Linux orangepizero 5.4.65-sunxi #2.2.2 SMP Tue Aug 15 17:45:28 CST 2023 armv7l armv7l armv7l GNU/Linux 内核头文件 安装：sudo dpkg -i linux-headers-current-sunxi_2.2.2_armhf.deb

txt文件中包含 Linux系统下Qt5.12.10.run安装包 下载链接，及其提取码，该安装包之前从官网免费下载，目前已无法正常下载。 若链接失效，请私信。

标题中的“gcc-arm-eabi v6.3.1 linux x86-64”指的是一个针对ARM架构的交叉编译工具链，版本为6.3.1，适用于Linux操作系统，且该工具链自身是基于x86-64架构的。在嵌入式开发领域，交叉编译工具链是必不可少的，它允许在一台主机（这里可能是x86-64架构的个人电脑）上编译代码，然后在目标平台（这里是ARM架构的设备）上运行。 描述中提到的同样内容表明这是一个GCC（GNU Compiler Collection）的特定版本，用于ARM-EABI（Embedded Application Binary Interface）环境。EABI定义了ARM处理器上的二进制文件格式，包括调用约定、异常处理和其他低级细节，确保不同编译器生成的代码能相互兼容。 标签“arm linux”表明这个工具链主要用于开发运行在ARM处理器上的Linux系统。ARM处理器广泛应用于嵌入式系统、物联网设备、手机和平板电脑等。 压缩包内的文件： 1. "gcc-arm-none-eabi-6-2017-q1-update-linux.tar.bz2"：这是工具链的主文件，包含GCC编译器、链接器以及其他必要的工具，如as（汇编器）、ar（归档工具）、objcopy（对象文件转换工具）等。2017年第一季度更新版意味着它包含了那个时期最新的修复和改进。 2. "gcc-linaro-6.3.1-2017.05-x86_64_arm-eabi.tar.xz"：Linaro是一个专注于优化和开源ARM软件的组织，他们提供了GCC的定制版本。这个文件可能包含与标准GCC不同的优化或额外的工具，同样适用于x86-64主机上的ARM-EABI开发。 使用这个工具链，开发者可以编写C/C++代码，并将其编译为可在ARM处理器上运行的机器码。这对于开发嵌入式Linux系统，如物联网设备的固件，或者为ARM架构的设备（如树莓派）构建软件是非常重要的。开发者可以利用这个工具链进行调试、性能分析、代码优化等工作，确保软件在目标平台上高效、稳定地运行。同时，由于Linaro的参与，这个工具链也可能会有更出色的性能和兼容性。

版权属于一帆科技旗下的新c教育（专业做C++培训，家教1对1服务）各大高校全科班教师 团队，重庆地区支持上门家教（70元钱/小时起）。感兴趣可以加入官方QQ群进行了解。群号：982041517。这是UOS的输入法修复器，大家可以自行下载安装。如果有用可以给博主点一个小小的关注！！

jdk-8u202-linux-x64.tar.gz 为Oracle提供的java8版本最后一个免费商用版 Linux环境安装JDK8 版本至8u202步骤,包含jdk-8u202-linux-x64.tar.gz压缩包 和安装步骤

替换yum配置文件包

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1、进入和退出vi. 2、利用文本插入方式建立一个文件。 3、在新建的文本文件上移动光标位置。 4、在该文件执行删除、复原、修改、替换等操作。

政务云linux（中科麒麟Kylin V10)系统升级Openssh9.8步骤和软件打包 包含软件和安装文档 因为是源码方式安装，只要是系统和版本能对应上，无论x86_64还是arm64架构安装步骤是一样的哦！

标题中的“onnxruntime-gpu-1.18.0-cp38-cp38-linux-aarch64.whl.zip”是一个针对GPU优化的ONNX运行时库的压缩包，版本为1.18.0，适用于Python 3.8，并且是为Linux上的ARM架构（aarch64）设计的。ONNX（Open Neural Network Exchange）是一个开放的模型交换格式，它允许在不同的深度学习框架之间共享和运行模型。ONNX运行时则是用来执行这些模型的库。 描述中提到“适用JetPack 5.1.2”，JetPack是NVIDIA为Jetson系列嵌入式计算平台提供的软件开发套件，包含Linux操作系统、驱动程序、CUDA、cuDNN等。 JetPack 5.1.2是其中的一个特定版本，它包含了对Jetson设备的优化支持。同时，警告不要升级Jetson系统默认的Python 3版本，因为这个版本的ONNX运行时已经针对该特定Python环境进行了编译和优化，升级可能导致兼容性问题。 “标签”中的“linux”表明这是一个与Linux操作系统相关的软件包。 在压缩包内的文件“onnxruntime_gpu-1.18.0-cp38-cp38-linux_aarch64.whl”是一个Python的whl（wheel）文件，它是预编译的Python包格式，可以直接用pip安装，无需编译源代码。这个文件包含了ONNX运行时的GPU版本，适合在Linux环境下运行GPU加速的深度学习模型。 另一个文件“使用说明.txt”可能是关于如何在JetPack 5.1.2和Python 3.8环境中安装和使用ONNX运行时GPU版的指南。通常，它会包含以下步骤： 1. 确保你的Jetson设备已经更新到JetPack 5.1.2，并且保持Python 3.8不变。 2. 解压下载的“onnxruntime-gpu-1.18.0-cp38-cp38-linux-aarch64.whl.zip”压缩包。 3. 进入解压后的目录，找到“onnxruntime_gpu-1.18.0-cp38-cp38-linux_aarch64.whl”文件。 4. 使用pip安装whl文件： ``` pip install onnxruntime_gpu-1.18.0-cp38-cp38-linux_aarch64.whl ``` 5. 安装完成后，你可以通过导入`onnxruntime`模块来使用ONNX运行时，例如： ```python import onnxruntime ``` 6. 根据你的模型，创建会话实例并进行预测： ```python sess = onnxruntime.InferenceSession("path_to_your_model.onnx") output = sess.run(None, {"input_name": input_data}) ``` 7. 查看“使用说明.txt”以获取更多关于配置、性能调优以及解决常见问题的指导。 这个压缩包提供了在NVIDIA Jetson平台上运行ONNX模型所需的GPU加速的ONNX运行时库，适用于那些需要在边缘设备上进行高效推理的工作场景。遵循提供的说明，开发者可以轻松地将预训练的深度学习模型部署到Jetson设备上。