NVIDIA Jetson 容器项目推荐

最新推荐文章于 2024-12-26 11:36:03 发布
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NVIDIA Jetson 容器项目推荐

jetson-containers Machine Learning Containers for NVIDIA Jetson and JetPack-L4T jetson-containers 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/je/jetson-containers

1. 项目基础介绍和主要编程语言

NVIDIA Jetson 容器 是一个为 NVIDIA Jetson 平台设计的机器学习容器项目，旨在为 Jetson 设备提供预构建的 AI/ML 容器。该项目由 Dusty-nv 维护，托管在 GitHub 上，地址为 https://github.com/dusty-nv/jetson-containers。

该项目主要使用以下编程语言和工具：

  • Python：61.2%
  • Dockerfile：11.2%
  • Shell：9.8%
  • Jupyter Notebook：8.4%
  • HTML：4.1%
  • JavaScript：3.6%
  • 其他：1.7%

2. 项目核心功能

NVIDIA Jetson 容器项目提供了一个模块化的容器构建系统，支持多种 AI/ML 框架和工具，包括但不限于：

  • PyTorch
  • TensorFlow
  • ONNX Runtime
  • DeepStream
  • Triton Inference Server
  • JupyterLab
  • LLM (Large Language Models)
  • Transformers
  • Text-Generation-WebUI
  • Ollama
  • Llama.cpp
  • Exllama
  • LLaVA
  • AutoGPTQ
  • MLC (Machine Learning Compiler)
  • Optimum
  • Nemo
  • RAG (Retrieval-Augmented Generation)
  • Llama Index
  • LangChain
  • Jetson Copilot
  • NanoDB
  • FAISS
  • RAFT
  • L4T (Linux for Tegra)
  • CUDA
  • ROS (Robot Operating System)
  • ROS2
  • OpenCV
  • Realsense
  • ZED
  • OLED
  • Stable Diffusion WebUI
  • ComfyUI
  • Nerfstudio
  • Pymeshlab
  • AI Toolkit
  • Speech
  • Whisper
  • Whisper_trt
  • Piper
  • Riva
  • Audiocraft
  • Voicecraft
  • Smart Home
  • Home Assistant
  • Wyoming Whisper
  • Wyoming OpenWakeWord
  • Wyoming Piper
  • Wyoming Assist Microphone

3. 项目最近更新的功能

NVIDIA Jetson 容器项目最近更新的功能包括但不限于：

  • NanoLLM：支持在 Jetson 设备上运行 LLaVA-1.5 13B 和 Llama-2-70B 进行多模态语音聊天。
  • NanoDB：实时多模态向量数据库。
  • NanoOWL：开放词汇对象检测 ViT。
  • NanoSAM：Segment Anything (SAM) 和 Track Anything (TAM)。
  • Live Llava：在 Jetson AGX Orin 上实时运行 Llava 2.0，结合 VILA 和多模态 NanoDB。
  • Small Language Models (SLM)：在 Jetson Orin Nano 上运行小语言模型。
  • Realtime Video Vision/Language Model：使用 VILA1.5-3b 进行实时视频视觉/语言模型。

这些更新进一步增强了 Jetson 设备在 AI/ML 领域的应用能力，提供了更多样化的工具和框架支持。

jetson-containers Machine Learning Containers for NVIDIA Jetson and JetPack-L4T jetson-containers 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/je/jetson-containers

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

NVIDIA Jetson之docker容器使用
ZONGXP的博客
09-08 2422
jetson端docker使用方法
【AI】NVIDIA Jetson系列汇总
郭老二
04-21 1979
NVIDIA定义Jetson为适用于新一代自主机器的嵌入式系统。Jetson每个系统都是一个完备的模块化系统 (SOM)，具备 CPU、GPU、PMIC、DRAM 和闪存，并且具备可扩展性。
6、LLaVA
小白的博客
12-28 4450
LLaVA使用(LLaMA-2)作为LLMfϕ​⋅，使用预训练的CLIP图像编码器 ViT-L/14gXv​。输入图像Xv​，首先获取featureZv​gXv​。考虑到最后一层Transformer前后的网格特征，采用简单的线性层连接图像特征到词嵌入空间，即使用一个可训练的投影矩阵 W 将Zv​转换为语言嵌入令牌Hv​（与语言模型中词嵌入空间具有相同的维数）。简单投影方案是轻量级的，它允许快速迭代以数据为中心的实验。
Jetson Containers 项目教程
gitblog_00551的博客
08-09 662
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NVIDIA Jetson容器库安装与使用指南
gitblog_00975的博客
08-09 483
NVIDIA Jetson容器库安装与使用指南 jetson-containersMachine Learning Containers for NVIDIA Jetson and JetPack-L4T项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/je/jetson-containers 1. 项目目录结构及介绍 项目jetson-containers提供了用于NVI...
基于NVIDIA Jetson平台的CUDA容器项目介绍
gitblog_00375的博客
12-26 341
基于NVIDIA Jetson平台的CUDA容器项目介绍 jetson-containers Running CUDA containers on the Jetson platform 项目地址: https://gitcode...
推荐项目：Nvidia Jetson Minimalist Images
gitblog_00021的博客
05-26 418
推荐项目：Nvidia Jetson Minimalist Images 去发现同类优质开源项目:https://gitcode.com/ 在嵌入式计算领域，Nvidia的Jetson系列板卡以其强大的计算能力和紧凑的体积赢得了广大开发者的青睐。然而，官方提供的镜像文件往往包含了大量不必要的预装软件包，导致宝贵的存储空间和内存被占用。为此，我们带来了Nvidia Jetson Minimalist...
NVIDIA Jetson测试安装yolox过程记录
submarineas的博客
07-05 1208
此篇想总结一下关于nvidia jetson边缘盒子的一些使用过程，主要想就从连上盒子ssh环境到跑通yolox的过程进行一个记录，如果之后还有相关业务的话可以参考。本篇主要测试环境并不是在宿主机上，而是会选择nvidia针对jetson出的镜像，原因有很多，第一是环境隔离，宿主机因为并不是我一个人用，第二个是宿主机上遇到很多的bug，针对我想用的包，有太多环境需要修改，而宿主机预安装好的基于arm架构的python3里面有太多环境没有，并且大多都是依赖，比如shapely的关于地理的libgeos_c.s
Nvidia Jetson Xavier 安装docker
迈微AI研习社 · 号主
05-13 1616
Docker Install necessary tools: sudo apt install apt-transport-https ca-certificates curl software-properties-common -y Add Docker key: curl -fsSL https://download.docker.com/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add - Add Docker repo (choose the correct repos
jetson容器：适用于NVIDIA Jetson和JetPack-L4T的机器学习容器
02-03
Jetson和JetPack的机器学习容器 ...要在docker build操作期间启用对CUDA编译器（nvcc）的访问，请在尝试构建容器之前，将"default-runtime": "nvidia"到/etc/docker/daemon.json配置文件中： { " runtimes
jetson-gpio:通过REST API提供对NVIDIA Jetson GPIO引脚的访问的容器
04-05
该容器通过端口6667上的REST API公开了NVIDIA Jetson GPIO引脚。到目前为止，该容器仅在NVIDIA Jetson Nano 2GB和Nano 4GB上进行了测试，但我认为它应该在其他型号上也可以使用。 如果您在其他Jetson型号上进行验证...
ffmpeg 的视频格式转换 c# win10
最新发布
06-02
ffmpeg 的视频格式转换 c# win10
基于51单片机利用MPU6050 DMP实现姿态角获取的完整例程
06-02
标题“51单片机通过MPU6050-DMP获取姿态角例程”解析 “51单片机通过MPU6050-DMP获取姿态角例程”是一个基于51系列单片机（一种常见的8位微控制器）的程序示例，用于读取MPU6050传感器的数据，并通过其内置的数字运动处理器（DMP）计算设备的姿态角（如倾斜角度、旋转角度等）。MPU6050是一款集成三轴加速度计和三轴陀螺仪的六自由度传感器，广泛应用于运动控制和姿态检测领域。该例程利用MPU6050的DMP功能，由DMP处理复杂的运动学算法，例如姿态融合，将加速度计和陀螺仪的数据进行整合，从而提供稳定且实时的姿态估计，减轻主控MCU的计算负担。最终，姿态角数据通过LCD1602显示屏以字符形式可视化展示，为用户提供直观的反馈。 从标签“51单片机 6050”可知，该项目主要涉及51单片机和MPU6050传感器这两个关键硬件组件。51单片机基于8051内核，因编程简单、成本低而被广泛应用；MPU6050作为惯性测量单元（IMU），可测量设备的线性和角速度。文件名“51-DMP-NET”可能表示这是一个与51单片机及DMP相关的网络资源或代码库，其中可能包含C语言等适合51单片机的编程语言的源代码、配置文件、用户手册、示例程序，以及可能的调试工具或IDE项目文件。 实现该项目需以下步骤：首先是硬件连接，将51单片机与MPU6050通过I2C接口正确连接，同时将LCD1602连接到51单片机的串行数据线和控制线上；接着是初始化设置，配置51单片机的I/O端口，初始化I2C通信协议，设置MPU6050的工作模式和数据输出速率；然后是DMP配置，启用MPU6050的DMP功能，加载预编译的DMP固件，并设置DMP输出数据的中断；之后是数据读取，通过中断服务程序从DMP接收姿态角数据，数据通常以四元数或欧拉角形式呈现；再接着是数据显示，将姿态角数据转换为可读的度数格
TSP（旅行商问题）-使用人工蜂群求解源码
06-02
程序100%可运行，可随机增加或减少城市，带有代码注释；也可转换为其他语言的代码
金昌EX9000教程学习资料同步实体书
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同步当年出版书，详细教材，包含三维试衣毛毛虫使用方法
2021年MathorCup高校数学建模挑战赛D题
06-02
MathorCup高校数学建模挑战赛是一项旨在提升学生数学应用、创新和团队协作能力的年度竞赛。参赛团队需在规定时间内解决实际问题，运用数学建模方法进行分析并提出解决方案。2021年第十一届比赛的D题就是一个典型例子。 MATLAB是解决这类问题的常用工具。它是一款强大的数值计算和编程软件，广泛应用于数学建模、数据分析和科学计算。MATLAB拥有丰富的函数库，涵盖线性代数、统计分析、优化算法、信号处理等多种数学操作，方便参赛者构建模型和实现算法。 在提供的文件列表中，有几个关键文件： d题论文(1).docx：这可能是参赛队伍对D题的解答报告，详细记录了他们对问题的理解、建模过程、求解方法和结果分析。 D_1.m、ratio.m、importfile.m、Untitled.m、changf.m、pailiezuhe.m、huitu.m：这些是MATLAB源代码文件，每个文件可能对应一个特定的计算步骤或功能。例如： D_1.m 可能是主要的建模代码； ratio.m 可能用于计算某种比例或比率； importfile.m 可能用于导入数据； Untitled.m 可能是未命名的脚本，包含临时或测试代码； changf.m 可能涉及函数变换； pailiezuhe.m 可能与矩阵的排列组合相关； huitu.m 可能用于绘制回路图或流程图。 matlab111.mat：这是一个MATLAB数据文件，存储了变量或矩阵等数据，可能用于后续计算或分析。 D-date.mat：这个文件可能包含与D题相关的特定日期数据，或是模拟过程中用到的时间序列数据。 从这些文件可以推测，参赛队伍可能利用MATLAB完成了数据预处理、模型构建、数值模拟和结果可视化等一系列工作。然而，具体的建模细节和解决方案需要查看解压后的文件内容才能深入了解。 在数学建模过程中，团队需深入理解问题本质，选择合适的数学模
yolo11-pyqt5-gui检测施工 site 中的安全隐患-保障 construction workers 的安全+数据集+训练好的模型+pyqt5可视化界面.zip
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yolo11-pyqt5-gui检测施工 site 中的安全隐患-保障 construction workers 的安全+数据集+训练好的模型+pyqt5可视化界面包含pyqt可视化界面，有使用教程 1. 内部包含标注好的目标检测数据集，分别有yolo格式(txt文件)和voc格式标签(xml文件), 共1206张图像， 已划分好数据集train，val, test，并附有data.yaml文件可直接用于yolov5,v8,v9,v10,v11,v12等算法的训练； 2. yolo目标检测数据集类别名：construction-safety（施工安全），包括 helmet（安全帽）、no-helmet（无安全帽）、no-vest（无背心）、person（人员）、vest（背心）等 3. yolo项目用途：检测施工 site 中的安全隐患，保障 construction workers 的安全 4. 可视化参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/weixin_51154380/article/details/126395695?spm=1001.2014.3001.5502
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以下是关于三种绘制云图或等高线图算法的介绍： 一、点距离反比插值算法 该算法的核心思想是基于已知数据点的值，计算未知点的值。它认为未知点的值与周围已知点的值相关，且这种关系与距离呈反比。即距离未知点越近的已知点，对未知点值的影响越大。具体来说，先确定未知点周围若干个已知数据点，计算这些已知点到未知点的距离，然后根据距离的倒数对已知点的值进行加权求和，最终得到未知点的值。这种方法简单直观，适用于数据点分布相对均匀的情况，能较好地反映数据在空间上的变化趋势。 二、双线性插值算法 这种算法主要用于处理二维数据的插值问题。它首先将数据点所在的区域划分为一个个小的矩形单元。当需要计算某个未知点的值时，先找到该点所在的矩形单元，然后利用矩形单元四个顶点的已知值进行插值计算。具体过程是先在矩形单元的一对对边上分别进行线性插值，得到两个中间值，再对这两个中间值进行线性插值，最终得到未知点的值。双线性插值能够较为平滑地过渡数据值，特别适合处理图像缩放、地理数据等二维场景中的插值问题，能有效避免插值结果出现明显的突变。 三、面距离反比 + 双线性插值算法 这是一种结合了面距离反比和双线性插值两种方法的算法。它既考虑了数据点所在平面区域对未知点值的影响，又利用了双线性插值的平滑特性。在计算未知点的值时，先根据面距离反比的思想，确定与未知点所在平面区域相关的已知数据点集合，这些点对该平面区域的值有较大影响。然后在这些已知点构成的区域内，采用双线性插值的方法进行进一步的插值计算。这种方法综合了两种算法的优点，既能够较好地反映数据在空间上的整体分布情况，又能保证插值结果的平滑性，适用于对插值精度和数据平滑性要求较高的复杂场景。
继电器驱动电路设计合集
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合集包含内容目录： 1.继电器原理 2.继电器驱动电路设计指引（美的） 3.继电器驱动电路 4.大功率驱动电路 5.单片机驱动继电器电路详解 6.继电器控制 7.继电器生产原理
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