手把手教你JETSONXAVIERNX刷机，安装Ubuntu系统与环境包需求：装有Linux系统的电脑一台或者Windows系统电脑一台，Windows下需要安装虚拟机。一、Windows安装虚拟机(Linux系统的小伙伴请自动跳过这一步)1.下载VMware虚拟机，https://www.vmware.com/cn.html点击这里下载，注意：没有账号必须先注册才能下载。2.下载好之后运行.exe文件，点击下一步3.勾选接受许可协议，并且点击下一步4.选择安装位置，勾选增强型键盘驱动程序，点击下一步5.继续点击下一步，这里的更新和提升计划都可以不勾选，看个人意愿（很多软件安装一直下一步就好）
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文章作者：里海来源网站：https://blog.csdn.net/WangPaiFeiXingYuan简介： 捕获NXOPENC++异常，乱码问题。效果： 使用uc1601(ex.what(),1)显示乱码 使用 NXMessageBox()->Show("BlockStyler",NXMessageBox::DialogTypeError,ex.what());则正常显示处理乱码后的效果：
一、准备工作硬件：JetsonXavierNX开发板（笔者购入为带128g内存条的EMMC版）、跳线帽（杜邦线）、microUSB转USB数据线、电源线软件：Ubuntuhost主机（可运行Ubuntu的虚拟机/双系统）、NVIDIASDKMANAGER（下载地址：NVIDIASDKManager|NVIDIADeveloper）。在Ubuntu主机里安装sdkmanager，命令如下，版本不同则tab补齐安装。sudoaptinstall./sdkmanager_1.6.0-8170_amd64.deb硬件准备用杜邦线或者跳线帽将XavierNX第三个引脚FC_REC与第二/四引脚GND短接
本案例是欧姆龙的NJ501与西门子的S7-1500的PLC之间以太网跨网段通讯，NJ501采用标签方式通讯。下图是通过IGT-DSER的参数配置软件(下载地址)配置完成的PLC数据交互地址表，包括PLC的IP地址网络端口、寄存器标签地址，以及通讯的字节数量等： 上图中总计4个通讯任务，具体如下： 01：读取西门子的DB6.DBD24的浮点数据(4字节，REAL类型)，写入到欧姆龙的'NJ_REAL'标签; 02：读取西门子的DB6.DBD44的字符串数据(40字节，STRING类型)，写入到欧姆龙的'NJ_BARCODE'标签;
Nvidia提供gstreamer和ffmpeg两种方法来实现对于音视频流的解析和硬件解码操作。我们的盒子基于Nvidia标准release的ffmpeg4.2.2来实现该功能。获取示例代码gitclonehttps://github.com/apoidea-xhiveai/jetson.git音视频解码的代码路径为：jetson/hd_decoder/ffmpeg编译示例代码copy代码到盒子上scp-r ffmpegroot@:/rootssh登录盒子后，执行以下命令来编译代码：cd/root/ffmpegmake编译成功后，生成可执行文件：ffmpeg_hd_decoder执行示例代码示
JetsonXavierNX默认安装的OpenCV4.5.4(不带cuda)，因项目要求OpenCV使用cuda作加速，因此，须重新编译OpenCV。这里为了方便直接在目标机上面编译，避免复杂的环境及依赖。1.下载OpenCV源代码下载地址：OpenCV·GitHub我这里下载opencv-4.5.4，opencv_contrib-4.5.4，下载后并解压。2.卸载原来的OpenCVsudoapt-getpurgelibopencv*python-opencv查看是否卸载：libs:pkg-configopencv--libsversion:pkg-configopencv--modversi
NvidiaJetsonXavierNX/AGXdockerWHY镜像地址使用方法docker常用命令备忘jtop安装关于保存容器镜像关于使用dockerfile构建关于映射外部路径让容器访问外部文件关于性能WHY在jetson上使用docker跑opencv和pytorch其实主要是要找对镜像，docker官方的hub里并没有适合的能直接跑的镜像，但是nvidia自己提供了L4T的pytorch和ML镜像。镜像地址单独pytorch的镜像：https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/containers/l4t-pytorch整合了opencv，py
目录*序言00|系统信息01|下载安装Jtop02|卸载自带的opencv2.1为什么要卸载自带的opencv2.2卸载默认的方法2.3安装依赖库03|Nvidia预构建opencv-cuda4.5参考资料*序言大部分人在解决问题的时候，百度输入的关键词不够准确，展示出来的页面多数是跟自己用的系统版本不一致，导致安装失败。这点对于新手来说特别要注意，正如，你刚好看到我的文章，我希望你能在搜索时用硬件+系统+要解决的问题格式，说不定能提高你的检索效率。另外说一句，在2023年，有一款工具ChatGPT也是根据你提的问题回答。00|系统信息cat/etc/lsb-release结果：ISTRIB_
