MDK535安装记录

本文详细记录了Keil µVision 5 MDK535的下载、安装步骤以及如何使用Keygen激活的过程,包括获取CID、选择ARM版本、生成序列号并添加到许可证管理中。

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Keil µVision 5 MDK535安装记录

一:下载所需文件:
在这里插入图片描述
提示:
下载地址:
https://www.keil.com/download/product/

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选择:
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选择:
MDK-ARM
MDK-ARM Version 5.35
Version 5.35

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点击链接,填写必要的信息,下载即可

二:阅读readme文件

  1. Install Keil MDK from KeilMDK534.exe
  2. Run Keil and copy from menu “File->License Management” Keil-ID of your computer
    from field “CID” (on first tab “Single-User License”)
  3. Run “KeilMDK5Keygen.exe” and copy Keil-ID of your computer to field “CID”
  4. Sel
### YOLOv8 模型的清华大学镜像源下载方法 为了加速 YOLOv8 模型及相关依赖库的下载,可以使用清华大学开源软件镜像站提供的镜像源。以下是具体的安装步骤和注意事项: #### 1. 创建并激活 Anaconda 环境 首先,确保已经安装了 Anaconda 或 Miniconda。如果没有安装,可以参考相关教程进行安装[^2]。 - 创建名为 `yolov8` 的新环境,并指定 Python 版本为 3.9: ```bash conda create -n yolov8 python=3.9 ``` - 激活环境: ```bash conda activate yolov8 ``` #### 2. 配置国内镜像源 为了提高下载速度,建议将 pip 的默认源替换为清华大学的镜像源。 - 设置全局镜像源为清华大学: ```bash pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` #### 3. 安装 ultralytics 库 YOLOv8 的核心功能由 `ultralytics` 库提供。通过以下命令安装该库: ```bash pip install ultralytics -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` 此命令明确指定了清华大学的镜像源,从而加快下载速度[^1]。 #### 4. 安装 PyTorch 及其依赖 如果需要 GPU 支持(例如 CUDA 11.8),可以通过以下命令安装 PyTorch 及其相关依赖: ```bash pip install torch==2.1.1 torchvision==0.16.1 torchaudio==2.1.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 ``` 对于 CPU 版本的 PyTorch,可以使用以下命令: ```bash pip install torch torchvision torchaudio -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple ``` #### 5. 下载预训练权重模型 YOLOv8 提供了多种预训练模型,可以直接从官方仓库下载或通过代码加载。例如,加载预训练的 YOLOv8x 模型: ```python from ultralytics import YOLO # 加载预训练模型 model = YOLO("yolov8x.pt") ``` 如果需要手动下载预训练权重文件,可以从 Ultralytics 的 GitHub 仓库获取。若遇到下载问题,可以尝试从其他镜像站点(如北大、中科大)下载[^2]。 --- ### 注意事项 - 如果清华镜像源不可用,可以尝试其他国内镜像源,例如北京大学或中国科学技术大学的镜像站点[^3]。 - 在安装过程中,确保环境变量配置正确,特别是当使用 GPU 加速时[^4]。 ---
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