【安装部署】-linux安装python3.10教程 默认linux 系统上就有python2 存在，我们不要去删除他，否则yum 和防火墙等无法使用，可以通过如下命令查看 python -V 一、安装依赖包 yum install -y gcc patch libffi-devel python-devel zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gdbm-devel db4-devel libpcap-devel xz-devel 二、下载python3.10安装包 wget https://www.python.org/ftp/python/3.10.5/Python-3.10.5.tgz 在Linux系统中，Python是一种广泛使用的编程语言，用于各种任务，包括系统管理、网络编程、Web开发等。在默认情况下，许多Linux发行版都预装了Python 2，但随着Python 3的发展，尤其是版本3.10的发布，用户可能会需要安装这个更新的版本以利用其新特性和性能改进。以下是一个详细的步骤来在Linux上安装Python 3.10： 1. **检查现有Python版本**： 在进行安装之前，先确认系统中已经存在的Python版本。通过运行`python -V`或`python3 -V`命令来查看当前的Python版本。 2. **安装依赖包**： 在安装Python 3.10之前，需要确保系统中有一些必要的开发库和工具。在Red Hat或CentOS系统中，可以使用`yum`命令来安装这些依赖包： ``` yum install -y gcc patch libffi-devel python-devel zlib-devel bzip2-devel openssl-devel ncurses-devel sqlite-devel readline-devel tk-devel gdbm-devel db4-devel libpcap-devel xz-devel ``` 这些包包括了编译Python所需的各种库和开发工具，如GCC（GNU编译器集合），libffi（用于动态调用库函数），以及SQLite、readline和openssl等的开发头文件。 3. **下载Python 3.10安装包**： 可以从Python官方网站下载最新版本的源码包，例如： ``` wget https://www.python.org/ftp/python/3.10.5/Python-3.10.5.tgz ``` 这将下载Python 3.10.5的源代码压缩包。 4. **编译和安装**： 解压下载的文件，进入解压后的目录，并运行配置脚本来指定安装路径，然后编译和安装： ``` tar -zxf Python-3.10.5.tgz cd Python-3.10.5 ./configure --with-ssl --prefix=/usr/local/python3 make && make install ``` 这里的`--with-ssl`选项用于启用SSL支持。 5. **设置环境变量**： 为了能够方便地访问新安装的Python 3.10，需要将其添加到系统的PATH环境变量中： ``` PATH=/usr/local/python3/bin:$PATH ``` 将这个命令添加到`~/.bashrc`或`~/.bash_profile`文件中，以使设置永久生效。 6. **创建软链接**： 为了让全局命令行能够识别Python 3.10，需要创建一个指向新安装的Python的软链接： ``` mv /usr/bin/python /usr/bin/python.bak ln -s /usr/local/python3/bin/python3 /usr/bin/python ln -s /usr/local/python3/bin/pip3 /usr/bin/pip ``` 7. **处理依赖问题**： 由于某些系统工具（如`yum`和防火墙）依赖于Python 2，因此需要保留并调整这些工具的配置。例如，将`yum`、`urlgrabber-ext-down`、`firewall-cmd`和`firewalld`的Python解释器路径更改为Python 2.7： ``` vi /usr/bin/yum vi /usr/libexec/urlgrabber-ext-down vi /usr/bin/firewall-cmd vi /usr/sbin/firewalld ``` 在每个文件中，将第一行的“#!/usr/bin/python”替换为“#!/usr/bin/python2.7”。 完成以上步骤后，您已经在Linux系统上成功安装了Python 3.10，并且保留了对系统工具的兼容性。现在，您可以使用`python`命令来运行Python 3.10，而不会影响系统中的其他依赖。同时，`pip`命令也可以用来安装和管理Python的第三方库。记得每次系统升级或安装新软件时检查这些配置，以确保它们仍然正确无误。

有部署问题可私信联系 划出行路线、查询公交车辆的实时位置和到站时间，提供公交线路的详细信息等功能。 该系统通常包括以下几个主要模块： 用户管理模块：用于用户注册、登录、个人信息管理等功能。 公交线路管理模块：用于管理城市公交线路的信息，包括线路名称、起始站点、途经站点、票价等。 公交站点管理模块：用于管理城市公交站点的信息，包括站点名称、所属线路、经纬度坐标等。 公交车辆管理模块：用于管理公交车辆的信息，包括车牌号、所属线路、当前位置等。 公交查询模块：用于提供公交线路查询、站点查询、实时到站查询等功能。 路线规划模块：用于根据用户输入的起始点和目的地，自动规划最佳公交路线。划出行路线、查询公交车辆的实时位置和到站时间，提供公交线路的详细信息等功能。 该系统通常包括以下几个主要模块： 用户管理模块：用于用户注册、登录、个人信息管理等功能。 公交线路管理模块：用于管理城市公交线路的信息，包括线路名称、起始站点、途经站点、票价等。 公交站点管理模块：用于管理城市公交站点的信息，包括站点名称、所属线路、经纬度坐标等。 公交车辆管理模块：用于管理公交车辆的信息，包括车牌号、所属线路

在本项目中，我们将深入探讨如何使用TensorRT部署SuperPoint和SuperGlue算法，这是一个优质的算法部署实战案例。TensorRT是NVIDIA推出的一款高性能的深度学习推理（Inference）优化和运行时库，它能够为深度学习模型提供高效的运行速度和低延迟。SuperPoint和SuperGlue是计算机视觉领域的关键算法，分别用于特征检测与描述以及特征匹配。 让我们了解SuperPoint算法。SuperPoint是一种自监督学习的局部特征检测和描述符方法，它的设计目标是能够在各种复杂的环境和光照条件下稳定地提取出图像的关键点，并为其分配独特的描述符。该算法通过对比度度量、响应度选择和几何一致性检查等步骤，确保了所提取特征的质量和稳定性。 接下来是SuperGlue，它是一个两阶段的特征匹配框架。在第一阶段，SuperGlue利用图神经网络（GNN）来学习特征之间的关系，以增强匹配的准确性。第二阶段，它采用了一种基于注意力的匹配策略，根据特征之间的相似性进行加权，从而提高匹配的鲁棒性。SuperGlue在图像配对、姿态估计和三维重建等领域有着广泛的应用。 TensorRT在部署SuperPoint和SuperGlue时的角色至关重要。它通过将深度学习模型转换为高效的C++接口，可以显著加速推理过程。TensorRT支持模型的优化，包括量化、裁剪和层融合，这些技术有助于减少计算资源的需求，同时保持模型的精度。在实际应用中，这通常意味着更快的处理速度和更低的功耗。 在实战项目中，我们首先需要将训练好的SuperPoint和SuperGlue模型转换为TensorRT兼容的格式。这通常涉及模型的序列化，以便TensorRT可以理解和优化模型的计算图。然后，我们需要编写C++或Python代码来加载模型，处理输入图像，执行推理，并处理输出结果。在这个过程中，我们需要注意数据类型的转换，以及输入和输出的尺寸和格式，以确保与TensorRT的接口匹配。 为了验证部署效果，我们需要使用测试数据集来评估模型的性能。这可能包括计算特征检测的速度、特征匹配的精度等指标。此外，我们还需要关注模型在不同硬件平台上的表现，比如GPU、CPU或者嵌入式设备，以确定最合适的部署方案。 这个项目将指导你如何利用TensorRT高效地部署SuperPoint和SuperGlue算法，实现高质量的特征检测和匹配。通过实践，你将掌握深度学习模型优化、推理引擎使用以及性能调优等关键技能，这对于在实际的计算机视觉项目中应用这些先进算法具有很高的价值。

【短视频询盘获客系统源码带数据库】是一款专为商业营销设计的系统，它集成了短视频播放与客户互动的功能，帮助企业通过短视频形式吸引潜在客户并获取询盘信息。源码的提供意味着用户可以自由地对系统进行定制、修改和部署，适应不同企业的个性化需求。数据库则存储了系统的各项关键数据，包括用户信息、短视频内容、询盘记录等，确保了业务数据的安全和高效管理。 我们来了解一下短视频询盘获客系统的核心功能。系统允许企业上传和管理短视频，这些视频可以是产品展示、服务介绍或者品牌故事，以此吸引用户的注意力。视频播放过程中，系统可能嵌入互动元素，如评论、点赞、分享以及直接的询盘按钮，使观看者能够方便地表达兴趣或提出疑问，从而促进销售转化。 在技术层面上，源码的提供意味着开发者可以根据企业的具体需求进行二次开发。例如，调整界面设计以符合品牌风格，增加特定的营销工具，或者优化视频推荐算法以提高用户观看体验。此外，对于熟悉编程的企业，自行管理源码可以降低对外部服务商的依赖，提高系统的可维护性和扩展性。 数据库在这个系统中扮演着至关重要的角色。"数据库.zip"可能包含的是该系统使用的数据库文件，可能包括MySQL、PostgreSQL等常见关系型数据库。数据库中会存储用户账户信息、视频元数据、询盘记录等各类业务数据。通过精心设计的数据模型和优化的查询性能，数据库确保了数据的一致性、完整性和快速访问，使得系统能够在高并发环境下稳定运行。 在部署环节，企业需要拥有相应的服务器环境，如Linux服务器，并配置好运行环境（如PHP、Java等）。将源码上传到服务器后，按照说明进行安装和配置，连接到数据库，然后启动服务。在部署过程中，可能需要考虑负载均衡、安全防护（如防火墙设置、SSL证书）以及数据备份策略，以确保系统的正常运行和数据安全。 这个【短视频询盘获客系统源码带数据库】为企业提供了全新的营销渠道，通过短视频的形式提升品牌形象，增加客户互动，进而获取有价值的询盘信息。同时，源码的开放性使得系统能够灵活适应各种定制化需求，为企业数字化转型提供了强大的技术支持。在实际操作中，企业应根据自身的技术能力和业务需求，合理利用源码和数据库资源，打造最适合自己的获客系统。

抖音询盘系统源码搭建，带数据库可部署，欢迎交流

在构建开源办公软件LibreOffice 7.1.8时，需要确保系统中拥有正确的组件和依赖项。LibreOffice是一个复杂的应用程序，由多个模块组成，这些模块需要正确配置和编译才能协同工作。以下是一些关键的编译组件和步骤： 1. **源代码获取**：你需要从LibreOffice的官方网站或Git仓库下载7.1.8版本的源代码。这通常是一个大型的压缩文件，包含所有必要的源代码和构建脚本。 2. **构建环境**：确保你的开发环境已经安装了C++编译器，如GCC或Clang。对于Linux系统，通常需要安装`build-essential`或相应的包管理器提供的开发工具集。 3. **依赖库**： - **OpenSSL**：用于加密和安全通信。 - **ICU（International Components for Unicode）**：提供全球化和本地化支持。 - **Boost**：一个C++库集合，提供了各种通用和跨平台的工具。 - **JVM（Java Virtual Machine）**：如果你打算编译包含Java组件的版本。 - **Qt**：可能用于某些界面元素。 - **XML解析器**：如libxml2或expat，用于处理XML文档。 - **PNG和JPEG库**：用于处理图像文件。 - **字体库**：如FreeType和HarfBuzz，用于渲染文本。 4. **编译工具**： - **CMake**：项目构建系统，用于生成适合不同编译器和操作系统的Makefile或构建脚本。 - **Autotools**：一些较旧的LibreOffice组件可能仍然使用Autotools。 5. **包管理器组件**：在“稳定yum组件”这个标签下，可能指的是使用YUM（Yellowdog Updater, Modified）包管理器的Linux发行版，例如Fedora或CentOS。你需要确保系统已经安装了所有编译所需的开发包，可以使用`yum groupinstall "Development Tools"`命令来安装基础开发工具。 6. **编译步骤**： - 解压源代码。 - 配置构建环境，这通常涉及设置环境变量，比如`export PATH`、`CC`和`CXX`等。 - 使用CMake生成Makefile或构建文件。 - 运行`make`命令开始编译过程，这可能需要很长时间，取决于你的硬件性能。 - 完成编译后，运行`make install`将编译好的LibreOffice安装到系统中。 7. **测试与调试**：编译完成后，进行单元测试和功能测试以确保软件的稳定性。如果遇到问题，可以使用调试工具如GDB进行调试。 请注意，上述步骤可能会因具体系统配置和需求而略有不同，但基本流程和依赖组件是相似的。在实际操作中，建议参考官方文档或社区指南，以获取最新的编译指导。

《LibreOffice与KKFileView集成部署详解》 在IT领域，高效的工作离不开优秀的软件工具。LibreOffice是一款开源的办公软件套件，提供类似Microsoft Office的功能，而KKFileView则是一个快速文件预览组件，使得用户无需打开文件即可查看其内容。本文将详细介绍如何部署并集成LibreOffice和KKFileview，以提升日常办公效率。 一、LibreOffice基础 LibreOffice是由The Document Foundation开发的一款自由、开源的办公软件，包含文字处理（Writer）、电子表格（Calc）、演示文稿（Impress）、绘图（Draw）、公式编辑（Math）以及数据库管理（Base）等多个组件。它支持多种文件格式，如ODF、DOC、XLS、PPT等，且具有跨平台性，可在Windows、Linux、MacOS等操作系统上运行。 二、KKFileView概述 KKFileView是一款轻量级的文件预览插件，可无缝集成到各种系统或应用中，提供快速的文件预览功能，支持包括文本、图片、音频、视频、文档等多种类型文件的预览。它的出现极大地提升了用户在处理大量文件时的工作效率。 三、集成部署步骤 1. **离线安装LibreOffice**：根据"离线安装方法.txt"中的指南，下载适用于您系统的LibreOffice离线安装包，然后按照安装文档的步骤进行安装。离线安装适用于网络环境不稳定或有特定安全需求的环境。 2. ** KKFileView编译**："预览功能部署-含libreoffice和kkfileview编译工作.docx"提供了详细的编译步骤。你需要获取KKFileView的源代码，然后在开发环境中进行编译。编译过程可能涉及设置环境变量、安装依赖库等步骤，确保遵循文档中的指引。 3. **配置LibreOffice**：将编译好的KKFileView组件与LibreOffice进行集成。这通常涉及到修改LibreOffice的配置文件，例如"autogen.input"，在其中添加KKFileView的相关配置，使LibreOffice能够调用KKFileView进行文件预览。 4. **测试与优化**：安装和配置完成后，需要进行功能测试，确认预览功能正常工作。同时，根据实际使用情况，可能需要对预览速度、文件类型支持等方面进行优化。 四、注意事项 - 在部署过程中，确保遵循软件的许可协议，尤其是开源软件，尊重并理解其许可证条款是非常重要的。 - 在编译KKFileView时，确保系统已安装了所有必要的编译工具和依赖库。 - 集成过程中，务必备份原有的配置文件，以防意外情况发生。 - 若遇到问题，可以查阅官方文档或社区论坛，寻求帮助。 通过以上步骤，我们就可以成功地将KKFileView集成到LibreOffice中，享受到快速、便捷的文件预览体验。这种集成部署对于企业内部协作、文件管理和日常办公流程优化具有显著的推动作用。

OpenVINO Runtime支持同步或异步模式下的推理。Async API的主要优点是，当设备忙于推理时，应用程序可以并行执行其他任务（例如，填充输入或调度其他请求），而不是等待当前推理首先完成。 当我们使用异步API时，第二个请求的传输与第一个推理的执行重叠，这防止了任何硬件空闲时间。本视频中，我们以YOLOv8模型为例，对比了OpenVINO分别使用同步推理接口以及异步推理接口的推理速度情况。 其中同步推理一帧平均推理时间为43.02毫秒，而异步接口一帧平均推理时间仅为11.37毫秒，异步接口一秒钟平均可以实现87.98FPS的推理，是同步推理的3.78倍，速度快到飞起！！

在AI领域，FPGA（Field-Programmable Gate Array）因其可编程性和高效能而成为部署深度学习模型的重要平台。本项目重点在于如何在赛灵思FPGA上部署YOLOv2（You Only Look Once version 2）算法，这是一种流行的实时目标检测系统。通过这个压缩包，我们可以了解到将YOLOv2移植到FPGA的具体步骤和技术要点。 YOLOv2相比于初代YOLO在速度和精度上有了显著提升，主要通过以下改进：多尺度预测、锚框（Anchor Boxes）的引入以及Batch Normalization层的应用。在FPGA上部署YOLOv2可以实现低延迟和高吞吐量，这对于嵌入式和边缘计算场景非常关键。 1. **赛灵思FPGA的优势**：FPGA是一种可编程逻辑器件，允许用户根据需求定制硬件电路，从而实现高性能、低功耗和灵活的解决方案。在AI应用中，FPGA可以并行处理大量数据，提高运算速度，同时减少了对CPU或GPU的依赖。 2. **YOLOv2算法详解**：YOLOv2采用了一种单阶段的目标检测方法，直接从全卷积网络（Fully Convolutional Network, FCN）的输出中预测边界框和类别概率。其特点包括： - **多尺度预测**：YOLOv2引入了不同大小的卷积特征图来检测不同大小的对象，增强了小目标检测能力。 - **锚框**：预定义的多个比例和宽高的边界框模板，用于匹配不同尺寸和形状的目标，提高了检测精度。 - **Batch Normalization**：加速训练过程，使模型更容易收敛。 3. **FPGA上的深度学习部署**：将YOLOv2移植到FPGA需要完成以下步骤： - **模型优化**：对原始YOLOv2模型进行量化和剪枝，减少计算量和内存需求，适应FPGA资源。 - **硬件设计**：根据模型结构设计FPGA逻辑，如卷积核计算、池化操作等。 - **IP核生成**：利用工具如Vivado HLS（High-Level Synthesis）将C/C++代码转换为硬件描述语言（HDL）代码，生成IP核。 - **系统集成**：将IP核与FPGA的其他硬件模块集成，实现完整的系统设计。 - **验证与调试**：在FPGA上运行模型，进行性能测试和功能验证。 4. **赛灵思工具链使用**：赛灵思提供了如Vivado、Vivado HLS、Vitis AI等一系列工具，支持深度学习模型的编译、优化和部署。开发者需要熟悉这些工具的使用，以实现高效的FPGA部署。 5. **项目部署流程**：压缩包中的"ai_在赛灵思fpga上部署yolov2算法_yolo部署"可能包含了项目文档、源代码、配置文件等，使用者需按照文档指导，逐步完成模型的加载、编译、硬件映射和运行测试。 6. **挑战与注意事项**：FPGA部署的挑战包括模型的优化程度、FPGA资源利用率、功耗控制以及实时性能的保持。开发者需要注意模型的适应性，确保其能在FPGA平台上高效运行。 通过这个项目，我们可以深入理解FPGA在AI领域的应用，以及如何将复杂的深度学习模型如YOLOv2优化并部署到硬件上，这对于推动边缘计算和物联网的发展具有重要意义。同时，这也展示了FPGA在满足实时性和低功耗要求的AI应用中的潜力。

LINUX环境中WAS水平集群部署手册，主要针对版本为NC6.5