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由于要进行嵌入式开发，我们需要用SSH连接到树莓派，但是经过了多次试错和排查，我发现，openkylin系统没有自带SSH-server，需要自行安装，这一步也需要在有显示器和键鼠的状态下进行。 工具准备： 一套键鼠，显示器 一根micro-HDMI线 安装SSH服务首先我们要自行安装ssh服务，打开终端，并输入 12sudo apt updatesudo apt install openssh-server 接下来，将SSH服务设置为开机自启动，并且启用SSH服务 12sudo systemctl enable sshsudo systemctl start ssh 尝试以SSH连接回到自己的电脑，打开终端，输入如下内容尝试连接 1ssh openkylin@<你用Advanced IP Scanner扫描到的IP> 如果多次输入密码后，仍无法登录，那么可能是openkylin拒绝无密码以SSH登录，你需要回到openkylin的终端，输入：whoami终端会输出一个用户名，你需要用这个用户名登录，并且为这个用户设置密码， 1passwd...

前言我在进行butterfly主题美化的时候，发现隔壁redefine主题的毛玻璃效果非常好看，如果为了毛玻璃而抛弃butterfly奔向redefine，很多内容要重新配置。因此，我在ai 的帮助下，顺利给butterfly主题也加上了毛玻璃效果。一、核心实现原理初始状态：背景无模糊且透明 滚动触发：通过JavaScript监听滚动事件，超过设定阈值后添加模糊效果 视觉优化：使用backdrop-filter实现毛玻璃质感，配合透明度和过渡动画 二、操作步骤1.按照butterfly教程文档预调整自己的背景和头图（已配好背景请忽视）在config.yml中，搜索：Website Background，加上自己的背景。 123# Website Background# Can set it to color or image urlbackground: /img/your_background.XXX 接着搜索index_img，将头图设置为透明，这时我们得到了不论如何滚动都始终保持不动的背景。 12# The banner image of index...

1.检查系统是否能识别NPU驱动要判断开发板能否调用rk3576的NPU进行推理，首先要看系统内核中是否有集成瑞芯微的NPU驱动，在系统终端中，输入以下命令： 1demsg | grep -i rknpu 如果在输出信息中显示了RKNPU的相关信息，如驱动版本，初始化成功等，就说明内核已支持NPU。如果没有任何输出，则需要考虑更新至支持NPU的系统版本。 2. 必要的工具下载在部署模型的过程中安装 Python 包时，pip 试图从源代码构建 ruamel.yaml.clib 这个依赖项，但当前环境缺少必要的构建工具或依赖库，会导致编译失败，所以需要安装以下两部分内容 1.安装系统级依赖ruamel.yaml.clib 是一个 C 扩展，编译它需要系统的 C/C++ 编译器和开发库。在基于 Debian/Ubuntu 的系统（如现在使用的麒麟系统）上，可以通过 apt 命令一键安装这些基础构建工具。请在终端执行以下命令： 12sudo apt updatesudo apt install build-essential...

rknnrt首先，进入官方仓库https://github.com/airockchip/rknn-toolkit2 在仓库中寻找对应的文件，路径为: rknpu2/runtime/Linux/librknn_api/aarch64/librknnrt.sorknpu2/runtime/Linux/rknn_server/aarch64/usr/bin/rknn_server 可以直接用开发板上系统下载这两个文件；如图所示如果在开发板上下载好以后，大概率出现在下载文件夹，如果是从其他设备拷贝过来也没有关系，我们进入这两个文件的目录，在这里打开终端，我们使用linux中的mv命令来将这两个文件迁移到它应该在的位置。我们需要将librknnrt.so这一个文件放在/usr/lib路径下，将rknn_server这个文件放在/usr/bin rkllmrt对于rkllm运行时的下载和使用，将放在下一个文档中解释；

参考文档地址：rknn-llm/doc/Rockchip_RKLLM_SDK_CN_1.2.3.pdf at main · airockchip/rknn-llm官方仓库地址：Airockchip/RKNN-LLM — airockchip/rknn-llm 开发板驱动版本确认首先输入： 1dmesg | grep -i npu 这一行命令用于判断系统能否识别rk3576的NPU，接下来，为了确保能够使用rkllm模型继续推理，我们还需要保证NPU驱动版本>=0.9.8，驱动版本检查命令如下： 1cat /sys/kernel/debug/rknpu/version 模型转换由于模型转换部分不是由我负责，所以本章节不做讲解，先假设我们已经转换好了rkllm模型，将Qwen.rkllm 从转换用的PC上拷贝到开发板的某个目录备用。 PC上的编程，编译为了在开发板上调用我们的rkllm模型，我们选择在一台X86...

整体思路：x86 Ubuntu 虚拟机安装 Ollama 并下载模型 → 通过 NFS 共享迁移至 ARM64 麒麟开发板 → 实现本地大模型调用。 这么操作的原因：开发板下载安装Ollama服务的网速尚可，但是下载模型时网速很慢，经常会出现因为网络波动而停止下载的问题，所以我们使用X86 Ubuntu虚拟机的Ollama结合科学上网来加速模型下载，然后通过NFS文件共享来将模型文件传输到开发板上，通过开发板下载的ollama服务来启用。 X86虚拟机端 Ollama 安装与模型下载 执行官方一键安装脚本1 curl -fsSL https://ollama.com/install.sh | sh 下载目标模型（以千问1.5B为例）1ollama pull qwen2.5:1.5b 验证模型是否下载成功1ollama list  接下来，我们需要找到下载的模型文件，然后将模型文件放在NFS的共享文件夹内；   此阶段遇到的核心问题问题1：在共享文件夹/用户目录~/.ollama/找不到模型文件 原因：Ollama...

在我频繁使用windowsPC，X86虚拟机Ubuntu和开发板arm64的Linux系统的过程中，我发现文件传输极其麻烦，当我需要调试一个c语言程序的时候，需要将开发板系统生成的core文件多次拷贝到虚拟机系统中进行调试。另外，当需要下载一些模型文件的时候，开发板的网速往往不够，下载速度缓慢。在询问AI后，我得到了可以使用VMware共享文件夹和NFS共享文件目录的方法，让这三个不同环境的设备都能同时访问这个文件夹，从而实现高效的文件交换。 打通三设备网络为了让虚拟机，物理机，开发板的三个系统处于同一个网段，我们需要设置虚拟机网络桥接到wifi网卡上， 检查宿主机网卡设置在网络中心中，找到当前在使用的网卡，确保VMware Bridge Protocol这个选项是勾选的 虚拟网络编辑器首先打开虚拟网络编辑器，...

针对你在期末考试或 LeetCode 刷题中遇到的“未知长度多组数据录入”的情况，C++ 有几种标准的处理模式。 C++ 处理未知长度/多组数据录入的常用模板在数据结构考试或算法题（OJ/LeetCode）中，通常没有明确告诉你“一共有多少个数字”，而是说“直到输入结束”或“输入为0时停止”。以下是标准解决方案： 1. 利用 cin 的返回值 (C++ 标准写法)cin >> x 表达式在 C++ 中会返回输入流对象本身。在 while 循环条件中，它会被隐式转换为 bool 类型。 如果读取成功，返回 true。 如果遇到 EOF (End Of File) 或格式错误，返回 false。 场景 A：每次读取一个数123456789101112int x;// 当输入流没有结束时，循环继续while (cin >> x) { // 处理 x，例如插入链表 process(x); }````### 场景 B：每次读取两个数 (常见于图论边的输入)C++ int a, b;//...

C++ std::string 成员函数详解std::string 是 C++ 标准库中用于处理字符串的类。它提供了丰富的成员函数，使其操作既方便又高效。本文档整理了 std::string 的常用成员函数，并提供了使用实例。 1. 构造函数 (Constructors)用于创建 std::string 对象。 默认构造函数创建一个空字符串。 12345678#include <iostream>#include <string>int main() { std::string s; std::cout << "空字符串: \"" << s << "\"" << std::endl; return 0;} 拷贝构造函数用一个已有的 std::string 对象创建新对象。 123456789#include <iostream>#include <string>int main()...