如何在苹果的ipad上执行android的应用程式

如何在苹果的ipad上执行android的应用程式

从现在技术来说,在苹果的ipad上无法通过任何方法执行android的应用程式apk档案。

apk是安卓系统安装程式档案的一种格式，ipa是苹果安装档案的格式，apk和ipa只是用在不同的系统上。

如何在Zedboard上执行linux下的应用程式

可以参考如下方法以实现Linux执行windows软体： 1、安装linux版的vmware，然后通过vmware建立windows虚拟机器，通过vnc实现linux物理机和windows虚拟机器的共享，从而执行windows软体。 2、在Linux上安装Wine，

linux上的可执行程式是没有后缀名之分的。只要有可以执行许可权就可以执行。

执行也是非常简单的，只需要在终端敲出路径+使用者名称就OK

例如，需要执行的档名叫test

如果你就在可执行档案所在的路径下就可以使用这个

root~#/test

如果不在test坐在的路径可以使用绝对路径，加入你的test所在的路径是/home 下面就这样了

root~#/home/test

这样就可以执行了

1 从命令列执行:

从命令列或者 shell 提示符执行应用程式的一个常用方法是使用 / 命令。如果您在 Linux 中使用句号 (。) 和正斜杠 (/)，就意味着告诉环境您想要以可执行档案执行该档案。例如，执行一个名为 myapp 的可执行档案，您可以使用 /myapp 命令。

2从桌面执行应用程式

在 Linux 中从桌面执行图形使用者介面 (GUI) 应用程式与在 Windows 中没多大区别。通常，您需要了解特定的桌面环境下应用程式在选单中是如何分组的。Linux 有足够的桌面应用程式，可用于各种任务。有一些应用程式是 Linux 本机固有的，还有另外一些应用程式可能是在一个常用执行时环境中使用 C# 开发的跨平台应用程式，比如，。NET Framework 应用程式。您会发现，使用一个 Wine 这样的虚拟环境，您甚至可以在 Linux 上执行您最喜爱的 Windows 应用程式。

参考文件：:elecfans/pld/PLDkaifaban/306232

ZedBoard开发板上的Zynq是一个ARM PS（processing system， 双核A9 + 储存管理 + 外设）+ PL（programable Logic） 结构，如果不使用PL，zynq的开发和普通的ARM 开发一样。不同的是ARM PS是可配置，因而硬体资讯是不固定的。这也是zynq灵活性的一个表现。电子发烧友网编辑现为读者整合《玩转赛灵思Zedboard开发板》系列文章， 其中包括在ZedBoard开发板上的一些应用例项。其内容包括：

玩转赛灵思Zedboard开发板（1）：ZedBoard详解

玩转赛灵思Zedboard开发板（2）：ZedBoard最简单的测试工程

玩转赛灵思Zedboard开发板（3）：基于Zynq PL的流水灯

玩转赛灵思Zedboard开发板(4)：如何使用自带外设IP让ARM PS访问FPGA

玩转赛灵思Zedboard开发板（5）：基于AXI Lite 汇流排的从装置IP设计

从本小节开始，讲着重介绍Zedboard上的嵌入式linux应用，包括使用SDK设计最简单的linux应用程式、linux交叉编译环境搭建、装置驱动编写等内容。本小节使用的linux系统是Digilent官方提供的OOB设计，它是Digilent官网给出的一个完整的、Zedboard可执行的linux 系统，包含了Zedboard上的几个重要的装置驱动如串列埠、USB、乙太网、OLED、HDMI等。当linux在Zedboard上执行起来后，Zedboard就是一个小型的嵌入式系统，使用SDK及Xilinx ARM Linux工具链编译生成的可执行档案可以在这个系统执行。

硬体平台：Digilent ZedBoard；开发环境：Windows XP 32 bit；软体： SDK 142。

一、获取Zedboard可执行的linux

Digilent官网给出Zedboard的可执行linux设计ZedBoard_OOB_Design包，可从:digilentinc/Data/Documents/Other/ZedBoard_OOB_Designzip获取，下载后解压，可以看到包的结构和内容：

boot_image目录：

-- systembit – 配置FPGA的bit档案

-- u-bootelf – 引导linux需要的Second-Stage boot loader

-- zynq_f lelf – 配置ARM PS系统的First-Stage boot loader（FSBL）

doc目录：

-- READMEtxt – 说明档案

hw目录：

-- EDK 141版本的XPS工程，用来生成硬体档案和bit档案

linux目录：

-- devicetree_ramdiskdts – 装置树原始码

-- config – Linux核心配置档案，用来生成zImage

sd_image目录：

-- BOOTBIN – 使用boot_images中的三个档案生成的Zynq配置档案

-- devicetree_ramdiskdtb – 编译后的装置树档案

-- ramdisk8Mimagegz – 编译后的档案系统

-- README – 介绍如何执行OOB设计的说明文件

-- zImage – 编译后的核心

sw目录：

--硬体配置

--FSBL原始码

其中sd_image目录中包含了ZedBoard上能够执行linux的所有档案。将SD卡格式化为Fat32，把sd_image目录档案拷贝到SD 卡根目录下；然后将JP7~JP11设定为SD卡启动模式，将JP2短路，JP3断开，这样可以下一步我们可以把U盘作为USB 从装置挂载到Zedboard上。

图 Zedboard的连线和短路块设定

上电后，等待ARM PS的配置、FPGA的配置（蓝色LED DONE 亮起），之后开始引导Linux系统了。可以从超级终端上看到一系列的引导资讯：

1 U-Boot 20120401-00297-gc319bf9-dirty （Sep 13 2012 - 09:30:49）

2

3 DRAM： 512 MiB

4 WARNING： Caches not enabled

5 MMC： SDHCI： 0

6 Using default environment

直接在命令列输入该档名字；在档案之前加上路径即可； 比如当下目录下的test 执行/test ps:点斜杠表示当前目录

如何在CDH 5上执行Spark应用程式

几个基本概念：

（1）job：包含多个task组成的平行计算，往往由action催生。

（2）stage：job的排程单位。

（3）task：被送到某个executor上的工作单元。

（4）taskSet：一组关联的，相互之间没有shuffle依赖关系的任务组成的任务集。

一个应用程式由一个driver program和多个job构成。一个job由多个stage组成。一个stage由多个没有shuffle关系的task组成。

spark应用程式的执行架构：

（1）简单的说：

由driver向丛集申请资源，丛集分配资源，启动executor。driver将spark应用程式的程式码和档案传送给executor。executor上执行task，执行完之后将结果返回给driver或者写入外界。

（2）复杂点说：

提交应用程式，构建sparkContext，构建DAG图，提交给scheduler进行解析，解析成一个个stage，提交给丛集，由丛集工作管理员进行排程，丛集启动spark executor。driver把程式码和档案传给executor。executor进行各种运算完成task任务。driver上的block tracker记录executor在各个节点上产生的资料块。task执行完之后，将资料写入HDFS上或者其他型别资料库里。

（3）全面点说：

spark应用程式进行各种transformation的计算，最后通过action触发job。提交之后首先通过sparkContext根据RDD的依赖关系构建DAG图，DAG图提交给DAGScheduler进行解析，解析时是以shuffle为边界，反向解析，构建stage，stage之间也有依赖关系。这个过程就是对DAG图进行解析划分stage，并且计算出各个stage之间的依赖关系。然后将一个个TaskSet提交给底层排程器，在spark中是提交给taskScheduler处理，生成TaskSet manager，最后提交给executor进行计算，executor多执行绪计算，计算完反馈给TaskSetmanager，再反馈给taskScheduler，然后再反馈回DAGScheduler。全部执行完之后写入资料。

本文主要记录在 CDH5 丛集环境上如何建立一个 Scala 的 maven 工程并且编写、编译和执行一个简单的 Spark 程式

:tuicool/articles/Ajuyqan

:iteblog/archives/1073

上面有教程、程式码演示，请参考了。

建立 maven 工程

使用下面命令建立一个普通的 maven 工程：

bash

$ mvn archetype:generate -DgroupId=clouderasparkwordcount -DartifactId=sparkwordcount -DarchetypeArtifactId=maven-archetype-quickstart -DinteractiveMode=false

将 sparkwordcount 目录重新命名为simplesparkapp，然后，在 simplesparkapp 目录下新增 scala 原始档目录：

bash

$ mkdir -p sparkwordcount/src/main/scalacloudera/sparkwordcount

修改 pomxml 新增 scala 和 spark 依赖：

赛灵思Zynq-7000 可扩展处理平台（EPP）将双 ARM Cortex-A9 MPCore 处理器系统与可编程逻辑和硬 IP 外设紧密集成在一起，提供了灵活性、可配置性和性能的完美组合。围绕其刚刚推出的可扩展处理平台（EPP）， 赛灵思在今年3月发布了基于Zynq -7000新系列的首批器件。 采用 28 nm制造工艺， Zynq-7000嵌入式处理平台系列的每款产品均采用带有NEON及双精度浮点引擎的双核 ARM Cortex-A9 MPCore 处理系统，该系统通过硬连线完成了包括L1，L2 缓存、存储器控制器以及常用外设在内的全面集成。(图 1)。尽管 FPGA 厂商此前已推出过带硬核或软核处理器的器件，但 Zynq-7000 EPP 的独特之处在于它由ARM处理器系统而非可编程逻辑元件来进行控制。也就是说，处理系统能够在开机时引导（在 FPGA 逻辑之前）并运行各个独立于可编程逻辑之外的 *** 作系统。这样设计人员就可对处理系统进行编程，根据需要来配置可编程逻辑。

2020年 1 月，人加公司正式发布司眸®第三代双目视觉感知引擎架构，最高可支持 45K 分辨率（46082560）20FPS 实时处理。在此之前，世界顶级光学企业日本理光于 2018 年 10 月推出 4K 分辨率的双目立体视觉摄像头产品。

人加公司本次发布的司眸®第三代架构，是目前全球范围内可支持最高分辨率的双目视觉感知引擎架构。该架构整体性能相较于上一代有了较大幅度的提升，其中作为核心参数的分辨率指标提升了近 12 倍。

一直以来，在人工智能3D视觉感知领域，双目立体视觉技术因为算法复杂度高、算力需求大而常常让人又爱又恨，但双目立体视觉技术作为 3D 传感领域的重要组成部分，因其测量距离能远能近、室内室外可兼顾等多种优点，也被不少行业应用者看好。

双目立体视觉技术是利用三角测量原理，通过两台相对位置固定的相机同时对场景进行成像，根据成像中的视差来计算深度，典型计算方法如下：

其中，f为相机焦距，b 为基线，d 为视差，Z 为深度值，在此理论框架的基础上可以得出，双目立体视觉的测量精度会随测量距离的增大而严重衰减，这也是当下双目视觉系统存在的较大痛点之一。与此同时，为提升系统的覆盖面积，需增大相机视场角，由此，将进一步减小焦距 f，进而进一步增大 Z 向精度随距离增大的衰减程度。

因此，一个双目立体视觉系统想要实现既能「看得远」又能「看得清」，在现有的主流分辨率（1280800）和系统体积（基线通常在 12cm 以下）约束下难以实现。

综上，提升双目视觉系统的分辨率是当下实现技术突破的唯一直接方式，同时也顺应了当下CMOS图像传感器分辨率不断变大的发展趋势。

然而，想要提升双目分辨率，将对算力和存储带宽的需求带来倍级速度的增长，这对于现代计算机存储计算架构将会是一个很大的挑战，在传统CPU或 GPU 的架构下实现代价非常高（在 KITTI 双目测评排名中，4 核、26Ghz CPU 仅运行匹配算法 rSGM 需要的时间长达 02 秒），且很难达到理想运算效率和功耗/成本之间的平衡。

综合以上分析，人加司眸®第三代双目视觉感知引擎架构在设计上仍然延续了上一代的逻辑单元（FPGA）+ CPU 的异构计算架构，新架构采用 DDR4 64 位存储架构，内存存储带宽相对于上一代提升了 4 倍，经过一系列的算法加速设计创新，达到横向分辨率提升近 4 倍，整体分辨率实现了近 12 倍的性能提升。

第三代架构延续了上一代逻辑单元+ CPU的异构设计方式，在上一代的基础上重点突破了分辨率提升带来的内存带宽技术瓶颈和片上存储资源技术瓶颈，概要设计图如下：

系统采用DDR4作为存储单元，提升了逻辑单元和外部存储单元之间的数据交互效率，设计带宽高达 165GB/s。同时系统各核心单元之间延续流水线设计，最大限度降低了计算产生的延迟，设计上满足从数据输入至数据输出延迟小于 1 图像帧时间。同时，系统也可支持各单元更细颗粒度的并行处理，对于实时性要求更高的场景可快速支持以空间换时间的设计，最大限度地降低了系统延迟。

第三代架构的详细性能参数如下表所示：

最终，人加公司在Xilinx Zynq UltraScale+ ZCU102 Evaluation Board平台上对该架构进行了完整实践，资源消耗情况如下表所示：

在Xilinx工具集 Vivado 20183 的实践如下图所示：

为了突破分辨率大幅提升带来的存储资源和计算资源瓶颈，人加智能工程师做了一系列创新设计，以其中三个重点为例，概要介绍如下：

（1）采用动态校正参数压缩技术倍级优化内存带宽资源。

双目立体校正采用逆向映射和双线性插值的方式，一个目标像素的产生需对应一组二维坐标值和双线性插值所用比例值。以分辨率4608x2560@20fps设计为例，一个像素所需 45 字节的信息，所需 DDR 读速率达 1GB/s，对于两幅图像的同时校正，整体带宽速率占用高达 2GB/s。人加智能根据校正所需数据的分布特征，提出了一种面向校正数据的压缩与解压缩方式，其中压缩是在 CPU 下离线完成，解压缩部分为逻辑资源实时计算。最终采用的压缩方式可达到 2:1 的压缩比，同时解压缩单元占用的资源仅 200 余个 LUT、05 个 BRAM，详情如下：

（2）采用动态分片校正技术将片上内存使用空间缩减至 1/3。

横向分辨率的增加带来了行缓存宽度的增加，因此对于实时计算缓存图像数据的存储空间需求增加了近4倍（相对于上一代），为了应对片上 Block RAM 资源紧张的问题，人加智能设计了一种可动态分片校正的框架，典型设定可将图像横向分为 3 块，可将片上存储的空间需求缩减到 1/3，同时在 BRAM 资源更紧张的场景下，也支持更多分片或分区的设定，以满足场景对于 BRAM 资源的需求。

（3）Block to Block 分块立体匹配设计。

该架构中的立体匹配部分仍延用了上一代SGM/BM的设计算法，在保证设计性能的基础上，人加智能采用了分块匹配的思想，将左右图像分为可拆分的两部分，分别独立进行匹配，在设计上进一步将 BRAM 资源使用量缩减至 1/2。

本次双目立体视觉处理架构的升级是在当下场景应用对于双目视觉系统提出更大视场角和更高精度的双重要求下完成的，升级后将会给人加智能的实体消费行为分析应用带来以下益处：

（1）单个双目视觉系统所能覆盖的范围增大。

通过增大相机视场角至130°-150°（上一代设计指标为 100°），单个双目视觉系统的覆盖面积可达百平米，可以减少相机使用数量，从而降低系统维护成本，增强系统稳定性。

（2）空间定位更精准。

更高的深度图分辨率将带来更高的测量精度，使得空间定位更加精准。

（3）图像细节更丰富，识别更精准。

通过本次升级，人加智能双目视觉系统可提供高达1200万像素的原始图像，这将大大提高图像识别等应用的精度。

（4）深度算法支持迭代升级优化，增大场景适应性。

第三代架构延用了FPGA SOC设计，实现了硬件加速级算法的可升级，可维护，可根据具体场景进行相应的配置和优化。

同时，本次升级也为市场带来了双目立体视觉技术应用的新的想象空间，当分辨率提升至1200万像素时，系统可测距范围便能提升至千米级，可以想象，对于一些大范围测量领域（例如自动驾驶、智能安防等领域）也将提供一种全新方案选择。

人加智能( >原文链接： >

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