**正文** `libyuv` 是一个开源的跨平台库，专门用于视频帧的格式转换、颜色空间转换以及旋转和缩放操作。这个库在许多多媒体处理应用中扮演着核心角色，因为它提供了高效的 CPU 优化算法，支持多种硬件平台，包括 ARM 架构。在给定的场景中，我们关注的是 `libyuv` 在 iOS 设备上的应用，特别是针对 `armv7` 和 `arm64` 架构的预编译版本。 `libyuv-ios` 是 `libyuv` 为 iOS 平台定制的一个分支或版本，它包含了针对 iOS 设备处理器架构的优化代码。`armv7` 是苹果早期 iOS 设备（如 iPhone 4S 及更早型号）采用的处理器架构，而 `arm64` 则是从 iPhone 5s 开始的新一代设备所使用的 64 位架构。提供这两个架构的预编译库意味着开发者可以在广泛的 iOS 设备上运行他们的应用，无需关心底层硬件的具体差异。 在开发 iOS 应用时，尤其是在处理视频流和实时图像处理时，`libyuv` 的价值尤为突出。它简化了不同视频编码格式之间的转换，例如 I420、NV12、YUY2 等，这些格式在不同的视频编码标准中被广泛使用。此外，`libyuv` 还提供了旋转和缩放功能，这对于在小屏幕上适应各种屏幕方向和分辨率的应用来说是必不可少的。 `libyuv` 使用 C++ 编写，这意味着它可以轻松地与 Objective-C 或 Swift 代码集成，这是 iOS 开发的常用语言。预编译的库可以降低开发者的集成难度，他们可以直接将库导入项目，而无需关心编译和配置过程，从而节省时间和资源。 在压缩包 `libyuv-ios-master` 中，通常会包含以下内容： 1. 源代码：开发者可能需要查看源代码来了解库的工作原理，或者进行定制化修改。 2. 预编译库文件：分别针对 `armv7` 和 `arm64` 架构的静态或动态库文件，如 `.a` 文件（静态库）或 `.dylib` 文件（动态库）。 3. 头文件：`.h` 文件，定义了库的接口和函数，供应用代码调用。 4. 示例代码或测试程序：演示如何在实际项目中使用 `libyuv`。 5. 构建脚本或说明文档：指导如何将库集成到 Xcode 项目中，或者如何构建特定架构的库。 使用 `libyuv-ios`，开发者可以编写高性能的视频处理和图像转换功能，确保在 iOS 设备上流畅运行。同时，由于 `libyuv` 的广泛社区支持和持续更新，开发者可以受益于其不断优化的性能和新特性的添加。`libyuv-ios` 是 iOS 开发者处理视频和图像任务的强大工具，特别是在需要跨多个处理器架构支持的项目中。

OSG3.6.5源码在Visual Studio 2019环境下编译的64位二进制开发包

（1）提供tensorrt-8.2.3.0-cp38-none-linux_aarch64.whl和onnxruntime_gpu-1.16.0-cp38-cp38-linux_aarch64.whl，严格匹配JetPack4.6（CUDA10.2+Python3.8）环境，规避手动编译耗时与依赖冲突问题‌。 （2）支持YOLOv8/v11模型的TensorRT加速推理，集成ONNX模型转换工具链（ONNX→TensorRT引擎），提升推理速度3倍+‌。

Jetson Nano部署yolov8或11【致命三连坑】 1.JetPack4.6自带的Python3.6根本跑不动YOLOv11（最低得python3.8） 2.CUDA10.2根本找不到对应PyTorch版本 3.自己编译环境各种报错，opencv/numpy版本连环冲突 【救命锦囊】 编译了适配JetPack4.6的： Python3.8环境 CUDA10.2专属PyTorch1.11 完整依赖项的whl安装包 （终于不用自己配环境配到哭） 随着人工智能技术的不断发展，边缘计算和智能视觉应用越来越受到重视。NVIDIA Jetson Nano作为一款面向边缘计算的微型计算机，因其出色的性价比和性能，被广泛应用于小规模的人工智能项目中。在这些项目中，实时目标检测算法的部署尤为关键，YOLO（You Only Look Once）作为一种流行的目标检测算法，其最新版本yolov8和yolov11在性能和速度上都有显著提升，但部署这些高版本YOLO到Jetson Nano上面临着诸多挑战。 Jetson Nano出厂预装的JetPack4.6版本自带Python3.6，而YOLOv11至少需要Python3.8版本才能顺利运行。这意味着用户需要升级系统自带的Python环境，以确保兼容性和性能。CUDA10.2版本在官方渠道难以找到与其适配的PyTorch版本，这对于需要深度学习支持的YOLO来说是一个大问题。手动编译环境时会遇到各种依赖项冲突，尤其是opencv和numpy等关键库的版本不兼容问题，这会大大增加部署的复杂度和失败的风险。 为了解决这些难题，开发者精心编译了一套适配JetPack4.6的软件包。这个软件包包括了Python3.8环境，专门为CUDA10.2适配的PyTorch1.11版本，以及所有必需依赖项的预编译whl安装包。通过这种方式，开发者确保了环境的一致性和稳定性，大大降低了用户在部署YOLOv8或YOLOv11时的技术门槛。 有了这套预编译的whl包，开发者和用户可以更加快速和便捷地在Jetson Nano上部署YOLO，享受GPU加速带来的实时目标检测的便利。这对于希望在边缘设备上部署高性能AI应用的开发者而言，无疑是一个巨大的福音。 这个资源包对于希望在NVIDIA Jetson Nano上部署最新版YOLO的开发者来说，提供了一个简化的解决方案。它不仅解决了版本不兼容的头疼问题，还极大地提升了部署效率和成功率，使得在边缘计算设备上实现高效的实时目标检测成为可能。

Windows打包的Poppler 下载带有Windows依赖项的最新Poppler预置二进制文件。 在conda-forge和 feedstock的帮助下构建。 包括最新的poppler数据。 下载 您可以从下载最新。 过时了吗？ 确保是最新的。 创建一个新的拉取请求， POPPLER_VERSION package.sh中的POPPLER_VERSION更改为最新值。 合并后，标签将匹配，工作流程将触发新版本。 Poppler数据已过期？ 从复制poppler-data的最新下载链接。 创建一个新的拉取请求，并更新package.sh下的POPPLER_DATA_URL 。 合并后，标签将匹配，工作流程将触发新版本。

1、OSGEarth2.10源码预编译好的二进制开发包（64位） 2、基于OSG3.6.5版本 3、基于Visual Studio2019编译的64位版本

solaris10上已经编译完成的gcc8.5.0以及cmake等工具

Java之JDBC连接数据库实现增删改查(2018 使用Dao层实现 完美封装解决硬编码问题 使用预编译对象PreparedStatement) 配置文件 db.properties（保存数据库账号和密码等） 工具类 JDBCUtil.java（抽取公共部分，解决硬编码问题） 用户账号实体类 User.java（私有化数据库t_user表中的id，username，password） 接口类 IUserDao.java（制定增删改查业务） 实现类 UserDaoImpl.java（实现增删改查功能 使用预编译对象PreparedStatement 安全、便捷不需要我们去拼接字符串，特别是字段很多的时候 同时效率比Statement更高 ） 测试类 UserDaoTest.java（做测试增删改查功能使用）

1、Qt5.12.12源码的二进制预编译开发包 2、笔者基于Visual Studio2017 编译的32位二进制开发包 3、笔者分享自己的二进制开发包，方便大家直接下载使用节省时间

1、openssl3.0.0预编译二进制开发包SDK 2、Windows环境下基于Visual Studio2017编译 3、该资源是64位，无32位