【在英伟达nvidia的jetson-orin-nx和PC电脑ubuntu20.04上-装配ESP32开发调试环境-基础测试】1、概述2、实验环境3、物品说明4、参考资料与自我总结5、实验过程1、创建目录2、克隆下载文件3、拉取子目录安装和交叉编译工具链等其他工具4、添加环境变量6、将样例文件拷贝到桌面目录7、使用get_idf环境变量8、==根据自己实际模块型号==设置芯片9、编译过程10、下载过程11、结果验证6细节部分（1）变通，更改操作顺序（2）报错：输入gitee账号和密码（3）变通：使用串口工具（4）尝试跟驱动端口权限5、错误：无法下载或不到端口6、在Linux下或者jetson下
1.前期准备安装虚拟机，可以参考这个博客VMware16的安装及VMware配置Linux虚拟机(详解版)。安装Ubuntu18.04，可以参考这个博客在VMware16虚拟机安装Ubuntu详细教程安装VMwaretools，可以参考这个博客Linux下安装vmWaretools工具（详细讲解），遇到问答具体的操作可以参考这个博客安装VMwareTools总是得不到enjoyUbuntu18.04中安装NvidiaSDKManager，官网地址，官网下载最新SDKManager,选择适配Ubuntu的.deb格式。直接双击安装也行。安装命令：sudoaptinstall./sdkmanage
文章目录快速通道背景历程使用udevadmtest进行调试总结参考快速通道在此之前得确认1.用户组gpio是否存在getentgroup|grepgpio(如果没创建就groupadd-rgpio创建)2.当前用户是否已经加入gpio用户组groups|grepgpio(如果没加入就usermod-aGgpio当前用户名加入)不过一般Jetson把以下内容写到/etc/udev/rules.d/99-gpio.rules中去SUBSYSTEM=="gpio",KERNEL=="gpiochip*",ACTION=="add",GROUP="gpio",MODE="0660"#SUBSYSTEM
0设备和docker信息设备为NVIDIAJetsonXavierNX，jetpack版本为5.1.1[L4T35.3.1]使用的docker镜像为nvcr.io/nvidia/l4t-ml:r35.2.1-py3,详见https://catalog.ngc.nvidia.com/orgs/nvidia/containers/l4t-ml使用下列命令拉取镜像:sudodockerpullnvcr.io/nvidia/l4t-ml:r35.2.1-py3使用下列命令启动镜像:sudodockerrun--runtimenvidia-itnvcr.io/nvidia/l4t-ml:r35.2.1-
https://blog.csdn.net/jiexijihe945/article/details/125928135RTSP："rtspsrclocation=rtsp://stream.strba.sk:1935/strba/VYHLAD_JAZERO.streamlatency=4000!rtph264depay!h264parse!omxh264dec!nvvidconv! video/x-raw,width=1280,height=720,format=BGRx!videoconvert!appsink"本地MP4："filesrclocation=clip.mp4!qtdemux
8月13日，MicrosoftAzure联合NVIDIA企业开发者社区，举办了“MicrosoftAzureIoT&NVIDIAJetson开发者”活动。本人有幸参加，在这里对讲解的部分理论基础进行了记录（没有代码相关哦）。٩(๑>◡目录AzureIoTIoTAzureAzure资源申请演示实例：IoTPlug&PlayNVIDIAJetsonJetson利用TAOToolkit实现模型的训练、调整与优化利用TensorRT部署TAO训练的模型总结AzureIoTIoT物联网（InternetofThings，IoT）是通过信息传感设备，按照约定的协议，把任何物品与互联网连接起来进行信息交换和
文章目录一、Jetsonnano简介二、系统环境配置1、系统镜像烧录2、CUDA环境配置三、ROS安装和环境配置总结一、Jetsonnano简介JetsonNano是一款体积小巧、功能强大的人工智能嵌入式开发板，于2019年3月由英伟达推出。它预装Ubuntu18.04LTS系统，搭载英伟达研发的128核MaxwellGPU，可以快速将AI技术落地并应用于各种智能设备。相比于Jetson之前的几款产品（JetsonTK1、JetsonTX1、JetsonTX2、JetsonXavier），JetsonNano大幅减少了人工智能终端的研发成本。因此，一经推出，便受到了广泛的关注。Jetsonna
GPIO子系统0.暴露给应用层应用$echo79>/sys/class/gpio/export//导出79号gpio引脚，使得可在应用层访问$echoout>/sys/class/gpio/gpio79/direction//设置为输出$echo1>/sys/class/gpio/gpio79/value//输出高电平开灯$echo0>/sys/class/gpio/gpio79/value//输出低电平，关灯 $cat/sys/kernel/debug/gpio//查询gpio状态(问题：发现找不到gpio文件)$echo79>unexport//取消导出（发现gpio79消失了)解决调试目
首先,jetsonnano可以跑python,那就简单了:importserialasserse=ser.Serial("/dev/ttyTHS1",115200,timeout=1)#se.open()se.write("hello北冥\r".encode("GB2312"))#se.write(str("hello,北冥\r\n").encode("GB2312"))se.close()端口就是:GND,8,10,分别接到我STM32F4最小系统板子的UART2:板子为了方便观察,就用uart2接收,用uart1发送,为啥不用同一个串口呢?嗯…我乐意…/*USERCODEBEGINHead
前言： 在研0的这个暑假当中，这篇文章也是对自己近两个月以来的部分学习做了一个ending!!在这段生活当中，经历了难受，经历了迷茫找不到一个属于自己的学习方法。写下这篇文章解读也对自己近段时间做了一个总结，也希望在以后的研究生生活当中能够坚持下去！保持现在对自己的严格标准！！保持自己的不服输，不甘心！！也希望这篇文章能够一直激励自己---“靡不有初，鲜克有终！”文章框架：一、研究背景意义： ①在流行病学和医学研究中，反事实或潜在结果模型已日益成为因果推断的标准。②反事实是医学和流行病学中因果推断的基础。③困难：观察性研究当中，对于反事实差异的估计有一定困难。④对个体产生因果效应
