近日，iQOO新一代旗舰产品iQOO 10系列正式发布，在手机闪充和专业电竞体验方面实现再度进化。而为其赋能的OriginOS原系统，在全面提升沉浸式感官体验的同时，也凭借便捷的解决方案和多层级的全面防护，深入电竞游戏、便捷高效与隐私保护三大核心应用场景，为广大用户带来更加极致而卓越的专业表现。专业电竞，全感官沉浸以卓越性能持续发力电竞领域的iQOO 10 系列，在OriginOS原系统的加持下，
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2024-05-13 16:07:44
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对于刚刚接触origin的朋友，当你在origin中处理完数据，画完图，想把图copy到Word中时，为了能再次修改我们一般选择copy page，然后在Word中粘贴。但是你会发现我们粘贴到Word中的图片，有一个大白边，如下图。如果你一排放一张图还没什么，当你放两张及以上时，你会发现它们中间的距离很大。面对这种情况我想大家，首先想到的就是，剪裁剪裁过后白边确实小了，可是由于剪裁过程是无法定量的
CPU与GPU性能测试1. CPU性能测试：计算圆周率bc 命令是任意精度计算器语言，通常在 linux 下当计算器用。它类似基本的计算器, 使用这个计算器可以做基本的数学运算man 一下 bc 即可知道，a 是 bc 的一个内置函数，代表反正切 arctan ，由于 tan(pi/4) = 1&n
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2024-10-21 16:27:31
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安装虚拟环境可以看我前面写的文章 这里不再重复 此处依旧列出涉及的环境版本 ROS：melodic版本（默认适配py2.7） Ubuntu：18.04 conda环境python：python3 TensorFlow：TensorFlow2ros_tensorflow官方包下载地址——github1.虚拟环境配置首先由于虚拟环境缺少一些依赖 或者是跟ros相关的依赖 我们需要先安装一些python
Jeston Nano无法启动CSI相机在学习了一段时间的目标检测算法之后，想将其部署到设备上，以测试其实际性能。所以入手了一款NVDIA的Jetson Nano人工智能开发板套件，由于第一次使用，所以想跟着官网的教程走一遍，熟悉这个设备。结果在配置无外设模式的时候，就遇到了无法启动CSI相机的问题，以下记录一些探索过程。运行的代码是hello_camera/csi_camera.ipynb报错位
本博文系列主要包含Jetson Nano 2G版本的图形化安装和headless安装，环境搭建，自带库介绍，NGC和云原生介绍，opencv编程，数据科学编程，深度学习编程，深度学习应用项目，边缘计算实例项目等。NGCNVIDIA NGC是GPU优化的深度学习，机器学习和高性能计算（HPC）软件的中心。NGC托管着顶级AI和数据科学软件的容器，这些容器均由NVIDIA进行了优化，测试和优化。NGC
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2024-05-11 19:33:34
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文章目录安装步骤0、安装 Jetpack1、把 CUDA 的路径写入环境变量中2、安装中文输入法3、安装 pip4、安装一些必要的库5、升级 pip3 版本6、安装 numpy 库7、安装一些必要的库8、安装 h5py 包9、安装 keras-applications 包10、安装 future 包11、安装 scipy 包12、安装 setuptools 和 testresources 包13
OPTIMIZING MODEL PARAMETERS （模型参数优化）现在我们有了模型和数据，是时候通过优化数据上的参数来训练了，验证和测试我们的模型。训练一个模型是一个迭代的过程，在每次迭代中，模型会对输出进行猜测，计算猜测数据与真实数据的误差（损失），收集误差对其参数的导数（正如前一节我们看到的那样），并使用梯度下降优化这些参数。Prerequisite Code ( 先决代码 )We lo
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2023-11-29 15:45:48
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这篇随笔的目的： 这篇是我今天重新安装后，觉得每次都看别人的来复制，太麻烦了，每次自己解决的一些问题，又不能及时记录下来，导致每次都又需要一通乱找，肯定比第一次开始搜索的要快，但是还是浪费时间，所以我决定写随笔，把我自己的解决过的问题记录下来。文章里面，很多都是借鉴别人的，然后解决了我自己的问题。我每次安装Arch Linux，不同的电脑，同一部电脑，都会遇到不同的问题，即使是同样的电脑。这有些
最近入手了Nvidia的Jetson Nano Developer Kit，在学习Jetson-inference项目时，遇到了不少问题，在这里整理一下作为记录。项目地址：https://github.com/dusty-nv/jetson-inference1. 从源码构建项目获取源码和构建项目需要用到Git和CMake，官方提供的系统镜像已经预置了Git，CMake需要手动安装。安装之前需要先
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2024-06-19 08:38:23
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Jetson Nano从零开始（2）：硬件篇摘要主要硬件：步骤1、烧写系统镜像到TF卡2、开机其他硬件信息电源供电方式连接树莓派相机的方式其它硬件参考文章： 摘要这一篇主要讲nano的硬件配置，但我们拿到新的板子后应该怎么做主要硬件：1、jetson nano板一块 2、tf卡一块：官方推荐16GB起步，推荐使用64GB UHS-3级别的卡，这个容量够大，速度不错 3、读卡器：用于把系统烧进tf
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原创
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2023-06-08 18:08:06
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一、前言 前文，在Xavier中测试YOLOv4算法发现其检测速度较慢，可以采用TensorRT对其进行加速。目前很多大佬都对其进行了实现。本文采用Github 中 JK Jung 作者的tensorrt_demos工程来提高yolov4的检测速度。二、加速准备1、克隆tensorrt_demos工程git clone https://githu
自主机器autonomous machines，我们上边所说的机器人就是一种自主机器，它能够自主的去完成很多任务，其能够完成的任务复杂度，与其本身集成的算法有关，也与其“大脑”（核心处理器）的计算能力有关，算法越智能，处理能力越强，机器人反应能力越快，就越聪明。边缘人工智能AI at the edge，一个常见的生活场景，微信在进行语音转文字的时候，如果不联网，是无法进行的，联网的原因
第一步：安装cuda1.首先查看本机GPU对应的cuda版本，输入nvidia-smi如下图所示，本机cuda版本为11.5，后面选择的cuda版本不要超过这里的版本就好。 2.检查完cuda之后，进入 下载地址 该网站选者相应的cudatoolkit版本下载（tensorflow-gpu用到cudatoolkit，没必要把整个cuda都下载下来），如图所示，本机选择下载的版本为11.2，这里选择
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2024-02-25 13:20:07
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ROS2 支持的平台Linux (Ubuntu Focal(20.04)) macOS Windows ROS2 真正是跨平台了，ROS1 只支持 Linux。有大神说，不要搞 ROS1 了，直接上 ROS2 ~~安装ROS2 (foxy) 到 NVIDIA Jetson Development Kits下载我分流的脚本: https://gitee.com/lhamojam/installROS
目录1.更新源2.安装JTOP查看CPU等的占用情况3.关于nvidia-smi持续模式nvidia-smi支持的GPU查询GPU状态监控和管理GPU Boostreference:1.更新源sudo apt-get update
sudo apt-get full-upgrade在过程中输入Y确认更新。第二个过程时间根据网络情况可能会花2个小时左右，请耐心等待。如果安装不上，尝试源码安装http
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2024-08-26 13:58:42
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# 如何实现"orin nano pytorch"教程
## 1. 整体流程
下面是实现"orin nano pytorch"的整体步骤：
```mermaid
gantt
title 实现"orin nano pytorch"流程展示
section 步骤
下载PyTorch模型数据 :a1, 2022-01-01, 7d
安装PyTorch库
原创
2024-05-20 07:05:41
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你是否还在为使用Origin作图重复操作耽误时间而苦恼？比如每次作图都要重新设置一遍字体、轴线、刻度线等各种格式，或者为了去除多余的白边，需要用PS导来导去。本文轻松解决这个问题，让你作图效率不止提升100%！
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01设置紧凑页边距默认情况下，O
Origin introduction and installOrigin introductionDownloadInstallDecryptConclusion （The author modified some words into English in the blog due to the article review.） 最近在撰写论文。对于一篇论文而言，除了强大的理论基础，地道的
