下载镜像 NVIDIA官方为Jetson Nano Developer Kit (后面统称为Jetson Nano了)提供了SD卡版本的系统镜像,并且根据JetPack版本不断得在更新.所以你可以直接到NVIDIA 下载中心,下载最新的镜像. 不过说实话,NVIDIA的下载环境对国内用户实在是不友好,所以我们准备了一个百度网盘版本(提取码:7rsi) 这个版本没有办法随时更新,所以最新版本还是以NVIDIA官网最为准. 镜像烧写 一般情况下,如果你手上的卡是新的,可以直接烧写,但是也不妨有些用户

摘要: JetsonTX1,TX2,AGXXavier和Nano开发板包含一个40引脚的GPIO头,类似于Raspberry PI中的40引脚头.这些GPO可以通过JetsonGPIOLibrary包中提供的Python库控制数字输入和输出. ... ... ... ... ... ... ... ... ...     Jetson Nano Developer Kit扩展了40PIN的GPIO接口,兼容树莓派的40PIN接口. NVIDIA官方提供了了JetsonGPIO库(Python)方

关于Jetson Nano Developer Kit Jetson nano搭载四核Cortex-A57 MPCore 处理器,采用128 核 Maxwell™  GPU.支持JetPack SDK. 支持主流的AI框架和算法,例如TensorFlow, PyTorch, Caffe/Caffe2, Keras, MXNet等. 支持人脸识别,物体识别追踪,对象检测和定位等应用. 板载资源 Micro SD 卡卡槽: 可接入TF卡(16G以上),烧写系统镜像 40PIN GPIO扩展接口(兼容

前言: 最近拿到一块jetson nano 2GB版本的板子,折腾了一下,从烧录镜像.修改配件等,准备一篇开箱基础文章给大家介绍一下这块AI开发板. 作者:良知犹存 转载授权以及围观:欢迎关注微信公众号:羽林君 或者添加作者个人微信:become_me Jetson nano初步介绍: Jetson Nano是Nvidia在TX2和Xavier获得成功后推出的低配版GPU运算平台.在官方的资料上,Jetson Nano公布的参数如下: 技术规格: 包含了一块128核Maxwell架构的GPU,虽

连接Jetson Nano可以有多种方法,这里我们一一介绍一下.开始本章节前,请先参考上一章,烧写好镜像 直接连接 所谓直接连接,就是将Jetson Nano当做主机,连接HDMI屏幕,连接键盘和鼠标,然后直接操作.这个的话没有什么好说的.需要注意Jetson Nano的HDMI接口和DP接口只能接HDMI屏幕和DP屏幕,不能用转接线接其他接口的屏幕.至于为什么不可以,笔者也不清楚,反正收到多起反馈就是不行. 通过串口调试接口登录 Jetson Nano 底板上引出了串口调试接口,你可以通过TT

NVIDIAJetsonNano开发套件是适用于制造商,学习者和开发人员的小型AI计算机.相比Jetson其他系列的开发板,官方报价只要99美金,可谓是相当有性价比.本文如何是一个快速入门的教程,主要介绍如何安装Ubuntu系统到Jetson Nano开发板. 需要准备的材料 TF卡 (最少16GB) 带HDMI的显示器 USB鼠标键盘 Micro-USB 接口的电源(5V⎓2A) USB无线网卡(可选,用网线也可以) 烧写Ubuntun镜像 从英伟达官网下载SD卡镜像(5.25GB) 将TF卡

参考:https://www.docker-cn.com/registry-mirror 通过 Docker 官方镜像加速,中国区用户能够快速访问最流行的 Docker 镜像.该镜像托管于中国大陆,本地用户现在将会享受到更快的下载速度和更强的稳定性,从而能够更敏捷地开发和交付 Docker 化应用. Docker 中国官方镜像加速可通过 registry.docker-cn.com 访问.该镜像库只包含流行的公有镜像.私有镜像仍需要从美国镜像库中拉取. 您可以使用以下命令直接从该镜像加速地址进行

The Jetson Nano Developer Kit is an AI computer for learning and for making. ​ 一个推理框架,用于部署模型到嵌入式设备. ​ Four Steps to Deep Learning System Setup Image Recognition Object Detection Segmentation ​ CUDA 一种并行计算技术 https://zh.wikipedia.org/wiki/CUDA https://

在正常情况下,docker有一个默认连接的国外官方镜像,在国外的网友访问该官方镜像自然不成问题,但是国内毕竟不是国外,由于国情不同,中国的网络访问国外官方镜像网速一向很慢,而且往往还会遭遇断网的窘境,所以说我们要想正常使用docker的镜像,那么我们就不得不配置相应的国内镜像. 方法一. 配置Docker中国区官方镜像 Docker 版本在 1.12 或更高修改 /etc/docker/daemon.json 文件并添加上 registry-mirrors 键值.如下: $ vim /etc/d

转自:https://www.cnblogs.com/jsonhc/p/7809571.html 首先从https://hub.docker.com/_/mysql/拉取官方镜像,如果速度缓慢,建议添加国内加速 [root@docker ~]# docker images REPOSITORY TAG IMAGE ID CREATED SIZE mysql latest 5709795eeffa 4 days ago 408MB 查看如何使用mysql镜像启动一个container: docke

Docker 使用官方镜像 如何使用官方镜像 Docker 中国官方镜像加速可通过 registry.docker-cn.com 访问.目前该镜像库只包含流行的公有镜像,而私有镜像仍需要从美国镜像库中拉取. 您可以使用以下命令直接从该镜像加速地址进行拉取. $ docker pull registry.docker-cn.com/myname/myrepo:mytag 例如: $ docker pull registry.docker-cn.com/library/ubuntu:16.04 注:

如何使用官方镜像 Docker 中国官方镜像加速可通过 registry.docker-cn.com 访问.目前该镜像库只包含流行的公有镜像,而私有镜像仍需要从美国镜像库中拉取. 您可以使用以下命令直接从该镜像加速地址进行拉取. $ docker pull registry.docker-cn.com/myname/myrepo:mytag 例如: $ docker pull registry.docker-cn.com/library/ubuntu:16.04 注:除非您修改了Docker守护

原文链接   参考链接 1.企业贡献:阿里云开源镜像站: http://mirrors.aliyun.com 搜狐开源镜像站:http://mirrors.sohu.com网易开源镜像站:http://mirrors.163.com 2.大学教学:北京理工大学:http://mirror.bit.edu.cn  (IPv4 only)http://mirror.bit6.edu.cn  (IPv6 only)北京交通大学:http://mirror.bjtu.edu.cn  (IPv4 only

https://www.daocloud.io/mirror#accelerator-doc 配置Docker中国区官方镜像http://get.daocloud.io/ 很好的一个源http://get.daocloud.io/#install-docker Docker中配置国内镜像   1. 为什么要为docker配置国内镜像   在正常情况下,docker有一个默认连接的国外官方镜像,在国外的网友访问该官方镜像自然不成问题,但是国内毕竟不是国外,由于国情不同,中国的网络访问国外官方镜像网

帮客户调试数据库,搭建一测试环境,centos7最小化安装后,在线安装mysql. 步骤: 1. wget -i http://dev.mysql.com/get/mysql57-community-release-el7-10.noarch.rpm 2. yum -y install mysql57-community-release-el7-10.noarch.rpm 3.yum -y install mysql-community-server yum -y install mysql-c

官方镜像非常多,如果查找某个单词没有找到的话,可以换一个词查找,总之各种非常的多,带maven.djk.kubectl工具的镜像,都去试试吧, 从下面查找结果中可以看到,还有centos版的jenkins, 不只是ubuntu版的jenkins, 总之非常多 [root@test2 ~]# docker search jenkins-maven-slave-k8s NAME DESCRIPTION STARS OFFICIAL AUTOMATED jenkins Official Jenkins

docker版Jenkins官方镜像 本身自带了 Java

推荐比较好的博客:https://ai4sig.org/2019/06/jetson-nano-darknet-yolov3/ 用的AlexeyAB的版本,并且给出了yolov3和tiny的效果对比. 出现nvcc not found 的错误,参考如下解决 http://www.neko.ne.jp/~freewing/raspberry_pi/nvidia_jetson_nano_nvcc_not_found/ ● Jetson Nano nvcc: not found build CUDA

Snowboy 是 KITT.AI 开发的一个高度可定制的热词检测引擎,当笔者的 jetson nano 加上话筒后,就立马尝试安装,但在安装过程中却发生了错误,所以把处理方式记录了下来以作备忘. 首先,按 Snowboy 官方文档 编译安装 swig-3.0.10 和克隆 snowboy 代码过程都很顺利 sudo apt-get install sox libpcre3 libpcre3-dev libatlas-base-dev pip install pyaudio # 下载 swig-

Openstack 使用Centos官方镜像创建实例记录 准备centos镜像 官方地址:http://cloud.centos.org/centos/7/images 可以看到有各种版本的镜像,我在此处下载的是 https://cloud.centos.org/centos/7/images/CentOS-7-x86_64-GenericCloud-1907.raw.tar.gz 其实应该下载https://cloud.centos.org/centos/7/images/CentOS-7-x