jetson orin nano 用sh运行、python缺少包
创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考
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适用于jetson nano的anaconda
适用于jetson nano的anaconda Archiconda3-0.2.3-Linux-aarch64.zip github有时候下载不了
jetson nano + ROS + yolov5开发记录
jetson nano + ROS + yolov5开发记录版本:cuda10.2+jetson461,其中包含不易安装的python模块压缩包、mediapipe的tflite文件、对应python3.6的yolov5源码文件
jetson-fan-ctl:Nvidia Jetson Nano的自动魔术风扇控制
杰森·范·ctl Nvidia Jetson Nano的自动魔术风扇控制 要求: 硬件 为此,您将需要一个5V PWM风扇。 我使用了Noctua nf-a4x20 5V PWM风扇。 另外,我建议您使用带有4A电源的桶形插Kong。 软件 我假设您在jetson nano上使用标准图像。 Python 3应该预先安装在jetson nano上。 您可以使用python3 --version检查(3.5或更高应该没问题。) 否则,您可以使用 sudo apt install python3-dev 如何安装: 跑步 sudo ./install.sh 该脚本将在启动时自动运行。 这是一劳永逸的事情,除非您想弄乱风扇的速度。 如何自订: 用您喜欢的编辑器打开/etc/automagic-fan/config.json(我正在使用nano): sudo nano /etc/au
jetson nano 配置yoloV5环境资源文件
jetson nano 配置yoloV5环境资源文件
Jetson nano系统下anaconda替代品的安装包:Archiconda3-0.2.3-Linux-aarch64
Jetson nano系统下anaconda替代品的安装包:Archiconda3-0.2.3-Linux-aarch64
Jetson Nano与YOLO26[可运行源码]
本文详细介绍了如何在Jetson Nano上部署YOLO26模型,并结合TensorRT实现边缘AI实时目标检测。文章从系统准备、模型导出、性能优化到常见问题解决等多个方面进行了全面讲解。Jetson Nano凭借其128核Maxwell GPU和FP16算力,在320输入下可实现约30 FPS的实时检测性能。作者还提供了详细的代码示例和部署流程,帮助读者快速上手。此外,文章还探讨了自定义模型训练和扩展应用的可能性,为开发者提供了丰富的实践参考。
新版NANO下载烧录过程[可运行源码]
本文详细介绍了新版Jetson Nano的下载与烧录过程。首先,需要在主机上安装Ubuntu 18.04 LTS系统,并安装必要的库如qemu-user-static和python。接着,从NVIDIA官网下载对应版本的驱动程序包(如jetson-210_linux_r32.7.6_aarch64.tbz2)和根文件系统包(如Tegra_Linux_Sample-Root-Filesystem_R32.7.6_aarch64.tbz2),注意32.7.5之后版本还需下载Overlay补丁文件。然后,在Ubuntu中创建工作目录,解压驱动程序包和根文件系统包,并执行apply_binaries.sh安装NVIDIA应用库。之后,解压补丁文件覆盖相关文件。烧录时,通过USB连接Jetson设备至OTG接口并进入recovery模式,在Linux_for_Tegra目录下执行flash.sh命令(首次使用sudo ./flash.sh <board> mmcblk0p1,后续可加-r参数)。文章还提供了针对不同板子的配置表,并提及了批量烧录多个设备的方法。整个过程需严格按步骤操作,确保环境正确。
Jetson Nano配置YOLOv8/v11[代码]
本文详细介绍了在Jetson Nano上配置YOLOv8/v11开发环境的完整流程,包括Python多版本管理、Conda虚拟环境搭建、PyTorch GPU环境配置以及Code-OSS代码编辑器的安装。文章首先讲解了如何通过update-alternatives工具管理Python版本,并强调了使用pip安装包时的注意事项。接着,详细说明了如何通过Miniforge安装和配置Conda环境,并推荐使用清华或北外镜像源以加速依赖下载。在PyTorch GPU环境搭建部分,文章提供了预编译包的安装方法及依赖问题的解决方案。最后,介绍了YOLOv11环境的部署步骤,包括源码下载和开发模式安装。整个指南旨在帮助开发者高效地在Jetson Nano上部署深度学习环境,避免常见的配置陷阱。
Jetson Nano散热风扇配置[源码]
本文详细介绍了为Jetson Nano安装散热风扇的必要性及具体步骤。由于SLAM和AI任务对处理器性能要求高,长时间高负载运行会导致芯片过热,进而触发降频机制,影响学习体验。文章分三部分:首先阐述了散热的必要性,包括高性能需求、热量产生、性能降频及对学习的影响;其次详细描述了风扇的安装过程,包括固定亚克力板、断电操作、连接4Pin PWM风扇等;最后介绍了软件配置与温度查询方法,包括安装lm-sensors和使用sensors命令查看硬件传感器数据。
Archiconda3-0.2.3-Linux-aarch64.zip
Jetson nano ubuntu18.04操作系统上不能直接安装anaconda,需要Archiconda才是对的,经过测试完全可以装上去
JetsonNano实时YOLO目标检测.zip
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基于JetsonNano的实时YOLO目标检测设计.zip
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installVSCode-master (1).zip
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树莓派使用TOF050F传感器[可运行源码]
本文详细介绍了在64位Ubuntu22.04系统上,使用树莓派通过I2C通信协议驱动TOF050F传感器的完整流程。首先需要安装miniconda和smbus2库,并准备基于VL6180X的Python代码。关键步骤包括:通过上位机和TTL转串口模块配置TOF模块的IIC参数,将禁止IIC数值设为1;然后按照3.3V、GND、SCL、SDA的对应关系连接树莓派与传感器;最后运行test.py脚本即可实时获取距离数据。文章提供了完整的Python类实现,包含传感器初始化、寄存器配置、距离测量等功能,并给出了详细的代码示例和调试方法。整个过程需要先通过chmod命令修改I2C设备权限,确保通信正常。
炸鸡派-echoAI机器人项目解析[可运行源码]
本文详细解析了炸鸡派-echoAI机器人项目的代码功能,包括项目目录结构、主模块逻辑、UI初始化、GPIO引脚管理、NTP时间同步、高德地图API定位、状态机设计、音频处理流程以及Docker环境配置。项目基于LVGL框架开发,实现了硬件管理、网络通信、状态切换和语音交互等功能。文章还涵盖了Docker镜像构建、容器编排、交叉编译问题解决等内容,为嵌入式AI开发提供了全面的技术参考。
jetson nanojetpack4.6,ubuntu18.04,eigen3.1.0 ,ffmpeg5.0.Pangolin
# Get Pangolin cd ~/your_fav_code_directory git clone --recursive https://github.com/stevenlovegrove/Pangolin.git cd Pangolin # Install dependencies (as described above, or your preferred method) ./scripts/install_prerequisites.sh recommended # Configure and build cmake -B build cmake --build build # with Ninja for faster builds (sudo apt install ninja-build) cmake -B build -GNinja cmake --build build # GIVEME THE PYTHON STUFF!!!! (Check the output to verify selected python version) cmake --
鱼眼摄像头标定与畸变校正系统-支持OPENCV2和OPENCV3双版本-实现实时USB摄像头畸变校正与单张图片处理-包含普通小孔成像模型和鱼眼专用模型-提供完整标定流程与校正代码-.zip
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Tiny-Model-Device-Capability-Envelope-Planner-Human-Review-Queue-v1.0-原创源码与文档.zip
原创开发工具源码合集,包含可直接运行的完整源码、自动化测试、离线示例、HTML/JSON/SVG 报告、运行截图、README、使用说明、功能清单、MIT License 与原创声明。适合前端、Python、AI 工具开发与工程实践学习,解压后按 README 即可运行。
超级详细的在ubuntu系统上配置安装cuda和cudnn以及opencv3.1
超级详细的在ubuntu系统上配置安装cuda和cudnn以及opencv3.1,详细的步骤,绝对OK。
YOLO26算法网球目标检测+训练好的模型+4329张数据集+pyqt可视化界面.zip
数据集可视化效果见下方。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[网球目标检测数据集 v1 2024 08 24 6 13pm(Tennis Ball Obj Det v1 2024 08 24 6 13pm)] · 训练集:3455 张 · 验证集:656 张 · 测试集:218 张 · 总计:4329 张 该数据集聚焦于真实世界中网球的多场景、多姿态识别,涵盖运动竞技、日常放置及意外散落等多种环境,具有高度实用价值。其核心检测目标为网球本身,无论处于动态挥拍、静止地面、室内角落或被误放于非运动区域,均能精准标注,为视觉识别系统提供全面训练样本。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 79 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.8865** mAP50-95 | 0.7364 Precision | 0.9428 Recall | 0.8305 train/box_loss | 0.5604 train/cls_loss | 0.2394 val/box_loss | 0.7193 val/cls_loss | 0.3660 【训练过程分析】 79 轮训练后 mAP50 为 0.8865,模型基本收敛但还有提升余地。Loss 曲线下降正常,后期趋于平缓。mAP50-95 为 0.7364,定位精度尚可。 【模型性能评估】 Precision 0.9428、Recall 0.8305,精度高于召回,存在一定漏检。 【预测效果展示】 验证集预测效果较好,检测框基本准确覆盖网球目标检测数据集 - v1 2024-08-24 6...
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