Arch安装一直对大家对普通用户来說一直很难。国外大神为Arch安装进行了优化提供了更方便的安装方式 以下爲个人理解，供大家参考。archlinux是一个简单、轻量级、适合计算机水平较高用户使用的发行版，它允许了用户自定义，你可以打造属于自己的桌面。国外大神提供的这个工具有幾點很好！1、makeiso提供了图形化。即在终端界面输入startx可以进GUI2、mak
注意：注意：此处需要注意：/dev/sda1可能到导致文件备份不完整，可以直接写为dev/sda即可，经过实际使用测试，不加数字号可用首先我们要做的准备工作有：含有镜像的 SD 卡、读卡器、安装了 ubuntu环境的电脑。备份步骤：把含有镜像的卡用读卡器插到硬盘剩余空间大于 30G 的 Ubuntu 电脑上，注意这里不能使用虚拟机进行备份，因为 Windows 无法读取装了镜像系统的内存卡。备份过
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2024-02-25 04:51:07
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1.生成单个可烧写的多核镜像工具网盘资料的"program-tools\multicore-boot"目录。 在使用该工具之前，请提前安装好 python 2.x 以上版本，安装程序在文件夹"Demo\Host App"下。可以直接默认路径安装C:\Python27（1）修改 Build.bat 下面以使用
SEED-XDS560v2
仿真器烧写
ibl.bin
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2024-09-16 11:42:37
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【简介】防火墙经过长期的使用后，与其他任何电子设备一样，由于内存的损坏会导致间歇性的崩溃。如果你怀疑硬件有故障，你可以运行硬件测试。 硬件测试方法 对于早期的型号，必须从Fortinet技术支持网站下载特殊的HQIP硬件测试镜像。上传硬件测试映像的步骤与上传固件映像的步骤相同。可以在不保存Flash的情况下运行硬件测试镜像，因此任何现有的固件镜像都不会被覆盖。当然操作会复杂一些。 对于大部
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2024-10-16 06:27:17
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jetson nano安装镜像下载烧录软件和镜像固件内存卡格式化烧录镜像配置系统 在使用亚博智能小车安装trt-yolov3的时候遇到问题，由于trt-yolov3需要TensorRT>=6.0.1，以及OpenCV>=3.4，但是智能小车光盘中的镜像安装的系统中TensorRT和OpenCV版本都低于要求的，而且我也没有找到arm版本的TensorRT和OpenCV，加上githu
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2024-06-13 14:32:51
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系统成功登录后，我们来继续调试软件部分1. 连接Xshell，XFTP安装上系统以后，打开Xshell，输入IP地址，端口号22，无需任何设置，马上就能连上Xshell 6 (Build 0121)
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Type `help' to learn how to u
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2024-07-26 12:29:33
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Jetson Nano 2GB + Tensorflow1.15 + ROS1. Jetson Nano 2GB 本文使用2GB版本的Jetson Nano 来配置深度学习环境，同时安装ROS系统，为后面开发做铺垫。2. jetpack 4.6 下载与安装 (建议用，不然很慢) 镜像下载： Jetson Nano 2GB Developer Kit SD Card Image 也可在这个网址下载：
1\查看下面的blog安装nano相关设置同时参照了 2、注意适合于jetson nano的anaconda的资源2.1torchvision安装过程中的出错我在Jetson nano上安装torchvision的时候报错（torchvision依赖pillow库）：The headers or library files could not be found for jpeg,sudo
英伟达Jetson nano A02上手记录1、 硬件介绍2、上手使用1、获取镜像2、开始使用3、CUDA和CUDNN配置4、 opencv测试3、部署深度学习1、电源选配2、增大内存空间3、资源查看工具4、跑通darknet1、前期准备2、图片检测3、视频检测4、csi摄像头检测5、usb摄像头检测4、TensorRT优化的-能达到接近30fps!1、前期准备2、开始测试tensorRT3、调用
Yolov-1-TX2上用YOLOv3训练自己数据集的流程(VOC2007-TX2-GPU)Yolov--2--一文全面了解深度学习性能优化加速引擎---TensorRTYolov--3--TensorRT中yolov3性能优化加速（基于caffe）yolov-5-目标检测：YOLOv2算法原理详解yolov--8--Tensorflow实现YOLO v3yolov--9--YOLO v3的剪枝优
Jetson nano更新源的设定 因为是第二次重新装整个系统了，所以就有一个问题，为什么我会第二次装整个系统。直接原因就是几天之前整个系统的崩溃，根本原因可能就是因为我换掉了本来系统设定的更新源（也有可能是因为别的原因，我现在还不确定）。 然而Jet
文章目录前言实操1.检查要备份的卡有没有坏，并修复。2.改小尺寸，将大小改为可以存放当前所有文件的尺寸（前面看下的多少G，我这里是已用30G）3.运用dd命令备份4.拷贝完，我们再用balenaetcher烧录进一张超过自己镜像的sd卡，5.最后一个一摸一样的镜像就可以再次运行了。在这里插入图片描述总结 前言前置条件：需要一个能用的linux系统的主板 记录一下如何备份镜像。（怕之前好不容易配的
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2024-02-24 16:44:01
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前言最近协助项目调研，需要将深度学习模型放在板子上运行，测试发现官方有预编译库，但cuda版本是10.2，笔者板子上的版本是10.0。本想直接编译，突发奇想，英伟达最新的镜像版本应该就是10.2，于是就决定重新烧写一下板子看下一、下载烧写软件（win32磁盘映像工具）下载地址：Win32 Disk Imager download | SourceForge.net下载完成后，请读者自行安装二、下载
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2024-05-07 16:01:59
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目录Linux1.准备工作2.连接SD卡到主机3.对SD卡模型进行备份4.系统的恢复windows 最近的工作是将部属好的jetson nano去复制到新的机器上，因此需要sd卡的镜像备份和复制操作，下面是我整个镜像生成和复制的流程。 当我们在 jetson nano上将系统及环境配置好以后，在各种研究试验时，有可能将原环境破坏，工作内容丢失，所以很有必要将原始基础的准备好的环境进行备份。备
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2024-05-06 16:25:47
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目录Jetson nano配置环境和部署yolov5-seg全过程： 一、Jetson nano环境配置 1.下载Jetpack镜像 2.镜像烧录3.安装jtop4.配置中 文输入法5.CUDA配置6.修改nano的Swap内存7.管理python 二、部署自己的yolov5-seg项目 1.配置pytorch1.7、torchvisi
介绍在本教程中，学习如何安装和使用Nano文本编辑器。安装Nano文本编辑器Nano默认包含在大多数Linux发行版中，但如有必要，安装过程可以分两步完成。1.首先，打开终端并使用命令更新apt存储库：sudo apt update2.然后，通过运行以下命令安装Nano：debian/ubuntu:sudo apt install nanoCentOS/Fedora：yum install nan
Jetson Nano tensorrt部署YOLOX流程1. 起因之前项目本来是cpu跑,后来硬件对于视频编解码来不及,于是整个项目换到GPU环境上重构.由于之前部署用的模型是yolov5效果很差并且yolox是易于新手部署的,于是用yolox重新训了一版模型,效果有很大提升.昨天部署到边缘盒子中需要在盒子里重新做模型转换因此有了这篇Blog,这篇Blog主要记录一下部署流程.2. 开始部署流程
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2024-07-13 12:45:14
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在 Jetson Nano 上安装 MediaPipe 的步骤在 Jetson Nano 上安装 MediaPipe 需要额外的交换内存、Python 库以及多项依赖。下面的步骤涵盖了所有必需的预备工作、安装步骤和运行示例的操作流程。1. 增加交换空间以获得更多内存Jetson Nano 的内存较小，通过增加交换文件可以获得更多的虚拟内存。bash复制代码git clone https://git
本文主要介绍三种登录Jetson Nano的方法，大家根据自己需求进行配置。一、直接连接所谓直接连接，就是将Jetson Nano当做主机，使用HDMI连接显示器，通过usb连接键盘和鼠标，然后便像操作电脑一样直接使用。二、使用xshell远程登录先在自己的PC上安装Xshell软件，破解版的百度一搜索就有，下载和安装过程比较简单，不再赘述。由于条件限制，没有路由器，又没有买无线wifi模块，所以
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2024-04-19 14:04:57
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文章目录前言安装MediaPipe安装Bazel安装OpenCV和FFMpeg安装GPU加速支持库——OpenGL ES配置TensorFlow的CUDA支持尝试编译运行GPU版Holistic案例 前言Jetson Nano是NVIDIA出品的一款小型AI计算机，与Raspberry PI这种开发板相比，它上面安装了NVIDIA Maxwell GPU，显然更适合于运行计算机视觉方面的AI应用。
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2024-04-29 09:40:20
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