交叉专题

交叉编译python

1.解决python源码，进入源码目录 2.先编译本地版本的python。直接使用命令 ./configure --prefix=/home/KAS-300/python3.8 --enable-optimizationsmake -j8make install 3.把生成的python可执行文件临时加入PATH export PATH=/home/KAS-300/python3.8/

逐行讲解Transformer的代码实现和原理讲解：计算交叉熵损失

LLM模型：Transformer代码实现和原理讲解：前馈神经网络_哔哩哔哩_bilibili 1 计算交叉熵目的计算 loss = F.cross_entropy(input=linear_predictions_reshaped, target=targets_reshaped) 的目的是为了评估模型预测结果与实际标签之间的差距，并提供一个量化指标，用于指导模型的训练过程。具体来说，交叉

【深度学习误差计算】10分钟了解下均方差和交叉熵损失函数

常见的误差计算函数有均方差、交叉熵、KL 散度、Hinge Loss 函数等，其中均方差函数和交叉熵函数在深度学习中比较常见，均方差主要用于回归问题，交叉熵主要用于分类问题。下面我们来深刻理解下这两个概念。 1、均方差MSE。预测值与真实值之差的平方和，再除以样本量。均方差广泛应用在回归问题中，在分类问题中也可以应用均方差误差。 2、交叉熵再介绍交叉熵损失函数之前，我们首先来介绍信息

libmad音频解码库-Linux交叉编译移植

下载并解压libmad-0.15.1b.tar.gz 下载链接:https://downloads.sourceforge.net/mad/libmad-0.15.1b.tar.gz $tar -xvf libmad-0.15.1b.tar.gz$cd libmad-0.15.1b 1、先执行下面的命令:这条命令是为了适配高版本的gcc，因为高版本的gcc已经将-fforce-mem去除了:

回归预测 | Matlab基于贝叶斯算法优化XGBoost(BO-XGBoost/Bayes-XGBoost)的数据回归预测+交叉验证

回归预测 | Matlab基于贝叶斯算法优化XGBoost(BO-XGBoost/Bayes-XGBoost)的数据回归预测+交叉验证目录回归预测 | Matlab基于贝叶斯算法优化XGBoost(BO-XGBoost/Bayes-XGBoost)的数据回归预测+交叉验证效果一览基本介绍程序设计参考资料效果一览基本介绍 Matlab实现基于贝叶斯算法优化X

hi 平台 opencv4.8 交叉编译

echo "参数是 'arm_hi'" current_path=$(pwd) nproc=32 # arm-linux-gnueabihf-gcc, Cross-Toolchain PATH export PATH="/opt/aarch64-v01c01-linux-musl-gcc/bin:$PATH"

神经网络多分类任务的损失函数——交叉熵

神经网络多分类任务的损失函数——交叉熵神经网络解决多分类问题最常用的方法是设置n个输出节点，其中n为类别的个数。对于每一个样例，神经网络可以得到的一个n维数组作为输出结果。数组中的每一个维度（也就是每一个输出节点）对应一个类别。在理想情况下，如果一个样本属于类别k，那么这个类别所对应的输出节点的输出值应该为1，而其他节点的输出都为0。以识别手写数字为例，0~9共十个类别。识别数字1，神经网

本地电脑交叉编译ffmpeg 到 windows on arm64

本地电脑交叉编译ffmpeg 到 windows on arm64 我这里有编译好的win on arm 的 ffmpeg : https://github.com/wmx-github/ffmpeg-wos-arm64-build 使用 llvm-mingw 工具链 https://github.com/mstorsjo/llvm-mingw/releases 前缀 aarch64-w64-

交叉编译概念

交叉编译概念目录交叉编译概念1. 什么是交叉编译2. 交叉编译的作用3. 交叉编译器4. 交叉编译工具链5. 交叉编译的一般步骤6. 交叉编译实例 1. 什么是交叉编译交叉编译是指在一个平台上编译代码，使其能够在另一个不同的平台上运行的过程。这种编译方式通常用于开发嵌入式系统、移动设备和其他受限环境中的应用程序。交叉编译是使用一种编译器（称为交叉编译器），该编译器在

设置交叉编译工具链的环境变量

1 环境变量的意义环境变量相当于操作系统的全局变量。每一个环境变量对操作系统来说都是唯一的，名字和所代表的意义都是唯一的。Linux系统可以有很多个环境变量。其中有一部分是Linux系统自带的，还有一些是我们自己来扩充的。这里需要使用的环境变量是PATH。PATH是系统自带的，含义是系统在查找可执行程序时会搜索的路径范围。使用echo $PATH命令查看当前PATH环境变量，如下图： 2

交叉编译工具链使用提示No such file or directory

交叉编译工具链使用提示No such file or directory 使用Ubuntu16.04安装一个开发板的交叉编译工具链，解压完毕后，使用****gcc -v时提示No such file or directory。后来查阅资料发现是Linux虚拟机使用了64位版本，需要安装一个32位的库。使用 sudo apt-get install lib32stdc++6 安装完毕后，再次执

如何交叉编译 Linux v4l-utils 依赖库？

本文将以在 Ubuntu 20.04 系统的 x86_64 机器上，为 aarch64 架构的嵌入式机器，交叉编译 v4l-utils（libv4l）为例，进行介绍。安装编译 v4l-utils 所需的依赖库。 $ apt update$ apt install make automake libtool 安装交叉编译工具链。此处示例安装最新版本的 GNU GCC 工具链，请根据实

x86_64 DeepinV23交叉编译生成aarch64 linux执行文件

一、系统环境 X86_64 Deepin V23正式版二、安装步骤 1. 查看本机g++版本 $ g++ -v ... gcc version 12.3.0 (Deepin 12.3.0-17deepin5) 2.下载arm工具链下载网页： Arm GNU Toolchain Downloads – Arm Developer https://developer.a

Ubuntu 12.04系统交叉编译开发工具的安装(arm-linux-gcc-4.4.3都一样)

在韦东山《Linux开发使用手册》光盘中的tool目录下找到交叉编译的工具包arm-linux-gcc-4.4.3.tar.gz，安装步骤： 1、解压交叉编译开发工具包 sudo tar xvzf arm-linux-gcc-4.4.3.tar.gz -C / 解压工具链到根目录，这里的解压目录可以任意指定。系统中会增加目录/opt/FriendlyARM/toolsc

Pandas-高级处理（七）：透视表（pivot_table）【以指定列作为行索引对另一指定列的值进行分组聚合操作】、交叉表（crosstab）【统计频率】

交叉表与透视表的作用交叉表：计算一列数据对于另外一列数据的分组个数透视表：指定某一列对另一列的关系一、透视表透视表是一种可以对数据动态排布并且分类汇总的表格格式。透视表：透视表是将原有的DataFrame的列分别作为行索引和列索引，然后对指定的列应用聚集函数 data.pivot_table(）DataFrame.pivot_table([], index=[]) 比如：pd.

[深度学习]交叉熵(Cross Entropy)算法实现及应用

写在前面：要学习深度学习，就不可避免要学习Tensorflow框架。初了解Tensorflow的基础知识，看到众多API，觉得无从下手。但是到了阅读完整项目代码的阶段，通过一个完整的项目逻辑，就会让我们看到的不只是API，而是API背后，与理论研究相对应的道理。除了Tensorflow中文社区的教程，最近一周主要在阅读DCGAN的代码（Github:https://github.com/carpe

交叉编译的参数详解--build、host和target

交叉编译的参数详解--build、host和target build、host和target 在交叉编译中比较常见的一些参数就是build、host和target了，正确的理解这三者的含义对于交叉编译是非常重要的，下面就此进行解释 build=编译该软件所使用的平台host=该软件将运行的平台target=该软件所处理的目标平台我们以 gcc 为例子来讲解这三者的

rsyslog交叉编译（armv7、armv8、aarch64、arm32平台通用）

文章目录 1、依赖库列表2、编译建议3、编译3.1、编译libestr3.2、编译libfastjson3.3、编译zlib3.4、编译libuuid3.5、编译libgpg-error3.6、编译libgcrypt3.7、编译openssl3.8、编译curl3.9、编译rsyslog 该文档描述了如何交叉编译rsyslog到arm64嵌入式平台。 1、依赖库列表 lib

问题：交叉编译

问题：交叉编译工具链不能编译。之前的操作：执行命令 export PATH=/usr/local/x-tools/arm-2014.05/bin/:$PATH 在 ~/.bashrc 中添加上面一行把 bin/ 下的所有交叉编译工具的权限添加x

pytorch交叉熵损失函数

nn.CrossEntropyLoss 是 PyTorch 中非常常用的损失函数，特别适用于分类任务。它结合了 nn.LogSoftmax 和 nn.NLLLoss（负对数似然损失）的功能，可以直接处理未经过 softmax 的 logits 输出，计算预测值与真实标签之间的交叉熵损失。 1. 交叉熵损失的原理交叉熵损失衡量的是两个概率分布之间的差异。在分类任务中，模型输出的 logits

Cmake NDK交叉编译Android平台程序

当我们需要把我们的C++程序编译成Android平台的so库时，就需要用到交叉编译，有两种方法目录一：利用NDK进行编译 1.首先安装NDK 2.直接cmake，二，独立的交叉编译工具链 1.安装独立的交叉编译工具链 2.makefile编译自己使用的是方法一，直接用NDK的方法，方法二未尝试。一：利用NDK进行编译 1.首先安装NDK 安装方法在： https

ubuntu下用NDK搭建安卓交叉编译环境

目录一.下载 Android NDK 二.安装交叉编译工具链 1.下载交叉编译工具链 2.解压上面生成的压缩包， 3.添加环境变量 4.验证是否成功一.下载 Android NDK Android NDK官网下载地址：https://developer.android.com/ndk/downloads 下载完成之后解压，讲ndk-build命令加入环境变量中。 vim

ubuntu交叉编译opencv

目录方法1：命令行方法 1.1 下载源码并解压 1.2 修改arm-gnueabi.toolchain.cmake 1.3 配置 1.4 编译安装方法二：使用cmake-gui 2.1 首先在ubuntu上安装RV1126的交叉编译工具链 2.2 下载opencv源码并解压 2.3 安装cmake-gui 2.4 配置 2.4.1 选择源码和build文件夹 2.4.2

ARM交叉编译工具链下载地址_cortex-M, cortex-A, linaro

目录 1.STM32的gcc编译器下载 2.cortex-A编译器下载 3.Linaro交叉编译工具 1.STM32的gcc编译器下载 Arm GNU Toolchain | GNU Arm Embedded Toolchain – Arm Developer 2.cortex-A编译器下载 Arm GNU Toolchain | GNU-A Downloads – Arm

国密起步5：GmSSL3交叉编译arm64

初级代码游戏的专栏介绍与文章目录-CSDN博客我的github：codetoys，所有代码都将会位于ctfc库中。已经放入库中我会指出在库中的位置。这些代码大部分以Linux为目标但部分代码是纯C++的，可以在任何平台上使用。之前已经建立好了交叉编译环境，并且已经完成本地编译GmSSL。这里仅仅是交叉编译GmSSL。一、源码官网下载最近版，应

嵌入式学习之交叉编译工具链知识

来源于：http://www.veryarm.com/296.html 命名规则交叉编译工具链的命名规则为：arch [-vendor] [-os] [-(gnu)eabi]arch - 体系架构，如ARM，MIPSvendor - 工具链提供商os - 目标操作系统eabi - 嵌入式应用二进制接口（Embedded Application Binary Interface）根据对操作系统的支