1、上传已经编译好的nginx.tar.gz到linux centos7 服务器，本文上传至/usr/local/ 2、tar -zxvf /usr/local/nginx.tar.gz -c /usr/local/nginx 3、sudo vim /etc/systemd/system/nginx.service 内容如nginx.service.txt，粘贴复制即可，如果有需要改动的自行修改 4、重新加载systemd，启用并启动你的服务： sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl start nginx sudo systemctl enable nginx

在计算机硬件领域，尤其是涉及到数据传输和处理的部分，各种各样的驱动程序发挥着至关重要的作用。驱动程序对于硬件设备来说，相当于操作系统与硬件之间的翻译官，确保硬件能够在特定的操作系统中正常工作。本篇文章将详细介绍与“xdma pcie驱动”相关的知识点，特别是针对Windows平台，以及在该平台上编译通过的驱动程序的特点。 要理解“xdma pcie驱动”，我们需要知道xdma和pcie分别代表什么。xdma代表“Direct Memory Access”，即直接内存访问，是一种允许硬件子系统直接读写系统内存的技术，无需CPU介入，从而提高数据传输效率。而pcie则是“Peripheral Component Interconnect Express”的缩写，是一种高速串行计算机扩展总线标准，用于实现电脑内部各组件之间的连接。 在Windows平台上，驱动程序通常需要按照微软提供的开发规范和接口要求进行编写，并通过微软的认证过程。驱动程序的编译过程涉及到底层的编程语言，比如C或C++，并且需要对应的编译器和构建工具链。编译通过意味着驱动程序已经符合Windows操作系统的要求，可以在实际环境中加载和运行。 本文档所提到的“xdma pcie 驱动”，已经编译通过，意味着它已经完成了必要的编译和测试步骤，准备在Windows系统中使用。这样，用户便可以利用该驱动程序，让支持xdma功能的pcie设备与Windows系统高效配合。 此外，该驱动程序的安装包还包含了解决搭建过程中可能遇到的各种问题的汇总。这意味着使用者在安装和配置驱动程序时，可以找到相应的解决方案，从而避免了许多常见的问题。这样的设计大大降低了用户的使用门槛，使得即便不是专业人士，也能较为顺畅地完成驱动的安装和硬件的配置。 在探讨了“xdma pcie 驱动”编译通过的基本概念之后，接下来我们将深入了解其在实际应用中的重要性。在诸如高性能计算、网络通信和数据存储等场景中，硬件设备之间的高效数据交换至关重要。xdma技术允许这些硬件设备绕过CPU，直接访问系统内存，大幅度减少了数据传输的延迟和CPU的负载。而pcie总线提供了一个高速、稳定的传输通道，确保数据能够以尽可能高的速率在设备之间传输。 从这个角度出发，一个兼容Windows平台并且编译通过的xdma pcie驱动，对于硬件制造商而言，意味着他们可以为客户提供一个易于安装和配置的驱动程序，从而提升产品的市场竞争力。对于最终用户来说，则意味着可以享受到更稳定、更快速的设备性能。 我们来谈谈这份驱动程序的文件名称“xdma_driver_win”。这个名称简洁明了地指出了该驱动程序的适用平台和功能。在实际的硬件安装和配置过程中，用户可以根据文件名称轻松识别驱动程序的用途，并找到适合自己的硬件版本。 总结而言，本篇内容详细解释了xdma pcie驱动程序在Windows平台下的编译通过意义，以及驱动程序对于硬件性能和用户便利性的影响。希望本文能够帮助读者对xdma pcie驱动程序有一个全面和深入的了解。

**imglab：Dlib的图像标注工具** **一、imglab简介** `imglab`是Dlib库中的一个工具，专门用于对图像进行物体识别和分割的标注工作。这个工具的强大之处在于它允许用户轻松地在图像上绘制矩形边界框和多边形，为机器学习模型提供训练数据。`imglab`已经预先编译好了，适用于Visual Studio 2015环境，无需用户自行编译，大大简化了使用流程。 **二、Dlib库概述** Dlib是一个用C++编写的功能丰富的开源库，广泛应用于计算机视觉和机器学习领域。它包含了大量的实用工具，如线性代数、优化算法、图形模型以及机器学习算法等。在计算机视觉中，Dlib特别出名的是它的面部识别和对象检测功能，而这很大程度上得益于`imglab`这样的辅助工具。 **三、图像标注的重要性** 在训练深度学习模型，特别是目标检测和图像分类模型时，高质量的标注数据至关重要。`imglab`提供的图形界面使得用户能够方便地在图像上标注物体的位置和形状，这些标注信息随后可以被用于训练模型，帮助模型理解图像中的目标物体。 **四、使用imglab进行标注** 1. **启动imglab**：下载并解压预编译的`imglab`，在VS2015环境下运行，打开需要标注的图像文件。 2. **创建项目**：首次使用时，需要创建一个新的项目，指定输入图像目录和输出标签文件路径。 3. **添加类别**：定义要识别的物体类别，如“人”、“车”等。 4. **绘制边界框**：在图像上选择物体，绘制边界框，框住需要识别的对象。 5. **保存标注**：完成标注后，保存为XML或JSON格式的标签文件，供后续的模型训练使用。 6. **标注点**：除了边界框，`imglab`还支持标记点，对于需要更精细定位的场景，如人体关键点检测，可以使用这个功能。 **五、与Dlib的结合** `imglab`生成的标注文件可以直接与Dlib的机器学习算法配合使用，例如SVM（支持向量机）或现代的深度学习模型。通过读取这些标签文件，模型可以学习到物体的特征，并在新的图像上进行预测。 **六、总结** `imglab`作为Dlib库的一部分，为开发者提供了便利的图像标注工具，简化了训练数据的准备过程。通过使用它，我们可以高效地创建训练数据集，进而训练出精确的目标检测和识别模型。无论是对于学术研究还是工业应用，`imglab`都是一个不可或缺的工具。

QT5.15.9是一个流行的开源跨平台应用程序开发框架，专为开发人员提供丰富的功能和工具，以创建美观且高效的桌面和移动应用程序。在这个静态编译库版本中，所有必要的依赖项都已包含在内，这意味着使用这个库编译的应用程序将不需在目标系统上安装额外的库或依赖，可以直接运行。 我们要理解“静态编译库”的概念。静态库是指在编译应用程序时，库中的代码会被直接合并到最终的可执行文件中。这样的好处是可执行文件独立，无需在目标系统上安装额外的库，但缺点是生成的文件通常较大，因为包含了所有库代码。 QT5.15.9 版本引入了若干新特性与改进，比如： 1. 支持更多的硬件平台和操作系统，包括Windows、Linux、macOS、Android以及iOS等。 2. 提高性能和优化，使得应用程序运行更加快速和高效。 3. 更新了图形渲染引擎，支持高级的2D和3D图形处理。 4. 对Qt Widgets、Qt Quick（QML）、Qt Network、Qt Sql等多个模块进行了增强和优化。 5. 引入了对现代C++标准的支持，如C++11、C++14和C++17，使得开发者能利用更现代的编程语言特性。 6. 提供了更好的国际化和本地化支持，便于开发多语言应用。 7. 增强了Qt Creator集成开发环境，提供更好的调试工具和性能分析器。 8. 改进了对触摸屏和其他输入设备的支持，适应各种交互方式。 安装QT5.15.9静态编译库的过程通常是这样的： 1. 下载提供的压缩包`qt5.15.9`，确保它已经包含了所有静态编译的库文件。 2. 解压压缩包到一个合适的目录，比如`C:\Qt\Static\qt5.15.9`。 3. 设置环境变量，将`C:\Qt\Static\qt5.15.9\bin`添加到系统的PATH变量中，这样命令行可以找到Qt的可执行文件。 4. 使用Qt Creator或者命令行进行项目配置，选择静态链接的编译选项，指定对应的Qt版本路径。 一旦设置完成，开发者就可以利用这些库开始编写和编译应用程序。静态编译的QT5.15.9库使得程序可以在没有安装QT环境的计算机上运行，简化了分发和部署过程。 在实际开发中，开发者还需要了解如何正确地链接静态库，避免可能出现的符号冲突和内存管理问题。此外，由于静态库文件较大，所以针对嵌入式设备或资源有限的系统，可能需要考虑动态链接库或者裁剪不必要的模块以减小体积。 QT5.15.9静态编译库是一个强大且方便的工具，它为开发者提供了完整的开发环境，使得构建独立运行的应用程序变得更加简单。通过深入学习和熟练掌握QT5，开发者可以创建出具有高度交互性和跨平台性的优质软件产品。

Atlas2.3.0已经编译好的版本

可用于麒麟V10中，解压后在目录中有build目录，build目录中有bin目录，bin目录中有gmssl可执行脚本，在bin目录中使用./gmssl version，即可调用，然后可以使用软连接将gmssl连接到/usr/local/bin中，便可以全局调用

自己编译openc2太麻烦了，试试这个吧。opencv2.4.4 已经编译release静态库

Ubuntu环境下QT+OpenCV3.4.0已经编译好的库文件 懒得编译的同学就用这个吧

配置方式： https://xiaobaibubai.blog.csdn.net/article/details/126681234 自己编译 OpenCV contrib 失败是很正常的，而且特麻烦。 这个是已经编译好的 OpenCV contrib 3.4.6，上面博客说明了怎么配置，十分钟配置

配置方式： https://xiaobaibubai.blog.csdn.net/article/details/126681234 自己编译 OpenCV contrib 失败是很正常的，而且特麻烦。 这个是已经编译好的 OpenCV contrib 3.4.6，上面博客说明了怎么配置，十分钟配置