12 2019 档案
摘要：Jetson TX2自带有一个板载摄像头，当然也可以在TX2上连接usb摄像头和csi摄像头。 1、打开板载摄像头 1）方法一：视屏分辨率预览 nvgstcapture-1.0 --prev-res=3 2）方法二：指定分辨率预览 nvgstcapture-1.0 --cus-prev-res=12
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摘要：https://github.com/dusty-nv/jetson-inference/blob/master/docs/building-repo-2.md Provided with the repo is a library of TensorRT-accelerated deep lear
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摘要：HTTP,GET请求,无参 GET http://httpbin.org/get Python3 http.client import http.client # 1. 建立HTTP连接 conn = http.client.HTTPConnection("httpbin.org") # 2. 发送
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摘要：测试板载摄像头 1）方法一：视屏分辨率预览 nvgstcapture-1.0 --prev-res=3 2）方法二：指定分辨率预览 nvgstcapture-1.0 --cus-prev-res=1280x720 命令行输入“q”退出，输入“j”图片将保存在当前目录下。 初始化 Jetson Nan
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摘要：准备工作：写入系统镜像 准备microSD卡（32G以上）， 官网下载系统镜像（Ubuntu 18.04LTS）； https://developer.nvidia.com/embedded/dlc/jetson-nano-dev-kit-sd-card-image （2）下载镜像制作工具Etche
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摘要：deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/ bionic main multiverse restricted universe deb http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu-ports/
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摘要：一.环境介绍 Jetson nano官方镜像（JetPack 4.2），已更新软件下载源，已更新系统。 Jestson nano官方镜像下载地址。 更新软件源命令：sudo apt update 更新系统命令：sudo apt upgrade 二. 开启桌面共享设置 1. 打开Desktop-sha
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摘要：1.安装依赖包 sudo apt-get update sudo apt-get install build-essential python-dev python-setuptools python-pip python-smbus sudo apt-get install build-essen
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摘要：https://www.alluxio.io/ 一、什么是AlluxioAlluxio（之前名为Tachyon）是世界上第一个以内存为中心的虚拟的分布式存储系统。它统一了数据访问的方式，为上层计算框架和底层存储系统构建了桥梁。应用只需要连接Alluxio即可访问存储在底层任意存储系统中的数据。此外，
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摘要：https://developer.nvidia.com/embedded/downloads JetPack (the Jetson SDK) is an on-demand all-in-one package that bundles developer software for the NV
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摘要：1、安装Xrdp Windows远程桌面使用的是RDP协议，所以ubuntu上就要先安装Xrdp，在ubuntu软件中心搜索xrdp安装。 安装xrdp的同时会自动安装vnc4server,xbase-clients组件 或者终端命令行输入安装： sudo apt-get install xrdp
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摘要：https://docs.nvidia.com/jetson/archives/jetpack-archived/jetpack-33/index.html#jetpack/3.3/introduction.htm%3FTocPath%3D_____1 Download and Install Je
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摘要：如果您刚开始使用 AWS IoT Greengrass，我们建议您使用 Raspberry Pi 或 Amazon EC2 实例作为您的核心设备，并且按照适合您的设备的设置步骤进行操作。要使用不同的设备或平台，请按照本部分中的步骤操作。有关支持的设备平台的信息，请参阅 Greengrass 核心平台
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摘要：编辑 /etc/apt/source.list # deb cdrom:[Ubuntu 16.04 LTS _Xenial Xerus_ - Release amd64 (20160420.1)]/ xenial main restricted deb [arch=amd64,i386] http:
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摘要：修改 /etc/apt/source.list为一下内容即可，并且换用了清华的源 # deb cdrom:[Ubuntu 16.04 LTS _Xenial Xerus_ - Release amd64 (20160420.1)]/ xenial main restricted deb [arch=
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摘要：sudo apt-get clean cd /var/lib/apt sudo mv lists lists.old sudo mkdir -p lists/partial sudo apt-get clean sudo apt-get update sudo apt-get upgrade
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摘要：1 备份原来的更新源 cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.backup 如果提示权限不够就输入下面两行，先进入到超级用户，再备份 sudo -s cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.b
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摘要：Optimizing Deep Learning Computation Graphs with TensorRT NVIDIA’s TensorRT is a deep learning library that has been shown to provide large speedups w
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摘要：Need for runtime MXNet-TensorRT integration TensorRT provides significant acceleration of model inference on NVIDIA GPUs compared to running the full
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摘要：Skip to end of metadata Created by Hagay Lupesko, last modified by Kellen Sunderland on Dec 05, 2018 Go to start of metadata This document provides a
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摘要：环境：ubuntu16.04 tensorrt版本：5.1.5.0 cuda版本：9.0 GPU：1080Ti Mxnet版本：1.3.1 cudnn：7.3.1 1、tensorrt安装： https://github.com/NVIDIA/TensorRT tensorrt的不同版本： http
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