1. 首先，要将QT环境设置成在ARM下运行的环境，这样编译出来的可执行文件才能在开发板下运行。 要注意你的QT是不是ARM版本的，可用“qmake -v”命令来查看 2.环境配置好之后开始按照自己的意愿编写QT代码，...

 目前网上的大多数 QT 移植教程还都停留在 qt4.8 版本，或者还有更老的 Qtopia ,但是目前 Qt 已经发展到最新的 5.7 版本了，我个人也已经使用了很长一段时间的 qt5.6 for windows ，本文就来介绍一下QT在嵌入式环境...

在Atmel AT91sam9g45移植QT4的过程中，使用了arm-linux-gcc 4.4.3版本的交叉编译器，结果出现了libc.so.6版本过低的问题。在这里无法采用网上使用的方法，用高版本的glibc库移植到开发版中，这样系统遇到的问题是...

因为毕设的原因，所以需要在开发板上使用QT，所以移植了QT，简单地说是使用了厂家提供好的东西移植的。但是运行程序的时候发现无法使用触摸屏，这就很麻烦，然后就百度了一下，发现一个大神辛辛苦苦弄明白了为什么不...

下载qt5.7源码qt-everywhere-opensource-src-5.7.0.tar.xz http://www.download3k.com/Install-Qt.html 下载ARM交叉编译工具arm-2014.05-29-arm-none-Linux-gnueabi-i686-pc-linux-gnu.tar.bz2 ...

搞了几天，终于把Qt5.7移植到4412上，下面是一些自己移植过程中的记录，希望能帮到其他人。 一、需要下载的文件， 下载qt5.7源码qt-everywhere-opensource-src-5.7.0.tar.xz  ...

文章目录Qt交叉编译移植arm开发板1 环境介绍2 opecv的移植3 交叉编译链的安装4 tslib库的安装5 Qt源码的交叉编译6 qt配置编译器6 编译arm-qt程序 1 环境介绍 linux -------------------------------- Ubuntu16.04 --...

本篇介绍如何将sqlite3移植到ARM开发板上，以及在开发板上用C语言操作sqlite3，操作源码下载地址：https://www.sqlite.org/download.html，我们直接下载最新版（3.32.3版本），我们把下载后的压缩包放在了文档目录...

arm开发板上移植qt5.8的过程

目前有个QT5程序(QML界面)在arm开发板运行，现在想利用libtorch调用pytorch模型test.pt文件。请问libtorch可以移植到arm开发板上吗？

配置脚本 #!/bin/sh ./configure -prefix /opt/qt5.9 \ -opensource \ -debug \ -confirm-license \ -xplatform linux-arm-gnueabi-g++ \ -no-opengl \ -no-pch \...

进入到/opt/arm-qtopia目录中，建立一个文件夹，把应用程序的源代码放在此文件夹目录下。然后按以下步骤交叉编译程序： #progen –n *** –o ***.pro #tmake ***.pro –o Makefile #vi Makefile (修改Makefile...

1.opencv移植到arm开发板的过程 2.Libv4l2的移植

一、首先要移植Qt必须要用到Qt的源码，在这里也是用Qt5的源码来移植。源码可以在http://download.qt.io/archive/qt/下载，选择文件qt-everywhere-opensource-src-5.5.0.tar.gz下载。 2、把下载好的文件放在ubutun的...

QT5中不再用到QT4中的窗口系统qws++，而是使用QPA系统，二者之间的差异还不清楚，但是程序运行时不需要再加上参数-qws了。而这个特性也导致QT5与QT4的移植过程有一些区别，这里记录一下。准备工作1. 主机环境：...

以hello为例在虚拟机的Ubuntu下，写好代码之后，定位到当前目录，执行命令$ qmake -project //生成工程文件.pro$ qmake //生成makefile$ make //生成可执行文件hello注意这些命令是在arm版的qt环境下的编译命令！...

移植以到 JZ2440 为例，使用韦老大提供的 ubuntu9.10 虚拟机作为移植环境。当然，其它虚拟机也是可以的，我同样在 ubuntu14.04 移植成功，只不过需要额外装一些库，后面我会简单提及。  此外，我尝试使用 4.3.2 ...

先show一下Qt程序移植成功在Firefly开发板下运行的视频： 一、环境介绍 主机系统：Ubuntu12.04.1 X86_64 目标板：Firefly开发板，1024x768液晶显示器，USB鼠标、U...

我想把在Windows环境下用QT开发的程序移植到ARM板上，有没有大牛玩过这个，程序里面还用到了boost，google protobuf，不知道有没有影响

而QT移植到ARM上面运行，是我2年前想做的事情，结果一直拖到现在才完成2年前的想法。 二、移植QT到imx6的ARM处理器 移植QT到ARM平台需要如下几个步骤： 安装相应地交叉编译工具 编译QtE-4.7的源码 Ubuntu下...

需要的条件： 1.上位机编译好的可执行文件，以hello为例 在虚拟机的ubuntu下，写好代码之后，定位到当前目录，执行命令 $ qmake -project //生成工程文件.pro $ qmake //生成makefile

failed to mmap framebuffer(Invald argument) linuxfb:failed to initialize screen segmetation fault(core dumped) 请大神协助一把，谢谢!

https://blog.csdn.net/liuzhanchun/article/details/102825330

 终端是有输出的，但就是开发板上不显示窗口

一、第一步新建一个helloworld QT工程。 二、使用qmake工具生成Makefile文件  在工程源码文件夹运行qmake “#/opt/qt-4.7.1/bin/qmake” ，生成Makefile文件， 三、执行编译命令“#make”，如下图所示。 ...

第一步1. 解压网卡驱动源码包#tar jxvf 2011_0719_RT3070_RT3370_RT5370_RT5372_Linux_STA_V2.5.0.3_DPO.bz2 cd 2011_0719_RT3070_RT3370_RT5370_RT5372_Linux_STA_V2.5.0.3_DPO2. 修改配置文件 (1) 修改原有的...

请问一下Qt移植到开发板是不是要编译Linux内核的编译器与编译Qt的一样呢？我直接用友善之臂提供的系统 结构出现了illegal instruction的错误。不知道是不是这个原因

其实只需要将里面的lib文件夹拷贝到板子上就行了。有文章说要把plugin文件夹也一并拷过去。我没拷，也没发现问题。 拷贝时先将lib文件夹tar压缩后，然后U盘拷过去，利用超级终端操作解压到对等目录。 然后要设置...

做linux大半年了，接触QT也有一段时间了，从来没有成功的把QT移植到开发板上去，过完年闲得无聊，试了哈。今天能够成功的把QT的一个界面软件运行在开发板上了，写下此文，以防止如果有一天忘记了，能够通过查看此...

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别，建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征，分别是前面提及过的：最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8)，使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据，选定反馈神经网络的输入、输出节点，来反映电力系统负荷运行的内在规律，从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后，以改良三比值法为基础，建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值（MIV，Mean Impact Value）方法来说明如何使用神经网络来筛选变量，找到对结果有较大影响的输入项，继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理，建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度），这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此，需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系，从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像，图像来自不同的10个人，每人5幅图像，人脸的朝向分别为：左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络，对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘，但是由于网络入侵特征数据维数较多，不同入侵类别间的数据差别较小，不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理，在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中，建立模型时选用的每个样本（即病例）数据包括10个量化特征（细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度）的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值（各特征的3个最大数据的平均值）共30个数据。明显，这30个输入自变量相互之间存在一定的关系，并非相互独立的，因此，为了缩短建模时间、提高建模精度，有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理，在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理，在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户，快速地利用神经网络解决实际问题，MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用，MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱（拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱）。