原创CSDN博客链接：https://blog.csdn.net/nigaoshang/article/details/127276275原创链接!!!禁止转载!!!如果该文章对你有帮助，欢迎点赞Perf介绍Perf是Linuxkernel自带的系统性能优化工具，Perf的优势在于与LinuxKernel的紧密结合，能够进行函数级和指令级的热点查找，可以用来分析程序中热点函数的CPU占用率，从而定位性能瓶颈。Perf的安装对于在PC的Ubuntu中的安装比较简单，直接使用命令行就可安装，即：sudoaptinstalllinux-tools-commonlinux-tools-"$(uname
文章目录一.GPIO介绍二.安装GPIO库python库C++库三.几种常用的通信协议UARTPWMI2CI2SSPI四.控制函数说明python（[参考](https://pypi.org/project/Jetson.GPIO/)）C++五.例程一.GPIO介绍GPIO（GeneralPurposeInputOutput）通用输入输出。有时候我们会简称为“IO口”。GPIO口在智能硬件开发中是一个比较重要的概念，用户可以通过GPIO口和硬件进行数据交互(如UART)，控制硬件工作(如LED、蜂鸣器等),读取硬件的工作状态信号（如中断信号）等。JetsonTX1、TX2、AGXXavier和
上一篇笔记记录了如何使用yolov5使用usb摄像头使用权重进行测试,测试效果如下本篇文章具体操作步骤如下就可以了，切记版本要对应，我产生这个错误的原因就是版本问题，成功转换但是还是卡顿，估计是硬件usb问题，加速以后帧率得到了明显提升gitclone-bv5.0https://github.com/ultralytics/yolov5.gitgitclone-byolov5-v5.0https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx.gitcdyolov5/nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5$lsbest.wtsdatadetect.p
上一篇笔记记录了如何使用yolov5使用usb摄像头使用权重进行测试,测试效果如下本篇文章具体操作步骤如下就可以了，切记版本要对应，我产生这个错误的原因就是版本问题，成功转换但是还是卡顿，估计是硬件usb问题，加速以后帧率得到了明显提升gitclone-bv5.0https://github.com/ultralytics/yolov5.gitgitclone-byolov5-v5.0https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx.gitcdyolov5/nvidia@nvidia-desktop:~/yolov5$lsbest.wtsdatadetect.p
谁能告诉我为什么在具有四个ARMv7处理器的JetsonTK1上调用Python的multiprocessing.cpu_count()函数会返回1？>>>importmultiprocessing>>>multiprocessing.cpu_count()1JetsonTK1开发板或多或少是开箱即用的，没有人弄乱过cpuset。在同一个Pythonshell中，我可以打印/proc/self/status的内容，它告诉我该进程应该可以访问所有四个内核:>>>printopen('/proc/self/status').read()-----(snip)-----Cpus_allowe
最近要用到jetsontx2，但之前也完全没有接触过。边用边学，这篇文章就是向新手介绍下jetsontx2刚入手的一些事项(适合纯小白~)。一、TX2初认识开发板全称：NvidiaJetsontx2(本文简称为tx2)开发板照片：功能描述： TX2是英伟达公司主要研发的AI边缘计算设备，功能强大，很适合作为边缘设备的开发平台，可以在上面部署诸如图像处理等等任务。不再赘述，详见官网详细参数：二、TX2再认识 tx2有几个特点是需要新手了解的： 1）tx2自带GPU+CPU，内存为8G，存储量为32G 2）tx2外接屏幕只支持HDMI的(网上说VGA转HDMI行，但我实操后发现还是不行
【边缘端环境配置】英伟达Jetson系列安装pytorch/tensorflow/ml/tensorrt环境（docker一键拉取）0.JetPack1.安装输入法2.安装docker和nvidia-docker3.拉取l4t-pytorch镜像4.拉取l4t-tensorflow镜像5.拉取l4t-ml镜像6.拉取tensorrt镜像7.镜像换源8.其他（1）设置开机风扇自启（2）安装miniconda（3）下载vscode参考文章Jetson系列板卡是算法边缘端部署无法避开的一道坎，作为英伟达旗下产品，可以使用tensorrt加速，因此用户较多，生态较好；但是由于是ARM架构，因此无法使用
文章目录一：Anaconda安装二：Cuda、Cudnn安装三：Pytorch安装四：Tensorrt安装一：Anaconda安装Jetson系列边缘开发板，其架构都是arm64，而不是传统PC的amd64，深度学习的环境配置方法大不相同。想要看amd64的相关环境安装，可以参考这篇文章。下面步入正题：对于Anaconda的安装其实和之前差不多，只是寻找aarch64的shell包安装即可，下载地址anaconda清华镜像源，我选择的是Anaconda3-2021.11-Linux-aarch64.sh。进入到下载文件夹，按如下命令依次安装即可：chmod+xAnaconda3-2021.11
文章目录一：Anaconda安装二：Cuda、Cudnn安装三：Pytorch安装四：Tensorrt安装一：Anaconda安装Jetson系列边缘开发板，其架构都是arm64，而不是传统PC的amd64，深度学习的环境配置方法大不相同。想要看amd64的相关环境安装，可以参考这篇文章。下面步入正题：对于Anaconda的安装其实和之前差不多，只是寻找aarch64的shell包安装即可，下载地址anaconda清华镜像源，我选择的是Anaconda3-2021.11-Linux-aarch64.sh。进入到下载文件夹，按如下命令依次安装即可：chmod+xAnaconda3-2021.11
文章目录前言一、准备工作二、CPU版本三、GPU版本四、编译好的.whl文件（CPU和GPU）以及bazel压缩包总结前言MediaPipe是一款由GoogleResearch开发并开源的多媒体机器学习模型应用框架，可以直接调用其API完成目标检测、人脸检测以及关键点检测等。本文将详细介绍MediaPipe在嵌入式平台JestonNano上的安装与使用。由于GPU版需要更改许多文件，打开文件，“CTRL+F"可以搜索文件。一、准备工作1、下载MediaPipegitclone-bv0.8.5https://github.com/google/mediapipe2、安装官方编译器bazel4.0
