基于飞凌嵌入式RK3399开发板的开箱测评
在使用qt实现了三个自定义控件后，我又查找了qt环境下实现可视化图表的一些优秀开源方案，发现qcustomplot是一个不错的开源库，移植后效果也还不错。后面会继续尝试把基本的自定义控件做完，整个界面的组态也会在后面继续做下去。
这一次本来是想尝试在ok3399-c上移植openvino，刚好手里有一块neural compute stick2可以做加速。奈何在开源版的openvino移植过程中困难重重，各种依赖库缺乏，以及现有的软件版本冲突，反反复复的切换版本，配置环境，虽然最后编译和安装都成功了，但是在运行demo程序时，始终不能完成模型的下载。引用openvino库编写的python程序提示无法加载cv2模块，安装cv2提示找不到满足需求的版本，更难过的是ncs2的sdk在rk3399平台上也不支持，完全不能安装，真的是一次一次的打击信心，最终还是放弃了。
还是拥抱微软吧，做一个tcp modbus通讯服务，服务程序通过json配置生成多线程模块，每路通讯的io层，协议解析层，数据{link56}分离达到去耦合的目的。应用层数据最终发送到rabbitmq消息队列服务器，局域网内以及路由的下一层网络中的设备可通过连接mq获取所有通讯数据。源代码是基于windows下的.net core开发的。可以轻松移植到linux系统下。
安装.net core3.0，从微软官方https://dotnet.microsoft.com/download/dotnet-core/3.0获取sdk和runtime。这里以sdk-3.0.103和runtime3.0.3为例
获取dotnet-sdk-3.0.103-linux-arm64.tar.gzwget https://download.visualstudio.microsoft.com/download/pr/eb4ffaf1-b0a9-466d-8440-0220dca8f806/48df585d8d978c5418fa514da6a2bd9b/dotnet-sdk-3.0.103-linux-arm64.tar.gz
获取dotnet-runtime-3.0.3-linux-arm64.tar.gzwget https://download.visualstudio.microsoft.com/download/pr/24687337-74b3-4897-89e4-eec2a743fb70/e12c8e9decba2cadc31e6358c2dad9da/dotnet-runtime-3.0.3-linux-arm64.tar.gz
在/root目录下创建dotnet-arm64目录
mkdir /root/dotnet-arm64
解压上面的两个包至dotnet-arm64目录
tar zxf dotnet-runtime-3.0.3-linux-arm64.tar.gz -c $home/dotnet-arm64
tar zxf dotnet-sdk-3.0.103-linux-arm64.tar.gz -c $home/dotnet-arm64
将.net core加入环境变量
export dotnet_root=$home/dotnet-arm64
export path=$path:$home/dotnet-arm64
执行dotnet --info命令查看环境变量添加情况，出现以下信息说明配置成功。
在windows环境下搭建好项目工程，并通过nuget安装好程序所需要的package，该项目工程用到的package有rabbitmq.client，newtonsoft.json。整个工程项目的windows搭建我是在visual studio code完成。
整个代码结构按照io层，协议层，应用层结构进行功能解耦合。各层间数据通过队列进行数据交互，应用层数据最终进到mq服务器。所有单元模块根据json配置文件生成一个独立线程。
json配置文件目录结构
其中applicationserverconfig用来定位应用层模块的json配置路径，ioserverconfig用来定位io层模块json配置路径，protocolserverconfig用来定位协议层模块的json配置路径。在保证程序能在windows下正常运行的情况下，将工程移入ok3399-c开发板。进入到工程目录，通过.net core命令运行程序。
dotnet run
远端modbus slave服务器我是放到了本地计算机，开了四个端口，ok3399端服务的四个io层创建四个tcpclient连接到远端服务器。实际使用中根据需要可增加数量，增加的越多，cpu的使用率，内存，网络带宽占用也就越高。
ok3399数据到发送到mq端，任何设备通过mq声明队列绑定到ok3399的upexchange即可获取到modbus数据。
fqj
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这一次本来是想尝试在ok3399-c上移植openvino，刚好手里有一块neural compute stick2可以做加速。奈何在开源版的openvino移植过程中困难重重，各种依赖库缺乏，以及现有的软件版本冲突，反反复复的切换版本，配置环境，虽然最后编译和安装都成功了，但是在运行demo程序时，始终不能完成模型的下载。引用openvino库编写的python程序提示无法加载cv2模块，安装cv2提示找不到满足需求的版本，更难过的是ncs2的sdk在rk3399平台上也不支持，完全不能安装，真的是一次一次的打击信心，最终还是放弃了。
还是拥抱微软吧，做一个tcp modbus通讯服务，服务程序通过json配置生成多线程模块，每路通讯的io层，协议解析层，数据{link56}分离达到去耦合的目的。应用层数据最终发送到rabbitmq消息队列服务器，局域网内以及路由的下一层网络中的设备可通过连接mq获取所有通讯数据。源代码是基于windows下的.net core开发的。可以轻松移植到linux系统下。
安装.net core3.0，从微软官方https://dotnet.microsoft.com/download/dotnet-core/3.0获取sdk和runtime。这里以sdk-3.0.103和runtime3.0.3为例
获取dotnet-sdk-3.0.103-linux-arm64.tar.gzwget https://download.visualstudio.microsoft.com/download/pr/eb4ffaf1-b0a9-466d-8440-0220dca8f806/48df585d8d978c5418fa514da6a2bd9b/dotnet-sdk-3.0.103-linux-arm64.tar.gz
获取dotnet-runtime-3.0.3-linux-arm64.tar.gzwget https://download.visualstudio.microsoft.com/download/pr/24687337-74b3-4897-89e4-eec2a743fb70/e12c8e9decba2cadc31e6358c2dad9da/dotnet-runtime-3.0.3-linux-arm64.tar.gz
在/root目录下创建dotnet-arm64目录
mkdir /root/dotnet-arm64
解压上面的两个包至dotnet-arm64目录
tar zxf dotnet-runtime-3.0.3-linux-arm64.tar.gz -c $home/dotnet-arm64
tar zxf dotnet-sdk-3.0.103-linux-arm64.tar.gz -c $home/dotnet-arm64
将.net core加入环境变量
export dotnet_root=$home/dotnet-arm64
export path=$path:$home/dotnet-arm64
执行dotnet --info命令查看环境变量添加情况，出现以下信息说明配置成功。
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整个代码结构按照io层，协议层，应用层结构进行功能解耦合。各层间数据通过队列进行数据交互，应用层数据最终进到mq服务器。所有单元模块根据json配置文件生成一个独立线程。
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其中applicationserverconfig用来定位应用层模块的json配置路径，ioserverconfig用来定位io层模块json配置路径，protocolserverconfig用来定位协议层模块的json配置路径。在保证程序能在windows下正常运行的情况下，将工程移入ok3399-c开发板。进入到工程目录，通过.net core命令运行程序。
dotnet run
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