1、安装opencv我用的方法与ubuntu下利用源码安装opencv的方式是一样的。1.1 清除旧版本首先完全卸载刷机时刷如的自带的opencv旧版本，以便更好地安装opencv3.4.0版本sudo apt-get purge libopencv*
sudo apt autoremove
sudo apt-get update1.2 安装cmake以及依赖库sudo apt-get
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2024-07-23 07:24:58
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一、运行YOLO v31、YOLO介绍2、检查CUDA3、检查OpenCV4、检查cuDNN5、安装YOLO v36、YOLO的常用命令(1) 单张测试命令(2) 多张测试命令(3) 改变阈值(4) 实时摄像头(5) 本地视频检测(6)在预训练的模型上继续训练二、运行TensorRT1、TensorRT介绍三、运行TensorFlow1、TensorFlow简介2、安装TensorFlow 一、
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2024-04-17 16:11:38
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Jetson Nano 配置流程（ 二）上篇写了环境一些配置，这篇继续写一些python库的安装。 文章目录Jetson Nano 配置流程（ 二）1.环境管理annconda的代替品miniforge2.安装pinyin,pip,python3变更为默认3.Jetson Nano Swap交换空间增加4.Python一些计算库的安装5.Python 下import报错6.更新情况 1.环境管理a
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2024-05-08 21:48:16
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底层通讯ROSRos底层USB-ID绑定1.1 查看usb设备1.2 编写自定义规则1.2.1编号查询1.2.2编写自定义规则1.2.3 Ros调用 文章摘要：本文主要讲述Ros底层通讯,和一些设备配置Ros底层此处使用的是usb_cam功能包和esp32通讯,串口软件协议是基本的USB-ID绑定因为外设有usb摄像头，lidar，imu和里程计，以及uwb传感器所以在usb的ID绑定上要详细分清
在刚刚开幕的英伟达GPU技术大会上，英伟达CEO黄仁勋发表了主题演讲，推出了JetsonNano人工智能计算机，黄仁勋称其可以创建数百万个智能系统。据悉，JetsonNano是一款形状小巧的嵌入式主板，搭载了四核Cortex-A57处理器，GPU则是拥有128个NVIDIACUDA核心的NVIDIAMaxwell架构显卡，内存为4GB的LPDDR4，存储则为16GBeMMC5.1，支持4K60Hz
sudo apt update
sudo apt install libhdf5-serial-dev hdf5-tools libhdf5-dev zlib1g-dev zip libjpeg8-dev liblapack-dev libblas-dev gfortran
sudo apt install python3-pip
sudo pip3 install -U pip testreso
目录1. Pytorch完成模型常用API1.1 nn.Module1.2 优化器类1.3 损失函数1.4 把线性回归完整代码2. 在GPU上运行代码1. Pytorch完成模型常用API在前一部分，我们自己实现了通过torch的相关方法完成反向传播和参数更新，在pytorch中预设了一些更加灵活简单的对象，让我们来构造模型、定义损失，优化损失等那么接下来，我们一起来了解一下其中常用的API1.1
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2024-08-04 15:38:00
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前言：2023年11月21日下午16:00 许，本篇博客记录由「torch.cosine_smilarity()计算余弦相似度计算结果为0」现象引发的关于 CPU 与 GPU 计算精度的探索。事情的起因是，本人在使用 torch.cosine_smilarity() 函数计算GPU上两个特征的余弦相似度时，发现得出的结果为 0，百思不得其解。首先排出特征维度的问题，然后尝试5种不同的相似度计算方法
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2024-09-09 17:26:52
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一、jetson nano默认已经安装了CUDA10.0，但是没有配置，需要你把CUDA的路径写入环境变量中。打开.bashrc 文件，执行命令：sudo gedit ~/.bashrc在文件的最后添加如下：export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-10.0
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-10.2/lib64:$LD_LIBR
Jetson系列是Arm设备，而PaddlePaddle的whl文件不支持Arm设备，所以只能通过源码编译安装，以下是gpu版本安装记录。直接下载：一、环境准备设备：Nvidia Jetson Agx XavierLinux版本：Ubuntu18.04Jetpack4.6.1首先，确保Jetson设备安
# 在Jetson上安装PyTorch GPU的指南
Jetson是NVIDIA推出的一系列边缘计算平台，特别适合深度学习应用。想要在Jetson平台上安装PyTorch以利用GPU进行高效训练，我们需要遵循一些步骤。本文将详细介绍如何在Jetson上安装PyTorch GPU，包括具体命令和注释。
## 安装流程概述
为了方便你理解整个安装过程，下面是一个简单的步骤表格：
| 步骤 |
原创
2024-10-15 05:37:27
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一、刷机预装组件版本检查此处刷机版本为Jetpack4.4.0驱动版本：head -n 1 /etc/nv_tegra_release内核版本：uname -r操作系统：lsb_release -i -r CUDA版本：nvcc -V或者输入：cat /usr/local/cuda/version.txtcuDNN版本：dpkg -l libcudnn8opencv版本：dpkg -l libop
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2024-10-15 21:10:36
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简介这是我第一次发博客，可能解释的不是很详细，请多多包含一下，可以自己去官方下载相对应的驱动，有些版本可能不匹配导致安装的时候步骤也是不一样。下面就是我自己安装的步骤以及版本的型号。建议先看完我这个安装步骤，然后决定自己要安装的版本型号 你可以先在自己的电脑上安装，然后再进行拷进ubuntu中。安装显卡移除原有的nvidia驱动 sudo apt-get remove --purge nvidia
一、安装 Win 200x 安全概览1.硬盘分区的文件系统选择①使用多分区分别管理不同内容在安装Win 2000时，如条件许可，应至少建立两个逻辑分区，一个用作系统分区，另一个用作应用程序分区。尽量修改“我的文档”及“Outlook Express”等应用程序的默认文件夹位置，使其位置不在系统分区。对提供服务的机器，可按如下设置分区: 分区1：系统分区，安装系统和重要日志文件。分区2：提供给IIS
报错情况报错一在任意python文件下运行这几行命令print("是否可用：", torch.cuda.is_available()) # 查看GPU是否可用
print("GPU数量：", torch.cuda.device_count()) # 查看GPU数量
print("torch方法查看CUDA版本：", torch.version.cuda) # torc
主要的流程参考 ubuntu 16和18没什么区别； 这里主记录一下原博客没有遇到的问题： 安装了两次，花了一天半搞清楚了。第一次安装的时候安装完了，最后在ipython里面import torch，import torchvision，然而torch.cuda.is_avaliable()返回了false，查了很多东西没法解决，加之后面conda命令出了问题，全部卸载重装了一次。装显卡驱动的
在Linux下配置网卡的驱动程序，总结了一下：
以D-Link530的网卡进行模块的编译.
由于Linux的默认内核已经建立很多网卡驱动程序模块,所以在编译网卡模块之前就要确认网卡芯片是否被支持,如果被支持,就不需
这里写目录标题一、当前情况二、显卡驱动安装2.1 查看驱动是否满足2.2 安装驱动三、安装cuda cudnn3.1 下载cuda3.2 安装cuda3.3 下载cudnn3.4 安装cudnn3.5 配置环境变量四、安装tensorrtx依赖4.1 下载4.2 安装 一、当前情况当前系统显卡驱动 执行nvidia-smi，显卡驱动为450.57显卡型号 显示不全，执行lspci | grep
环境：Ubuntu 16.04 64bitNvidia GeForce GTX 1070 (驱动Nvidia-Linux-x86_64-367.57)安装：CUDA 8.0.44cuDNN 5.1CUDA是NVIDIA的编程语言平台，想使用GPU就必须要使用cuda。cuDNN是GPU加速计算深层神经网络的库。下载CUDA我选择的是：Operating System : LinuxArchitec
Linux ifconfig命令用于显示或设置网络设备。ifconfig可设置网络设备的状态，或是显示目前的设置。语法ifconfig [网络设备][down up -allmulti -arp -promisc][add<地址>][del<地址>][<hw<网络设备类型><硬件地址>][io_addr<I/O地址>][
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2024-10-16 16:37:18
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