一、写在前面昨天写了在WIN10上面通过AndriodStudio来编译MNN的demo，通过解压.apk文件来得到libMNN.so文件。今天在记录一下使用WSL2来编译MNN-Andriod。二、WSL2的安装由于不是本篇的主题，故不在这里进行展开，后续会补充步骤链接。三、WSL2编译环境配置1、NDK-Linux安装上篇

一、写在前面以下的步骤、流程都是基于MNN的文档，再结合自己的实践得出的，仅作为参考。博主的环境是windows10专业版MNN文档MNN的Github仓库地址二、下载MNN-3.0.0主库在GitHub仓库进行项目克隆,截至2024.12.25，最新版本就是为3.0.0：gitclonehttps://github.com/alibaba/MNN

https://www.infoq.cn/talk/sQ7eKfv1KW1A0kUafBgv投票编号：27号MNN?投票截止时间：?11月13日晚11点投票即可获得定制淘公仔！！！投票即可获得定制淘公仔！！！投票即可获得定制淘公仔！！！（重要的事说三遍）还有：橙子将从投票的同学中抽取10位幸运用户，送出大礼包：双肩包+公仔+保温杯（抽取形式：投票截

一、写在前面公司正好有这个需求，故我这边简单接受进行模型的部署和demo程序的编写，顺便学习了解整个大模型的部署全流程。这篇博客会简单提到大模型部署的全流程，侧重点在推理这里。并且这篇博客也是结合之前的MNN部署流程来编写的，最好连下来一起看。MNN框架在WIN10上的部署MNN框

上篇记录了之前在win10上部署的流程，不过在camke的时候没有选择支持OpenGL和Vulkan。这里重新按照官方的语雀文档重新进行支持OpenGL和Vulkan的编译，简单做个记录。如果有其他的问题见上一篇博客。参见官方文档：推理框架Windows编译执行代码如下：cd/path/to/MNNpowershell#运行

一、为什么要做刚进公司，实习期反正主管要求什么我就做什么。。。。自己反正也比较感兴趣，故开始查看官方文档。下述的一切都是基于官方提供的“语雀文档”内的指令进行的，会对自己部署MNN框架的流程当中踩的坑进行记录，希望可以帮助到有缘人。二、具体内容1、在各个应用端部署MNN

一、MNN.lib文件等的生成算是第一次接触MNN框架部署这部分内容吧，对整个流程都不是很理解，故先从官方文档入手先从github下载官方的项目，地址为：https://github.com/alibaba/MNN使用visualstudio的powershell打开，执行官网给出的指令cdpath/to/MNNpowershell./schema/generat

在深度学习领域，推理框架的选择对于模型的应用至关重要。MNN，作为阿里巴巴开源的一款轻量级深度学习推理框架，凭借其出色的性能和易用性，逐渐成为了众多开发者的首选。本文将为大家详细介绍MNN的特点、安装及编译过程，带您领略这一优雅之选的魅力。一、MNN：轻量级推理框架的璀璨

目录在使用gcc-linaro-7.5.0-aarch64-linux-gnu、gcc-linaro-6.3.1-aarch64-linux-gnu交叉编译链对MNN1.2.0进行交叉编译的过程中，make的时候遇到了一个报错。error:can

目录得到RK交叉编译器将交叉编译器添加进path对MNN进行交叉编译对自己的工程进行交叉编译将编译好的可执行文件和.so动态库放入板子中运行得到RK交叉编译器主要用到这两

E.ReschedulingtheExam显然我们能想到的每次操作都是先将最小的取出来操作要是我们有两个数都是最小的我们只有相邻的时候才能操作要是大于两个那我们就不管怎么操

基本思想：需要一个关键点识别模型，在权衡simplepose、paddlepose、mmpose之后，发现simplepose需要mxnet（qiuqiu大佬）支持，paddlepose的部署存在易用性问题，也可能我不熟悉.测试了p