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标题和描述中提到的是ARM架构下的Java开发工具包（JDK）版本11.0.20，适用于Linux操作系统，并且是为aarch64（64位ARM）平台编译的。这个压缩包文件“jdk-11.0.20_linux-aarch64_bin.tar”包含了运行和开发Java应用程序所需的全部组件。在这里，我们将深入探讨ARM架构、Linux操作系统、Java JDK以及它们之间的关联。 让我们了解一下ARM架构。ARM（Advanced RISC Machines）是一种精简指令集计算（RISC）架构，以其低功耗和高性能在移动设备、嵌入式系统以及服务器领域广泛应用。aarch64是ARM的64位指令集，它扩展了32位ARMv7架构，提供了更大的地址空间和更高效的计算能力。 Linux是一种开源的操作系统内核，常被用作各种设备的基础，包括个人电脑、服务器、超级计算机和移动设备。Linux对不同的硬件平台有着广泛的兼容性，包括ARM架构。对于在ARM设备上运行Java应用，就需要一个专门为该架构编译的JDK。 Java Development Kit（JDK）是Java编程语言的软件开发工具包，它包含Java运行环境（JRE）、编译器（javac）、调试器（jdb）和其他工具，如jar打包工具和文档生成工具等。JDK 11.0.20是Java的一个稳定版本，它遵循长期支持（LTS）策略，这意味着它将得到更长时间的安全更新和支持。 在这个特定的版本中，JDK 11引入了许多重要特性，例如： 1. **模块化系统（Project Jigsaw）**：通过将JDK划分为可选的模块，提高了代码的封装性和安全性，同时减少了运行时的内存占用。 2. **HTTP客户端API（Java.net.http）**：内置的HTTP客户端库，提供了异步和同步的HTTP/1.1和HTTP/2请求处理。 3. **改进的字符串处理**：例如，`String#lines()`方法用于方便地读取文本文件，`String#strip()`和`String#stripIndent()`用于去除空白字符。 4. **动态类型（var关键字）**：在局部变量声明中使用var关键字，让编译器推断变量的类型。 安装和配置这个ARM架构的JDK 11.0.20，通常包括以下步骤： 1. 解压压缩包：`tar -zxvf jdk-11.0.20_linux-aarch64_bin.tar` 2. 移动到合适的位置，例如 `/usr/lib/jvm`：`sudo mv jdk-11.0.20 /usr/lib/jvm/` 3. 更新环境变量：在用户或系统的`~/.bashrc`或`/etc/environment`中添加路径： ``` export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk-11.0.20 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH ``` 4. 使修改生效：`source ~/.bashrc` 5. 验证安装：`java --version` 使用这个JDK，开发者可以编写、编译、运行Java程序，并利用其跨平台的特性，在ARM架构的Linux设备上构建和部署应用程序。由于JDK 11的LTS特性，开发者可以期待长期的技术支持和安全更新，确保其项目在未来的稳定性和安全性。

在IT行业中，Java是一种广泛应用的编程语言，尤其在企业级应用开发中占据着主导地位。本文将详述关于MacOS M2系统上安装和使用JDK 1.8（也称为Java Development Kit 8）的相关知识点，特别是针对M2芯片架构的版本。 `jdk-8u381-macosx-aarch64.dmg`是JDK 1.8更新381的MacOS版安装文件，其扩展名`.dmg`表明这是苹果操作系统使用的磁盘映像文件。这个版本特别针对M2芯片进行了优化，因为`aarch64`代表的是ARM架构的64位版本，这与Apple M2芯片的架构相匹配。 1. **Java JDK**：Java JDK是Java开发者用来编译、调试和运行Java应用程序的必备工具集。它包含了JRE（Java Runtime Environment）以及开发工具，如Java编译器（javac）、Java虚拟机（JVM）、Java文档生成器（javadoc）和Java打包工具（jar）等。 2. **M2芯片支持**：随着Apple从Intel处理器过渡到自家的M1和M2芯片，软件开发者需要提供针对新架构的优化版本。`jdk-8u381-macosx-aarch64.dmg`就是专为M2芯片设计的，确保了在新的硬件平台上运行的性能和兼容性。 3. **安装步骤**： - 双击`.dmg`文件，打开磁盘映像，会看到一个包含JDK安装程序的窗口。 - 将JDK图标拖放到“应用程序”文件夹中，完成安装。 - 为了设置环境变量，可以编辑`~/.zshrc`或`~/.bash_profile`文件，添加以下行： ``` export JAVA_HOME=/Applications/Java/jdk1.8.0_381 export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH ``` - 保存并关闭文件，然后运行`source ~/.zshrc`或`source ~/.bash_profile`使更改生效。 4. **验证安装**：通过终端输入`java -version`和`javac -version`命令，如果正确安装，系统应显示JDK 1.8的版本信息。 5. **JDK 1.8特性**： - Lambda表达式：引入了函数式编程概念，简化了代码，特别是在处理集合时。 - 方法引用和构造器引用：提供了更简洁的方式来调用已存在的方法或构造器。 - 默认方法：允许在接口中定义默认实现，增强了接口的功能。 - 并发改进：包括Fork/Join框架、并发集合的增强和新的原子类等。 - 类数据共享（Class Data Sharing, CDS）：提高了启动速度和内存效率。 6. **Java版本管理**：在MacOS上，可能需要同时管理多个Java版本，可以使用`brew install --cask AdoptOpenJDK`或`SDKMAN!`等工具进行便捷的版本切换。 7. **安全性**：JDK 1.8加强了安全特性，包括改进的证书管理、加密算法以及对Java插件和Applet的支持限制。 8. **开发工具集成**：许多IDE如IntelliJ IDEA、Eclipse等都支持JDK 1.8，开发者可以在这些环境中编写、运行和调试Java代码。 `jdk-8u381-macosx-aarch64.dmg`是专门为MacOS M2系统设计的JDK 1.8版本，提供了完整的开发环境，便于开发者在新的硬件平台上构建和运行Java应用。了解其安装、配置和主要特性对于提升开发效率至关重要。

ARM/AArch64平台 Java OpenCV 类库，内置FFMpeg插件，支持视频流处理。 包含插件如下： libopencv_java470.so libopencv_videoio_ffmpeg470_64.so 说明： 1、处理视频流时，请安装解码库依赖：apt-get install libavcodec-dev libavformat-dev libswscale-dev 2、建议Linux版本为Ubuntu18.0.4以上

swt-4.29-gtk-linux-aarch64

适用于macos m1 、 macos m2 、macos m3使用 jdk-8u391-macosx-aarch64.dmg jdk-8u391-macosx-aarch64.dmg jdk-8u391-macosx-aarch64.dmg

基于arm64的harbor仓库软件，版本 2.11.0

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。

安装海思3559a的交叉编译环境，具体见海思的手册《Hi3559A╱C V100 SDK 安装及升级使用说明.pdf》，安装好的交叉编译工具在/opt/hisi-linux/x86-arm/aarch64-himix100-linux/