1.vasp6.3.0 cpu/gpu 安装教程
2.手把手教你搭建ARM64 QEMU环境
3.opencv4.5.4安装(CPU和GPU两种版本)
4.一篇讲解CPU性能指标提取及源码分析
vasp6.3.0 cpu/gpu 安装教程
本文主要介绍了在CPU和GPU上安装VASP 6.3.0的码下详细步骤，包括使用spack管理和源码包的码下部署。首先，码下从百度网盘下载合适的码下源码包，建议将其放置在公共目录或用户的码下家目录，然后通过tar命令解压。码下神兽官方源码
接下来，码下配置环境变量，码下确保Python3和必要的码下工具如git、patch已安装，码下同时添加基础编译器如gcc和gfortran。码下运行spack --version检查spack版本并配置编译器。码下在~/.spack目录下，码下创建config.yaml和modules.yaml文件，码下自定义软件安装位置、码下目录规范和加速编译设置，如禁用SSL验证和校验。
在spack中添加本地源码包仓库，并配置bootstrap库以提高离线可用性。然后，免费AI写作源码查看spack收录的软件列表，根据机器类型（AMD和Intel）选择合适的依赖包，如MPI、数学库和FFTW等。对于AMD机器，推荐使用GNU库和mpich，而Intel机器则使用Intel SDK和nvhpc（仅GPU）。
针对不同的Vasp版本（如5.4.4和6.3.0），需要编辑makefile.include文件进行特定配置，如修改编译选项和库路径。最后，创建环境变量脚本（如vasp.sh），以简化后续使用。对于GPU机器，还要注意声明qd库以避免运行时错误。
此外，文章还提及了beef插件的编译和安装，以及phonopy和VASPkit的安装步骤，但需要注意的科普网站源码是，有些功能可能因版本兼容性问题而未进行详细测试。
手把手教你搭建ARM QEMU环境
在上篇介绍了ARM QEMU环境搭建过程后，让我们继续学习如何搭建ARM QEMU开发环境。 首先，准备开发环境:你的PC系统：Windows
虚拟机软件：VMware
虚拟机操作系统：Ubuntu .
目标模拟的位CPU：Cortex-A
使用版本：qemu-8.2.0、Linux Kernel 5..和busybox-1..1
构建步骤如下：从qemu官网下载并解压qemu-8.2.0源码。
确保你的主机Python版本大于3.8，如需升级，访问python官网下载源码。
安装所需的Python依赖和glib2.0环境。
进入qemu目录，配置源码，创建编译目录并进行配置。
从kernel.org获取Linux kernel 5.源码，解压并编译生成Image文件。
同时，编译kernel modules，存放在指定目录。
使用busybox制作根文件系统：下载最新版本源码，锄大地源码搭建设置交叉编译工具链，重新配置并安装。
创建rootfs目录，将busybox安装内容复制到其中，包括设置环境变量和设备节点。
在/etc/init.d/rcS脚本中，rcS会挂载文件系统、处理热插拔和设置eth0的静态IP。
理解并配置其他配置文件如/etc/fstab和/etc/profile。
如果需要，可以尝试基于ram的内存文件系统，使用cpio工具制作initramfs或gzip压缩。
如果需要持久化，制作基于硬盘的文件系统。
最后，使用qemu命令启动内核并通过串口登录。
对于更详细的步骤和示例，可以参考我的文章《Linux随笔录》，回复关键字"busybox"获取相关资源。人脸检测android源码作者潘小帅，热衷于Linux底层技术，喜欢分享原创文章，也欢迎关注微信公众号Linux随笔录，一同探讨技术与生活。感谢您的支持和关注！opencv4.5.4安装(CPU和GPU两种版本)
安装OpenCV 4.5.4，支持CPU和GPU版本，你需要遵循以下步骤：
1. 首先，检查是否有cmake和make工具，然后安装必要的依赖，如sudo apt-get install build-essential libgtk2.0-dev libavcodec-dev等。
2. 如果遇到与nvidia相关的依赖库问题，如找不到libavcodec-dev，需要更换nvidia源。参考NVIDIA Developer Forums的说明，备份并替换原有的apt源列表。
3. 访问opencv.org/releases/，下载opencv4.5.4和opencv_contrib4.5.4的源代码包。
4. 解压下载的文件，将opencv_contrib放入opencv目录中，然后在build目录下运行cmake命令，指定相关选项，如WITH_FFMPEG、CUDA相关设置等。
5. 若编译时遇到ffmpeg链接问题，根据博客《OpenCV结合CUVIDEC解码视频流》的建议，可能需要安装ffmpeg和相关开发环境库，并将头文件适当地重定向。对于OpenCV 4.5.1，可能需要编译ffmpeg源代码以匹配。
6. 编译完成后，执行sudo make -j4，然后安装。将opencv4.pc文件复制到pkgconfig文件夹，并配置环境变量，包括LD_LIBRARY_PATH和PKG_CONFIG_PATH。
7. 测试安装通过pkg-config opencv4 --modversion，如果返回版本信息，安装成功。在opencv的示例目录下，运行cmake .，make，然后运行opencv_example来验证。
8. 最后，将OpenCV的bin、include、lib和share文件夹复制到你的项目第三方库目录中。
在整个过程中，记得解决特定问题，如cuDNN版本确认和环境变量设置等。如果遇到找不到库文件的情况，可以使用ldd命令或搜索库文件并添加到环境变量中。
一篇讲解CPU性能指标提取及源码分析
这篇报告主要根据CPU性能指标——运行队列长度、调度延迟和平均负载，对系统的性能影响进行简单分析。
CPU调度程序运行队列中存放的是那些已经准备好运行、正等待可用CPU的轻量级进程。如果准备运行的轻量级进程数超过系统所能处理的上限，运行队列就会很长，运行队列长表明系统负载可能已经饱和。
代码源于参考资料1中map.c用于获取运行队列长度的部分代码。
在系统压力测试前后，使用压力测试工具stress-ng，可以看到运行队列长度的明显变化，从3左右变化到了左右。
压力测试工具stress-ng可以用来进行压力测试，观察系统在压力下的表现，例如运行队列长度、调度延迟、平均负载等性能指标。
在系统运行队列长度超过虚拟处理器个数的1倍时，需要关注系统性能。当运行队列长度达到虚拟处理器个数的3~4倍或更高时，系统的响应就会非常迟缓。
解决CPU调用程序运行队列过长的方法主要有两个方面：优化调度算法和增加系统资源。
所谓调度延迟，是指一个任务具备运行的条件（进入 CPU 的 runqueue），到真正执行（获得 CPU 的执行权）的这段时间。通常使用runqlat工具进行测量。
在正常情况下使用runqlat工具，可以查看调度延迟分布情况。压力测试后，调度延迟从最大延迟微秒变化到了微秒，可以明显的看到调度延迟的变化。
平均负载是对CPU负载的评估，其值越高，说明其任务队列越长，处于等待执行的任务越多。在系统压力测试前后，通过查看top命令可以看到1分钟、5分钟、分钟的load average分别从0.、1.、1.变化到了4.、3.、1.。
总结：当系统运行队列长度、调度延迟和平均负载达到一定值时，需要关注系统性能并进行优化。运行队列长度、调度延迟和平均负载是衡量系统性能的重要指标，通过监控和分析这些指标，可以及时发现和解决问题，提高系统的稳定性和响应速度。
