的 Linux或Windows操作系统的机器上，也可以实现虚拟化。容器是完全使用沙箱机制，相互之间不会有任何接口。
准备安装
卸载旧版本
在安装Docker Engine之前，您需要卸载任何冲突的软件包。
发行版维护者在APT中提供了Docker软件包的非官方发布。在安装官方版本的D
原创
2024-07-05 10:18:41
127阅读
本篇测评由优秀测评者“小火苗”提供。本文将介绍基于米尔电子MYD-LT527开发板（米尔基于全志 T527开发板）的FacenetPytorch人脸识别方案测试。一、facenet_pytorch算法实现人脸识别深度神经网络1.简介Facenet-PyTorch 是一个基于 PyTorch 框架实现的人脸识别库。它提供了 FaceNet 模型的 PyTorch 实现，
