首页 > TAG信息列表 > tx2

2022春训第二场

春训第二场。 之前实在是太懒了,开学说要好好练,到现在还是几乎没做什么。从这场开始努力! [D] 分析: 两点在移动过程中的距离可以算一下,化简后是关于\(t\)的一次或二次函数(\(a\)>=0)。然后简单判断就可以了;但是一直卡在第21个点过不去。 找了一篇来拍,结果拍到一个点竟然是那篇错了

TX2安装darknet_ros

概述 这是为相机图像中的对象检测而开发的 ROS 包。你只看一次 (YOLO) 是最先进的实时对象检测系统。   基于Pascal VOC 2012 数据集,YOLO 可以检测出 20 个 Pascal 对象类: 人鸟, 猫, 牛, 狗, 马, 羊飞机, 自行车, 船, 公共汽车, 汽车, 摩托车, 火车瓶子,椅子,餐桌,盆栽,沙发,电

Jetson TX2板载摄像头(一)

一、参考资料 How to Capture and Display Camera Video with Python on Jetson TX2 tegra-cam.py gstreamer基础教程 英伟达Jetson TX2 /NX/AGX上使用 Python 硬解码网络相机h264视频流 二、板载摄像头相关信息 tx2@tx2:~/Desktop$ python tele_gram.py Called with args:

Jetson TX2实现EfficientDet推理加速(二)

一、参考资料 TensorRT实现EfficientDet推理加速(一) 二、可能出现的问题 infer推理错误 [TensorRT] ERROR: 2: [pluginV2DynamicExtRunner.cpp::execute::115] Error Code 2: Internal Error (Assertion status == kSTATUS_SUCCESS failed.) 直接用pip安装pip install onnx

快手sig3参数分析

免责任声明: 任何可操作性的内容与本文无关,文章内容仅供参考学习,如有侵权, 损害贵公司利益,请联系作者,会立刻马上进行删除 在对快手app抓包的时候,会发现有几个非常重要的参数: sig 和 sig3     然后sig参数的计算逻辑大概就是对请求url 后面的参数,先进行排序,然后再加一个盐值,最

TX2 swap

TX2增加swap空间 说明: 介绍如何增加swap空间 步骤: 生成swapfile文件 sudo fallocate -l 2G /var/swapfile sudo chmod 600 /var/swapfile sudo mkswap /var/swapfile sudo swapon /var/swapfile 设置为自动启用swapfile sudo bash -c 'echo "/var/swapfile swap swap defaults

TX2跑通yolov4

TX2跑通yolov4 TX2环境配置: Ubuntu 18.04 cuda 10.2 cudnn 8.0.0 opencv 4.1.1 最终实现demo、调用板载摄像头跑yolov4。 参考此文执行命令和修改Makefile文件: yolo4直接部署到TX2上 参考此文执行命令: TX2利用yolov4实时目标检测 参考此文解决报错 Failed to load module “c

dd命令使用体会

正式版的tx2 nx只有16G的emmc内存,装完系统和cuda等环境后几乎没有空间了,公司目前使用的载板有外部空间128G,生产时就需要系统的迁移。最近在使用dd命令对jetson tx2 nx进行系统迁移,对dd有了一些了解。首先,dd命令执行的是拷贝过程,这里的拷贝的不是文件意义上拷贝,而是基于物理存储

TX2学习记录

sdk版本与系统版本相关,下载的4.6为ubuntu 18.04 1.烧录下jeston nvidia官方网站上下载sdk manager。 2.在客户端输入sdkmanager,即可运行,需要输入帐号,帐号验证,使用家里的网出现帐号为授权情况,使用手机热点即可登录。 3.下载分为两部分os为系统部门,烧录这部分时需链接micro USB串

TX2+调用板载摄像头适时目标检测(yolov5)

前言 首先感谢無證騎士博主的大力支持,本文的也是根据他的文章魔改。 因项目需求,在TX2上部署yolov5算法实时检测目标。之前在ubantu上做过yolov5的图片检测,实时检测与之类似,但也是耗费一周的时间,原谅我是个小白。 一、环境安装 附上無證騎士博主的博客地址: https://blog.csdn.net

Tx2 安装torchvision的问题

在 yolo代码utils/utils.py中用到了torchvision i = torchvision.ops.boxes.nms(boxes, scores, iou_thres) 由于tx2上的pytorch安装的是1.4版本,在官网上查询对应的torchvision版本是v0.5.0 官网地址:https://forums.developer.nvidia.com/t/pytorch-for-jetson-version-1-9

NVIDIA Jetson TX2之远程控制软件NoMachine安装使用

  0 背景我们用Jetson TX2 开发的时候,会遇到远程显示的需求,常用的 teamviewer 不支持 arm 版本,因此本文介绍一款支持 arm linux 的远程控制软件 NoMachine。 NoMachine 基本覆盖了所有主流大操作系统,包括Windows,Mac,Linux,iOS,Android和Raspberry等等,还是很方便的,并且可以免费使用。

Jeston TX2 介绍、快速开始

  1 介绍     NVIDA Jeston TX2套件是一个用于AI计算的全功能开发平台,通过预装的Linux系统环境(具体为ubuntu系统)帮助使用者快速的启动并运行。开发套件包含许多通用的API接口并且支持英伟达所有的开发工具。该开发套件板载了许多硬件接口,可以灵活的扩展相关应用。     在

14、TX2上运行YOLO5

一、下载yolov5、tensorrtx,yolov5s.pt 预备基础环境: python3 torch1.7或者更高 1、生成权重文件(可以在pc上或者是在TX2上生成都可以) 1、在TX2的终端直接输入下面的命令 git clone https://github.com/wang-xinyu/tensorrtx.git git clone https://github.com/ultralytics/yol

Jetson tx2 安装 ROS

TX2 系统是Ubuntu 16.04(使用命令 lsb_release -a 查看Ubuntu版本), 所以安装 ROS kinetic 版本   步骤: 1、下载安装脚本 mkdir -p ~/ROS cd ~/ROS git clone https://github.com/jetsonhacks/installROSTX2.git cd installROSTX2./installROS.sh -p ros-kinetic-desktop-full 安

TX2安装pip工具

TX2安装pip工具 在TX2上安装pip可使用以下命令 sudo apt install python-pip 但是使用该命令在安装过程中,大概率会出现问题,在下载文件过程中,有的网络不好引起的,有的权限问题,还有些其他的问题。所以安装pip最保险的方式是将下载好的pip包直接拷贝进行安装。 pip安装包下载链接

Spanner的TrueTime机制

简单介绍一下Spanner中用来保证相关事务之间先后顺序的truetime 解决问题 下面假设我们有3个partition,自上而下我们称其为A,B,C,为了简化问题A,B,C各自有一个值可以更改,分别在3台机器上 先看Tx1的蓝色图: 在真实时间50的时候,Tx1发生,Tx1是跨A和C的事务,把A的值update为a,把C的值update为

TX2 调试 思岚激光雷达 A3

1、TX2 安装cp2102驱动 下载驱动程序 首先,下载Ubuntu下CP210x的驱动程序,此处选择图中Download for Linux 部分,根据自己电脑内核版本选择不同VCP进行下载。     编译驱动程序 将下载的Linux_3.x.x_4.x.x_VCP_Driver_Source.zip文件解压,在终端中输入 $ sudo make $ make 1 2

gstreamer简介--TX2打开摄像头失败解决

参考链接: https://blog.csdn.net/tx3344/article/details/7497434 https://blog.csdn.net/Tosonw/article/details/104199195 这两篇都是gstreamer的学习链接,网上还有很多,可以自行查找。   上次的一篇文章使用网上的教程,利用opencv成功打开了TX2的板载摄像头,但是今天在再次测试

Jetson tk2开发(1-2)小板子刷机

  JETSON TX2 Leetop A300   一、 两种载板的按键说明1、核心板       2、开发板                     核心板 USB 驱动刷入过程说明   经过步骤二成功刷入系统后,在核心板(大板子)上可以正常使用,包括 USB 接口,因为核心板是 NVIDIA 自家提供的电路板,通过Jet

jetson tx2 安装qt5及环境配置

目录 安装qtqt环境配置 安装qt jetson tx2 安装qt5,在终端输入如下代码: sudo apt-get install qt5-default qtcreator -y 如果报错->尝试换源 此时并没有编译器,是无法运行的,所以需要配置环境 qt环境配置 打开qt creator 选择:工具->选项->构建和运行->编译器 (没

TX2 ROS下安装ZED

1、安装最新版本的ZED SDK   cd ~/catkin_ws/src git clone https://github.com/stereolabs/zed-ros-wrapper.git cd ../ rosdep install --from-paths src --ignore-src -r -y catkin_make -DCMAKE_BUILD_TYPE=Release source ./devel/setup.bash   2、测试ZED   roslaun

程序练习-珠心算习题生成

珠心算:目前和为9以内加减法;最多随机7个数字,从第二个数字开始,随机数加前面的数字和不超过9, 差不能小于0; 据此规则得:  0-sum<=a <= 9-sum; 得知待填入数字a的范围。 通过for 遍历, 获得处在这个区间的数字在数组中的index, 以这个index做为 random.next(min,max)  中min 和max的值。

TX2恢复备份

首先感谢创客智造技术大哥的帮助,TX2恢复成功,下面记录TX2恢复备份过程 准备之前备份好的system.img文件和Linux_for_Tegra_tx2刷机包。 1、进入HOST_PC打开JetPack安装目录下bootloader目录 $ cd ~/TX2/Linux_for_Tegra_tx2/bootloader 2、将system.img文件复制到Linux_for_Tegra

seata 学习

seata 原理: 两阶段提交协议的演变: 一阶段:业务数据和回滚日志记录在同一个本地事务中提交,释放本地锁和连接资源。 二阶段:提交异步化,非常快速地完成。回滚通过一阶段的回滚日志进行反向补偿。 写隔离 一阶段本地事务提交前,需要确保先拿到 全局锁 。 拿不到 全局锁 ,不能提交本地