华为一体机电脑HUAWEI MateStation 皓月银,华为一体机电脑换屏多少钱,华为一体机电脑换零件要多少钱,华为一体机电脑MateStation X 2023款
华为MateStation X设计的有棱有角的，有深空灰和皓月银两种配色，也是直边设计，非常利落干脆。机身全金属材质打造，CNC工艺精雕，表面还有精密喷砂工艺。支架支持俯仰角调节，自研支架转轴，单指就能轻松调节。 MateStation X搭载一块28.2英寸触控屏，3:2长宽比，四边窄边框设计，屏占比高达92%，4K分辨率，而且支持触控。色彩表现优秀，提供98% P3广色域，色差<1，提供500尼特亮度。机身底部有个很宽大的支架和小底座，其中支架上还集成了音箱，联合帝瓦雷共同打造，据称内嵌有三个喇叭和四个麦克风， 配置方面，内居然搭载的是AMD标压处理器，最高搭载了锐龙7 5800H处理器，还配有16GB DDR4内存和512GB PCIe SSD固态硬盘，不过并没有独显，依靠VEGA核显。散热方面，内采用全新鲨鱼鳍扇叶风扇，73片扇叶，日常使用噪音低于20分贝，不过内具体的散热用料未透露。 MateStation X一体机也同其他的华为电脑一样，支持多设备协同功能，可与手机多屏协同，可以打开三个应用窗口。另外，耳机靠近也可以轻松弹窗链接。其他方面，电源按键集成指纹识别功能，自带了新款键鼠办公套装，键盘集成只会语音按键，华为分享快捷键，键鼠可以自动快速链接。

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本系列博文，主要以TB-【【淘密令】】D开发为例，来记录RK3399pro系列的开发，本博文主要来记录开发板环境的攻略，记录下才坑过程。 本人开发环境

PC：ubuntu18.04LST 开发板：TB-RK3399proD-Debian10（推荐此系统，熟悉ubuntu的人选择debian算是没障碍，原因后续说吧）

开发环境搭建 系统、固件：采用Debian10系统（固件v1.7测试通过） 主要是参照前面写的环境安装内容： （1）PC-Ubuntu 环境安装、 keras 2.2.4 +tensorflow-gpu 1.x 安装 （2）在PC-UBUNTU1804 or > 【【微信】】， 安装rknn虚拟环境，模拟rknn实现基本模型的转化、推理、运行 （3）rk3399pro板子上刷机（fedora28 -> debian10）双系统 （如果linux系统是fedora 28，和常用的ubuntu有点类似，只不过包安装的命令由apt-get 换成了dnf。debian10和ubuntu安装命令是一样的） 提示：RK3399PRO的这些特定运算的硬件（注意，CPU,GPU,VPG,RGA,N【【微信】】硬件单元皆是独立运作的，也就是说同一时间他们都可以做独立的任务，相互不干扰不等待，考验同学们多线程编码的时候到了）,大家可以提前学习一下，本人在学习记录《网络通信与服务器》部署也用到多线程，博客也会时刻更新，也会不断更新完善已经写好的博客，这些知识点是通用的。

由于本人购买的是4GB+2GB内存，也便于以后可能研究一下Android系统，所以安装了双系统。 window主机烧写固件和linux主机烧写固件选其一就行，此处我两种方式都写了，本人使用的window主机烧写固件。此板子支持Android和Linux双系统，支持双系统启动和一键切换功能。 （烧写前千万别去擦除Flash，这样会造成无法开机！）

下载固件TB-【【淘密令】】D固件和烧写工具window系统烧写工具, linux系统烧写工具 1）安装Windows PC端USB驱动(首次烧写执行)，支持xp，win7_32，win7_64，win8_32，win8_64，win10操作系统。本人使用window10系统 2）双击Dri【【微信】】.7\ DriverInstall.exe打开安装程序，点击“驱动安装”按提示安装驱动即可， 安装界面如下所示: 3）Type-C线连接主机端的USB接口和TB-【【淘密令】】开发板的Type-C接口，烧写工具通过该接口烧写固件。

4）双击【【微信】】_Release_v2.64\【【微信】】.exe启动烧写工具，单击右键，导入config_dual 配置，此配置为双系统配置。 工具界面如下： 导入配置后，序号7的【【微信】】.img的目录是错误的，需要需改一下（最好每一个都检查一下） 序号12的【【微信】】的路径名称注意一下，是“debian10-toybrick-rk3399pro-lxde-V1.1.img”，而不是“【【微信】】.img”,由于第一次我看官网的，在使用过的过程发现是fedora28系统，并非是debian10。

img目录文件如下： 若用户只想烧单系统，导入对应config 配置文件注意一下（在【【微信】】_Release_v2.64根目录下）。

5）一手长按TB-【【淘密令】】开发板上【【淘密令】】按键，另一手再按reset按键约1秒松开，系统将进入Loader模式，最后松开【【淘密令】】按键；点击“执行”按钮开始烧写，（注意操作：开始刷机处于关机状态，长按着【【淘密令】】(不要松手），大约10s；然后同时按下power，再一块松手。点击“执行”。 若用户修改了U-Boot代码导致无法进入Loader模式，用户可以长按TB-【【淘密令】】开发板上maskrom按键，再按reset键，系统将进入MASKROM模式，点击“执行”按钮开始烧写。此时可能才进入loader模式）。 界面如下所示： 执行完毕如下图所示： 如果你的开发板连上显示器的话，连开发板的显示器就会出现下面的界面，你也会发现这时才是debian10系统。 6）烧录固件成功之后，你就可以拔掉和主机相连的type-c数据线了。

此操作在开发板上执行。 无论是下面软件更新还是安装，都需要在线，包括下面串口调试，也需要开发板ip。（当然你可以下载好，离线安装，这就存在一个数据传输的问题了，下面详细说明数据如何传输到开发板上，方便下面继续操作，我们先给开发板连上无线网吧，你当然也可以连有线，只是我没有网线，别笑ps【一个做算法的想好好搞一把部署，竟然还要利用工作之余偷偷摸摸的买板子瞎折腾，实则不易，工作或者学习有条件的同学们，还是好好珍惜可以瞎折腾的时光吧，这说的都题外话了，言归正传吧】）

步骤如下：

1. 将HDMI线连接显示器与开发板，通过USB口连接键盘/鼠标，电源线插上就不用说了吧，上电开机。接口接法如下图所示： 开机上电之后的显示器的界面如下： 输入用户名与密码： 用户名：toybrick 密码 ： toybrick

2. 连网 此处我连接的是wifi，当然有网线的就直接插上网线吧。 点击桌面右下角两个台式显示器的网络图标，选择你的wifi，然后输入密码。 联网成功如下。 如果没有你没有找到显示器右下角“网络图标”，怎么办呢？方法总是比问题，对不对？

查看网络设备列表

注意，如果列出的设备状态是 unmanaged 的，说明网络设备不受NetworkManager管理，你需要清空 /etc/network/interfaces下的网络设置,然后重启 开启wifi

扫描附近的 WiFi 热点

连接到指定的 WiFi 热点

在连接的时候需要将 SSID和 PASSWORD 替换成实际的 WiFi名称和密码。 如： nmcli de【【微信】】 “duolun” password “123” ifname wlan0

1. 打开终端窗口 屏幕左下角菜单图标 - -> System Tools C >LXTerminal（你可以将此图标锁定到桌面，方面以后快捷使用），如下图所示：
2. 查看无线网卡的名称，一般为wlan0（可选）

1. 查看开发板的ip（可选）

开发板ip为：192.168.0.104

1. 验证网络是否连上（可选）

ctrl+c终止。

既然连上网类，那么就开始安装系统软件和更新吧，此操作依旧在开发板上执行。 系统软件安装和更新（必做工作）：官方提供的debian10固件烧录好后，自带的是rknnCtoolkit-1.3.+，可以通过pip和apt的更新命令将RKNN的三个套件更新到1.4.0(rknn_toolkit, rknn_api, npu_drv)具体情况如下（我是在rk3399Pro板上，即运行TB-RK3399pro开发板） RKNN包含了3个基本组件：

1. rknn-toolkit ：python程序，可用于转换模型、量化模型和推理
2. rknn-api ：c库(.h/.so)，用于c/c++程序调用推理引擎
3. npu-drv ：npu驱动

如下图所示： 关于toybrick系列debian10系统软件包升级说明： 由于toybrick增加一个源，请大家执行如下步骤升级：

1. 更新源：sudo apt update --fix-missing
2. 升级软件包：sudo apt -y upgrade 注意：升级过去中会有提示确认是否提供/etc/apt/sources.list.d/toybrick.list,请输入"Y"
3. 再次更新源：sudo apt update 说明：上述步骤只需要执行一次即可，后续软件包升级只需要执行命令： sudo apt update; sudo apt upgrade

若没有任何提示，表明安装成功。键盘ctrl+D,退出python3环境。

很多人说，跑例程的时候会报一个库文件缺失的错误，并且这个错误会导致所有例程都跑不动，提示numpy libf77blas.so.3 缺失，即libf77blas.so.3:cannot open shared filed :no such file or directory，所以我们搭建开发板环境的时候，还是把这个库一并安装了吧。

• a.安装 tensorflow 1.14.0 for debian

如果你使用pytorch的话，现在rknn也支持了pytorch了，不过只支持pytorch1.12，所以使用这个深度学习框架的朋友，也安装一下吧，还有mxnet等，也可以一起安装，如果你使用的的话。我暂且没有使用，所以就没有安装，我只安装了tensorflow，注意是tf1.x不是tf2.x，目前还不支持tf2.x。

• b.安装torch（可选）

• c.安装mxnet（可选）

• d.安装gluoncv（可选）

注意：安装完成之后，需要重启一下生效

蓝牙地址如下图红框所示：

本人安装的是SecureCRT串口工具，window10系统。此后再讲这部分，这个是在你的pc机上安装的。 一般有以下几个步骤：

• 安装串口调试工具（本人使用的是SecureCRT串口工具）
• 找到开发板串口标识
• 发起串口调试连接命令
• 输入用户名和密码进行登录（用户名：toybrick 密码：toybrick）

瑞芯微【【淘密令】】这个板子其实跟一般的PC机非常接近了，初始预装了Debian 10操作系统，提供2个USB2.0的接口和1个USB3.0的接口，因此可以考虑使用U盘实现数据互传。

一般有以下几个步骤：

• 使用串口连接工具连接开发板，并登录系统
• 插入USB
• 使用mount命令挂载到指定目录
• 进入挂载目录，访问usb中的文件
• 拔出U盘前，先解除U盘挂载

1、插入usb 可以看到usb在系统中对应的路径，一般为/dev/sdx1，两个usb2.0的接口分别对应为/dev/sda1 或者 /dev/sdb1

2、使用mount命令挂载到指定目录 这里假定在用户主目录下进行操作，新建一个sdb1目录用于挂载

3、进入挂载目录，访问usb中的文件

（2021.9.13）

1. 支持Keras框架，并且支持TF 2.0导出的h5模型
2. 支持Pytorch 1.6.0
3. 支持ONNX 1.6.0
4. 增加模型加密功能
5. 新增更多OP支持以及Bug修复

Drv需要更新到 >= 1.5.0

1. 增加逐层量化分析子功能；
2. 输入预处理支持多个std_value；
3. 支持从开发板导出预编译模型。
4. 优化channel_mean_value参数，改为mean_【【微信】】td_【【微信】】；
5. 移除load_tensorflow接口中的mean_【【微信】】和std_【【微信】】；
6. 可视化完善对多输入的支持，增加对【【微信】】/RV1109/RV1126的支持；
7. 精度分析功能增加非归一化的余弦距离和欧式距离；
8. 修复已知bug。

1. 从该版本开始我们建议各位切换到debian10，并且直接使用apt和pip命令进行在线更新即可（计算棒dnf update）。 （debian10发布地址：http://t.rock-chips.com/forum.php?mod=【【微信】】&tid=1121）
2. rk3399prod Fedora不再支持rknn在线更新，请各位尽早切换到debian10使用。
3. 该版本主要更新了pytorch(1.2)和mxnet的模型支持
4. 该版本新增了RKNN的UI显示功能（具体请看文档）
5. 该版本解决了大部分上一版本用户报的bug，以及优化了加载时间和混合量化等功能。
6. 其他API的变动请仔细看一下文档，该版本改进较大，请务必先通读一遍文档。
7. 从该版本开始API和DRV版本号将会统一（例如1.3.0/1.3.0），如果俩个版本号大版本不一致，即不匹配。
8. 报问题时候请务必先确认API和DRV版本匹配，并使用的是rknn-toolkit最新版本 (1.3.0)

1. 建议添加RK官方pip源安装，较为方便，开发版、PC、MAC均可使用该源下载rknn-toolkit。（新版固件会自带该源）
2. Tensorflow for aarch64已纳入该官方pip源，可直接安装。
3. Tensorflow 2.0 由于一些第三方库还未支持，目前rknn暂不支持tf2.0，请勿升级使用。
4. 附带的文档需要从百度网盘下载：https://eyun.baidu.com/s/3nwnPxsX
5. rknntoolkit和rknnapi需要版本匹配，模型如果早于rknntoolkit 1.1以前生成的需要重新生成，否则运行可能会出问题。 API: 1.2.1 DRV: 0.9.9/1.2.0

RKNN包含了3个基本组件：

1. rknn-toolkit ：python程序，可用于转换模型、量化模型和推理
2. rknn-api ：c库(.h/.so)，用于c/c++程序调用推理引擎
3. npu-drv ：npu驱动

简介：

1. rknn-toolkit (python) 该组件用于将各类模型转换为rknn格式模型，并包含推理、评估、调试等功能。 组件分为两部分： 转换引擎和推理引擎 支持的平台系统：(PC)windows、(PC)linux_x86_64、(开发版)linux_3399pro、(计算棒)linux_1808 其中: a. PC - Windows/Linux_x86_64 转换引擎： 全功能 推理引擎： 仿真

*. rknn-toolkit-lite (python) （1.4.0 新增该组建） 该组建尽包含推理引擎，所以依赖较少，方便直接在3399pro和1808上进行推理操作

1. rknn-api ? 该组件用于c/c++开发推理程序使用，包含.h头文件和.so库文件。 仅包含推理引擎。 支持的平台系统：(开发版)linux_3399pro、(开发版)android_3399pro、(计算棒)linux_1808

2. npu-drv 该组件为NPU的驱动程序，由开发版和产品提供的固件内提供，无需用户操作。

重要说明：

1. 升级后必须确认这三个组件版本一致，否则可能会出现不可预期的错误。（从1.3开始这三个组件版本号已经统一，用户需要保证大版本号和主版本号一致，例如都是1.3.x）
2. 板载的rknn-api/npu-drv均可通过系统的在线升级（apt/dnf等）来升级。
3. 板载的rknn-toolkit均可通过python的pip3管理程序升级
4. PC的toolkit和api需要自行下载更新。

开发板环境在开发板上执行，下文将继续更新。欢迎小伙伴们一起学习探讨。