因为很多 Ai 模型基于英伟达显卡的 cuda，之前的电脑都没有英伟达显卡，所以最近特意买了
一款英伟达显卡的笔记本捣腾。
前几天笔记本刚买回来，为了节省时间直接把 nuc（inter显卡）mini主机的 ssd 硬盘插过来，
但安装 nvidia 时一直报错，可能因为原系统依赖各种不匹配导致的，于是最终还是重装了 ubuntu 系统。
今天终于在新安装的 ubuntu22.04 版本系统下将它搞定了。
首先去官网下载驱动程序：nvidia
如下图，选择对应的显卡型号（例如我笔记本为 Rtx4060 ）：
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因2024年要加入公司的运维组了，最近必须提前预习一下 docker swarm 模式下常见的命令以及部署方法等，故整理了一些资料。
Swarm这个名称特别贴切。在Wiki中解释道：
Swarm behavior是指动物的群集行为。比如我们常见的蜂群，鱼群，秋天往南飞的雁群都可以称作Swarm behavior。
Swarm通过把多个Docker Engine聚集在一起，形成一个大的docker-engine，对外提供容器的集群服务。同时这个集群对外提供Swarm API，用户可以像使用Docker Engine一样使用Docker集群。
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上周的预研中，测试了离线 sdk 中官方的 demo 代码编译、运行测试，均已达到预期测试效果。
但官方 demo 源码只是简单样例，实际业务应用时需要对它做更多逻辑操作，并且业务逻辑层很可能不是 C 或 C++ 语言，例如我一般使用 golang 语言作为业务层的开发语言。那么，基于这个现实场景，需要对原生sdk的源码采用 C 语言进行二次暴露封装，然后将它编译成动态链接库（例如 .so ），使其他编程语言能方便调用。
采用 C 语言对 官方 sdk 的 C++ 源码进行二次封装暴露，为啥要做这一步？
C 语言作为更通用的系统语言，它封装的接口在与其他高级语言嵌入时更具兼容性;C++ 内置的类概念，在 Go 依赖的 cgo 方式调用动态链接库方式中 并不支持。 因此，为方便 Go 语言集成，必须对它用 C 语言作二次封装暴露。二次封装例子：
新建 C 源码文件 face_api.cpp ：
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首先，去百度云后台申请离线 sdk,下载……略
sdk已整理备份，下载地址如下
下载地址： face-offline-sdk
sdk 文档： pdf文档
按上述链接中的官方文档操作授权激活即可，略～
sdk 解压后，目录结构如下所示，src 目录为 demo 样例代码。
因为整个 sdk 是 c++ 构建的，因此需要用 gcc 或 g++ 编译器编译，
为方便编译管理，我们先在 src 目下创建 cmake 配置文件 CMakeLists.txt，
配置文件内容如下：
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最近在公司开始研究边缘侧人脸识别能力，打算采用百度离线 sdk 植入集成方式，
之前倒腾穿透时买了orange-pi 5 plus开发板，
这下刚好与百度离线sdk的硬件要求（arm架构）匹配，于是就开始继续倒腾起来。
其中在预研人脸识别 sdk 的 demo 中需要用到 opencv 类库，故作此笔记。
本人的开发pc机是 x86 架构 ubuntu 系统， 本笔记以此为例。
首先要在pc机上安装cmake，为了保险也装上gcc和g++。例如，可以这样安装Cmake：
sudo snap install cmake --classic
除此之外，一定也要安装make：
sudo apt install make
下载源码
opencv源码： https://opencv.org/releases/page/3/
下载交叉编译工具
交叉编译工具： https://developer.arm.com/downloads/-/gnu-a
因为我们是需要从 x86_64 交叉编译到 aarch64，因此选择 gcc-arm-10.3-2021.07-x86_64-aarch64-none-linux-gnu
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