一.准备安装Ubuntu系统（在vmware上安装）#方便后面的调试首先，需要我们去官网下载镜像文件，但是由于官方的服务器搭建在境外，因此我们更倾向于使用国内镜像进行下载，比如清华大学镜像，一般来说，比较常用的是16.04和18.04版本，这里我选择了18.04版本。（在nano上安装）1、刷机硬件准备①、Jetsonnano开发套件，厂家标配；②、MicroSD卡，至少32GB和读卡器；③、5V,2A电源。④、网线。2、刷机软件准备①、下载jetsonnano系统镜像官网下载地址：https://developer.nvidia.com/jetson-nano-sd-card-image②、
JetsonNano配置YOLOv5并实现FPS=25的实时检测（超详细保姆级）文章目录JetsonNano配置YOLOv5并实现FPS=25的实时检测（超详细保姆级）一、版本说明二、配置CUDA三、修改Nano板显存1.打开终端输入：2.修改nvzramconfig.sh文件3.重启JetsonNano4.终端中输入：四、配置Pytorch1.81.下载torch-1.8.0-cp36-cp36m-linux_aarch64.whl2.安装所需的依赖包及pytorch五、搭建yolov5环境六、利用tensorrtx加速推理1.下载tensorrtx2.编译3.调用USB摄像头（1）在ten
一、传统监控系统的盲区，如何打造业务状态监控。在系统架构设计中非常重要的一环是要做数据监控和数据最终一致性，关于一致性的补偿，已经由算法部的大佬总结过就不再赘述。这里主要讲如何去补偿？补偿的方案哪些？这就引出来数据监控系统了。有小伙伴会问了，为什么业务状态监控系统可以做补偿？别急，往下看。传统监控系统分为两种，系统监控和业务监控。系统监控有并发量监控、异常监控、调用链监控、端口监控、zabbix监控、http监控等。业务监控是指用以监控业务数据是否正常，用户需要进行业务埋点进行数据采集。业务监控底层常规依赖日志上报系统，接入业务监控之前先申请接入日志上报系统。如图1（图1）从业务监控时序图中看
文章目录安装CUDA配置cuDNN安装anaconda安装Archiconda使用Archiconda安装pytorch创建虚拟环境下载并安装pytorch文件安装visiontorchvision安装yolov5环境下载源码安装必须的库安装CUDA使用sdk-manager安装CUDA，这个安装可前面安装JetPack系统操作类似，然后将板子上MicroUSB通过数据线和电脑链接。如下图：这一步就不用接跳线了！选中红框的所有文件，开始下载安装。安装完成后会自动添加路径，这点不错，如果没有自动添加则要手动添加。手动添加方式：输入gedit~/.bashrc命令打开文件，在文件结尾输入以下语句，
前言： 分享一点jetsonnano学习经验，硬件小白，踩了许多坑，贴中的流程算是比较避坑的方法。 nano有分国产和原装，烧录镜像文件不同。性能方面：国产nano和原装的性能一样，国产的价格比原装的便宜一半左右，实验室给的经费有限，所以我们购买的是国产nano。 第一次接触硬件，和实验室的另一位成员@重心不倾在课余之时一起研究了好几天的板子，踩了不少的坑，看了大部分的帖子与教程，才终于烧录成功，进入系统。 后续接下来是用nano调用opencv做一下项目。帖子会更新，记录实验项目过程。硬件准备：Jetsonnano套件，显示屏套件，读卡器
前言： 分享一点jetsonnano学习经验，硬件小白，踩了许多坑，贴中的流程算是比较避坑的方法。 nano有分国产和原装，烧录镜像文件不同。性能方面：国产nano和原装的性能一样，国产的价格比原装的便宜一半左右，实验室给的经费有限，所以我们购买的是国产nano。 第一次接触硬件，和实验室的另一位成员@重心不倾在课余之时一起研究了好几天的板子，踩了不少的坑，看了大部分的帖子与教程，才终于烧录成功，进入系统。 后续接下来是用nano调用opencv做一下项目。帖子会更新，记录实验项目过程。硬件准备：Jetsonnano套件，显示屏套件，读卡器
目录jetsonnano环境配置+yolov5部署+tensorRT加速模型致谢主机和jetsonnano环境jetson系统开机烧录、系统设置、换源python环境配置conda环境yolov5环境matplotlib和opencv-pythontensorRT加速JetsonNano的conda虚拟环境中使用TensorRT建立软链接查看版本运行export.py和detect.py其他错误KeyError:'names'总结其他可能有用的参考文章图片展示jetsonnano环境配置+yolov5部署+tensorRT加速模型断断续续地前后花了一个多星期配置环境以及部署模型，期间也报了无数
目录jetsonnano环境配置+yolov5部署+tensorRT加速模型致谢主机和jetsonnano环境jetson系统开机烧录、系统设置、换源python环境配置conda环境yolov5环境matplotlib和opencv-pythontensorRT加速JetsonNano的conda虚拟环境中使用TensorRT建立软链接查看版本运行export.py和detect.py其他错误KeyError:'names'总结其他可能有用的参考文章图片展示jetsonnano环境配置+yolov5部署+tensorRT加速模型断断续续地前后花了一个多星期配置环境以及部署模型，期间也报了无数
wifiiot_uart.h中包含声明UART接口函数初始化UARTunsignedintUartInit(WifiIotUartIdxid,constWifiIotUartAttribute*param,constWifiIotUartExtraAttr*extraAttr);取消UART初始化unsignedintUartDeinit(WifiIotUartIdxid);从UART读取数据intUartRead(WifiIotUartIdxid,unsignedchar*data,unsignedintdataLen);将数据写入UARTintUartWrite(WifiIotUartId
wifiiot_adc.h接口简介创建任务1秒读取一次ADC#include#include#include"ohos_init.h"#include#include"cmsis_os2.h"#include"wifiiot_gpio.h"#include"wifiiot_gpio_ex.h"#include"wifiiot_adc.h"#include"wifiiot_errno.h"staticfloatget_voltage(void){unsignedintret;unsignedshortdata;ret=AdcRead(WIFI_IOT_ADC_CHANNEL_5,&data,WI
