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。

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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。

《konqeror-embedded-snapshot：嵌入式Linux世界的KDE浏览器探索》 konqeror-embedded-snapshot是一款专为嵌入式系统设计的轻量级浏览器，源自著名的KDE项目。2003年7月5日发布的konqueror-embedded-snapshot-20030705.tar.gz压缩包，包含了该时期konqueror在嵌入式环境中的最新版本，是Linux世界中对浏览器技术的一次重要尝试。 Konqueror是KDE桌面环境的旗舰应用，它不仅是一个强大的网页浏览器，还可以作为文件管理器、FTP客户端等多种用途。在嵌入式设备上，资源有限，Konqueror的轻量级特性使其成为理想的解决方案。它基于KHTML渲染引擎，这是苹果Safari和早期版本的Google Chrome所使用的同一技术，因此在处理网页内容时，Konqueror拥有良好的兼容性和性能。 嵌入式浏览器在Linux系统中的应用广泛，包括智能电视、路由器、移动设备等，它们需要在有限的硬件资源下提供稳定的浏览体验。konqeror-embedded-snapshot便是为了满足这一需求而生，它集成了Qt库，Qt是KDE项目的基础，也是一个跨平台的C++图形用户界面应用程序开发框架。通过Qt，Konqueror可以轻松地适应各种嵌入式平台，并提供与桌面系统相似的用户体验。 konqueror-embedded-snapshot-20030705的文件列表中可能包括了编译脚本、源代码、配置文件、文档以及必要的库文件。开发者可以通过解压这个包，然后在特定的嵌入式平台上编译和安装Konqueror，从而在这些设备上实现网页浏览功能。这涉及到的知识点包括： 1. **嵌入式系统开发**：理解嵌入式系统的特点，如资源受限、实时性需求等，以及如何针对这些特点优化软件。 2. **Linux操作系统**：掌握Linux的基本原理和操作，包括文件系统、进程管理、网络通信等。 3. **C++编程**：Konqueror主要使用C++编写，因此需要熟悉C++语言，包括面向对象编程的概念。 4. **Qt库**：理解Qt的组件模型、信号与槽机制，以及如何利用Qt Creator进行图形界面设计。 5. **KHTML渲染引擎**：学习HTML、CSS和JavaScript的基础，以及如何使用KHTML解析和渲染网页。 6. **编译与构建系统**：了解Makefile或CMake等构建工具，以及如何在不同平台上编译和链接程序。 7. **设备驱动程序**：在嵌入式环境中，可能需要编写或适配设备驱动，以使Konqueror能够正常运行。 8. **跨平台开发**：Konqueror的跨平台特性意味着开发者需要了解不同操作系统下的移植策略。 9. **网络协议**：HTTP、FTP等网络协议的理解是必不可少的，因为Konqueror需要通过这些协议与服务器通信。 通过深入研究konqeror-embedded-snapshot，开发者不仅可以掌握Konqueror的内部工作原理，也能进一步提升在嵌入式Linux环境下的软件开发能力，这对于在物联网时代打造高效、可靠的嵌入式应用至关重要。

用于centos 的英伟达驱动 NVIDIA Corporation GV100GL [Tesla V100 ]，官网访问比较慢，方便大家下载。