【功能模块】在MindStudio中编译自带的Custom算子项目出错了，请帮忙看一下该如何解决，谢谢！【操作步骤&问题现象】1、根据用户手册配置好环境了，但build的时候出错2、本地ubuntu的g++和gcc版本已经7.+【截图信息】【日志信息】（可选，上传日志内容或者附件）部分日志信息：CMakeErr.logCompiling the CXX compiler identification source file "CMakeCXXCompilerId.cpp" failed.Compiler: g++-4.8 Build flags: Id flags:  The output was:No such file or directoryCompiling the CXX compiler identification source file "CMakeCXXCompilerId.cpp" failed.Compiler: g++-4.8 Build flags: Id flags: -c The output was:No such file or directoryCMakeOutput.logThe C compiler identification is GNU, found in "/home/lgy/MindStudio-ubuntu/samples/demo_projects/custom/cmake-build/CMakeFiles/3.13.4/CompilerIdC/a.out"Determining if the C compiler works passed with the following output:Change Dir: /home/lgy/MindStudio-ubuntu/samples/demo_projects/custom/cmake-build/CMakeFiles/CMakeTmpRun Build Command:"/usr/bin/make" "cmTC_94ed3/fast"/usr/bin/make -f CMakeFiles/cmTC_94ed3.dir/build.make CMakeFiles/cmTC_94ed3.dir/buildmake[1]: Entering directory '/home/lgy/MindStudio-ubuntu/samples/demo_projects/custom/cmake-build/CMakeFiles/CMakeTmp'Building C object CMakeFiles/cmTC_94ed3.dir/testCCompiler.c.o/usr/bin/gcc    -o CMakeFiles/cmTC_94ed3.dir/testCCompiler.c.o   -c /home/lgy/MindStudio-ubuntu/samples/demo_projects/custom/cmake-build/CMakeFiles/CMakeTmp/testCCompiler.cLinking C executable cmTC_94ed3/home/lgy/MindStudio-ubuntu/tools/cmake/bin/cmake -E cmake_link_script CMakeFiles/cmTC_94ed3.dir/link.txt --verbose=1/usr/bin/gcc      CMakeFiles/cmTC_94ed3.dir/testCCompiler.c.o  -o cmTC_94ed3 make[1]: Leaving directory '/home/lgy/MindStudio-ubuntu/samples/demo_projects/custom/cmake-build/CMakeFiles/CMakeTmp'

近日，主题为“智联世界，共同家园” 2020世界人工智能大会云端峰会（WAIC）于上海拉开序幕，AI领域专家齐聚一堂，探讨如何将技术更好地应用于人类共同家园的建设，用前瞻性思维和探索，为全球人工智能创新发展和应用提出新方案。华为云昇腾AI计算解决方案携手虎牙共同亮相会议线上核心展区——以上海为蓝本打造的“3D虚拟AI家园”，为“云端参展”观众带来视觉计算领域的沉浸式体验。华为云昇腾AI计算解决方案基于昇腾全栈创新的能力，构建开放的开发和服务框架，提供快速被集成，共享标准化组件，实现高效调优。其以极致算力、端边云融合、全栈创新为互联网、智慧园区、智慧零售、泛金融认证和智慧医疗等行业提供全栈赋能，助力虎牙以及行业客户从容应对AI蓬勃发展时代下的的业务浪涌，在图片分类、目标检测、人体检测、人脸识别、车辆检测等AI 视觉类计算领域取得更加亮眼的成绩。昇腾AI计算解决方案由加速型云服务器Ai1提供AI算力, 其单实例性能半精度FP16计算高达128 TeraFLOPS，整型INT8计算高达256 TeraOPS；其中，单芯片可提供8GB显存，内存带宽50GB/s，功耗低至8w，构建全网AI极致算力。端边云融合AI架构，同态部署，多容器共享算力。基于华为云云容器的灵活资源发放能力，以及容器批量计算平台Volcano的高效调度，进一步优化资源的分配、任务的调度， AI训练及推理性能还可提升30%以上。同时华为云对外开放Ascend Serving、Ascend Graph、MindSpore等一系列标准化的昇腾服务组件以及支持端、边、云独立的和协同的统一训练和推理框架，实现AI推理业务部署更快捷，管理更简单。以虎牙视频直播场景为例，将AI推理平台部署在华为云后，实时推理batch1 性能即可得到2 倍提升；将直播视频流化处理部署在华为云后，通过华为云GPU 云服务图形加速实例支持实时渲染+实时流化处理，完成超高效的视频流化处理的同时成本还可节省30%。华为云昇腾AI云服务能力在虎牙直播娱乐等其他场景也有着非常广泛的应用，譬如，由华为云昇腾AI计算解决方案提供高效算力，对图片进行高效标签分类、OCR、违规识别等，实现个性化推荐、安全风控等功能。作为国内领先的电竞娱乐直播分享平台，虎牙每天产生大量用户原创直播内容。借助华为云强大的AI算力，虎牙已经形成了机器主导，人审配合的文字-图片-视频-语音的全方位内容安防布局，能在极短时间内发现并处理违规内容，实现个性化推荐、安全风控等功能。华为通过将30多年在ICT基础设施领域的技术积累和产品开放给客户，通过在各方面的全栈创新，实现DC级的创新，给客户带来“用得起、用得好、用得放心”的智能基础服务解决方案。华为云将不断的高性能、低成本的优势推动 “普惠AI”战略发展，通过持续与行业伙伴对话，共同加速AI场景的落地，助力企业创新升级，面对数字经济时代智能化浪潮的到来，与行业伙伴共同探索创新之道。

在实际应用中，输入的数据可能并不符合模型输入的要求，这时需要做预处理以满足模型输入要求。同时，对推理结果解析后，可能要做一些标价的后处理，比如对于目标检测，需要绘制方框。这里来说说常用的调用OpenCV库的方法。详情请点击博文链接：https://bbs.huaweicloud.com/blogs/172161

回看链接8月8日，昇腾学院联合CCF上海分部，邀请众多专家齐聚华为上海研究所。其中，NAIE训练平台工程师王科将为我们带来《基于昇腾的海量硬盘检测模型开发实践》的精彩分享。 王科，现任NAIE训练平台工程师，拥有丰富的AI平台设计、开发经验；熟悉各类机器学习、深度学习模型，熟悉MindSpore，较早通过MindSpore编程实践认证员工之一。NAIE是自动驾驶网络AI设计和开发基础平台，以云服务的方式，向运营商和第三方业务应用开发者提供各项AI服务，让网络AI开发&应用更简单。本次演示将在NAIE平台上，使用昇腾AI处理器，运行硬盘检测case。 ~  而在现场，我们也为大家准备了丰富的礼品！~礼品一：凡是参加活动的同学，现场扫码关注“网络人工智能园地”公众号，可免费获得精美伴手礼一份；礼品二：参加上机实操（15:50-16:50）的同学还有更多好礼相送：·《使能自动驾驶网络——华为网络人工智能引擎（NAIE）白皮书》·NAIE定制版棒球帽*数量有限，先到先得不仅如此，我们还有更厉害的 超级大奖凡参加上机实操并完成实验的同学，均可参加公众号抽奖抽奖的同学有机会获得                          HUAWEI FreeBuds 悦享版 无线耳机或  华为手环 4 Pro智能运动手环感兴趣的童鞋们还不赶紧参加~！活动时间2020年8月8日活动地点上海华为研究所（新金桥路2222号）华为1F大礼堂戳我报名

一开始打开Xfce 终端启动“Mind Studio”会报个错，不用管它，不影响实验进行。

老照片上色也是用的这个吧~这个实验很好理解，注意在这里ctrl+s不大好打出来，曲线救国的方法是：

【直播时间】第三届全国高校绿色计算创新大赛赛题技术培训，直播时间：2020年8月4日19:00-20:00【直播主题】本期直播，我们将邀请华为昇腾AI核心布道师-谭涛老师，为大家带来第三届全国高校绿色计算创新大赛大赛赛制与赛题解读，介绍昇腾AI全栈全场景体系结构、TBE算子开发工具的特点以及使用TBE进行算子开发的全流程。凡报名参加线上直播培训可参与抽奖，直播间有200张HCIA考券、Huawei Free Buds3等大奖抽取！【报名入口】点击下面链接或微信扫描二维码报名参加直播！报名链接：https://bbs.huaweicloud.com/signup/55a4e08680474c0e89f053b7f93f1788报名二维码：【直播地址】官方直播间地址：https://huawei.vhallyun.com/fe/watch/4792直播二维码：【互动有礼】凡报名参加线上直播培训可参与抽奖，直播间有200张HCIA考券、Huawei Free Buds3等大奖抽取！如需查看直播回放，可以直接扫海报中二维码进入直播间查看哦！ 如需参加大赛，立即扫码报名参赛二维码：电脑报名入口：https://www.educoder.net/competitions手机报名入口：https://www.educoder.net/h5/promotions 同学们如对本场直播还有任何赛题疑问、技术难题，欢迎跟帖提出，我们会有专门的技术专家为大家答疑解难！欢迎大家踊跃参加直播和比赛，每场直播都有200张HCIA考券和Huawei P40手机等着你！

【DevRun开发者沙龙】昇腾学院新的一期直播来啦！ 解密昇腾AI光速秒懂用户的神秘力量》》》戳我立即报名《《《欢迎大家积极报名～【直播主题】本次昇腾学院直播将邀请华为MindSpore技术专家-金小贤老师为你介绍MindSpore基础架构亮点特性以及0.6.0版本发布大咖讲解，干货满满！【直播时间】2020年7月30日 19:00-20:00【直播互动】看直播·抢豪礼！！！抽取走心留言，以下礼物2选1礼品数量为有效楼层数*10%罗技无线蓝牙键盘荣耀智能音箱【盖楼活动时间】7月30日-8月3日12:00分享本期直播的学习心得、课后问题、后续内容建议都可哦为了避免刷帖影响公平，活动期间每人最多盖五楼，超过五楼为无效楼层。补充说明：1、“有效楼层”指的是回复内容含直播评价截图/本次直播学习心得/直播课后问题/课程建议等，与本次活动相关的内容的楼层视为有效楼层，回复其他内容均视为无效楼层。2、活动结束后，工作人员将从活动帖子下所有盖楼的用户中抽取各等奖励获奖楼层。获奖楼层=总楼层*中奖百分比。例如：活动结束后总楼层为1000，中奖百分比为96%，则1000*96%=960，即第960楼获奖，其他获奖楼层同理可得。如出现小数点，则四舍五入，例如：活动结束后总楼层为530，中奖百分比为96%，则530*96%=508.8，即第509楼获奖。3、无效楼层不参与中奖，奖励楼层向下一楼层顺延。例如：抽取获奖楼层为第5楼，但5楼为无效楼层，即顺延至第6楼获奖，若依然为无效楼层，则继续顺延，以此类推；

为推动我国信息技术产业开放创新生态环境建设，加速昇腾、鲲鹏等计算架构的产业生态系统构建，大力培养实践能力强、创新能力强、具备国际竞争力的信息技术领域高素质人才，中国计算机学会软件工程专委会、中国计算机学会系统软件专委会、全国高等学校计算机教育研究会、信息技术新工科产学研联盟、绿色计算产业联盟等共同研究，决定举办第三届全国高校绿色计算创新大赛。本期直播，我们将邀请国防科技大学博士绿色计算产业联盟技术委员会委员理解绿色计算大赛组委会成员王涛老师为大家带来第三届全国高校绿色计算创新大赛大赛赛制与赛题解读将为你介绍本届大赛整体背景解析赛制及赛题思路详解评分规则解析大赛样题！已经报名本次大赛的童鞋们，今晚的直播你不容错过！直播时间：2020年7月28日 19:00-20:00》》》戳我立即报名《《《戳我进直播如需查看直播回放，可以直接扫海报中二维码进入直播间查看哦！ 如需参加大赛，立即扫码报名参赛二维码：电脑报名入口：https://www.educoder.net/competitions手机报名入口：https://www.educoder.net/h5/promotions 同学们如对本场直播还有任何赛题疑问、技术难题，欢迎跟帖提出，我们会有专门的技术专家为大家答疑解难！欢迎大家踊跃参加直播和比赛，每场直播都有200张HCIA考券和Huawei P40手机等着你！

FFmpeg支持昇腾GPU硬件解码吗？支持的话应该如何配置？

学课程，做实验，get技术干货，了解更多昇腾AI知识！【活动时间】2020年7月24日-8月17日12:00【参与方式】1.报名课程2.完成实验3.截图回帖点击报名学习《Atlas 200DK系列教程——认识昇腾AI处理器》点击报名学习，完成课程点击体验《使用昇腾AI弹性云服务器实现图像分类应用》，完成实验将完成的课程截图/实验截图，在本帖回帖，格式如下：华为云账号+课程截图+实验截图【盖楼要求】 1、完成《Atlas 200Dk系列课程-认识昇腾处理器》课程学习和《使用昇腾AI弹性云服务器实现图像分类应用》实验，实验进度达到100%，回复本帖晒出你的学习心得/进度截图/建议等，即可参与本次盖楼课程学习地址：https://education.huaweicloud.com/courses/course-v1:HuaweiX+CBUCNXA012+Self-paced/about实验学习地址：https://lab.huaweicloud.com/testdetail.html?testId=4422、回复本帖晒出你的课程和实验完成截图/评价截图/心得建议等，即可参与本次盖楼，注意必须是课程和实验都完成3、为了避免刷帖影响公平，活动期间每人最多可盖五楼，超过五楼将取消资格【活动礼品】礼品1：华为mini蓝牙音箱有效楼层数的28%、48%、68%选出3名幸运参与之星，赢取华为mini蓝牙音箱礼品2：活动盖楼≥200楼，送荣耀畅玩平板2盖楼≥200层，有效楼层数为88%，赢取价值千元的荣耀畅玩平板（苍穹灰）1部如果盖楼＜200层，有效楼层数为88%、98%，将赠送华为荣耀手环5标准版补充说明：1、“有效楼层”指的是回复内容含课程评价截图/完成实验截图/本课程学习心得/课程建议等与本次活动相关的内容的楼层视为有效楼层，回复其他内容均视为无效楼层。课程评价截图参考：2、 如同一用户多次（>=2）回复同一内容，则该用户回复的所有楼层均视为无效楼层；每个用户的截图必须写在同一个回帖内，分几条、多次发送无效，并取消获奖资格。3、抽奖方式为活动结束后，华为云工作人员将从活动帖子下所有盖楼的用户中抽取各等奖励获奖楼层。获奖楼层=总楼层*中奖百分比。例如：活动结束后总楼层为1000，中奖百分比为96%，则1000*96%=960，即第960楼获奖，其他获奖楼层同理可得。如出现小数点，则四舍五入，例如：活动结束后总楼层为530，中奖百分比为96%，则530*96%=508.8，即第509楼获奖。4、无效楼层不参与中奖，奖励楼层向下一楼层顺延。例如：抽取获奖楼层为第5楼，但5楼为无效楼层，即顺延至第6楼获奖，若依然为无效楼层，则继续顺延，以此类推；活动已结束，中奖名单公布！以下四位幸运之星请尽快私信联系版主-rain酱，回复收件信息，领奖截止到9月10日～逾期视为放弃！盖楼互动有奖论坛昵称奖品礼品1sometime华为mini蓝牙音箱云小白尚需努力hw04970208礼品2dy76667荣耀畅玩平板（苍穹灰）1部

LiteOS开发板与昇腾Atlas200DK在同一项目时，有能相互调用API使用对方资源的内置函数吗？

对于开发者来说，部署应用到Atlas设备，有一点是最为关键、最具有挑战性的——模型的转换，需要将Caffe或TensorFlow框架下的模型转为专用的.om模型才可以。这一般是大家自己转换，一旦遇到转换失败，可能就需要较长时间的调整了，为了减轻大家开发负担，这里给大家介绍一下昇腾开发者社区的ModelZoo，这里有适配好的模型更有支持Ascend 910训练的主流算法大家可以直接下载模型使用，去部署自己的项目，如果大家对模型有更好的要求，或有定制化的需求，还可以自己训练，下载自己想用的算法就行了哦，非常方便。那该如何使用ModelZoo呢？1. 打开昇腾开发者社区社区链接：https://www.huaweicloud.com/ascend/home.html2. 找到ModelZoo子菜单，打开即可注意ModelZoo在资源中心的菜单下打开后的界面如图所示：ModelZoo同样给出了训练代码，还支持TensorFlow和MindSpore双框架呢：同样，点击自己想要的算法，就可以看到关于该算法的详细介绍了，介绍的很详细的，包括可以调试的参数等等，如下图所示，都给了较为详细的介绍，大家赶快自己去试试吧。对了，算法下载后，解压，得到的是如下哦：整体代码十分简洁优雅，大家可以自己看看，文件结构层次分明，风格也和大家常用的GitHub类似，极大降低了学习成本，非常棒呀。话不多说，大家快去下载使用吧。对了，如果大家想直接部署到Atlas产品上，ModelZoo还提供了已经转换好的.om模型，同时也提供了原始的.pb模型哦，满足不同需求，很赞。昇腾开发者社区还有很多很好用的功能和模块，大家自己去开发吧！附昇腾开发者社区链接：https://www.huaweicloud.com/ascend/home.html

对于开发者来说，部署应用到Atlas设备，有一点是最为关键、最具有挑战性的——模型的转换，需要将Caffe或TensorFlow框架下的模型转为专用的.om模型才可以。这一般是大家自己转换，一旦遇到转换失败，可能就需要较长时间的调整了，为了减轻大家开发负担，这里给大家介绍一下昇腾开发者社区的ModelZoo，这里有适配好的模型更有支持Ascend 910训练的主流算法大家可以直接下载模型使用，去部署自己的项目，如果大家对模型有更好的要求，或有定制化的需求，还可以自己训练，下载自己想用的算法就行了哦，非常方便。那该如何使用ModelZoo呢？1. 打开昇腾开发者社区社区链接：https://www.huaweicloud.com/ascend/home.html2. 找到ModelZoo子菜单，打开即可注意ModelZoo在资源中心的菜单下打开后的界面如图所示：怎么样，还不错吧。这里提供了目前主流的模型，已经经过与Ascend处理器的适配，大家可以直接下载使用。目前，支持主流的TensorFlow框架和MindSpore框架哦。下面，以大家喜闻乐见的YOLOv3为例，介绍一下：打开YOLOv3的界面，可以看到：这里对YOLOv3做了详细的介绍，包括模型的格式、大小以及精度，并做了简单的概述，给出了参考论文和代码。此外，还十分贴心的给出了具体的输入输出数据描述，这对于部署到Atlas产品上来说是很关键的部分，可见开发ModelZoo的工作人员是很用心的。不仅如此，甚至还给出了模型转换的命令（点击“快速上手”的选项，就能看到哦）：这么样，是不是非常贴心和用心呢？至于模型，点击上图右上角的下载就可以了哦，下载后解压，可以得到原始.pb模型和转换好的.om模型，可以直接使用.om模型，也可以根据实际需要，自己转换模型哦：如果你觉得这还不够，还可以自己训练哦，ModelZoo同样给出了训练代码，还支持TensorFlow和MindSpore双框架呢：同样，点击自己想要的算法，就可以看到关于该算法的详细介绍了，介绍的很详细的，包括可以调试的参数等等，如下图所示，都给了较为详细的介绍，大家赶快自己去试试吧。对了，算法下载后，解压，得到的是如下哦：整体代码十分简洁优雅，大家可以自己看看，文件结构层次分明，风格也和大家常用的GitHub类似，极大降低了学习成本，非常棒呀。话不多说，大家快去下载使用吧。昇腾开发者社区还有很多很好用的功能和模块，大家自己去开发吧！附昇腾开发者社区链接：https://www.huaweicloud.com/ascend/home.html

昇腾万里，让智能无所不及！基于华为自研达芬奇架构的Ascend处理器，包括Ascend 310和Ascend 910等，性能强大。其中Ascend 310可以提供高达16 TOPS INT8的强大算力，仅需8W功耗，并支持硬件级视频、主流图像格式编解码，具体如下图所示：基于昇腾处理器打造的Atlas系列产品，性能优良，涵盖云边端，搭配华为推出的MindSpore AI开发框架，使用深度适配昇腾处理器的集成开发工具Mind Studio，最大程度发挥昇腾处理器的强大算力。这里要重点介绍一下Mind Studio：Mind Studio的是一套基于华为自研昇腾AI处理器开发的AI全栈开发工具平台，包括网络模型移植、应用开发、推理运行及自定义算子开发等功能。通过Mind Studio能够进行工程管理、编译、调试、运行、性能分析等全流程开发，提高开发效率。硬件的强大性能，加上软件的深度定制优化，构成了华为全栈全场景AI解决方案，为普惠AI，智能连接世界做了基础的奠基。这里附上相关链接，有助于大家了解昇腾昇腾开发这社区：https://www.huaweicloud.com/ascend/home.htmlMind Spore官网：https://www.mindspore.cn/Mind Studio介绍：https://www.huaweicloud.com/ascend/mindstudio