我正在使用KSCrash为我的应用程序收集崩溃信息。自iOS10发布以来，我只在iOS10设备上看到过大量崩溃。这些崩溃有很多相似之处。所有这些都以SignalAbort结束。所有这些都来自iOS10设备。它们在崩溃线程的回溯中都有“_nano_vet_and_size_of_live(在libsystem_malloc.dylib中)”。它们中的大多数在崩溃线程的一个寄存器中都有一个“释放未分配的指针”字符串。(KSCrash会在崩溃时尝试读取并保存寄存器信息)这似乎是一个可能在很多地方发生的崩溃。一些回溯中有很多CoreText符号。其他的好像是CFPropertyList相关的，
jetsonnanoUSB摄像头使用openCv打开帧率低的问题首先检查摄像头设备是否存在完整代码最近玩jetsonnano的时候发现openCv打开USB摄像头帧率只有5帧，但是windows下能跑30帧，在网络搜了一下原因发现是摄像头默认读取格式不对，需要改成MJPG格式帧率才能上去，于是使用CSDN上找的代码，但是都不能工作，折腾了好久没搞定，突然想到上stacoverflow上看看，没想到真的解决了，这里做一下记录。首先检查摄像头设备是否存在1.安装工具sudoaptinstallv4l-utils2.查看摄像头ls/dev/video*3.查看摄像头详细参数，看是否支持v4l2-ct
前言因为一次竞赛接触了jetsonnano和yolov5，网上的资料大多重复也有许多的坑，在配置过程中摸爬滚打了好几天，出坑后决定写下这份教程供大家参考事先声明，这篇文章的许多内容本身并不是原创，而是将配置过程中的文献进行了搜集整理，但是所有步骤都1:1复刻我的配置过程，包括其中的出错和解决途径，但是每个人的设备和网络上的包都是不断更新的，不能保证写下这篇文章之后的版本在兼容性上没有问题，总之提前祝大家好运！参考来源：https://blog.csdn.net/weixin_45454706/article/details/110346822?utm_medium=distribute.pc_
本文继上文刷机到EMMC内存后，为扩展内存空间，迁移系统到MicroSD卡并制作SD卡启动我的SD卡在nano中显示的名称为/dev/sda1，不同于其他文章的/dev/mmcblk1p1。MicroSD卡是一种极细小的快闪存储器卡，其格式源自SanDisk创造，原本这种记忆卡称为T-Flash，及后改称为TransFlash。TF卡是MicroSD卡的旧称呼，两者没有区别。nano编辑器无需图形界面，操作比vim更方便一、格式化SD卡下面有三种方法，建议直接用nano插入sd卡格式化1.SDCardFormatter：网址：https://www.sdcard.org/downloads/f
1.UbuntuQt配置交叉编译环境1.1ubuntu20.04安装Qtsudoapt-getinstallqtcreator1.2配置QT GCC配置同上 最后配置Kits上面设置完成之后，设置Kits中的Device(这是为了能够直接把项目部署到arm设备上) 点击NEXT之后会出现连接被拒绝，不用担心，下面会对其设置密码。验证arm设置的密码。 1.3创建Qt项目 代码：此代码是抄的别人的，具体是哪位博主的，忘记了。如果该博主看到了请@下我，我会把连接附上main.cpp#include"widget.h"#includeintmain(intargc,char*ar
一、准备阶段1、规格参数关于JetsonNano开发板的规格参数等指标信息，可以登录Nvidia官方网站查看，也可以打开下面的连接查看。2、处理器架构重点提醒：JetsonNano处理器架构是aarch64架构，所以在jetsonnano上安装软件时请选择arrch64版本的，否则会导致无法预料的严重后果。arm64和aarch64之间的区别：arm64已经与aarch64合并，因为aarch64和arm64指的是同一件事。ARM64是由Apple创建的，而AARCH64是由其他人（最著名的是GNU/GCC的）创建的。用于aarch64的Apple后端称为arm64，而LLVM编译器社区开发的
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
最近收到了一个Tangnano9KFPGA开发板，就想借此机会研究一下。官方文档里介绍如果想使用高云的FPGA，就需要使用GOWINIDE，但是需要申请license提交一堆资料，我是别人送的就不太方便让别人弄。加上IDE其实并不是很适合学习和投入生产，因为IDE忽略了很多细节，以及对一些工作做了处理。所以就想找到其他的工作流程，就像可以使用任何文本编辑器加上Clang/LLVM就可以编译C/C++程序一样。FPGA开发是在开发什么？首先是需要知道，FPGA开发到底是在开发什么，这样才能找到需要的工具和软件。计算机械执行各种指令的本质是给一系列逻辑单元的引脚通电，然后经过逻辑电路之后输出新的电
文章内容：如何在YOLOX官网代码中修改–置信度预测损失环境：pytorch1.8损失函数修改内容：（1）置信度预测损失更换：二元交叉熵损失替换为FocalLoss或者VariFocalLoss（2）定位损失更换：IOU损失替换为GIOU、CIOU、EIOU以及a-IOU系列提示：使用之前可以先了解YOLOX及上述损失函数原理参考链接：YOLOX官网链接：https://github.com/Megvii-BaseDetection/YOLOXYOLOX原理解析（Bubbliiiing大佬版）：https://blog.csdn.net/weixin_44791964/article/deta
对于Nvidiajetsonnano来说是一款十分优秀的网络模型部署设备我对于nano来说也是学习了2个星期左右.这也是对我这一阶段做一个复习总结吧!目录烧录 下载jetson-inferencedock镜像部署操作 跑个例程助助兴找到函数接口进行调整我用的是jetsonnanoa02版本是4GB内存大小的烧录首先你得获取一张至少是32GB的TF/sd卡去烧录jetsonnano的系统镜像系统镜像的获取是在网址:JetPackSDK4.6.1|NVIDIADeveloperhttps://developer.nvidia.com/embedded/jetpack-sdk-461这个网址上框框内
