【vs code源码编辑】【神兽竞猜源码】【源码 库存报警】nano显示源码_nasm源代码
1.英伟达jetsonano连接外部蓝牙设备报错?显示
2.有哪些读源代码的软件?
3.适于初学者的基于终端的文本编辑器 GNU Nano 5.0 版发布 | Linux 中国
4.教程三分钟学习NCNN算法移植
5.Jetson nano部署Yolov8
6.ubuntu编译libxml2出现不是nanohttp.c的异常求指点
英伟达jetsonano连接外部蓝牙设备报错?
解决英伟达Jetson Nano连接外部蓝牙设备报错问题的步骤如下:
首先,检查Jetson Nano默认内核是源码源代否支持RFCOMM协议,执行命令:lamb@lamb-desktop:~$ zcat /proc/config.gz | grep RFCOM
结果显示:CONFIG_BT_RFCOMM=y,显示 但CONFIG_BT_RFCOMM_TTY未设置,这意味着默认内核不支持RFCOMM协议。源码源代
解决方法是显示重新编译kernel源代码,具体步骤参考这篇博客:blog.hypriot.com/post/n...,源码源代vs code源码编辑在menuconfig的显示panel上找到RFCOMM选项,激活它。源码源代
编译完成后,显示使用命令sudo rfcomm bind 0 ::3E:4B::,源码源代可以创建出/dev/rfcomm0串口。显示
至此,源码源代Jetson Nano成功连接外部蓝牙设备,显示问题解决。源码源代对于Linux的显示了解还需继续深入,持续学习。
有哪些读源代码的软件?
为了阅读源代码,有许多软件可供选择,每种软件都有其独特的优势。例如,Textastic 是一个非常强大的文本编辑器,支持多种编程语言。然而,它的价格可能对于一些用户来说略显昂贵。
如果你正在寻找免费选项,Documents 的文本编辑器和 SSH 到一台 Linux 机器使用 nano 都是不错的选择。Documents 的文本编辑器具有简洁的界面和强大的功能,适合阅读各种格式的文本文件。
SSH 到一台 Linux 机器并使用 nano 读取源代码,这种方法既经济又实用。首先,神兽竞猜源码你需要确保目标机器上已经安装了 SSH 服务器和 nano 编辑器。然后,通过 SSH 客户端连接到目标机器,输入 nano 命令并打开所需的源代码文件。这将允许你在 Linux 机器上进行编辑和修改源代码。
此外,Visual Studio Code、Sublime Text 和 Atom 等现代文本编辑器也提供了强大的功能来阅读和编辑源代码。它们支持语法高亮、自动完成、调试等功能,适合专业开发者和初学者使用。
总之,选择适合自己的源代码阅读工具取决于个人需求和预算。免费的选项如 Documents 的文本编辑器和 SSH 到 Linux 机器使用 nano 提供了经济实惠的选择,而 Textastic、Visual Studio Code、Sublime Text 和 Atom 等付费软件则提供了更强大的功能和用户体验。
适于初学者的基于终端的文本编辑器 GNU Nano 5.0 版发布 | Linux 中国
开源文本编辑器 GNU nano 已进阶至 5.0 版本。这一新版本带来了哪些亮点?请继续阅读。 Linux上提供丰富基于终端的文本编辑器供用户选择。例如,Emacs和Vim因其强大的功能与复杂的键盘快捷键而备受赞誉,但同时也对新手用户构成挑战。相比之下,GNU nano凭借其简洁易用的特点,成为Ubuntu和众多其他发行版的默认选项。预计 Fedora 版本也将采纳此编辑器作为终端默认文本编辑器。 GNU nano 5.0版本在功能上有哪些新亮点?请查看以下主要更新: 目前,Ubuntu .版本中的源码 库存报警nano版本为4.8。考虑到Ubuntu的LTS版本更新周期较长,用户可能需要等待一段时间才能升级至新版本。对于使用Arch Linux的用户,通常能够较早获取新版本。其他发行版用户也将在较短时间内获得新版本。 对于热衷于直接从源代码安装软件的用户,可以前往下载页面获取最新版本。 如果你是初次接触GNU nano编辑器,强烈推荐一篇入门指南,助你快速上手。 新版本是否吸引你?你期待使用GNU nano 5.0吗? 获取更多信息,请访问:/nano-5-rele... 来源:Abhishek Prakash,选题:lujun,译者:wxy,校对:wxy 本文由 LCTT 原创编译,Linux中国 荣誉推出教程三分钟学习NCNN算法移植
本文介绍如何基于EASY EAI Nano移植NCNN部署库,以及如何成功运行yolov4的Demo。NCNN是由腾讯优图实验室开发的高性能神经网络前向计算框架,专为手机端优化,支持多输入、多分支结构的卷积神经网络计算,并且无第三方库依赖,支持跨平台操作。NCNN基于C++实现,支持ARM NEON汇编级优化,内存管理精细,支持多核并行计算,以及基于Vulkan API的GPU加速。支持8bit量化和半精度浮点存储,可导入多种框架的病毒引流源码模型。
NCNN广泛应用于图像分类、风格迁移、目标检测、人脸检测等领域,并已被多款APP使用。接下来,我们通过以下步骤完成NCNN算法的移植学习。
1. 下载与编译NCNN源码
从百度网盘获取NCNN源码包,使用解压命令展开NCNN库。
执行编译指令,生成NCNN库文件。
2. 运行yolov4的Demo
下载包含yolov4基于NCNN运行的Demo,解压并执行编译指令。
将编译后的可执行程序文件通过Ubuntu推送至EASY EAI Nano板卡的指定目录。
在EASY EAI Nano板卡执行程序,观察执行结果。
在Ubuntu端获取识别成功的,并查看实际效果。
至此,NCNN算法移植学习完成。更多教程请持续关注我们。欲了解更多关于EASY EAI Nano的信息,请访问官方页面。
Jetson nano部署Yolov8
于年1月日成功完成了Jetson nano B的Yolov8部署,无需科学上网,准备工作包括U盘。
1. 安装流程首先从官网获取Jetson nano开发者套件SD卡镜像并下载(压缩文件需解压)。
1.2 使用Etcher工具进行烧录
2. 配置Python环境:推荐Python 3.8,因ultralytics要求。创建独立环境,扫雷网站源码具体步骤如下:
2.1 安装基础环境
2.2 下载Python 3.8源代码至Jetson Nano
2.3 解压并进入Python-3.8.文件夹进行后续操作
2.4 到Python-3.8.中编译并配置Python环境
3.1 安装PyTorch和Torchvision:由于平台不兼容,需手动下载预编译和编译安装
3.2 将下载的文件传输至U盘,通过终端在Jetson nano中安装
3.3 安装ultralytics,注意在激活独立环境后操作
4. 使用时,每次启动需打开独立环境,可能遇到libomp.so.5库缺失,需安装OpenMP库解决
5. 个人简介:拥有丰富的学习和竞赛经历,目前准备出国留学,目标是新加坡国立大学的机器人学研究生
5.2 可通过以下方式联系:
CSDN主页,小红书和抖音,Gitee和Github代码仓库,以及ac@.com邮箱和微信。
ubuntu编译libxml2出现不是nanohttp.c的异常求指点
`ubuntu` 编译 `libxml2` 时遇到错误,指示不是 `nanohttp.c` 的异常,寻求指导。
在尝试编译 `libxml2` 时,发现按照他人建议修改 `nanohttp.c` 中的 `open` 代码后,执行 `make all-recursively`,但结果未见预期。查看错误输出,发现多个 `make` 命令的运行均以 “没什么可以做的为 `all`” 结束,表明编译过程并未实际进行到关键步骤,且此问题与 `nanohttp.c` 的修改似乎无关。
分析输出,可以推断问题可能不在于 `nanohttp.c` 的修改,而是编译过程中遇到的其他问题。解决步骤如下:
1. **检查编译环境**:确认编译环境(`Ubuntu`、`gcc` 版本)与 `libxml2` 源码是否兼容,确保所有必要的编译器、库和工具已正确安装。
2. **清理并重新配置**:尝试清理源码目录,使用 `./configure --help` 查看配置选项,确保所有默认设置正确无误。可能需要指定正确的编译选项,如 `--disable-debug` 或 `--with-openssl` 等。
3. **详细错误日志**:在编译过程中,增加错误日志级别,以便更详细地了解编译失败的具体原因。通常在 `configure` 或 `make` 命令中添加 `-v` 参数来获取详细输出。
4. **检查依赖库**:确认所有依赖库(如 `openssl`、`zlib` 等)正确安装且版本适配。尝试直接编译依赖库,确保它们能正常构建。
5. **尝试使用预编译版本**:如果直接编译出现问题,可以考虑使用已编译的预构建库版本,这有时能避免因配置或依赖问题导致的编译失败。
6. **查阅官方文档**:查阅 `libxml2` 的官方文档或社区论坛,寻找类似问题的解决方案,或询问是否有更新的指导文档或最佳实践。
7. **寻求社区帮助**:如果问题仍未解决,可以尝试在开源社区(如GitHub、Stack Overflow)中提问,提供详细的问题描述和当前的编译日志,以便获得更具体的帮助。
通过上述步骤,通常可以定位并解决在编译 `libxml2` 过程中遇到的问题。
NVIDIA Jetson Nano使用指南
本文旨在提供NVIDIA Jetson Nano的使用指南,分享个人在端侧机器学习系统课程助教和PRP相关研究项目中的经验。如有疑问,欢迎在评论区留言。先前也撰写过关于树莓派的经验帖,欢迎关注。
Jetson系列专注于边缘端AI平台,自年发布Pascal架构的TX2子系列,至年推出Ampere架构的Orin子系列,涵盖Nano、TX2/NX、AGX等型号,满足入门级、主流级和自主机器市场的需求。Nano是尺寸最小、性能最弱、价格最低的型号。
Jetson开发板一般包含核心板和载板两层。核心板集成了Tegra架构SoC、CPU、GPU、内存和视频编解码器等,带有eMMC闪存。载板提供额外的外设接口,如HDMI、网口、USB等。Nano型号的官方载板和国产载板在布局上基本一致。
硬件准备包括:Nano开发板、无线网卡(推荐高级套件,避免干扰)、数据线(Micro-USB和DC接口)、电源(推荐5V3A或更高,避免使用过长电源线)、外壳(保护电路避免意外损坏)。注意Micro-USB和Mini-USB的区别。
固件刷写包括BootLoader和Linux内核。使用VMWare加载虚拟机,确保硬件资源设置为1个CPU和1个线程,通过短接控制引脚和Micro-USB连接实现硬件与虚拟机的连接,然后进入/home/linux_for_Tegra文件夹,运行终端命令,输入密码nvidia完成刷写。
系统烧录需要使用balenaEtcher工具,选择TF卡作为目标,加载并执行烧录过程。此过程中使用的系统镜像包含了Jetpack4.6.1和CUDA.2,适用于Nano。
分区扩容可通过GParted工具实现,更新apt源为清华源以优化网络体验,安装GParted并扩展主分区至TF卡最大容量。
配置风扇自启动,编辑自启动脚本以实现开机时风扇启动,确保系统散热。
SSH远程登录配置包括静态IP地址设置和免密登录,以支持远程访问Nano系统。
深度学习环境配置涉及PyTorch和torchvision的安装,需要在官网下载预编译的whl文件或从源码编译安装,确保兼容aarch架构。
VSCode远程开发环境配置包括安装Remote Development插件,设置远程连接,通过SSH终端连接Nano系统进行编程。
通过MNIST神经网络时延测试,评估Nano在端侧机器学习应用中的性能,包括硬件限制和资源消耗,提供直观的速度对比。
小白自制Linux开发板 :Linux内核与文件系统移植
Linux内核
若要移植F1CS/F1CS至Linux,可直接利用官方源码对licheepi nano的支援。首先,访问kernel.org下载最新长支版本内核源码(建议使用5..),若使用特定版本,如5.7.1,则可直接下载对应链接。解压后,将内核源码复制至Ubuntu虚拟机。
配置编译
在Linux内核代码中找到Makefile文件,修改ARCH和CROSS_COMPILE配置为Arm,使用编译工具交叉编译。完成内核配置后,下载licheepi_nano的配置文件,放置于arch/arm/configs目录下。使用图形化配置界面完成内核与开发板soc的对应配置。
配置TF卡设备树信息
在arch/arm/boot/dts目录下修改suniv-f1cs.dtsi和suniv-f1cs-licheepi-nano.dts文件,添加相应的头文件与配置选项。确保内核编译成功,生成zImage和dtb文件。
TF分区配置
通过Gparted软件分区,将TF卡分为两个分区,一个用于存放zImage、dtb文件,另一个用于根文件系统。格式化为fat和ext4,确保正确分配分区大小并保存配置。
内核复制与执行
将内核文件复制至TF卡的BOOT分区,插入开发板后,通过u-boot启动并自动进入内核启动环节。确保TF卡根文件系统正确挂载。
文件系统移植
使用Buildroot制作根文件系统,选择目标选项、编译选项、工具链与系统配置,确保文件系统兼容并能正常挂载。构建完成的根文件系统镜像解压至TF卡第二分区。
执行与升级
登录自制Linux系统,通过修改/etc/profile文件调整命令行显示。运行GPIO实验,利用Linux GPIO子系统实现LED灯的点灯功能,探索Linux内核的驱动实现。
总结
完成了Linux内核与文件系统的移植,从内核配置到文件系统挂载,再到驱动实验,逐步实现自制Linux开发板的操作系统。后续将升级硬件设备并进行更有意义的项目开发,期待你的进步。