NITE-Linux-x64-v1.5.2.23NITE-Linux-x86-v1.5.2.23NITE-Linux-x64-V2.0.0NITE-Linux-x86-V2.0.0NITE-MacOSX-v1.5.2.21NITE-Windows-x64-V1.5.2NITE-Windows-x86-V1.5.2NiTE-Windows-x64-2.0.0NiTE-Windows-x86-2.0.0OpenNI-Linux-Arm-v1.5.7.10OpenNI-Linux-x64-v1.5.7.10OpenNI-Linux-x86-v1.5.7.10OpenNI-Linux-Arm-2.2.0.33OpenNI-Linux-x64-2.2.0.33OpenNI-Linux-x86-2.2.0.33OpenNI--MacOSX-v1.5.7.10OpenNI-MacOSX-x64-2.2.0.33OpenNI-Windows-86-1.5.7.10OpenNI-Windows-64-1.5.7.10OpenNI-Windows-x64-2.2.0.33OpenNI-Windows-x86-2.2.0.33Sensor-Linux-Arm-v5.1.6.6Sensor-Linux-x64-v5.1.6.6Sensor-Linux-x86-v5.1.6.6Sensor-Bin-MacOSX-v5.1.6.6Sensor-Win86-5.1.6.6Sensor-Win64-5.1.6.6OpenNi网站关闭了，网上基本找不到包了

SeetaFace2采用标准C++开发，全部模块均不依赖任何第三方库，支持x86架构（Windows、Linux）和ARM架构（Android）。
SeetaFace2支持的上层应用包括但不限于人脸门禁、无感考勤、人脸比对等。
编译简介2.1编译依赖GNUMake工具GCC或者Clang编译器CM2.2linux和windows平台编译说明linux和windows上的SDK编译脚本见目录craft，其中craft/linux下为linux版本的编译脚本，craft/windows下为windows版本的编译脚本，默认编译的库为64位Release版本。
linux和windows上的SDK编译方法：打开终端（windows上为VS2015x64NativeToolsCommandPrompt工具，linux上为bash），cd到编译脚本所在目录；
执行对应平台的编译脚本。
linux上example的编译运行方法：cd到example/search目录下，执行make指令；
拷贝模型文件到程序指定的目录下；
执行脚本run.sh。
windows上example的编译运行方法：使用vs2015打开SeetaExample.sln构建工程，修改Opencv3.props属性表中变量OpenCV3Home的值为本机上的OpenCV3的安装目录；
执行vs2015中的编译命令；
拷贝模型文件到程序指定的目录下，运行程序。
2.3Android平台编译说明Android版本的编译方法：安装ndk编译工具；
环境变量中导出ndk-build工具；
cd到各模块的jni目录下（如SeetaNet的Android编译脚本位置为SeetaNet/sources/jni,FaceDetector的Android编译脚本位置为FaceDetector/FaceDetector/jni），执行ndk-build-j8命令进行编译。
编译依赖说明：人脸检测模块FaceDetector，面部关键点定位模块FaceLandmarker以及人脸特征提取与比对模块FaceRecognizer均依赖前向计算框架SeetaNet模块，因此需优先编译前向计算框架SeetaNet模块。

下面这个注册机支持当前的MDK所有版本，包括当前最新的5.23，而且使用这个注册机，不再需要注册RL-ARM，就可以直接使用MDK中带的emWin。

genymotion-3.0.2-vbox和Genymotion-ARM-Translation，希望对你有帮助

硬件平台：ARM实验箱，PC机，s3c2410处理器软件平台：RedHat-Linux，GNU工具链，Editplus编辑器，cgwin。
程序简述：设计一款由5*4键盘作为输入终端，LCD作为输出显示终端的贪吃蛇游戏。
处理器为S3C2410，嵌入式操作系统为ARM-Linux。
要求，游戏具有友好的用户界面，操作简单，可玩性强，同时具备关卡设计，游戏计分功能，游戏计时功能等。
游戏采用多线程控制技术。

里面有针对ok6410的led、蜂鸣器、ad的qt程序，很适合qt及arm初学者自己学

单元测试打桩开源库cpp-stub使用手册中文版本，这是从git上直接下载的，git上下载的源代码在arm上调用Stub.reset方法会引发段错误，在资源cpp-stub开源代码（下载地址：https://download.csdn.net/download/zhao_sh/15051839)有解决该bug的源代码下载。

基于ARM的CAN总线电力远程抄表系统的研究

随着人们生活水平的提高和对工作、生活环境中安全防卫需求的增长，视频监控系统近年来得到了迅速的发展。
传统的基于PC机的视频监控系统多存在着诸如安装携带不便、不能在恶劣环境下使用等一些缺点，这就亟待一种全新的视频监控系统的出现。
随着近年来超大规模集成电路和嵌入式软硬件技术的迅猛发展，特别是DSP、PowerPC等嵌入式芯片的出现，将嵌入式处理器应用到视频监控系统中不仅克服了上述基于PC机系统的一些缺点，而且其强大的功能加上丰富的外设接口和高度的可编程性使得视频监控的硬件和软件都更容易实现。
正是由于越来越高的性价比加上体积小、成本低等独特优势，使得嵌入式芯片在视频监控领域也渐渐拥有了一席之地。
本方案

标准的live555是从文件中获取视频流，本软件包是获取实时视频流。
据据实情更改H264LiveVideoSource::GetFrameData()运行testOnDemandRTSPServer,VLCrtsp://10.5.91.234:8554/h264LiveVideo

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。