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云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 五一假期临近，腾讯的朋友发来邀约：5月1-4日，王者荣耀会上线挑战“AI绝悟”的限时活动，要不要和 AI 交交手？ 这点燃了我的兴趣点。三个月前，由于疫情期间闲来无事，我下回了之前卸载的王者荣耀，一路从“荣耀黄金”打到了“至尊星耀”；而作为一名关注人工智能领域的作者，虽然不会写代码算法，但在把商汤旷视等 AI 独角兽写过一圈后，对所谓的视觉识别、机器学习也算略懂一二。 腾讯的“绝悟”在电竞圈里小有名气。先是在去年 8 月举办的王者荣耀最高规格赛事——世界冠军杯半决赛中打败了职业选手联队，被证明达到“电竞职业水平”；去年的ChinaJoy，在向顶级业余玩家开放的体验测试中，“绝悟”在首日504场测试中胜率为99.8%，仅输1场（对方为王者荣耀国服第一后裔）。 要坦诚的是，以上数据都是我在后来搜集到的，在真正跟“绝悟”交手前，我并不知道自己将面对怎样的对手。 不过，所有关心 AI 进展的人都记得，2017 年，世界围棋冠军柯洁对阵谷歌旗下人工智能“AlphaGo”，最终因 0：3 完败在场外痛哭。眼下，腾讯把人类对阵 AI 的赛场搬到了用户量更大、知名度更广的王者荣耀，不知道有多少人和我一样，抱着“欲与 AI 试比高”的决心，展开这次较量。 于是，在五一假期的第一天，睡到自然醒后

摘录一篇关于ZYNQ的一些概念： PS: 处理系统 （Processing System) , 就是与FPGA无关的ARM的SOC的部分。 PL: 可编程逻辑 (Progarmmable Logic), 就是FPGA部分。之所以叫PL，而不是叫FPGA，我想，原因主要是考虑到让搞软件的兔子们不要看了以后望而生畏。逻辑嘛，搞软件的也要讲逻辑是不？可编程，软件就是编程是不？ ZYNQ，往大里说，就是两大功能块，PS 部分和 PL部分， 说白了，就是ARM的SOC部分，和FPGA部分。 下一个层级， APU部分： APU: 应用处理器单元（Application Processor Unit). 位于PS里面的中心位置。这个名字起的，就有点学问了。 APU这三个字，AMD公司曾经用过，特指全称是“Accelerated Processing Units”，加速处理器，它是融聚了CPU与GPU功能的产品，电脑上两个最重要的处理器融合，相互补足，发挥最大性能。XILINX 的APU与AMD的APU在缩写上就是截然不同的两个词， 不能混淆了。 APU 这个词，在Xilinx内部的术语中，也是撞车了的。 在XILINX 的 PowerPC体系中， 有一个辅助处理单元“Auxiliary Processing Unit” 的概念，指的是在PowerPC硬核外挂的浮点协处理器之类的单元。

1. 架构变迁 说到CPU架构，我们可能必然会提到CISC(复杂指令集，比如桌面端采用的X86系列)和RISC(精简指令集，比如移动端广泛采用的ARM系列)。理论上，RISC 相比于 CISC(Intel 和 AMD) 处理器，指令译码和流水线的实现精简化，可以在芯片上使用更少的三极管，换取更多的寄存器和流水线性能 ( 多线程 / 并发能力，高吞吐 ) 。过去，由于应用主要是跑在对功耗不敏感的X86架构CPU上，人们对该架构下的应用进行了大量的优化，ARM平台的性能优势并没有充分的发挥出来。最近数年，转机出现了，ARM平台在移动端(比如手机)和物联网终端(比如家用智能设备)的大规模使用，使得对该平台算法和软件的性能优化变得越来越充分（近年来，开源社区对ARM平台的支持已经足够用户将X86应用在合理的投入下迁移到ARM平台，LLVM等基础工具大部分可以找到支持ARM平台的版本）。结合既有的并发能力优势，使得ARM 平台的服务器在一些应用场景下显得颇有吸引力。另外，对于移动应用，在云端采用ARM平台服务器，还可以做到端云同构，节省开发调试成本。 在这样的背景下，业界大厂纷纷推出ARM平台服务器CPU. ARM平台服务器CPU在云端服务器啃下一块市场也是必然。2019年，华为推出了第二代ARM平台数据中心处理器鲲鹏920芯片(预期今年推出其升级版鲲鹏930)，采用7nm制程

转自：https://blog.csdn.net/z2066411585/article/details/81239446 用法：配置[选项] 选项：[描述后括号中的默认值] 帮助选项： --help 打印此消息 --quiet 抑制显示信息输出 --list-decoders 显示所有可用的解码器 --list-encoders 显示所有可用的编码器 --list-hwaccels 显示所有可用的硬件加速器 --list-demuxers 显示所有可用的解复用器 --list-muxers 显示所有可用的复用器 --list-parsers 显示所有可用的解析器 --list-protocols 显示所有可用的协议 --list-bsfs 显示所有可用的比特流过滤器 --list-indevs 显示所有可用的输入设备 --list-outdevs 显示所有可用的输出设备 --list-filters 显示所有可用的过滤器 标准选项： --logfile = FILE日志测试并输出到FILE [ffbuild / config.log] --disable-logging不记录配置调试信息 - 如果生成任何配置警告，则-fatal-warnings将失败 --prefix = PREFIX安装在PREFIX [/ usr / local] -bindir = DIR在DIR

1.前言 今天领导让搭建一套svn服务器，用来存一些文档，本以为是很简单的一件事情，可是过程并没有那么顺利，主要是不理解SVNParentPath和SVNPath导致的问题，在经过查找文档和调试之后，才弄清楚他们的使用和区别，所以特此记录一下。 2.centos 7搭建svn+apache服务器 关闭selinux和防火墙 安装svn和apache和mod_dav_svn模块 yum install httpd svn mod_dav_svn 查看svn和apache版本，确定安装成功 [root@chenxz-test1 conf.d]# svn --version svn, version 1.7.14 (r1542130) compiled Apr 11 2018, 02:40:28 Copyright (C) 2013 The Apache Software Foundation. This software consists of contributions made by many people; see the NOTICE file for more information. Subversion is open source software, see http://subversion.apache.org/ The following repository

i.MX 6UltraLite(简称为i.MX 6UL)是i.MX6系列的新产品。i.MX 6UltraLite采用单核ARM Cortex-A7，处理器主频528MHz，采用NEON技术加速多媒体和信号处理算法，具有浮点运算单元。适合于物联网，电子支付，智能家居，能源管理等领域。 如何在i.MX6UL平台上实现硬浮点与软浮点？ 本次开发使用的硬件平台为飞凌嵌入式OKMX6UL-C开发板（产品详情：www.forlinx.com/69.htm），其它板卡请酌情参考使用，具体实现操作步骤如下： 硬浮点交叉编译方法为 arm-linux-gcc -march=armv7-a -mfpu=neon -mfloat-abi=hard -o test test.c 加入编译参数 -mfloat-abi=hard，并且使用arm-linux-readelf -A test查看，如下： Attribute Section: aeabi File Attributes Tag_CPU_name: "7-A" Tag_CPU_arch: v7 Tag_CPU_arch_profile: Application Tag_ARM_ISA_use: Yes Tag_THUMB_ISA_use: Thumb-2 Tag_FP_arch: VFPv3 Tag_Advanced_SIMD_arch:

3 月，跳不动了？>>> 构建编译项目 不需要安装CMake，MinGW等额外工具。只需要Android NDK和OpenCV源码 。 在WIN10上使用cmd窗口命令编译OpenCV步骤，操作版本为4.0.1： 在OpenCV根目录下面新建一个文件夹，比如叫做build_cmd。因为OpenCV要求 CMAKE_BINARY_DIR 不和 CMAKE_SOURCE_DIR 是同一个文件夹，所以不能在根目录下直接执行cmake cd到build_cmd 执行如下命令，路径对应修改 E:\Android\Sdk\cmake\3.10.2.4988404\bin\cmake.exe ^ -DCMAKE_TOOLCHAIN_FILE=E:\Android\Sdk\ndk-bundle\build\cmake\android.toolchain.cmake ^ -DANDROID_NDK=E:\Android\Sdk\ndk-bundle ^ -DANDROID_ABI="arm64-v8a" ^ -DANDROID_SDK=E:\Android\Sdk ^ -DWITH_TBB=ON ^ -DCPU_BASELINE=NEON ^ -DCPU_DISPATCH=NEON ^ -DOPENCV_ENABLE_NONFREE=ON ^ -DBUILD_ANDROID_EXAMPLES=OFF