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arm

019.ADC转换和子中断|千篇笔记实现嵌入式全栈/裸机篇

这篇文章介绍了在mini2440开发板上实现ADC采样功能的过程，主要包括：硬件分析：板上通过可调电阻器连接SOC的AIN0通道，使用10位ADC模块，支持8通道复用。实现方案：提供轮询和中断两种工作模式通过ADCCON寄存器配置分频、通道选择和启动转换使用ADCDAT0寄存器读取10位转换结果关键代码实现：初始化ADC时钟和通道配置中断处理函数读取转换结果提供轮询和中断两种接口

 独小乐
2026-04-17 15:17:16

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#linux #驱动开发 #嵌入式硬件 +3
IAR用DAP调试多核，新买的DAP报错：Fatal error: Failed to connect to CPUSession aborted!...如何解决？

🏆本文收录于《全栈 Bug 调优（实战版）》专栏。专栏聚焦真实项目中的各类疑难 Bug，从成因剖析 → 排查路径 → 解决方案 → 预防优化全链路拆解，形成一套可复用、可沉淀的实战知识体系。无论你是初入职场的开发者，还是负责复杂项目的资深工程师，都可以在这里构建一套属于自己的「问题诊断与性能调优」方法论，助你稳步进阶、放大技术价值。

bug菌¹
2026-02-04 09:49:45

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#arm #mcu #单片机
MetaComputing AI PC with Framework Laptop 13 安全特性的探索：MTE (Memory Tagging Extension)

本次实验充分证明，在具备 ARMv9 架构支持的设备上，MTE 已能以极低代价实现高效、可靠的内存访问控制。其成功运行意味着我们正从传统的“被动修复漏洞”模式，转向“主动预防攻击”的新范式。正如加密已成为网络通信的标配，内存安全也应当成为所有计算平台的基础能力。MTE 的出现，正是这一愿景的技术具象化。随着 ARM 生态持续扩张，尤其是 AI PC、边缘计算、自动驾驶等新兴领域的崛起，MTE 将不

 遥控车
2026-01-27 12:00:12

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#安全 #arm #linux
HDP 3.1 在鲲鹏服务器（CentOS 7.6 / openEuler 20.03）上的安装部署指南（优化版）

支持以下操作系统：CentOS 7.6bashbash说明：TaiShan 服务器支持的操作系统为 CentOS 7.6 / openEuler 20.03。

VinHouse
2026-01-21 17:07:36

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#服务器 #centos #运维 +4
rk3288 grf和io_domain

grf 通用寄存器，io_domain配置

 feifei126
2026-01-17 18:43:38

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#linux #嵌入式硬件 #arm +1
北辰-B协议：3条红线守护AI数据主权，退伍军人用Notion写的价值观宪章

本文介绍了Markdown编辑器的基本使用方法和新功能。文章首先欢迎新用户，然后详细列出了8项新增功能，包括全新界面设计、代码高亮、图片拖拽、数学公式支持等。同时提供了常用快捷键指南、文本样式修改方法、链接图片插入技巧、代码片段展示、列表创建、表格制作等基础语法说明。此外还介绍了注脚、注释、KaTeX数学公式、甘特图、UML图表和流程图等高级功能的使用方法。最后说明了文章的导出与导入操作，帮助用户

 龍芯北辰 |UID9622
2025-12-19 12:09:57

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 13

#开源协议 #安全 #arm
高通 QCS6490 平台上 YOLOv8 系列模型的性能测试

Wi-Fi 6/6E 等优势，在机器人（服务与工业场景）、无人机（巡检、植保等）领域表现突出。YOLOv8 通过架构优化，在检测精度与速度上实现突破，支持多任务及多尺度模型。文章测试二者结合性能，分析不同 YOLOv8 模型在该平台的推理速度、精度及资源占用，为边缘智能设备的模型选型与部署优化提供数据支撑，推动视觉 AI 在相关场景的落地。

伊利丹怒风
2025-07-14 13:28:36

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 32

#人工智能 #边缘计算 #arm
高通QCS8550部署YOLO11-seg模型与性能测试

本文聚焦高通 QCS8550 处理器部署 YOLO11-seg 模型的研究与测试。QCS8550 作为物联网旗舰处理器，以 4 纳米工艺实现 48TOPS 边缘 AI 性能，搭载先进 CPU、GPU 及连接技术，适配高要求 IoT 场景；YOLO11-seg 专注实例分割，在安防、工业检测等领域作用关键。研究旨在探索二者结合的高效运行方式，为相关应用落地及边缘 AI 发展提供技术支撑与实践参考。

伊利丹怒风
2025-07-08 15:30:46

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 28

#人工智能 #arm #边缘计算 +1
高通 QCS6490 平台上 YOLOv5 系列模型的性能测试

本文聚焦高通 QC6490 平台与 YOLOv5 系列模型的融合应用。QC6490 平台凭借 6nm 制程、八核 Kryo 670 CPU、12 TOPS 算力的第 6 代 AI Engine 及 Wi-Fi 6/6E 等优势，在机器人、无人机等领域表现卓越。YOLOv5 系列模型以高效架构实现精准目标检测，广泛应用于多行业。文章通过测试两者结合的性能，分析不同 YOLOv5 版本在该平台的运行效

 伊利丹怒风
2025-07-14 13:29:03

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 29

#人工智能 #arm #边缘计算
高通 QCS6490 平台上 YOLOv11 系列模型的性能测试

在边缘计算与 AI 深度融合的时代，硬件平台的算力释放与模型部署效率正成为技术落地的关键支点。高通 QCS8550 作为集成 48TOPS AI 算力的旗舰级芯片，其 4nm 制程工艺与 Hexagon 神经网络处理单元，为轻量化 AI 模型推理提供了强大的硬件基底。当 YOLO 系列迭代至 V11 版本，其在目标检测精度与实时性上的突破，与 QCS8550 的异构计算能力形成了天然适配。

伊利丹怒风
2025-07-19 10:33:33

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 12

#arm #python #人工智能
高通 QCS6490 平台上 YOLOv10 系列模型的性能测试

高通QCS6490平台与YOLOv10模型的性能优化研究本文研究了边缘计算平台高通QCS6490与YOLOv10目标检测模型的协同性能。QCS6490采用6nm工艺，集成八核CPU和第六代AI引擎，提供12TOPS算力，支持多摄像头并发处理。研究测试了YOLOv10系列模型在QCS6490上的表现，结果显示YOLOv10n在NPU加速下可达180FPS，而YOLOv10x为25.97FPS。文章

 伊利丹怒风
2025-07-19 10:36:23

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 22

#arm #python #人工智能
高通QCS8550部署YOLO11-obb分类模型与性能测试

本文研究了在高通QCS8550处理器上部署YOLO11-obb定向目标分类模型的性能表现。QCS8550采用4nm工艺，提供48TOPS的AI算力，CPU性能提升1.5倍，GPU性能提升3倍。测试显示，YOLO11系列模型在NPU上运行效率显著提升，其中YOLO11n-obb在INT8量化下达到564.97FPS。研究详细介绍了从pt模型到onnx转换，再到AIMO平台优化为NPU可执行格式的全流

 伊利丹怒风
2025-07-08 15:29:39

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 28

#人工智能 #arm #边缘计算 +1
高通 QCS6490 平台上 YOLO11-obb 系列模型的性能测试

摘要：本文介绍了高通QCS6490处理器与YOLOv11-obb模型在无人机视觉检测中的协同应用。QCS6490采用7nm工艺，集成8核CPU、Adreno643 GPU和第6代AI引擎，AI性能达12TOPS，支持4K视频处理和Wi-Fi6E连接。YOLOv11-obb模型通过旋转角度参数提升定向目标检测精度，特别适合无人机巡检、农业监测等场景。测试数据显示，在QCS6490平台上，YOLOv1

伊利丹怒风
2025-07-22 09:45:46

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 13

#人工智能 #arm #边缘计算
高通 QCS6490 平台上 YOLOv6 系列模型的性能测试

高通QCS6490平台与YOLOv6模型性能测试报告本报告分析了高通QCS6490边缘计算平台与YOLOv6目标检测模型的结合性能。QCS6490集成8核Kryo670 CPU、Adreno643 GPU和第6代AI Engine，AI算力达12TOPS，支持4K视频编解码和企业级Wi-Fi6。YOLOv6系列采用EfficientRep骨干网和Rep-PAN颈部结构优化，YOLOv6-N在CO

伊利丹怒风
2025-07-23 09:06:15

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 22

#人工智能 #目标跟踪 #python +2
高通QCS6490部署YOLO-NAS模型与性能测试

本文介绍了高通QCS6490处理器与YOLO-NAS算法在边缘计算中的应用。QCS6490采用8核Kryo670 CPU架构，集成Adreno643 GPU和高效AI引擎，支持12TOPS算力。文章详细展示了如何将YOLO-NAS模型转换为onnx格式，并通过AIMO平台优化为QCS6490可运行的模型。测试代码提供了完整的图像预处理、后处理及结果可视化流程，包括目标检测、置信度过滤和NMS处理。

伊利丹怒风
2025-07-24 09:15:36

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 26

#物联网 #人工智能 #arm
高通QCS8550部署Yolov8模型与性能测试

在科技快速发展的当下，边缘计算与人工智能融合推动多领域变革，硬件性能至关重要。本文聚焦高通 QCS8550，其采用 4 纳米制程，八核 Kryo CPU、Adreno 740 GPU，AI 算力达 48TOPS，集成 Hexagon 神经网络处理单元。文中介绍在该硬件上部署 YOLOv8 模型的过程，包括 pt 模型转 onnx、用 AIMO 转高通 NPU 模型格式，还给出使用 Aidlite

伊利丹怒风
2025-06-12 16:57:51

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 14

#python #arm
高通 QCS6490 平台上 YOLOv11-cls 系列模型的性能测试

摘要：本文详细介绍了在高通QCS6490处理器上部署YOLOv11-cls系列模型的完整流程。QCS6490采用8核Kryo670架构，集成第6代AI引擎，支持12TOPS算力。文章首先对比了不同YOLOv11-cls模型在CPU/NPU上的性能表现，其中YOLO11n-cls在NPU上达到165.84FPS。随后分步讲解了模型转换方法：从PT格式到ONNX格式转换，再通过AIMO平台优化为QNN

伊利丹怒风
2025-07-20 11:01:18

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 21

#物联网 #人工智能 #arm
高通 QCS6490 平台上 YOLOv11-pose 系列模型的性能测试

本文探讨了人体姿态估计技术在边缘计算设备上的部署方案，重点研究了YOLOv11-pose模型与高通QCS6490平台的适配性能。QCS6490平台采用异构计算架构，集成CPU、GPU和DSP，为AI推理提供每秒超过1万亿次的运算能力。文章详细介绍了将YOLOv11-pose模型从PyTorch格式转换为高通NPU可执行格式的全流程，包括模型转换、优化和量化步骤。测试结果显示，在640×640分辨率

 伊利丹怒风
2025-07-22 09:46:04

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 26

#人工智能 #arm #边缘计算
高通 QCS6490 平台上 YOLOv7 系列模型的性能测试

高通QCS6490处理器与YOLOv7模型性能测试分析摘要：本文探讨了高通QCS6490处理器与YOLOv7目标检测模型的结合应用。QCS6490采用8核Kryo670 CPU架构，支持12TOPS AI算力，搭配企业级Wi-Fi6/6E，适用于边缘计算场景。测试显示，YOLOv7在QCS6490平台上表现出色：CPU模式下处理640x640图像耗时1970.48ms（0.51FPS），NPU加

 伊利丹怒风
2025-07-23 09:05:54

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 22

#arm #python #人工智能 +1
高通手机跑AI系列之——468个面部关键点提取

本文介绍了一个基于深度学习的实时人脸检测与面部关键点识别系统。该系统采用高通8gen2芯片的手机作为硬件平台，使用双模型架构：BlazeFace轻量级人脸检测模型（128x128输入，CPU加速）和面部关键点识别模型（192x192输入，GPU加速）。通过AidLux 2.0系统在Ubuntu环境下实现实时处理，能够准确定位468个面部关键点，包括眼睛、眉毛、嘴巴等特征。系统采用优化策略：仅在未检

 伊利丹怒风
2025-06-13 16:59:20

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 35

#人工智能 #arm #python
高通手机跑AI系列之——姿态识别

本文介绍了一个基于高通8gen2手机的实时人体姿态检测系统。该系统采用双模型级联架构，使用pose_detection.tflite进行人体检测（CPU加速）和pose_landmark_upper_body.tflite进行关键点识别（GPU加速）。系统运行于AidLux 2.0环境，支持自适应摄像头选择、图像预处理优化和多线程加速，可实时检测22个上半身关键点并形成姿态骨架。通过详细的Pyth

伊利丹怒风
2025-06-13 18:27:50

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 30

#人工智能 #python #arm
高通 QCS8550 与Dify协同：边缘端本地知识库构建与 RAG 优化实践

本文探讨如何利用高通QCS8550边缘计算平台与Dify开源LLM开发平台构建本地化知识服务体系。方案通过RAG（检索增强生成）技术，将实时检索与语言模型生成能力结合，解决传统大模型的知识时效性与存储局限问题。实施步骤包括：1）硬件环境搭建；2）Dify平台可视化部署；3）火山引擎配置接入；4）RAG工作流优化。该方案实现了边缘算力高效利用（QCS8550多核处理）、数据本地化安全合规，并支持低代

 伊利丹怒风
2025-06-18 14:49:29

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 27

#火山引擎 #python #人工智能 +1
高通 QCS8550 平台部署：Qwen2.5-7B 大模型与 Agent+RAG 技术的融合

本文探讨了在高通QCS8550计算平台上部署Qwen2.5-7B大语言模型与AIAgent+RAG技术的实践方案。Qwen2.5-7B是阿里云开源的76亿参数语言模型，具备128K长文本处理和29种语言支持能力。AIAgent通过整合大模型、工具调用和规划推理，实现了从被动响应到主动任务执行的转变。文章详细介绍了技术背景、核心架构以及从环境搭建到API服务启动的部署步骤。这一融合方案展现了边缘计算

 伊利丹怒风
2025-06-18 15:47:22

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 22

#自然语言处理 #人工智能 #arm +1
高通QCS8550开发板 + DeepSeek-R1：本地构建 AI 驱动的商品知识库与智能售前助手实践

本文介绍了基于高通QCS8550开发板和AidLux平台构建智能售前助手的全流程方案。通过知识蒸馏技术将DeepSeek-R1大模型压缩为8B参数的Llama架构模型，结合AidLux平台的AI加速能力，实现了边缘设备上的高效部署。具体步骤包括：1）环境准备与Dify平台配置；2）模型下载与API服务启动；3）模型集成与知识库构建。测试结果表明，该系统能准确回答商品价格、口味等咨询，并实现自动计价

 伊利丹怒风
2025-06-26 10:58:27

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 20

#人工智能 #arm #python +2
高通QCS8550部署Yolov10模型与性能测试

本文聚焦于在高通骁龙 QCS8550 边缘计算设备上部署 YOLOv10 目标检测模型的全过程及性能测试。通过将 YOLOv10 的 pt 模型转换为 ONNX 格式，再利用 AIMO 平台转换为 QCS8550 NPU 支持的 QNN2.31 格式，最终在设备上实现推理。测试结果显示，INT8 量化后的 YOLOv10 模型在 QCS8550 的 NPU 上性能优异，其中 YOLOv10n_in

伊利丹怒风
2025-07-03 21:36:17

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 19

#算法 #python #人工智能 +1
高通QCS8550开发板 + DeepSeek-R1：打造智能化商场导购实践

本文介绍了基于高通QCS8550开发板和DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B模型的商场智能导购解决方案。QCS8550采用4纳米工艺，具备强大AI算力（48TOPS）和8K视频处理能力，为导购系统提供硬件支持。通过AidLux平台搭建Dify开发环境，部署轻量化的DeepSeek-R1语言模型（8B参数），实现了商场店铺信息的智能查询功能。该系统可在本机通过API调用，准确检索

 伊利丹怒风
2025-06-27 16:04:51

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 20

#人工智能 #arm #python +1
高通QCS8550部署YOLO-NAS模型与性能测试

高通QCS8550平台部署YOLO-NAS边缘目标检测方案测试表明：通过AIMO工具链将YOLO-NAS模型转换为NPU专用格式后，在QCS8550的QNN2.31 NPU上实现高效推理。YOLO-NAS-s模型在INT8量化下达到305.81FPS，较CPU提升182倍，延迟仅3.27ms；YOLO-NAS-l模型也实现180.51FPS，验证了该方案在边缘设备上的实时性优势。完整技术路径包含模

 伊利丹怒风
2025-07-03 22:05:18

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 25

#arm #python #人工智能
高通QCS8550部署YOLO11-cls模型与性能测试

高通骁龙QCS8550处理器与YOLOv11模型优化测试摘要：本文展示了基于高通QCS8550处理器（4nm工艺，48TOPS AI算力）的YOLOv11-cls系列模型优化测试。通过AIMO平台将ONNX模型转换为QNN2.31格式，在NPU加速下实现高效推理：YOLOv11n-cls INT8模型达310.56FPS，比CPU快38倍。测试包含完整的模型转换流程（PT→ONNX→QNN）及推

 伊利丹怒风
2025-07-04 12:03:08

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 23

#python #人工智能 #arm
高通QCS8550部署YOLO11-pose模型与性能测试

高通QCS8550平台成功部署YOLO11-pose模型摘要：本文详细介绍了在高通QCS8550硬件平台上部署YOLO11-pose姿态估计模型的全过程。QCS8550采用4nm工艺，配备八核CPU和48TOPS AI算力，为模型部署提供强大硬件支持。通过AIMO平台将ONNX模型转换为高通NPU专用格式，实现了INT8量化优化。测试显示，YOLO11n-pose模型在QCS8550上推理速度达

 伊利丹怒风
2025-07-04 12:04:34

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 23

#人工智能 #python #arm
高通 QCS6490 平台上 YOLO 全系列模型性能深度评测

高通QCS6490平台YOLO全系列模型性能测试研究摘要：本文针对高通QCS6490边缘计算平台与YOLO目标检测模型的结合应用展开深入研究。QCS6490采用6nm制程工艺，集成八核Kryo670 CPU和第6代AI引擎，具备12TOPS算力。研究测试了从YOLOv5到YOLOv11等全系列模型在该平台上的性能表现，包括CPU、NPU不同精度模式下的推理速度（FPS）和延迟。测试结果显示，YO

伊利丹怒风
2025-07-24 09:15:12

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 31

#目标跟踪 #人工智能 #arm +1
高通QCS8550 AI 模型性能全解析：YOLO系列Benchmark

本文聚焦高通QCS8550处理器部署YOLO系列目标检测模型的性能表现。测试数据显示，在640×640分辨率下，YOLOv5到YOLOv11各版本模型在CPU、NPU（QNN2.31）不同精度（FP32/FP16/INT8）中的推理速度差异显著，其中YOLOv6n在INT8精度下达到740.45FPS的最高帧率。特别地，YOLOv11系列展现出均衡的性能，如YOLO11n在INT8模式下实现502

伊利丹怒风
2025-07-09 14:08:18

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 26

#人工智能 #arm
Cortex-R52 MPU学习总结

摘要： Cortex-R52的MPU通过划分对齐内存区域（最小64字节）实现物理内存保护，其核心特性包括：强制共享内存不可缓存（保证多核一致性）、仅支持Write-Through缓存策略（牺牲性能换取确定性）、禁用FCSE简化实时行为。MPU寄存器（如PRBAR/PRLAR）配合MAIR定义区域属性，其中设备内存分4级严格度（如nGnRnE适用于中断控制器）。Normal内存的Write-Back

kiloser
2025-10-23 14:17:58

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 25

#arm #学习
IAR Embedded Workbench中的MCU启动过程

在嵌入式系统中，当MCU复位之后，需要运行对应的启动代码来对系统进行初始化，然后才会调用main函数，开始运行用户的代码。通常情况下，对应的启动代码一般是工具厂商或者芯片厂商提供，嵌入式软件开发工程师不需要特别关注。不过掌握对应的MCU启动过程对于了解和掌握嵌入式系统还是非常有帮助的，特别是在启动过程中出现问题的时候。本文主要以Arm Cortex-M为例，介绍IAR Embedded Workb

Changjiang_SZ
2023-08-15 11:28:50

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#单片机 #嵌入式 #arm
【实操制作】4.15-树莓派制做视频盒子教程

一、简介日前在旧金山召开的谷歌I/O会议上，谷歌宣布了一种名为“谷歌电视([Google TV](https://baike.baidu.com/item/Google TV))”的direct-to-TV服务，也就是我们所熟悉Android TV 。Google TV的合作伙伴包括英特尔、索尼、罗技、台湾Sansonic , Adobe、百思买和DISH Network等全球产业巨头。Andro

树莓派爱好者基地
2021-01-22 00:10:29

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#linux #arm #debian
【实操制作】4.12-树莓派安装kali以及相关配置

一、介绍一下kali系统kali是基于Debian 的 Linux发行版本。设计用于安全审计，渗透测试和黑客攻防, 预装了许多渗透测试,安全方面的相关工具软件。支持 ARM架构。渗透测试是通过模拟恶意黑客的攻击方法，来评估计算机网络系统安全的一种评估方法。二、下载kail系统镜像微信公众号发送“kail”获得该系统镜像三、用Win32写系统到内存卡公众号发送“32”即可获得该软件四、内存卡插到树

 树莓派爱好者基地
2021-01-22 00:06:49

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 2

#linux #arm #debian
各类AI大模型可在犀牛派A1上运行！

演示设备：犀牛派A1（QCS6490）CPU：搭载八核 Kryo 670，1x Gold Plus 核心(Cortex-A78，主频 2.7GHz) + 3x Gold核心(Cortex-A78，主频 2.4GHz) + 4x Silver 核心(Cortex-A55，主频 1.9GHz)GPU：集成 Adreno 642算力为1100（GFLOPS）AI 性能：具备 Qualcomm® Hexa

AidLux
2025-08-26 10:06:15

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 13

#人工智能 #arm
从底层到应用：犀牛派 A1 开发指南（一）--系统搭建

犀牛派A1开发板使用指南摘要：本文介绍犀牛派A1开发板的硬件连接、软件配置及无线网络设置方法。硬件需准备Windows电脑、Type-C数据线及12V3A电源适配器。软件配置包括安装USB驱动、ADB工具及QtScrcpy拷屏工具，需配置环境变量并验证连接。通过AidLux Web桌面可实现远程访问、应用管理及编程开发，支持多设备访问。无线网络需在Android设置中连接WiFi，确保电脑与开发板

 伊利丹怒风
2025-08-04 17:39:14

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 16

#人工智能 #边缘计算 #arm
ARM开发板使用USB WIFI模块实现上网

目标：Win7 + OpenCV3.2.0 + VS2013第一步：下载 OpenCV3 源码参考链接：https://blog.csdn.net/omodao1/article/details/80276834链接。或者直接去 OpenCV 官网下载，只不过会有点慢。当前下载版本:3.2.0，选择 opencv-3.2.0.zip 即可，并且将其解压得到 opencv-3.2.0 文件夹，新建文

 孤鸿独影
2021-09-09 00:13:38

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#arm #linux
树莓派介绍&树莓派3代B+型开发板

树莓派介绍&树莓派3代B+型开发板.简介：树莓派（Raspbreey Pi，RPi），慈善组织“Raspberry Pi 基金会”开发，为学生计算机编程教育而设计，基于Linux系统的单片机系统。随Windows 10 IoT的发布，有可以用运行Windows的树莓派。只有信用卡大小，却有视频、音频等功能。

二haha
2022-04-01 00:40:54

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#深度学习 #神经网络 #arm +1
[TI TDA4 J721E]开发板网络调试功能及开机自动配置网络

1.将SD卡通过官方指导的步骤制作好以后，插入Host主机。执行以下代码段，建议拷贝为脚本，自动执行即可：sudo cp ./rc-local.service /media/ubuntu/rootfs/lib/systemd/system/sudo ln -fs /lib/systemd/system/rc-local.service /media/ubuntu/rootfs/etc/system

AIRKernel
2021-08-16 11:39:44

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#arm #计算机视觉
输入rostopic echo /scan 报错：Segmentation fault (core dumped)[gazebo-2] process has died

问题背景：在gazebo中用rplidar实现gampping算法时，一旦输入rostopic echo /scan，就会报错，错误：Segmentation fault (core dumped)[gazebo-2] process has died [pid 10871, exit code 139解决办法：在对各种原因进行了一些挖掘之后，发现是<noise>块的类型规范导致了问题

 Donaghy
2022-03-23 16:54:15

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 2

#arm
arm平台交叉编译opencv出现 undefined reference to `png_init_filter_functions_neon'

找到3rdparty/libpng/CMakeLists.txt在最上面加上SET(ARM 1)SET(ENABLE_NEON 1)重新 cmake make 即可

 BruceXSK
2020-04-30 14:23:29

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 6

#arm #opencv
g2o 编译保持 unrecognized command line option “-msse4.2”的解决方法

arm64的板，编译g2o库，报错；找到了Github上类似的问题GitHub相关问题描述链接通过git checkout 4b9c2f5b68d14ad479457b18c5a2a0bce1541a90命令同步解决方案。我这边是直接修改Cmakelist.txt文件。修改的内容github 变更详情找到以下内容IF(NOT "${ARCH}" MATCHES "arm")# Generic se

JemlinC
2021-09-27 15:04:16

 3250

#linux #arm #自动驾驶
keil MDK AC6禁用半主机模式stm32 HAL库

打开Manage Run-Time Environment-》Compiler-》I/O-》勾选以下三个。1.使用了AC6则代表不兼容微库MicroLIB，同时不再支持#pragma import。2.找个地方添加以下代码，由deepseek生成（doge。

vleygnix
2025-03-12 16:33:28

 722

 1

#arm #stm32 #c语言
Pycharm2022+树莓派4B实现SSH远程编程调试

至于为什么需要用到Pycharm2022来对树莓派进行编程呢？这里笔者遇到一些问题可以说大多数人在使用树莓派过程中经常遇到；如果是对于经常需要在树莓派上进行写程序的人来说，利用更好用的Pycharm集成开发环境来写程序和调试可以大大提高工作效率1、可以实现树莓派中远程编程并且一键保存上传同步给树莓派（CTRL+S）可以设置；2、可以在pycharm中进行调试和运行；也很方便3、代码提示提高编程效率

 薛定谔的猫dpf
2022-08-03 14:13:04

 2547

 2

#python #opencv #计算机视觉 +2
STM32F407ADC电压采集DMA传输

文章目录ADC电压采集DMA传输一、ADC相关知识1.ADC引脚与相关的通道的关系二、DMA相关知识1.DMA外设通道三、代码1.GPIO初始化配置2.ADC初始化配置3.DMA初始化配置4.配置信息整理，ADC转换总结前言提示：这里可以添加本文要记录的大概内容：例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。一、ADC相关知

 留不住王哪跑
2022-05-04 21:55:20

 1734

 1

#stm32 #单片机 #arm +2
GD32学习笔记3（PWM控制LED，LED:嘿嘿又是我）

系列文章目录第一章：GD32学习笔记1（高难度工程，点亮一个LED灯）第二章：GD32学习笔记2（按键控制LED灯）第三章：GD32学习笔记3（PWM控制LED，LED:嘿嘿又是我）文章目录系列文章目录前言一、pandas是什么？二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结前言例如：随着人工智能的不断发展，机器学习这门技术也越来越重要，很多人都开启了学习机器学习，本文就介绍了机器学习的基础内容。提示：以

 单核双线程
2022-04-15 16:49:33

 4043

 9

#arm #arm开发 #硬件工程
树莓派ARM64系统中如何设置opencv-python读取高清摄像头画面

问题树莓派4B 8G，2021-10-30-raspios-bullseye-arm64.img，Linux raspberrypi 5.10.63-v8+ #1459 SMP PREEMPT Wed Oct 6 16:42:49 BST 2021 aarch64 GNU/Linux，用vcgencmd get_camera监测，输出support=0 detected=0。发现使用minicon

只想大吃一顿
2022-01-16 20:50:57

 6346

 6

#opencv #python #计算机视觉 +1
Jetson nano部署过程记录：yolov5s+TensorRT+Deepstream检测usb摄像头

0 准备：（1）Jetson nano硬件【B01开发套件+USB摄像头+显示屏+网线】（2）USB读卡器，64GB内存卡1 烧录系统镜像1）下载系统镜像英伟达官方下载地址：https://developer.nvidia.com/embedded/downloads下载系统镜像JetPack 4.5.1(4GB版本）2）格式化SD卡下载SD Card Formatter软件并安装：https:/

happy der 2b
2021-10-31 10:58:38

 4971

 11

#计算机视觉 #嵌入式硬件 #arm +1
Dlib+OpenCV交叉编译移植到ARM64-v8平台

系统环境ubuntu16.04 + dlib + opencv320 + qt560 准备资源 1、Dlib源码 - https://github.com/davisking/dlib2、OpenCV源码(这里使用OpenCV320) - https://www.opencv.org/releases.html3、CMake3.5.1 - sudo apt-get...

KayChanGeek
2018-05-18 15:50:42

 9971

 3

#opencv #arm

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